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网罗开发（小红书、快手、视频号同名）

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📅 最新动态：2025 年 3 月 17 日
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摘要

在分布式系统中，仅靠报错日志往往无法快速定位问题。我们经常面对“系统没报错，但就是慢”或“偶发错误找不到原因”的情况。本文将介绍如何将日志与分布式追踪（如 Jaeger、OpenTelemetry）结合，基于 traceId 串联整个链路上下游，快速排查服务瓶颈与异常。文章附带可运行的示例代码，适用于 Node.js 与 Spring Boot 应用。

引言

现代系统越来越复杂，一个请求常常会穿越多个服务。传统的日志打印、error 记录虽然必要，但无法提供完整上下文信息。我们需要一种方法，把日志“串”起来，看清每一次调用背后的路径和耗时。

这就引出了两个关键词：日志增强 与 分布式追踪（Tracing）。我们要做的，是在已有日志体系中引入 traceId，打通链路，实现更强的可观测能力。

为什么仅靠日志是不够的？

无上下文信息

日志打印往往是局部信息，比如：

[2024-06-01 12:00:01] OrderService: created order 1234

但这个订单是怎么来的？从哪个接口发起的？下游库存扣减成功了吗？日志无法回答。

无法定位慢调用和瓶颈

一个请求“变慢”，日志可能没有错误，但我们也不知道哪一步耗时最多。链路追踪能帮我们抓出“慢点”。

让日志“有链路感”：TraceId 串联服务

什么是 TraceId？

TraceId 是分布式追踪系统为一次请求分配的唯一标识。只要服务之间传递这个 ID，我们就可以在日志中追踪整个流程。

常用追踪组件：

• Jaeger：CNCF 项目，支持多语言
• OpenTelemetry：统一标准，支持日志、Trace、Metrics

如何让 TraceId 进入日志？

通过 TraceId，我们可以做到这样的日志输出：

[traceId=abc123] UserService: received login request
[traceId=abc123] AuthService: token verified
[traceId=abc123] OrderService: created order

是不是清晰多了？

实战：Node.js 接入 OpenTelemetry + 日志 TraceId

安装依赖

npm install @opentelemetry/api @opentelemetry/sdk-node @opentelemetry/auto-instrumentations-node winston

初始化 Trace 与日志绑定

// tracing.js
const { NodeSDK } = require('@opentelemetry/sdk-node');
const { getNodeAutoInstrumentations } = require('@opentelemetry/auto-instrumentations-node');
const { ConsoleSpanExporter, SimpleSpanProcessor } = require('@opentelemetry/sdk-trace-base');const sdk = new NodeSDK({traceExporter: new ConsoleSpanExporter(),instrumentations: [getNodeAutoInstrumentations()]
});sdk.start();

// logger.js
const { context, trace } = require('@opentelemetry/api');
const winston = require('winston');const logger = winston.createLogger({format: winston.format.printf(({ level, message }) => {const span = trace.getSpan(context.active());const traceId = span ? span.spanContext().traceId : 'unknown';return `[${level}] [traceId=${traceId}] ${message}`;}),transports: [new winston.transports.Console()]
});module.exports = logger;

打印日志时自动带 TraceId

// index.js
require('./tracing');
const logger = require('./logger');logger.info('User logged in');

用户反馈“下单慢”，但日志没报错

做法：

• 通过 traceId 在 Jaeger 中查看链路
• 发现库存服务耗时 1.8s，是主要瓶颈
• 查看库存服务日志，锁等待严重
• 分析后优化锁粒度，减少并发冲突

支付请求失败，找不到原因

做法：

• 用户提供 TraceId
• 日志中按 TraceId 搜索整条链路
• 发现某一步 HTTP 401，Token 被刷掉
• 推测是 Token 过期提前引起的边界异常，补了自动续签逻辑

异常没有被抛出，但用户操作失败

做法：

• 用 TraceId 找到用户请求路径
• 发现调用链中有异常处理被 try...catch 吃掉
• 增加日志告警输出异常堆栈，问题快速解决

QA 环节

Q：日志增加 TraceId 会带来性能问题吗？

A：不会明显影响。TraceId 是字符串拼接，日志系统本身 IO 成本更高。

Q：是否所有服务都要接入 OpenTelemetry？

A：建议逐步接入。可先从用户入口服务开始，再串联关键业务服务。

Q：如何传递 TraceId 给下游？

A：大多数 HTTP client 支持自定义 Header，传递 traceparent 即可。

总结

日志只是“看见问题”的起点。只有把日志与链路追踪结合起来，我们才能真正做到**“看清问题”**。通过 TraceId 串联的链路日志，可以：

• 更快定位问题源头
• 更清楚知道瓶颈在哪
• 更系统地理解服务之间的调用关系