
目录
1. 什么是MDC
2. 引入MDC打印步骤
2.1 pom依赖
2.2 log4j2打印日志配置文件
3 步骤演示
3.1 单线程业务使用示例
postman查询示例
查询代码
查询日志
3.2 自定义MDC异步线程池
自定义异步MDC线程池代码
初始化线程池
通过注解和注入方式使用
入口代码
结果示例
3.3 包装单个线程
包装MDCRunable
包装MDCCallable
声明普通线程池
使用包装线程
4 总结
1. 什么是MDC
MDC,英文全称是 Mapped Diagnostic Context,含义是映射调试上下文。它是 log4j 和 logback 提供的一种方便在多线程条件下记录日志的类。MDC 可以看成是一个与当前线程绑定的哈希表,可以往其中添加键值对。
2. 引入MDC打印步骤基于springboot项目中集成MDC。
2.1 pom依赖1 引入log4j2的jar包
2 配置log4j3的配置
3 在打印日志前往MDC中塞入值
2.2 log4j2打印日志配置文件4.0.0 org.springframework.boot spring-boot-starter-parent2.1.18.RELEASE com.example.demo elasticsearch0.0.1-SNAPSHOT elasticsearch Demo project for Spring Boot 1.8 6.8.5 1.18.12 org.springframework.boot spring-boot-starterspring-boot-starter-logging org.springframework.boot org.springframework.boot spring-boot-starter-testtest org.elasticsearch.client elasticsearch-rest-high-level-client${elasticsearch.client.version} org.elasticsearch elasticsearch${elasticsearch.client.version} org.projectlombok lombok${lombok.version} org.springframework.boot spring-boot-starter-weborg.springframework.boot spring-boot-starter-log4j2org.springframework.boot spring-boot-maven-plugin
resource目录下创建log4j.xml配置如下
application.properties中添加:
## 这个是做es留下来的,不需要写 host.address.array==192.168.40.129:9200,192.168.40.129:9201,192.168.40.129:9202 logging.config=classpath:log4j.xml logging.level.root=info
log4j.xml中添加:
3 步骤演示 3.1 单线程业务使用示例[%-5p] %d %c [%X{REQUEST_UUID}] - %m%n [%-5p] %d %c %X{REQUEST_UUID} - %m%n
设想场景,查询根据书名查询书籍的信息。
postman查询示例一般在header中设置属性requestId为32位随机数,以保证这次请求唯一,在后端比较好查询这次数据流。
查询代码这里简单的从request中header获取前端传入的requestId。
当然也有更优雅的方式,比方自定义filter,controller执行前的filter中提前初始化MDC信息。
@GetMapping("/{bookName}")
public String queryBookInfos(HttpServletRequest request,@PathVariable String bookName){
String requestId = request.getHeader("requestId");
if(StringUtils.isEmpty(requestId)){
requestId=new UUIDGenerator().toString();
}
// 这里的key值需要与log4j.xml中的MDC传递的信息关键字一致
MDC.put("REQUEST_UUID", requestId);
// 模拟查询数据库打印
log.info("开始查询名字叫{}的书籍",bookName);
MDC.clear();
return "已经查到书籍"+bookName;
}
查询日志
查询的日志中有MDC的requestid信息,方便定位问题。
[DEBUG] 2022-01-24 15:46:03,560 org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet [] - GET "/v1/book/%E4%B8%89%E5%9B%BD%E6%BC%94%E4%B9%89", parameters={}
[DEBUG] 2022-01-24 15:46:03,564 org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerMapping [] - Mapped to public java.lang.String com.example.demo.elasticsearch.controller.BookController.queryBookInfos(javax.servlet.http.HttpServletRequest,java.lang.String)
[INFO ] 2022-01-24 15:46:03,575 com.example.demo.elasticsearch.controller.BookController [123456789123456789] - 开始查询名字叫三国演义的书籍
[DEBUG] 2022-01-24 15:46:03,584 org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestResponseBodyMethodProcessor [] - Using 'text/plain', given [**, text/plain, *
public class MdcThreadPoolTaskExecutor extends ThreadPoolTaskExecutor {
public MdcThreadPoolTaskExecutor(int corePoolSize, int maxPoolSize,
int keepAliveTime, int queueCapacity, String poolNamePrefix) {
setCorePoolSize(corePoolSize);
setMaxPoolSize(maxPoolSize);
setKeepAliveSeconds(keepAliveTime);
setQueueCapacity(queueCapacity);
setThreadNamePrefix(poolNamePrefix);
}
private Map getContextForTask() {
return MDC.getCopyOfContextMap();
}
@Override
public void execute(@NonNull Runnable command) {
super.execute(wrap(command, getContextForTask()));
}
@NonNull
@Override
public Future> submit(@NonNull Runnable task) {
return super.submit(wrap(task, getContextForTask()));
}
@NonNull
@Override
public Future submit(@NonNull Callable task) {
return super.submit(wrap(task, getContextForTask()));
}
private static Callable wrap(final Callable task, final Map context) {
return () -> {
if (!context.isEmpty()) {
MDC.setContextMap(context);
}
try {
return task.call();
} finally {
if (!context.isEmpty()) {
MDC.clear();
}
}
};
}
private static Runnable wrap(final Runnable runnable, final Map context) {
return () -> {
if (!context.isEmpty()) {
MDC.setContextMap(context);
}
try {
runnable.run();
} finally {
if (!context.isEmpty()) {
MDC.clear();
}
}
};
}
}
初始化线程池
@Configuration
public class MyConfig {
@Bean(name = "mdcThreadPoolTaskExecutor" )
public AsyncTaskExecutor mdcThreadPoolTaskExecutor() {
// 这里也可以用metrics来监控线程池,上报数据到prometheus
return new MdcThreadPoolTaskExecutor(null,3,
5, 2, TimeUnit.SECONDS,1000,"mdcThreadPoolTaskExecutor");
}
}
通过注解和注入方式使用
注解方式,主要使用@Async注解
@Slf4j
@Component
public class IndexService {
@Async("mdcThreadPoolTaskExecutor")
public void doSomething(Long networkId){
log.info("errptsfsdfds {}",networkId);
}
}
注入方式,有三种注入,这里列举一种注入。
@Bean(name = "newMdcThreadPoolTaskExecutor" )
public MdcThreadPoolTaskExecutor newMdcThreadPoolTaskExecutor() {
// 这里也可以用metrics来监控线程池,上报数据到prometheus
return new MdcThreadPoolTaskExecutor(null,3,
5, 2, TimeUnit.SECONDS,1000,"mdcThreadPoolTaskExecutor");
}
@Slf4j
@Component
public class IndexService {
@Autowired
private MdcThreadPoolTaskExecutor mdcThreadPoolTaskExecutor;
public void doSomething(Long networkId) {
// 如果使用这种方式,不需要自定义线程池,使用原始线程池,自定义单个线程,并在单个线程种包装MDC信息即可
mdcThreadPoolTaskExecutor.submit(() -> {
log.info("对 {} 做了 *** 作", networkId);
});
}
}
入口代码
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/v1/index")
public class IndexController {
@Autowired
private IndexService indexService;
@GetMapping
public String get(HttpServletRequest request){
String requestId = request.getHeader("requestId");
if(StringUtils.isEmpty(requestId)){
requestId=new UUIDGenerator().toString();
}
// 模拟要查询的列表,每个列表值开启了一个新的线程
Long[] networkIds={123L,45L,67L,78L,899L,1000L};
MDC.put("REQUEST_UUID",requestId);
String s = MDC.get("REQUEST_UUID");
for(Long networkId:networkIds){
// 这里传入的reuqest+列表值,组成新的requestId,注意新的requestId长度
MDC.put("REQUEST_UUID",s+"-"+networkId);
indexService.doSomething(networkId);
}
return "HHHHH";
}
}
结果示例
3.3 包装单个线程PS:这里不探讨分布式调用链。
包装单个线程也是一种实现方式,利用构造函数可以携带额外的参数,比较灵活。
包装MDCRunablepublic class MDCRunable implements Runnable {
private Map copyOfContextMap;
private Runnable runnable;
public MDCRunable(Runnable runnable) {
this.copyOfContextMap = MDC.getCopyOfContextMap();
this.runnable = runnable;
}
@Override
public void run() {
if (!copyOfContextMap.isEmpty()) {
MDC.setContextMap(copyOfContextMap);
}
try {
runnable.run();
} finally {
if (!copyOfContextMap.isEmpty()) {
MDC.clear();
}
}
}
}
包装MDCCallable
public class MDCCallable implements Callable声明普通线程池
@Bean(name = "threadPoolTaskExecutor" )
public ThreadPoolTaskExecutor threadPoolTaskExecutor() {
// 这里也可以用metrics来监控线程池,上报数据到prometheus
ThreadPoolTaskExecutor threadPoolTaskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
threadPoolTaskExecutor.setCorePoolSize(22);
threadPoolTaskExecutor.setMaxPoolSize(22);
threadPoolTaskExecutor.setThreadNamePrefix("pool");
return threadPoolTaskExecutor;
}
使用包装线程
@Slf4j
@Component
public class IndexService {
@Autowired
private ThreadPoolTaskExecutor threadPoolTaskExecutor;
public void doSomething(Long networkId) {
// 如果使用这种方式,不需要自定义线程池,使用原始线程池,自定义单个线程,并在单个线程种包装MDC信息即可
threadPoolTaskExecutor.execute(
new MDCRunable(() -> log.info("对 {} 做了 *** 作", networkId))
);
}
}
4 总结
这里不介绍分布式调用链这里的线程池调用写得有点问题,带有执行的结果应该用线程池submit,没有执行结果的直接用execute即可。
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