微服务网关收集系统日志（微服务链路日志）

本篇文章给大家谈谈微服务网关收集系统日志，以及微服务链路日志对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享微服务网关收集系统日志的知识，其中也会对微服务链路日志进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、微服务 六：服务网关
• 2、六、跨语言微服务框架 - Istio日志采集EFK
• 3、微服务架构：基于微服务和Docker容器技术的PaaS云平台架构设计
• 4、「SpringCloud」（三十八）搭建ELK日志采集与分析系统
• 5、Spring Cloud——微服务网关介绍

微服务 六：服务网关

服务除了内部相互之间调用和通信之外，最终要以某种方式暴露出去，才能让外界系统（例如客户的浏览器、移动设备等等）访问到，这就涉及服务的前端路由，对应的组件是服务网关(Service Gateway)，见图（15），网关是连接企业内部和外部系统的一道门，有如下关键作用：

服务反向路由，网关要负责将外部请求反向路由到内部具体的微服务，这样虽然企业内部是复杂的分布式微服务结构，但是外部系统从网关上看到的就像是一个统一的完整服务，网关屏蔽了后台服务的复杂性，同时也屏蔽了后台服务的升级和变化。安全认证和防爬虫，所有外部请求必须经过网关，网关可以集中对访问进行安全控制，比如用户认证和授权，同时还可以分析访问模式实现防爬虫功能，网关是连接企业内外系统的安全之门。

限流和容错，在流量高峰期，网关可以限制流量，保护后台系统不被大流量冲垮，在内部系统出现故障时，网关可以集中做容错，保持外部良好的用户体验。

监控，网关可以集中监控访问量，调用延迟，错误计数和访问模式，为后端的性能优化或者扩容提供数据支持。

日志，网关可以收集所有的访问日志，进入后台系统做进一步分析。

图（15）gateway服务图

除以上基本能力外，网关还可以实现线上引流，线上压测，线上调试(Surgical debugging)，金丝雀测试(Canary Testing)，数据中心双活(Active-Active HA)等高级功能。

网关通常工作在7层，有一定的计算逻辑，一般以集群方式部署，前置LB进行负载均衡。

开源的网关组件有Netflix的Zuul，其工作原理如下图。

图（16）zuul工作原理图

在介绍过服务注册表和网关等组件之后，我们可以通过一个简化的微服务架构图(17)来更加直观地展示整个微服务体系内的服务注册发现和路由机制，该图假定采用进程内LB服务发现和负载均衡机制。在图（17）的微服务架构中，服务简化为两层，后端通用服务（也称中间层服务Middle Tier Service）和前端服务（也称边缘服务Edge Service，前端服务的作用是对后端服务做必要的聚合和裁剪后暴露给外部不同的设备，如PC，Pad或者Phone）。后端服务启动时会将地址信息注册到服务注册表，前端服务通过查询服务注册表就可以发现然后调用后端服务；前端服务启动时也会将地址信息注册到服务注册表，这样网关通过查询服务注册表就可以将请求路由到目标前端服务，这样整个微服务体系的服务自注册自发现和软路由就通过服务注册表和网关串联起来了。如果以面向对象设计模式的视角来看，网关类似Proxy代理或者Façade门面模式，而服务注册表和服务自注册自发现类似IoC依赖注入模式，微服务可以理解为基于网关代理和注册表IoC构建的分布式系统。

图（17）简化的微服务架构图

六、跨语言微服务框架 - Istio日志采集EFK

ELK日志系统大家不会陌生(zipkin + jaeger , prometheus + grafana)解决了大家对于链路对于统计采集的需求,但是真正的对于日志进行存储还是得专业的上,在Istio中官方提供的方案是EFK(Fluentd + Elasticsearch + Kibana)Fluentd 是一个开源的日志收集器，支持多种数据输出并且有一个可插拔架构。 Elasticsearch是一个流行的后端日志记录程序， Kibana 用于查看。

附上:

喵了个咪的博客: w-blog.cn

Istio官方地址: https://preliminary.istio.io/zh

Istio中文文档: https://preliminary.istio.io/zh/docs/

我们把Fluentd，Elasticsearch 和 Kibana 在一个非生产集合 Services 和 Deployments 在一个新的叫做logging的 Namespace 中。

创建资源

现在有一个正在运行的 Fluentd 守护进程，使用新的日志类型配置 Istio，并将这些日志发送到监听守护进程。

创建一个新的 YAML 文件来保存日志流的配置，Istio 将自动生成并收集。

使其生效

我们先访问以下我们的示例程序bookinfo,然后老方式通过端口映射访问kibana

微服务架构：基于微服务和Docker容器技术的PaaS云平台架构设计

基于微服务架构和Docker容器技术的PaaS云平台建设目标是给我们的开发人员提供一套服务快速开发、部署、运维管理、持续开发持续集成的流程。平台提供基础设施、中间件、数据服务、云服务器等资源，开发人员只需要开发业务代码并提交到平台代码库，做一些必要的配置，系统会自动构建、部署，实现应用的敏捷开发、快速迭代。在系统架构上，PaaS云平台主要分为微服务架构、Docker容器技术、DveOps三部分，这篇文章重点介绍微服务架构的实施。

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实施微服务需要投入大量的技术力量来开发基础设施，这对很多公司来说显然是不现实的，别担心，业界已经有非常优秀的开源框架供我们参考使用。目前业界比较成熟的微服务框架有Netflix、Spring Cloud和阿里的Dubbo等。Spring Cloud是基于Spring Boot的一整套实现微服务的框架，它提供了开发微服务所需的组件，跟Spring Boot一起使用的话开发微服务架构的云服务会变的很方便。Spring Cloud包含很多子框架，其中Spring Cloud Netflix是其中的一套框架，在我们的微服务架构设计中，就使用了很多Spring Cloud Netflix框架的组件。Spring Cloud Netflix项目的时间还不长，相关的文档资料很少，博主当时研究这套框架啃了很多英文文档，简直痛苦不堪。对于刚开始接触这套框架的同学，要搭建一套微服务应用架构，可能会不知道如何下手，接下来介绍我们的微服务架构搭建过程以及 需要那些 框架或组件来支持微服务架构。

为了直接明了的展示微服务架构的组成及原理，画了一张系统架构图，如下：

从上图可以看出，微服务访问大致路径为：外部请求 → 负载均衡 → 服务网关（GateWay）→ 微服务 → 数据服务/消息服务。服务网关和微服务都会用到服务注册和发现来调用依赖的其他服务，各服务集群都能通过配置中心服务来获得配置信息。

服务网关（GateWay）

网关是外界系统（如：客户端浏览器、移动设备等）和企业内部系统之间的一道门，所有的客户端请求通过网关访问后台服务。为了应对高并发访问，服务网关以集群形式部署，这就意味着需要做负载均衡，我们采用了亚马逊EC2作为虚拟云服务器，采用ELB(Elastic Load Balancing)做负载均衡。EC2具有自动配置容量功能，当用户流量达到尖峰，EC2可以自动增加更多的容量以维持虚拟主机的性能。ELB弹性负载均衡，在多个实例间自动分配应用的传入流量。为了保证安全性，客户端请求需要使用https加密保护，这就需要我们进行SSL卸载,使用Nginx对加密请求进行卸载处理。外部请求经过ELB负载均衡后路由到GateWay集群中的某个GateWay服务，由GateWay服务转发到微服务。服务网关作为内部系统的边界，它有以下基本能力：

1、动态路由：动态的将请求路由到所需要的后端服务集群。虽然内部是复杂的分布式微服务网状结构，但是外部系统从网关看就像是一个整体服务，网关屏蔽了后端服务的复杂性。

2、限流和容错：为每种类型的请求分配容量，当请求数量超过阀值时抛掉外部请求，限制流量，保护后台服务不被大流量冲垮；党内部服务出现故障时直接在边界创建一些响应，集中做容错处理，而不是将请求转发到内部集群，保证用户良好的体验。

3、身份认证和安全性控制：对每个外部请求进行用户认证，拒绝没有通过认证的请求，还能通过访问模式分析，实现反爬虫功能。

4、监控：网关可以收集有意义的数据和统计，为后台服务优化提供数据支持。

5、访问日志：网关可以收集访问日志信息，比如访问的是哪个服务？处理过程（出现什么异常）和结果？花费多少时间？通过分析日志内容，对后台系统做进一步优化。

我们采用Spring Cloud Netflix框架的开源组件Zuul来实现网关服务。Zuul使用一系列不同类型的过滤器（Filter），通过重写过滤器，使我们能够灵活的实现网关（GateWay）的各种功能。

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服务注册与发现

由于微服务架构是由一系列职责单一的细粒度服务构成的网状结构，服务之间通过轻量机制进行通信，这就引入了服务注册与发现的问题，服务的提供方要注册报告服务地址，服务调用放要能发现目标服务。我们的微服务架构中使用了Eureka组件来实现服务的注册与发现。所有的微服务（通过配置Eureka服务信息）到Eureka服务器中进行注册，并定时发送心跳进行 健康 检查，Eureka默认配置是30秒发送一次心跳，表明服务仍然处于存活状态，发送心跳的时间间隔可以通过Eureka的配置参数自行配置，Eureka服务器在接收到服务实例的最后一次心跳后，需要等待90秒（默认配置90秒，可以通过配置参数进行修改）后，才认定服务已经死亡（即连续3次没有接收到心跳），在Eureka自我保护模式关闭的情况下会清除该服务的注册信息。所谓的自我保护模式是指，出现网络分区、Eureka在短时间内丢失过多的服务时，会进入自我保护模式，即一个服务长时间没有发送心跳，Eureka也不会将其删除。自我保护模式默认为开启，可以通过配置参数将其设置为关闭状态。

Eureka服务以集群的方式部署（在博主的另一篇文章中详细介绍了Eureka集群的部署方式），集群内的所有Eureka节点会定时自动同步微服务的注册信息，这样就能保证所有的Eureka服务注册信息保持一致。那么在Eureka集群里，Eureka节点是如何发现其他节点的呢？我们通过DNS服务器来建立所有Eureka节点的关联，在部署Eureka集群之外还需要搭建DNS服务器。

当网关服务转发外部请求或者是后台微服务之间相互调用时，会去Eureka服务器上查找目标服务的注册信息，发现目标服务并进行调用，这样就形成了服务注册与发现的整个流程。Eureka的配置参数数量很多，多达上百个，博主会在另外的文章里详细说明。

微服务部署

微服务是一系列职责单一、细粒度的服务，是将我们的业务进行拆分为独立的服务单元，伸缩性好，耦合度低，不同的微服务可以用不同的语言开发，每一个服务处理的单一的业务。微服务可以划分为前端服务（也叫边缘服务）和后端服务（也叫中间服务），前端服务是对后端服务做必要的聚合和剪裁后暴露给外部不同的设备（PC、Phone等），所有的服务启动时都会到Eureka服务器进行注册，服务之间会有错综复杂的依赖关系。当网关服务转发外部请求调用前端服务时，通过查询服务注册表就可以发现目标服务进行调用，前端服务调用后端服务时也是同样的道理，一次请求可能涉及到多个服务之间的相互调用。由于每个微服务都是以集群的形式部署，服务之间相互调用的时候需要做负载均衡，因此每个服务中都有一个LB组件用来实现负载均衡。

微服务以镜像的形式，运行在Docker容器中。Docker容器技术让我们的服务部署变得简单、高效。传统的部署方式，需要在每台服务器上安装运行环境，如果我们的服务器数量庞大，在每台服务器上安装运行环境将是一项无比繁重的工作，一旦运行环境发生改变，就不得不重新安装，这简直是灾难性的。而使用Docker容器技术，我们只需要将所需的基础镜像（jdk等）和微服务生成一个新的镜像，将这个最终的镜像部署在Docker容器中运行，这种方式简单、高效，能够快速部署服务。每个Docker容器中可以运行多个微服务，Docker容器以集群的方式部署，使用Docker Swarm对这些容器进行管理。我们创建一个镜像仓库用来存放所有的基础镜像以及生成的最终交付镜像，在镜像仓库中对所有镜像进行管理。

服务容错

微服务之间存在错综复杂的依赖关系，一次请求可能会依赖多个后端服务，在实际生产中这些服务可能会产生故障或者延迟，在一个高流量的系统中，一旦某个服务产生延迟，可能会在短时间内耗尽系统资源，将整个系统拖垮，因此一个服务如果不能对其故障进行隔离和容错，这本身就是灾难性的。我们的微服务架构中使用了Hystrix组件来进行容错处理。Hystrix是Netflix的一款开源组件，它通过熔断模式、隔离模式、回退（fallback）和限流等机制对服务进行弹性容错保护，保证系统的稳定性。

1、熔断模式：熔断模式原理类似于电路熔断器，当电路发生短路时，熔断器熔断，保护电路避免遭受灾难性损失。当服务异常或者大量延时，满足熔断条件时服务调用方会主动启动熔断，执行fallback逻辑直接返回，不会继续调用服务进一步拖垮系统。熔断器默认配置服务调用错误率阀值为50%，超过阀值将自动启动熔断模式。服务隔离一段时间以后，熔断器会进入半熔断状态，即允许少量请求进行尝试，如果仍然调用失败，则回到熔断状态，如果调用成功，则关闭熔断模式。

2、隔离模式：Hystrix默认采用线程隔离，不同的服务使用不同的线程池，彼此之间不受影响，当一个服务出现故障耗尽它的线程池资源，其他的服务正常运行不受影响，达到隔离的效果。例如我们通过andThreadPoolKey配置某个服务使用命名为TestThreadPool的线程池，实现与其他命名的线程池隔离。

3、回退（fallback）：fallback机制其实是一种服务故障时的容错方式，原理类似Java中的异常处理。只需要继承HystixCommand并重写getFallBack()方法，在此方法中编写处理逻辑，比如可以直接抛异常（快速失败），可以返回空值或缺省值，也可以返回备份数据等。当服务调用出现异常时，会转向执行getFallBack()。有以下几种情况会触发fallback：

1）程序抛出非HystrixBadRequestExcepption异常，当抛出HystrixBadRequestExcepption异常时，调用程序可以捕获异常，没有触发fallback，当抛出其他异常时，会触发fallback；

2）程序运行超时；

3）熔断启动；

4）线程池已满。

4、限流： 限流是指对服务的并发访问量进行限制，设置单位时间内的并发数，超出限制的请求拒绝并fallback，防止后台服务被冲垮。

Hystix使用命令模式HystrixCommand包装依赖调用逻辑，这样相关的调用就自动处于Hystrix的弹性容错保护之下。调用程序需要继承HystrixCommand并将调用逻辑写在run()中，使用execute()（同步阻塞）或queue()（异步非阻塞）来触发执行run()。

动态配置中心

微服务有很多依赖配置，某些配置参数在服务运行期间可能还要动态修改，比如：根据访问流量动态调整熔断阀值。传统的实现信息配置的方法，比如放在xml、yml等配置文件中，和应用一起打包，每次修改都要重新提交代码、打包构建、生成新的镜像、重新启动服务，效率太低，这样显然是不合理的，因此我们需要搭建一个动态配置中心服务支持微服务动态配置。我们使用Spring Cloud的configserver服务帮我们实现动态配置中心的搭建。我们开发的微服务代码都存放在git服务器私有仓库里面，所有需要动态配置的配置文件存放在git服务器下的configserver（配置中心，也是一个微服务）服务中，部署到Docker容器中的微服务从git服务器动态读取配置文件的信息。当本地git仓库修改代码后push到git服务器仓库，git服务端hooks(post-receive，在服务端完成代码更新后会自动调用)自动检测是否有配置文件更新，如果有，git服务端通过消息队列给配置中心（configserver，一个部署在容器中的微服务）发消息，通知配置中心刷新对应的配置文件。这样微服务就能获取到最新的配置文件信息，实现动态配置。

以上这些框架或组件是支撑实施微服务架构的核心，在实际生产中，我们还会用到很多其他的组件，比如日志服务组件、消息服务组件等等，根据业务需要自行选择使用。在我们的微服务架构实施案例中，参考使用了很多Spring Cloud Netflix框架的开源组件，主要包括Zuul（服务网关）、Eureka（服务注册与发现）、Hystrix（服务容错）、Ribbon（客户端负载均衡）等。这些优秀的开源组件，为我们实施微服务架构提供了捷径。

如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。微服务、Spring，MyBatis，Netty源码分析的朋友可以加我的Java高级交流：854630135，群里有阿里大牛直播讲解技术，以及Java大型互联网技术的视频免费分享给大家。

「SpringCloud」（三十八）搭建ELK日志采集与分析系统

 一套好的日志分析系统可以详细记录系统的运行情况，方便我们定位分析系统性能瓶颈、查找定位系统问题。上一篇说明了日志的多种业务场景以及日志记录的实现方式，那么日志记录下来，相关人员就需要对日志数据进行处理与分析，基于E(ElasticSearch)L(Logstash)K(Kibana)组合的日志分析系统可以说是目前各家公司普遍的首选方案。

  作为微服务集群，必须要考虑当微服务访问量暴增时的高并发场景，此时系统的日志数据同样是爆发式增长，我们需要通过消息队列做流量削峰处理，Logstash官方提供Redis、Kafka、RabbitMQ等输入插件。Redis虽然可以用作消息队列，但其各项功能显示不如单一实现的消息队列，所以通常情况下并不使用它的消息队列功能；Kafka的性能要优于RabbitMQ，通常在日志采集，数据采集时使用较多，所以这里我们采用Kafka实现消息队列功能。
  ELK日志分析系统中，数据传输、数据保存、数据展示、流量削峰功能都有了，还少一个组件，就是日志数据的采集，虽然log4j2可以将日志数据发送到Kafka，甚至可以将日志直接输入到Logstash，但是基于系统设计解耦的考虑，业务系统运行不会影响到日志分析系统，同时日志分析系统也不会影响到业务系统，所以，业务只需将日志记录下来，然后由日志分析系统去采集分析即可，Filebeat是ELK日志系统中常用的日志采集器，它是 Elastic Stack 的一部分，因此能够与 Logstash、Elasticsearch 和 Kibana 无缝协作。

软件下载：

  因经常遇到在内网搭建环境的问题，所以这里习惯使用下载软件包的方式进行安装，虽没有使用Yum、Docker等安装方便，但是可以对软件目录、配置信息等有更深的了解，在后续采用Yum、Docker等方式安装时，也能清楚安装了哪些东西，安装配置的文件是怎样的，即使出现问题，也可以快速的定位解决。

Elastic Stack全家桶下载主页： https://www.elastic.co/cn/downloads/

我们选择如下版本：

Kafka下载：

  安装前先准备好三台CentOS7服务器用于集群安装，这是IP地址为：172.16.20.220、172.16.20.221、172.16.20.222，然后将上面下载的软件包上传至三台服务器的/usr/local目录。因服务器资源有限，这里所有的软件都安装在这三台集群服务器上，在实际生产环境中，请根据业务需求设计规划进行安装。
  在集群搭建时，如果能够编写shell安装脚本就会很方便，如果不能编写，就需要在每台服务器上执行安装命令，多数ssh客户端提供了多会话同时输入的功能，这里一些通用安装命令可以选择启用该功能。

新建/usr/local/java目录

将下载的jdk软件包jdk-8u64-linux-x64.tar.gz上传到/usr/local/java目录，然后解压

配置环境变量/etc/profile

在底部添加以下内容

使环境变量生效

备注：后续可通过此命令停止elasticsearch运行

  新建kafka的日志目录和zookeeper数据目录，因为这两项默认放在tmp目录，而tmp目录中内容会随重启而丢失,所以我们自定义以下目录:

修改如下：

在data文件夹中新建myid文件，myid文件的内容为1（一句话创建：echo 1 myid）

kafka启动时先启动zookeeper，再启动kafka；关闭时相反，先关闭kafka，再关闭zookeeper。
1、zookeeper启动命令

后台运行启动命令：

或者

查看集群状态：

2、kafka启动命令

后台运行启动命令：

或者

3、创建topic，最新版本已经不需要使用zookeeper参数创建。

参数解释:
复制两份
--replication-factor 2
创建1个分区
--partitions 1
topic 名称
--topic test

4、查看已经存在的topic（三台设备都执行时可以看到）

5、启动生产者：

6、启动消费者：

添加参数 --from-beginning 从开始位置消费，不是从最新消息

7、测试：在生产者输入test，可以在消费者的两台服务器上看到同样的字符test，说明Kafka服务器集群已搭建成功。

Logstash没有提供集群安装方式，相互之间并没有交互，但是我们可以配置同属一个Kafka消费者组，来实现统一消息只消费一次的功能。

  Filebeat用于安装在业务软件运行服务器，收集业务产生的日志，并推送到我们配置的Kafka、Redis、RabbitMQ等消息中间件，或者直接保存到Elasticsearch，下面来讲解如何安装配置：

1、进入到/usr/local目录，执行解压命令

2、编辑配置filebeat.yml
  配置文件中默认是输出到elasticsearch，这里我们改为kafka，同文件目录下的filebeat.reference.yml文件是所有配置的实例，可以直接将kafka的配置复制到filebeat.yml

后台启动命令

停止命令

2、测试logstash是消费Kafka的日志主题，并将日志内容存入Elasticsearch

自动新增的两个index，规则是logstash中配置的

数据浏览页可以看到Elasticsearch中存储的日志数据内容，说明我们的配置已经生效。

Gitee: GitEgg: GitEgg 是一款开源免费的企业级微服务应用开发框架，旨在整合目前主流稳定的开源技术框架，集成常用的最佳项目解决方案，实现可直接使用的微服务快速开发框架。
GitHub: https://github.com/wmz1930/GitEgg

Spring Cloud——微服务网关介绍

为了解决以上的问题，API网关应运而生，加入网关后应用架构变为下图所示。

当引入API网关后，在用户端与微服务之间建立了一道屏障，通过API网关对微服务提供了统一的访问入口，所有用户端的请求被API网关拦截，并在此基础上可以实现额外的功能：

OpenResty是一个强大的Web应用服务器，web开发人员可以使用Lua脚本语言调用Nginx支持的各种以C以及Lua模块。

在性能方面，OpenResty可以快速构造出足以胜任10K以上并发连接响应的超高性能Web应用系统。

在国内，360、阿里云、腾讯网、去哪儿、酷狗音乐、新浪等都是OpenResty的深度用户。

但OpenResty是一款独立的产品，与主流的注册中心，存在一定的兼容问题，需要架构师独立实现其服务注册、发现功能。

Zuul是Netflix开源的微服务网关，主要职责是对用户请求进行路由转发与过滤。早期Spring Cloud与Netflix合作，使用Zuul作为微服务架构网关首选产品。

Zuul是基于J2EE Servlet实现路由转发，网络通信采用同步方式。

zuul 是netflix开源的一个API Gateway 服务器，本质上是一个web servlet应用。

Zuul可以通过加载动态过滤机制，从而实现以下各项功能：

Zuul的核心是一系列的filters，其作用可以类比Servlet框架的Filter，或者AOP。工作原理如下图所示：

Zuul可以对Groovy过滤器进行动态的加载，编译，运行。

Zuul2.x设计更为先进，基于Netty 非阻塞和支持长连接， 但是 SpringCloud 目前没有整合。 Zuul2.x 的性能较 Zuul1.x 有较大的提升。

Zuul2.x引入了Netty和RxJava，正如之前的 ZuulFilter 分为了 Pre、Post、Route、Error，Zuul2的Filter分为三种类型：

Spring 自己开发的新一代API网关产品，基于NIO异步处理，摒弃了Zuul基于Servlet同步通信的设计。

Spring Cloud Gateway 作为 Spring Cloud 生态系统中的网关，目标是替代 Netflix Zuul，其不仅提供统一的路由方式，并且基于 Filter 链的方式提供了网关基本的功能，例如：安全，监控/指标，和限流。

关键特征：

在性能方面，根据官方提供的基准测试， Spring Cloud Gateway 的 RPS（每秒请求数）是Zuul 的 1.6 倍。

Spring Cloud Gateway十分优秀，Spring Cloud Alibaba也默认选用该组件作为网关产品。

客户端向 Spring Cloud Gateway 发出请求。如果 Gateway Handler Mapping 中找到与请求相匹配的路由，将其发送到 Gateway Web Handler。Handler 再通过指定的过滤器链来将请求发送到我们实际的服务执行业务逻辑，然后返回。 过滤器之间用虚线分开是因为过滤器可能会在发送代理请求之前（“pre”）或之后（“post”）执行业务逻辑。

Spring Cloud Gateway 的特征：

参考：
http://www.ityouknow.com/springcloud/2018/12/12/spring-cloud-gateway-start.html

http://www.likecs.com/show-50293.html

https://zhuanlan.zhihu.com/p/299608850?utm_source=wechat_session

https://juejin.cn/post/6844903965352525838

https://blog.csdn.net/weixin_38361347/article/details/114108368

http://www.zyiz.net/tech/detail-98256.html

关于微服务网关收集系统日志和微服务链路日志的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 微服务网关收集系统日志的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于微服务链路日志、微服务网关收集系统日志的信息别忘了在本站进行查找喔。

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