【译文】原文地址
如今随着微服务架构的普及，它也成为构建服务端应用的首选方式。过去记录日志只需要将日志类注入主类里面就这么简单，请求跟踪可以通过在请求过程中产生一个唯一id并添加到日志里面即可。在微服务架构当中，还是可以使用这种方法。然而，这种方式会导致在不同的微服务中日志的不连贯。本文使用Go给出一个简单的HTTP pipeline，并在所有的服务中都共享请求id。
要实现系统级的日志连贯，我们在微服务中必须共享标志符。在HTTP APIs场景下，可以通过请求头来传输标志符。这种实现方式，我们无需修改请求body体或请求参数，这些都是包含业务数据的-可以屏蔽业务逻辑。为了将标志符放在请求头，需要在与其他微服务通信时，在代码任意位置都能访问到该标志符。
context
在Golang中，在不同方法中传输上下文相关的数据，Context API是推荐的方式。上下文相关数据指的是任何不包含主业务逻辑中的数据。例如，文章数目是主业务逻辑相关的，而调用者IP地址是不相关的（依赖业务场景）。上下文（context）是不可变结构体，可以通过克隆当前上下文key-value键值对来扩展并创建一个新的上下文。每个http.Request都带有上下文信息，并可以扩张更多数据信息到上下文中。
任何发起API请求的方法都需要传入context上下文信息。通常，context是函数的第一个参数，并命名为ctx，如下所示：
func DoCall(ctx context.Context, url string) error {
...
}
HTTP pipeline
为了将请求id存在上下文中，我们创建一个HTTP handler来接收所有请求。这在Golang中很简单，如下所示。UseRequestId函数捕获来自HTTP请求头ReqIdHeaderName的请求id，并将其存入context上下文中。如果没有请求id，我们创建一个新的请求id。这个处理过程会在每个请求到来时发生。
func UseRequestId(next http.HandlerFunc) http.HandlerFunc {
fn := func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
var reqId string
if reqId = r.Header.Get(ReqIdHeaderName); reqId == "" {
// first occurrence
reqId = uuid.New().String()
}
// clone current context and append request-id
ctx := r.Context()
ctx = context.WithValue(ctx, ReqIdKey, reqId)
next.ServeHTTP(w, r.WithContext(ctx))
}
return fn
}
要拿到请求id，我们可以创建两个简单的函数。这些函数不是必要的，但是可以使访问当前请求id更简单。
func GetReqIdReq(r *http.Request) string {
return GetReqIdCtx(r.Context())
}
func GetReqIdCtx(ctx context.Context) string {
reqId := ctx.Value(ReqIdKey).(string)
return reqId
}
使用这个中间件，我们只要将实际的处理函数封装下即可：
http.HandleFunc("/users", UseRequestId(handler.GetUsers))
现在我们可以获取到请求id，并可以将它添加到我们服务发起的任何请求头当中去。
func DoCall(ctx context.Context, url string) error {
...
reqId := httpcontext.GetReqIdCtx(ctx)
if reqId != "" {
req.Header.Add(httpcontext.ReqIdHeaderName, reqId)
}
}
与其他微服务的每个HTTP通信，都将包含请求id。只要其他微服务也实现了UseRequestId函数，就可以自动拿到上下文当中的请求id并重复使用。
logger
最后需要说下logger。对于日志的记录，我们使用logrus模块，当然你也可以使用其他日志模块。Logrus可以添加日志属性。属性是key-value键值对，用于在日志中提供额外信息。
我们在创建一个HTTP中间件，将logger添加到请求上下文中去。该中间件检查请求上下文中是否有请求id，并将请求id添加到logger的属性当中。然后将logger附加到请求上下文上。
func UseLogger(next http.HandlerFunc) http.HandlerFunc {
fn := func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
ctx := r.Context()
if reqId := GetReqIdCtx(ctx); reqId == nil {
// panics
logrus.Fatal("No request id associated with request")
} else {
log := logrus.WithField(httpcontext.ReqIdKey, reqId)
ctx = context.WithValue(ctx, LoggerKey, log)
}
next.ServeHTTP(w, r.WithContext(ctx))
}
return fn
}
同样创建两个函数来获取上下文中的logger对象。
func GetLogReq(r *http.Request) *logrus.Entry {
return GetLogCtx(r.Context())
}
func GetLogCtx(ctx context.Context) *logrus.Entry {
log := ctx.Value(LoggerKey)
if log == nil {
logrus.Fatal("Logger is missing in the context") // panics
}
return log.(*logrus.Entry)
}
UseLogger中间件必须在UseRequestId中间件后面，因为要先捕获请求id。新的HTTP流水线变为：
http.HandleFunc("/users", UseRequestId(UseLogger(handler.GetUsers))
总结
本文提出了一种分布式日志策略，它支持在不同的微服务之间跟踪请求。每个传入的请求都可以跨各个服务的边界进行跟踪。
我们在harbour.rocks中使用完全相同的日志策略，可以访问gitbub地址。
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