1. 分布式日志调用链路架构图

日志的收集选型采用ELFK来收集集群情况下的日志，通过读取应用日志文件，通过轻量日志采集器File Beat发送到Logstash,经Logstash格式化日志，持久化存储到ElasticSearch，通过kibana可视化分析展示日志数据，高速搜索排查日志信息，定位线上问题

分布式日志调用链路架构

2. springboot logstash集成

2.1 maven引入依赖

<dependency>
	<groupId>net.logstash.logback</groupId>
	<artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
	<version>5.3</version>
</dependency>

2.2 在src/main/resources目录新建logback-spring.xml文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE configuration>
<configuration>
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml"/>
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/console-appender.xml"/>
    <!--日志文件保存路径-->
    <property name="LOG_HOME" value="/Users/zhouxinlei/logs" />
    <springProperty name="springAppName" scope="context" source="spring.application.name" />
    <!-- 日志文件的路径 -->
    <property name="LOG_FILE" value="${LOG_HOME}/${springAppName}.log"/>
    <contextName>${springAppName}</contextName>
    <!--每天记录日志到文件appender-->
    <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${LOG_FILE}</file>
        <append>true</append>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${LOG_FILE}.%d{yyyy-MM-dd}.%i.gz</fileNamePattern>
            <maxHistory>7</maxHistory>
            <maxFileSize>10MB</maxFileSize>
        </rollingPolicy>
        <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
            <providers>
                <timestamp>
                    <timeZone>UTC</timeZone>
                </timestamp>
                <pattern>
                    <pattern>
                        {
                        "severity": "%level",
                        "service": "${springAppName:-}",
                        "trace": "%X{X-B3-TraceId:-}",
                        "span": "%X{X-B3-SpanId:-}",
                        "exportable": "%X{X-Span-Export:-}",
                        "pid": "${PID:-}",
                        "thread": "%thread",
                        "class": "%logger{40}",
                        "rest": "%message"
                        }
                    </pattern>
                </pattern>
            </providers>
        </encoder>
    </appender>

    <logger name="com.apache.ibatis" level="TRACE"/>
    <logger name="java.sql.Connection" level="DEBUG"/>
    <logger name="java.sql.Statement" level="DEBUG"/>
    <logger name="java.sql.PreparedStatement" level="DEBUG"/>
    <logger name="org.springframework.kafka" level="ERROR"/>
    <logger name="org.apache.kafka" level="ERROR"/>

    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
        <appender-ref ref="FILE"/>
    </root>
</configuration>

在encoder 中注入net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder类，格式化json日志输出到文件，ELFK收集格式化好的json日志

到此关于springboot应用的日志已经收集好归类成文件。

3. ELFK的收集

请参考docker 安装ELFK 实现日志统计

完整的日志收集系统已经完成，后期再写一篇基于kafka收集应用日志到ELK日志收集系统