スプリングブートHTTPロギングの例を集中化します

スプリングブート集中化HTTPロギングの例 このセットアップにより、分散システムからのログの効率的な集約、検索、および分析が可能になります。

実装：

1. マイクロセルサービスロギング：各スプリングブートマイクロセルサービスは、ログを設定する必要があります。これには通常、LogbackやLog4J2などのロギングフレームワークを使用し、付録を構成してsyslogサーバーまたはメッセージキュー（Kafkaなど）にログを送信します。 サンプルのログバック構成（insrc/main/resources/logback-spring.xml）は、次のようになる場合があります。 また、ログメッセージ内に関連するMDC（マッピングされた診断コンテキスト）情報を含めて、サービスとリクエスト全体のログを相関させる（リクエストID、ユーザーIDなど）も含める必要があります。 Spring Cloud Sreuthは、これらのIDを生成および伝播するのに大きな助けになります。マイクロサービス（Syslogまたはメッセージキューを介して）からログを受け取り、それらを解析し、追加情報で濃縮し、ElasticSearchに転送します。 Logstashの構成は、パターンに基づいてログをフィルタリングおよび濃縮する場合があります。 たとえば、ログメッセージからHTTPステータスコード、リクエストメソッド、およびURLを抽出する場合があります。 Logstashは、処理されたログデータをElasticSearchに送信し、効率的なクエリと分析を可能にします。ダッシュボードを作成して、HTTPトラフィックを監視し、エラーを特定し、マイクロサービスのパフォーマンスに関する洞察を得ることができます。 Elk Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）またはGraylogスタックのような同様のソリューションを強くお勧めします。 これらのシステムでは、

• 集中ストレージ：すべてのログは単一の場所に保存され、アクセスと分析を簡素化します。
• リアルタイムモニタリング：
リアルタイムで監視して問題を迅速に識別して対処できます。イベント。 最良の選択は、特定のニーズとインフラストラクチャに依存します。またはlog4j2のは優れた選択肢です。
• ログレベルの最適化：適切なログレベル（デバッグ、情報、警告、エラー）を使用して、ログの量を制御します。 生産における過度のデバッグロギングは避けてください。

構造化されたロギング：

構造化されたロギング形式（JSONなど）を使用して、ログの解析と分析を容易にします。 これは、大量のシナリオにとって特に重要です。

フィルタリングと集計：​​

集中ロギングシステムにログフィルタリングと集約を実装して（例えば、logstash）、保存されて処理されたデータの量を減らします。ピーク荷重を処理します。 ロギングサーバーの負荷分散とフェールオーバーメカニズムを検討してください。

• 定期的な監視とメンテナンス：ロギングシステムのパフォーマンスと潜在的な問題に積極的に対処する能力を監視します。ロギング構成を定期的に確認および最適化します。
  • logback/log4j2：これらは、スプリングブートの標準ロギングフレームワークです。 Syslogサーバー、メッセージキュー、さらにはElasticSearchに直接ログを送信するためのさまざまな付録を提供しています。一意の要求IDを自動的に生成し、異なるサービスからのログを簡単に相関させることができます。
  • logstash：前述のように、logstashはさまざまなソースからログを収集、解析、処理するための強力なツールです。フォワーダー。ログ。 より簡単なセットアップでは、syslog Appenderと基本的な集中ロギングソリューションを備えたLogback/log4j2で十分です。 複雑で大量の環境の場合、エルクスタックやカフカとストリーム処理エンジンの組み合わせのようなより堅牢なソリューションがより適切です。

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