日志、指标、追踪的三栖关联策略

本文目录#

• 三栖可观测性
• 关联策略
• 工具组合
• 实施步骤
• 自检清单
• 参考资料

三栖可观测性#

• 指标 Metrics：量化服务表现；
• 日志 Logs：详细事件记录；
• 追踪 Traces：跨服务调用链路。三者结合可以快速定位故障根因。

关联策略#

1. 统一 Trace ID：在请求入口生成 Trace ID，注入到日志与指标标签：
   • Spring Cloud Sleuth、OpenTelemetry 提供自动注入；
   • 日志格式：%X{traceId}。
2. 结构化日志：JSON 输出包含 traceId, spanId, service；
3. 指标标签：http_server_requests_seconds{trace_id="..."}（注意高基数，生产环境只在抽样场景使用）。
4. 日志→追踪跳转：在 Kibana/Elastic 中配置链接到 Jaeger/Zipkin；
5. 追踪→指标：Grafana 可嵌入 Tempo/Jaeger 视图，同时展示相关指标面板。

工具组合#

• OpenTelemetry Collector：统一采集；
• Prometheus + Grafana：指标展示；
• Loki/ELK：日志检索；
• Jaeger/Tempo：追踪存储；
• Micrometer：将 traceId/spanId 注入日志 MDC。

实施步骤#

1. 借助 Spring Sleuth/OTEL SDK 设置 Trace Context；
2. 更新日志框架配置（Logback、Log4j2）输出 trace/span 信息；
3. 在 Grafana 创建面板：指标 + 日志 + 追踪；
4. 告警携带 Trace链接，缩短定位时间；
5. 定期演练可观测性流程。

自检清单#

• 是否在关键日志中输出 Trace ID 与业务上下文？
• 是否确保日志与追踪聚合时不会产生高基数问题？
• 是否提供跨系统的 Trace 跳转与上下文？

参考资料#

• OpenTelemetry 文档：https://opentelemetry.io/docs/
• Spring Cloud Sleuth 指南：https://docs.spring.io/spring-cloud-sleuth/docs/current/reference/html/
• Grafana Tempo + Loki 集成示例：https://grafana.com/docs/tempo/latest/getting-started/

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