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Version: 2.4.3

Logging-RocketMQ插件

说明#

Apache ShenYu 网关接收客户端请求,向服务端转发请求,并将服务端结果返回给客户端.网关可以记录下每次请求对应的详细信息,
列如: 请求时间、请求参数、请求路径、响应结果、响应状态码、耗时、上游IP、异常信息等待.
Logging-RocketMQ插件便是记录访问日志并将访问日志发送到RocketMQ集群的插件.

技术方案#

  • 架构图

  • Apache ShenYu 网关里面进行 Logging 全程异步采集、异步发送

  • 日志平台通过消费RocketMQ集群中的日志进行落库,再使用GrafanaKibana或者其它可视化平台展示

插件使用#

1.在网关的 pom.xml 文件中添加 Logging-RocketMQ 的依赖。#

        <!--shenyu logging-rocketmq plugin start-->        <dependency>          <groupId>org.apache.shenyu</groupId>          <artifactId>shenyu-spring-boot-starter-plugin-logging-rocketmq</artifactId>          <version>${project.version}</version>        </dependency>        <!--shenyu logging-rocketmq plugin end-->

2.在 shenyu-admin--> 基础配置 --> 插件管理-> loggingRocketMQ ,配置rocketMQ参数,并设置为开启。#

2.1开启插件,并配置rocketmq,配置如下:#

  • 各个配置项说明如下:
配置项类型说明备注
config-itemtypedescriptionremarks
topicString消息队列主题必须
namesrvAddrString消息队列命名服务器地址必须
producerGroupString日志消息生产者组必须
sampleRateString采样率,范围0~1,0:关闭,0.01:采集1%,1:采集100%可选,默认1,全部采集
compressAlgString压缩算法,默认不压缩,目前支持LZ4压缩可选,默认不压缩
maxResponseBodyIngeter最大响应体大小,超过阈值将不采集响应体可选,默认512KB
maxRequestBodyIngeter最大请求体大小,超过阈值将不采集请求体可选,默认512KB

除了topic、namesrvAddr, producerGroup其它都是可选,大部分情况下只需要配置这3项就可以了。

2.2 配置选择器和规则器#

选择器和规则详细配置,请参考: 选择器和规则管理。 另外有时候一个大网关集群对应多个应用程序(业务),不同应用程序(业务)对应不同的主题,相关隔离,这时候可以按选择器配置不同的主题(可选)和采样率(可选),配置项的含义如上表所示。
操作如下图:

Logging信息#

采集的access log的字段如下:

字段名称含义说明备注
clientIp客户端IP
timeLocal请求时间字符串, 格式:yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS
method请求方法(不同rpc类型不一样,http类的为:get,post等待,rpc类的为接口名称)
requestHeader请求头(json格式)
responseHeader响应头(json格式)
queryParams请求查询参数
requestBody请求Body(二进制类型的body不会采集)
requestUri请求uri
responseBody响应body
responseContentLength响应body大小
rpcTyperpc类型
status响应码
upstreamIp上游(提供服务的程序)IP
upstreamResponseTime上游(提供服务的程序)响应请求的耗时(毫秒ms)
userAgent请求的用户代理
host请求的host
module请求的模块
path请求的路径path
traceId请求的链路追踪ID需要接入链路追踪插件,如skywalking,zipkin

消费以及展示Logging#

由于各个日志平台有差异,如存储可用clickhouse,ElasticSearch等待,可视化有自研的或开源的Grafana、Kibana等。
Logging-RocketMQ插件利用RocketMQ进行生产和消费解耦,同时以json格式输出日志,消费和可视化需要用户结合自身情况选择不同的技术栈来实现。

面板展示#

用户可根据自身情况选择可视化实现。
下面展示下 Grafana 效果: Grafana沙盒体验