Текущая настройка:
Spring Boot 3.5.4
Micrometer 1.15.2 с Brave Bridge для трассировки
Log4j2 с MDC для структурированного ведения журнала
ThreadPoolTaskExecutor для асинхронности обработка
PollingService.java
Код: Выделить всё
import lombok.NonNull;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Slf4j
@Service
@EnableScheduling
@RequiredArgsConstructor
public class PollingService {
@NonNull
private final DataProcessor dataProcessor;
@Scheduled(fixedDelay = 5000)
public void pollData() {
log.info("Starting data polling");
// Shows traceId and spanId correctly in logs
// These async calls lose trace context
dataProcessor.processPendingData();
dataProcessor.processRetryData();
}
}
Код: Выделить всё
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class DataProcessor {
public static final String THREAD_POOL_NAME = "threadPoolTaskExecutor";
@Async(THREAD_POOL_NAME)
public void processPendingData() {
log.info("Processing pending items");
// Shows traceId: null in logs
// Business logic here
}
@Async(THREAD_POOL_NAME)
public void processRetryData() {
log.info("Processing retry items");
// Shows traceId: null in logs
// Retry logic here
}
}
Код: Выделить всё
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
@Configuration
@EnableAsync
public class AsyncConfig {
public static final String THREAD_POOL_NAME = "threadPoolTaskExecutor";
@Value("${thread-pools.data-poller.max-size:10}")
private int threadPoolMaxSize;
@Value("${thread-pools.data-poller.core-size:5}")
private int threadPoolCoreSize;
@Value("${thread-pools.data-poller.queue-capacity:100}")
private int threadPoolQueueSize;
@Bean(name = THREAD_POOL_NAME)
public ThreadPoolTaskExecutor getThreadPoolTaskExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setMaxPoolSize(threadPoolMaxSize);
executor.setCorePoolSize(threadPoolCoreSize);
executor.setQueueCapacity(threadPoolQueueSize);
executor.initialize();
return executor;
}
}
В моих журналах я вижу:
Запланированный метод: трассировка Id=abc123, spanId=def456
Асинхронные методы: трассировка = null, spanId=null
Контекст трассировки не распространяется через границы потока при выполнении методов @Async.
Что мне нужно:
Все методы в одном запланированном выполнении должны использовать один и тот же идентификатор трассировки.
Каждый асинхронный метод должен иметь свой собственный уникальный идентификатор диапазона.
MDC должен правильно содержать TraceId/spanId во всех потоках для корреляции журналов.
Вопрос:
Какой рекомендуемый способ распространения контекста трассировки из @Scheduled методов в Методы @Async в Spring Boot с Micrometer/Brave? Я бы предпочел решение, которое:
Использует встроенные возможности трассировки Spring Boot
Поддерживает четкое разделение между бизнес-логикой и трассировкой
Работает с существующим шаблоном аннотаций @Async
Не требует существенного рефакторинга существующего кода
Любые примеры или передовой опыт будут с благодарностью приняты!
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/798 ... d-parent-m
Мобильная версия