面试题：Java异常日志记录：分布式系统中的异常日志管理

Question

在一个基于微服务架构的分布式Java系统中，不同服务产生的异常日志需要统一管理和分析。请阐述如何设计一个方案，确保异常日志的完整性、准确性，并且能够方便地进行故障排查和性能分析。可以提及使用的工具如ELK Stack等，并描述各个组件之间的协作方式。

Answer 1

1. 异常日志收集

• Agent 方式：在每个微服务实例中部署轻量级日志收集 Agent，如 Filebeat。它能够以较低的资源消耗监控指定的日志文件目录或文件，一旦有新的异常日志写入，立即捕获并发送。
• 日志输出配置：在 Java 微服务中，通过配置日志框架（如 Logback、Log4j）将异常日志输出到指定的文件，确保日志格式统一，包含时间戳、服务名称、异常类型、异常堆栈信息等关键信息。例如在 Logback 配置文件中：

<appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.FileAppender">
    <file>/var/log/my-service/error.log</file>
    <encoder>
        <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
    </encoder>
</appender>
<root level="error">
    <appender-ref ref="FILE" />
</root>

2. 日志传输

• Kafka 等消息队列：Filebeat 收集到异常日志后，将其发送到 Kafka 消息队列。Kafka 具有高吞吐量、低延迟的特点，能够在高并发情况下缓冲日志数据，防止数据丢失。Filebeat 可以通过配置 Kafka 输出插件实现：

output.kafka:
  hosts: ["kafka-server:9092"]
  topic: "exception-logs"
  partition.round_robin:
    reachable_only: false

• 负载均衡：如果 Kafka 集群有多台服务器，Filebeat 会通过负载均衡机制将日志均匀地发送到各个 Kafka 节点，提高传输效率。

3. 日志处理与存储

• Logstash：从 Kafka 消费异常日志数据，对其进行处理。Logstash 可以配置过滤器（Filter）对日志进行解析、格式化、添加标签等操作。例如，通过 Grok 过滤器解析日志中的特定字段：

filter {
    if [type] == "exception-logs" {
        grok {
            match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} \[%{DATA:thread}\] %{LOGLEVEL:level} %{DATA:logger} - %{GREEDYDATA:exception_message}" }
        }
    }
}

处理后的日志发送到 Elasticsearch 进行存储。

• Elasticsearch：作为分布式搜索引擎和数据存储，用于存储处理后的异常日志。它提供了高效的索引和搜索功能，支持对日志数据进行快速检索。可以根据服务名称、时间范围、异常类型等多种维度创建索引，方便后续查询和分析。例如，按天创建索引：exception-logs-%{+YYYY.MM.dd}。

4. 日志分析与展示

• Kibana：与 Elasticsearch 集成，提供可视化界面。通过 Kibana 的 Discover 功能，可以自由查询和浏览异常日志，通过时间轴、过滤器等工具进行深入分析。利用 Kibana 的可视化组件，如柱状图、折线图、饼图等，创建仪表盘（Dashboard）来展示异常趋势、不同服务的异常分布等信息，辅助故障排查和性能分析。例如，创建一个柱状图展示每天不同服务的异常数量，以便快速定位异常高发的服务和时间段。