本系列是 我TM人傻了 系列第五期[捂脸]，往期精彩回顾：
本篇文章涉及底层设计以及原理，以及问题定位和可能的问题点，非常深入，篇幅较长，所以拆分成上中下三篇：
- 上：问题简单描述以及 Spring Cloud Gateway 基本结构和流程以及底层原理
- 中：Spring Cloud Sleuth 如何在 Spring Cloud Gateway 加入的链路追踪以及为何会出现这个问题
- 下：现有 Spring Cloud Sleuth 的非侵入设计带来的性能问题，其他可能的问题点，以及如何解决
Spring Cloud Gateway 其他的可能丢失链路信息的点
经过前面的分析，我们可以看出，不止这里，还有其他地方会导致 Spring Cloud Sleuth 的链路追踪信息消失，这里举几个大家常见的例子：
1.在 GatewayFilter 中指定了异步执行某些任务，由于线程切换了，并且这时候可能 Span 已经结束了，所以没有链路信息，例如：
@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
return chain.filter(exchange).publishOn(Schedulers.parallel()).doOnSuccess(o -> {
//这里就没有链路信息了
log.info("success");
});
}
2.将 GatewayFilter 中继续链路的 chain.filter(exchange) 放到了异步任务中执行，上面的 AdaptCachedBodyGlobalFilter 就属于这种情况，这样会导致之后的 GatewayFilter 都没有链路信息，例如：
@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
return Mono.delay(Duration.ofSeconds(1)).then(chain.filter(exchange));
}
Java 并发编程模型与 Project Reactor 编程模型的冲突思考
Java 中的很多框架，都用到了 ThreadLocal，或者通过 Thread 来标识唯一性。例如：
- 日志框架中的 MDC，一般都是 ThreadLocal 实现。
- 所有的锁、基于 AQS 的数据结构，都是通过 Thread 的属性来唯一标识谁获取到了锁的。
- 分布式锁等数据结构，也是通过 Thread 的属性来唯一标识谁获取到了锁的，例如 Redisson 中分布式 Redis 锁的实现。
但是放到 Project Reactor 编程模型，这就显得格格不入了，因为 Project Reactor 异步响应式编程就是不固定线程，没法保证提交任务和回调能在同一个线程，所以 ThreadLocal 的语义在这里很难成立。Project Reactor 虽然提供了对标 ThreadLocal 的 Context，但是主流框架还没有兼容这个 Context，所以给 Spring Cloud Sleuth 粘合这些链路追踪带来了很大困难，因为 MDC 是一个 ThreadLocal 的 Map 实现，而不是基于 Context 的 Map。这就需要 Spring Cloud Sleuth 在订阅一开始，就需要将链路信息放入 MDC，同时还需要保证运行时不切换线程。
运行不切换线程，这样其实限制了 Project Reactor 的灵活调度，是有一些性能损失的。我们其实想尽量就算加入了链路追踪信息，也不用强制运行不切换线程。但是 Spring Cloud Sleuth 是非侵入式设计，很难实现这一点。但是对于我们自己业务的使用，我们可以定制一些编程规范，来保证大家写的代码不丢失链路信息。
改进我们的编程规范
首先，我们自定义 Mono 和 Flux 的工厂
公共 Subscriber 封装，将 reactor Subscriber 的所有关键接口，都检查当前上下文是否有链路信息，即 Span，如果没有就包裹上，如果有则直接执行即可。
public class TracedCoreSubscriber<T> implements Subscriber<T>{
private final Subscriber<T> delegate;
private final Tracer tracer;
private final CurrentTraceContext currentTraceContext;
private final Span span;
TracedCoreSubscriber(Subscriber<T> delegate, Tracer tracer, CurrentTraceContext currentTraceContext, Span span) {
this.delegate = delegate;
this.tracer = tracer;
this.currentTraceContext = currentTraceContext;
this.span = span;
}
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
executeWithinScope(() -> {
delegate.onSubscribe(s);
});
}
@Override
public void one rror(Throwable t) {
executeWithinScope(() -> {
delegate.onError(t);
});
}
@Override
public void onComplete() {
executeWithinScope(() -> {
delegate.onComplete();
});
}
@Override
public void onNext(T o) {
executeWithinScope(() -> {
delegate.onNext(o);
});
}
private void executeWithinScope(Runnable runnable) {
//如果当前没有链路信息，强制包裹
if (tracer.currentSpan() == null) {
try (CurrentTraceContext.Scope scope = this.currentTraceContext.maybeScope(this.span.context())) {
runnable.run();
}
} else {
//如果当前已有链路信息，则直接执行
runnable.run();
}
}
}
之后分别定义所有 Flux 的代理 TracedFlux，和所有 Mono 的代理 TracedMono，其实就是在 subscribe 的时候，用 TracedCoreSubscriber 包装传入的 CoreSubscriber：
public class TracedFlux<T> extends Flux<T> {
private final Flux<T> delegate;
private final Tracer tracer;
private final CurrentTraceContext currentTraceContext;
private final Span span;
TracedFlux(Flux<T> delegate, Tracer tracer, CurrentTraceContext currentTraceContext, Span span) {
this.delegate = delegate;
this.tracer = tracer;
this.currentTraceContext = currentTraceContext;
this.span = span;
}
@Override
public void subscribe(CoreSubscriber<? super T> actual) {
delegate.subscribe(new TracedCoreSubscriber(actual, tracer, currentTraceContext, span));
}
}
public class TracedMono<T> extends Mono<T> {
private final Mono<T> delegate;
private final Tracer tracer;
private final CurrentTraceContext currentTraceContext;
private final Span span;
TracedMono(Mono<T> delegate, Tracer tracer, CurrentTraceContext currentTraceContext, Span span) {
this.delegate = delegate;
this.tracer = tracer;
this.currentTraceContext = currentTraceContext;
this.span = span;
}
@Override
public void subscribe(CoreSubscriber<? super T> actual) {
delegate.subscribe(new TracedCoreSubscriber(actual, tracer, currentTraceContext, span));
}
}
定义工厂类，使用请求 ServerWebExchange 和原始 Flux 创建 TracedFlux，以及使用请求 ServerWebExchange 和原始 Mono 创建 TracedMono，并且 Span 是通过 Attributes 获取的，根据前文的源码分析我们知道，这个 Attribute 是通过 TraceWebFilter 放入 Attributes 的。由于我们只在 GatewayFilter 中使用，一定在 TraceWebFilter 之后 所以这个 Attribute 一定存在。
@Component
public class TracedPublisherFactory {
protected static final String TRACE_REQUEST_ATTR = Span.class.getName();
@Autowired
private Tracer tracer;
@Autowired
private CurrentTraceContext currentTraceContext;
public <T> Flux<T> getTracedFlux(Flux<T> publisher, ServerWebExchange exchange) {
return new TracedFlux<>(publisher, tracer, currentTraceContext, (Span) exchange.getAttributes().get(TRACE_REQUEST_ATTR));
}
public <T> Mono<T> getTracedMono(Mono<T> publisher, ServerWebExchange exchange) {
return new TracedMono<>(publisher, tracer, currentTraceContext, (Span) exchange.getAttributes().get(TRACE_REQUEST_ATTR));
}
}
然后，我们规定：1. 所有的 GatewayFilter，需要继承我们自定义的抽象类，这个抽象类仅仅是把 filter 的结果用 TracedPublisherFactory 的 getTracedMono 给封装了一层 TracedMono，以 GlobalFilter 为例子：
public abstract class AbstractTracedFilter implements GlobalFilter {
@Autowired
protected TracedPublisherFactory tracedPublisherFactory;
@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
return tracedPublisherFactory.getTracedMono(traced(exchange, chain), exchange);
}
protected abstract Mono<Void> traced(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain);
}
2. GatewayFilter 中新生成的 Flux 或者 Mono，统一使用 TracedPublisherFactory 再封装一层。
3. 对于 AdaptCachedBodyGlobalFilter 读取 Request Body 导致的链路丢失，我向社区提了一个 Pull Request: fix #2004 Span is not terminated properly in Spring Cloud Gateway，大家可以参考。也可以在这个 Filter 之前自己将 Request Body 使用 TracedPublisherFactory 进行封装解决。
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