红色切片监控请求的实时追踪（redis请求监听）

红色切片：监控请求的实时追踪

在大型分布式系统中，了解请求的实时状态和追踪请求成为了关键问题。当出现问题时，追踪请求是排查问题的必要过程。为了实现请求的实时追踪，我们可以采用红色切片技术。

红色切片是一种原理简单、易于实现的追踪技术。其基本思想是将请求加上唯一的标识（例如请求ID），并在请求通过系统各个节点时途径所有节点的日志系统中记录下该请求的标识和请求处理的时间等信息。同时，将请求在经过不同节点时的日志信息纵向组成一个日志树，就可实现请求的实时追踪。而在系统中，红色切片的实现也不难，下面介绍具体实现过程。

一、在每个请求中添加唯一标识

为了进行追踪，需要在每个请求中添加唯一标识。标识可以是一个数字，也可以是一个GUID，这里以一个UUID为例：

“`java

public class RequestContext {

private final UUID traceId;

public RequestContext() {

this.traceId = UUID.randomUUID();

}

public UUID getTraceId() {

return traceId;

}

}

在系统中，当每个请求进入系统时，都会创建一个新的RequestContext对象，并将其与请求相关联。这个上下文对象中包含了UUID作为该请求的唯一标识，并通过getter方法可以让其他组件随时使用。

二、记录请求处理信息

当请求经过不同节点时，我们需要在日志系统中记录下该请求的处理时间和唯一标识信息。为了方便记录，我们可以采用AOP（面向切面编程）思想，将记录的代码从业务代码中抽离出来。例如，在Spring中，可以通过以下方式：

```java
@Aspect
@Component
public class RequestLoggingAspect {
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RequestLoggingAspect.class);
 
    @Around("@annotation(log)")
    public Object logRequest(ProceedingJoinPoint joinPoint, LogRequest log) throws Throwable {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        RequestContext context = RequestContextHolder.get();
        logger.info("Request " + context.getTraceId() + " received");
 
        Object proceed = null;
        try {
            proceed = joinPoint.proceed();
            return proceed;
        } finally {
            long duration = System.currentTimeMillis() - startTime;
            logger.info("Request " + context.getTraceId() + " completed in " + duration + " ms");
        }
    }
}

这里，我们将RequestLoggingAspect注解为一个切面（@Aspect）,并定义其中一个环绕通知方法@Around。此方法会在被@LogRequest注解的方法执行时调用，并在方法执行前后记录相关日志信息。

三、组织日志

当日志记录成功后，我们需要将日志内容组成一个树形结构，并将其存储在中心化存储介质中。每个日志都包含该请求的唯一标识信息和发生时间等信息，并标识出该请求属于哪个节点所在的日志文件。

而为了方便开发人员查看，我们也需要提供一个查询接口，可以通过输入请求的唯一标识信息，获取由该请求引起的日志信息。例如，在Elasticsearch中，可以用如下代码实现：

“`java

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(

RestClient.builder(new HttpHost(“localhost”, 9200, “http”)));

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(“logs-*”);

SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();

String traceId = “123456”;

QueryBuilder query = QueryBuilders.termQuery(“traceId”, traceId);

sourceBuilder.query(query);

searchRequest.source(sourceBuilder);

SearchResponse search = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

for (SearchHit hit : search.getHits()) {

Map sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();

System.out.println(sourceAsMap.get(“message”));

}

在这里，我们定义了一个SearchRequest对象，并设置其查询条件，其中的termQuery方法会将traceId作为查询条件输入。执行查询后，返回的是所有与该traceId相关联的日志信息。在实际生产环境中，我们还可以通过Logstash或Fluentd等工具对日志进行收集和处理，以便后期的运维和分析工作。 

总结

红色切片是一种简单、易于实现的请求追踪技术。通过在每个请求中添加唯一标识，并记录其在不同节点上的处理信息，我们可以有效地实现请求的实时追踪。在实际开发中，我们只需通过AOP切面等方式轻松实现红色切片。而在日志的组织和查询方面，Elasticsearch等工具也为我们提供了良好的支持，为开发及后期运维和分析带来了很大的便利。