第12篇：数据库中间件日志设计与追踪系统落地实践

12.1 引言：中间件日志系统为何如此关键？

数据库中间件作为连接前端应用与后端数据库的“网关”，承载着路由、负载均衡、SQL 改写、权限控制等复杂逻辑。

在出现 性能问题、故障排查、安全审计 等场景中，若没有完善的日志体系，很容易“黑盒作业”，极难定位问题。

因此，需要构建一套覆盖全链路的日志追踪系统，支持：

✅ SQL 级别日志追踪
✅ 异常与错误记录
✅ 慢查询与性能监控
✅ 请求链路追踪（Trace ID）

12.2 中间件日志系统设计目标

目标	说明
全链路追踪	从入口请求到数据库响应全流程可观测
多级日志类型	info/debug/warn/error/fatal/trace
支持多输出通道	控制台、文件、Kafka、ELK
支持动态切换日志级别	热更新、无需重启
与监控系统联动	提供日志指标用于 Prometheus、Grafana

12.3 日志体系结构设计

graph TD
A[请求入口] --> B[日志收集器]
B --> C1[访问日志]
B --> C2[SQL 执行日志]
B --> C3[异常与错误日志]
C1 --> D1[本地日志文件]
C2 --> D2[Kafka/Pulsar]
C3 --> D3[ElasticSearch]B --> E[日志格式标准化处理]
E --> F[Trace ID、Span ID 注入]

核心组件：
- Logger: 日志采集入口
- Appender: 输出器（本地文件/网络/系统）
- Encoder: 编码器（JSON、text）
- Filter: 日志过滤器（日志级别、租户标识等）

📝 12.4 日志分类与字段设计

🚀 12.4.1 SQL 执行日志

{"trace_id": "ab12-456cd-789","tenant": "tenant_a","sql": "SELECT * FROM user WHERE id=1","datasource": "db_slave_1","start_time": "2025-05-17T13:24:01Z","duration_ms": 34,"result": "success","rows": 1
}

❌ 12.4.2 错误与异常日志

{"level": "ERROR","time": "2025-05-17T13:25:01Z","trace_id": "ab12-456cd-789","module": "sql_router","message": "Route key not found in request","stack": "com.xxx.router.RouteException..."
}

🛠 12.4.3 慢查询日志

记录耗时超过阈值的 SQL
输出额外的 explain 分析字段

12.5 实现建议与细节

功能	实现方式
Trace ID 注入	每次请求统一生成并透传到日志模块
日志级别动态调整	支持通过配置中心（如 Nacos）实时变更
日志切割与归档	支持基于日期/大小进行切割，压缩归档
日志脱敏处理	对手机号、身份证等字段模糊化
本地降级机制	Kafka 异常时自动降级为文件持久化

12.6 日志追踪案例示意

假设中间件处理如下请求：

POST /query Body: SELECT * FROM orders WHERE user_id=1001

日志链路如下：

访问日志
记录客户端 IP、UA、请求时间
SQL 路由日志
指定使用 db_order_1 数据源
SQL 执行日志
执行成功，用时 20ms，返回 3 行数据
系统日志
记录某个字段执行了脱敏处理
Metrics 报警日志
SQL 慢于设定阈值（如 50ms）未报警

12.7 与可观测性平台集成

✅ 日志 + 指标 + 追踪 = 完整可观测体系

📊 日志（Log）：记录业务上下文、异常、慢查询
📈 指标（Metrics）：用于告警和趋势图展示（如 QPS、错误率）
🛰 追踪（Tracing）：跨模块/服务调用链路追踪（可接入 OpenTelemetry）

12.8 最佳实践总结

实践	理由
使用统一日志库封装	保证格式统一、便于后期维护
Trace ID 强制注入	实现链路级故障排查
关键操作日志持久化	方便审计与回溯
日志收敛与压缩归档	降低存储压力
日志可视化	接入 ELK / Loki 等系统