SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架（三十七）：微服务日志系统设计与实现【二】

接上文：SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架（三十七）：微服务日志系统设计与实现【一】

3、实现将日志保存到Kafka

  前面的配置已基本满足了我们对于日志系统的基础需求，在这里，我们可以考虑通过配置Log4j2的配置文件，来实现动态配置将日志文件记录到指定的文件或消息中间件。
  Log4j2将日志消息发送到Kafka需要用到Kfaka的客户端jar包，所以，这里首先引入kafka-clients包:

            <!-- log4j2记录到kafka需要的依赖 -->
            <kafka.clients.version>3.1.0</kafka.clients.version>



            <!-- log4j2 kafka appender -->
            <dependency>
                <groupId>org.apache.kafka</groupId>
                <artifactId>kafka-clients</artifactId>
                <version>${kafka.clients.version}</version>
            </dependency>

修改log4j2.xml配置将操作日志记录到Kafka，这里需要注意，Log4j2官网说明了这里必须加<Logger name="org.apache.kafka" level="INFO" />配置，否则会出现递归调用。

        <Kafka name="KafkaOperationLog" topic="operation_log" ignoreExceptions="false">
            <LevelRangeFilter minLevel="OPERATION" maxLevel="OPERATION" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <Property name="bootstrap.servers">172.16.20.220:9092,172.16.20.221:9092,172.16.20.222:9092</Property>
            <Property name="max.block.ms">2000</Property>
        </Kafka>

        <Kafka name="KafkaApiLog" topic="api_log" ignoreExceptions="false">
            <LevelRangeFilter minLevel="API" maxLevel="API" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <Property name="bootstrap.servers">172.16.20.220:9092,172.16.20.221:9092,172.16.20.222:9092</Property>
            <Property name="max.block.ms">2000</Property>
        </Kafka>

    <!-- Logger节点用来单独指定日志的形式，比如要为指定包下的class指定不同的日志级别等 -->
    <!-- 然后定义loggers，只有定义了logger并引入的appender，appender才会生效 -->
    <loggers>

        <!--过滤掉spring和mybatis的一些无用的DEBUG信息-->
        <logger name="org.mybatis" level="info" additivity="false">
            <AppenderRef ref="Console"/>
        </logger>

        <!--若是additivity设为false，则子Logger 只会在自己的appender里输出，而不会在父Logger 的appender里输出 -->
        <Logger name="org.springframework" level="info" additivity="false">
            <AppenderRef ref="Console"/>
        </Logger>

        <!-- 避免递归记录日志 -->
        <Logger name="org.apache.kafka" level="INFO" />

        <AsyncLogger name="AsyncLogger" level="debug" additivity="false">
            <AppenderRef ref="Console"/>
            <AppenderRef ref="RollingFileDebug"/>
            <AppenderRef ref="RollingFileInfo"/>
            <AppenderRef ref="RollingFileWarn"/>
            <AppenderRef ref="RollingFileError"/>
            <AppenderRef ref="RollingFileOperation"/>
            <AppenderRef ref="RollingFileApi"/>
            <AppenderRef ref="KafkaOperationLog"/>
            <AppenderRef ref="KafkaApiLog"/>
        </AsyncLogger>

        <root level="trace">
            <appender-ref ref="Console"/>
            <appender-ref ref="RollingFileDebug"/>
            <appender-ref ref="RollingFileInfo"/>
            <appender-ref ref="RollingFileWarn"/>
            <appender-ref ref="RollingFileError"/>
            <AppenderRef ref="RollingFileOperation"/>
            <AppenderRef ref="RollingFileApi"/>
            <AppenderRef ref="KafkaOperationLog"/>
            <AppenderRef ref="KafkaApiLog"/>
        </root>
    </loggers>

综上，修改后完整的log4j.xml如下，可根据配置自己选择不将操作日志记录到文件：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!--日志级别以及优先级排序: OFF > FATAL > ERROR > WARN > INFO > DEBUG > TRACE > ALL -->
<configuration monitorInterval="5" packages="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.log4j.v2.x">
    <!--变量配置-->
    <Properties>
        <!--         格式化输出：%date表示日期，traceId表示微服务Skywalking追踪id，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度 %m：日志消息，%n是换行符-->
        <!--         %c 输出类详情 %M 输出方法名 %pid 输出pid  %line 日志在哪一行被打印 -->
        <!--         %logger{80} 表示 Logger 名字最长80个字符 -->
        <!--         value="${LOCAL_IP_HOSTNAME} %date [%p] %C [%thread] pid:%pid line:%line %throwable %c{10} %m%n"/>-->
        <property name="CONSOLE_LOG_PATTERN"
                  value="%d %highlight{%-5level [%traceId] pid:%pid-%line}{ERROR=Bright RED, WARN=Bright Yellow, INFO=Bright Green, DEBUG=Bright Cyan, TRACE=Bright White} %style{[%t]}{bright,magenta} %style{%c{1.}.%M(%L)}{cyan}: %msg%n"/>
        <property name="LOG_PATTERN"
                  value="%d %highlight{%-5level [%traceId] pid:%pid-%line}{ERROR=Bright RED, WARN=Bright Yellow, INFO=Bright Green, DEBUG=Bright Cyan, TRACE=Bright White} %style{[%t]}{bright,magenta} %style{%c{1.}.%M(%L)}{cyan}: %msg%n"/>
        <!-- 读取application.yaml文件中设置的日志路径 logging.file.path-->
        <Property name="FILE_PATH">${spring:logging.file.path}</Property>
        <!-- <property name="FILE_PATH">D:\\log4j2_cloud</property> -->
        <property name="applicationName">${spring:spring.application.name}</property>
        <property name="FILE_STORE_MAX" value="50MB"/>
        <property name="FILE_WRITE_INTERVAL" value="1"/>
        <property name="LOG_MAX_HISTORY" value="60"/>
    </Properties>

    <appenders>
        <!-- 控制台输出 -->
        <console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
            <!-- 输出日志的格式 -->
            <PatternLayout pattern="${CONSOLE_LOG_PATTERN}"/>
            <!-- 控制台只输出level及其以上级别的信息（onMatch），其他的直接拒绝（onMismatch） -->
            <ThresholdFilter level="info" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
        </console>

        <!-- 这个会打印出所有的info及以下级别的信息，每次大小超过size，则这size大小的日志会自动存入按年份-月份建立的文件夹下面并进行压缩，作为存档 -->
        <RollingRandomAccessFile name="RollingFileInfo" fileName="${FILE_PATH}/info.log"
                                 filePattern="${FILE_PATH}/INFO-%d{yyyy-MM-dd}_%i.log.gz">
            <!-- 控制台只输出level及以上级别的信息（onMatch），其他的直接拒绝（onMismatch）-->
            <ThresholdFilter level="info" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <Policies>
                <!--interval属性用来指定多久滚动一次，默认是1 hour-->
                <TimeBasedTriggeringPolicy interval="${FILE_WRITE_INTERVAL}"/>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="${FILE_STORE_MAX}"/>
            </Policies>
            <!-- DefaultRolloverStrategy属性如不设置，则默认为最多同一文件夹下7个文件开始覆盖-->
            <DefaultRolloverStrategy max="${LOG_MAX_HISTORY}"/>
        </RollingRandomAccessFile>

        <!-- 这个会打印出所有的debug及以下级别的信息，每次大小超过size，则这size大小的日志会自动存入按年份-月份建立的文件夹下面并进行压缩，作为存档-->
        <RollingRandomAccessFile name="RollingFileDebug" fileName="${FILE_PATH}/debug.log"
                                 filePattern="${FILE_PATH}/DEBUG-%d{yyyy-MM-dd}_%i.log.gz">
            <!--控制台只输出level及以上级别的信息（onMatch），其他的直接拒绝（onMismatch）-->
            <ThresholdFilter level="debug" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <Policies>
                <!--interval属性用来指定多久滚动一次，默认是1 hour-->
                <TimeBasedTriggeringPolicy interval="${FILE_WRITE_INTERVAL}"/>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="${FILE_STORE_MAX}"/>
            </Policies>
            <!-- DefaultRolloverStrategy属性如不设置，则默认为最多同一文件夹下7个文件开始覆盖-->
            <DefaultRolloverStrategy max="${LOG_MAX_HISTORY}"/>
        </RollingRandomAccessFile>

        <!-- 这个会打印出所有的warn及以上级别的信息，每次大小超过size，则这size大小的日志会自动存入按年份-月份建立的文件夹下面并进行压缩，作为存档-->
        <RollingRandomAccessFile name="RollingFileWarn" fileName="${FILE_PATH}/warn.log"
                                 filePattern="${FILE_PATH}/WARN-%d{yyyy-MM-dd}_%i.log.gz">
            <!-- 控制台只输出level及以上级别的信息（onMatch），其他的直接拒绝（onMismatch）-->
            <ThresholdFilter level="warn" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <Policies>
                <!-- interval属性用来指定多久滚动一次，默认是1 hour -->
                <TimeBasedTriggeringPolicy interval="${FILE_WRITE_INTERVAL}"/>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="${FILE_STORE_MAX}"/>
            </Policies>
            <!-- DefaultRolloverStrategy属性如不设置，则默认为最多同一文件夹下7个文件开始覆盖 -->
            <DefaultRolloverStrategy max="${LOG_MAX_HISTORY}"/>
        </RollingRandomAccessFile>

        <!-- 这个会打印出所有的error及以上级别的信息，每次大小超过size，则这size大小的日志会自动存入按年份-月份建立的文件夹下面并进行压缩，作为存档 -->
        <RollingRandomAccessFile name="RollingFileError" fileName="${FILE_PATH}/error.log"
                                 filePattern="${FILE_PATH}/ERROR-%d{yyyy-MM-dd}_%i.log.gz">
            <!--只输出level及以上级别的信息（onMatch），其他的直接拒绝（onMismatch）-->
            <ThresholdFilter level="error" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <Policies>
                <!--interval属性用来指定多久滚动一次，默认是1 hour-->
                <TimeBasedTriggeringPolicy interval="${FILE_WRITE_INTERVAL}"/>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="${FILE_STORE_MAX}"/>
            </Policies>
            <!-- DefaultRolloverStrategy属性如不设置，则默认为最多同一文件夹下7个文件开始覆盖-->
            <DefaultRolloverStrategy max="${LOG_MAX_HISTORY}"/>
        </RollingRandomAccessFile>

        <!-- 这个会打印出所有的operation级别的信息，每次大小超过size，则这size大小的日志会自动存入按年份-月份建立的文件夹下面并进行压缩，作为存档 -->
        <RollingRandomAccessFile name="RollingFileOperation" fileName="${FILE_PATH}/operation.log"
                                 filePattern="${FILE_PATH}/OPERATION-%d{yyyy-MM-dd}_%i.log.gz">
            <!--只输出action level级别的信息（onMatch），其他的直接拒绝（onMismatch）-->
            <LevelRangeFilter minLevel="OPERATION" maxLevel="OPERATION" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <Policies>
                <!--interval属性用来指定多久滚动一次，默认是1 hour-->
                <TimeBasedTriggeringPolicy interval="${FILE_WRITE_INTERVAL}"/>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="${FILE_STORE_MAX}"/>
            </Policies>
            <!-- DefaultRolloverStrategy属性如不设置，则默认为最多同一文件夹下7个文件开始覆盖-->
            <DefaultRolloverStrategy max="${LOG_MAX_HISTORY}"/>
        </RollingRandomAccessFile>

        <!-- 这个会打印出所有的api级别的信息，每次大小超过size，则这size大小的日志会自动存入按年份-月份建立的文件夹下面并进行压缩，作为存档 -->
        <RollingRandomAccessFile name="RollingFileApi" fileName="${FILE_PATH}/api.log"
                                 filePattern="${FILE_PATH}/API-%d{yyyy-MM-dd}_%i.log.gz">
            <!--只输出visit level级别的信息（onMatch），其他的直接拒绝（onMismatch）-->
            <LevelRangeFilter minLevel="API" maxLevel="API" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <Policies>
                <!--interval属性用来指定多久滚动一次，默认是1 hour-->
                <TimeBasedTriggeringPolicy interval="${FILE_WRITE_INTERVAL}"/>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="${FILE_STORE_MAX}"/>
            </Policies>
            <!-- DefaultRolloverStrategy属性如不设置，则默认为最多同一文件夹下7个文件开始覆盖-->
            <DefaultRolloverStrategy max="${LOG_MAX_HISTORY}"/>
        </RollingRandomAccessFile>

        <Kafka name="KafkaOperationLog" topic="operation_log" ignoreExceptions="false">
            <LevelRangeFilter minLevel="OPERATION" maxLevel="OPERATION" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <Property name="bootstrap.servers">172.16.20.220:9092,172.16.20.221:9092,172.16.20.222:9092</Property>
            <Property name="max.block.ms">2000</Property>
        </Kafka>

        <Kafka name="KafkaApiLog" topic="api_log" ignoreExceptions="false">
            <LevelRangeFilter minLevel="API" maxLevel="API" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <Property name="bootstrap.servers">172.16.20.220:9092,172.16.20.221:9092,172.16.20.222:9092</Property>
            <Property name="max.block.ms">2000</Property>
        </Kafka>

    </appenders>

    <!-- Logger节点用来单独指定日志的形式，比如要为指定包下的class指定不同的日志级别等 -->
    <!-- 然后定义loggers，只有定义了logger并引入的appender，appender才会生效 -->
    <loggers>

        <!--过滤掉spring和mybatis的一些无用的DEBUG信息-->
        <logger name="org.mybatis" level="info" additivity="false">
            <AppenderRef ref="Console"/>
        </logger>

        <!--若是additivity设为false，则子Logger 只会在自己的appender里输出，而不会在父Logger 的appender里输出 -->
        <Logger name="org.springframework" level="info" additivity="false">
            <AppenderRef ref="Console"/>
        </Logger>

        <!-- 避免递归记录日志 -->
        <Logger name="org.apache.kafka" level="INFO" />

        <AsyncLogger name="AsyncLogger" level="debug" additivity="false">
            <AppenderRef ref="Console"/>
            <AppenderRef ref="RollingFileDebug"/>
            <AppenderRef ref="RollingFileInfo"/>
            <AppenderRef ref="RollingFileWarn"/>
            <AppenderRef ref="RollingFileError"/>
            <AppenderRef ref="RollingFileOperation"/>
            <AppenderRef ref="RollingFileApi"/>
            <AppenderRef ref="KafkaOperationLog"/>
            <AppenderRef ref="KafkaApiLog"/>
        </AsyncLogger>

        <root level="trace">
            <appender-ref ref="Console"/>
            <appender-ref ref="RollingFileDebug"/>
            <appender-ref ref="RollingFileInfo"/>
            <appender-ref ref="RollingFileWarn"/>
            <appender-ref ref="RollingFileError"/>
            <AppenderRef ref="RollingFileOperation"/>
            <AppenderRef ref="RollingFileApi"/>
            <AppenderRef ref="KafkaOperationLog"/>
            <AppenderRef ref="KafkaApiLog"/>
        </root>
    </loggers>

</configuration>

以上配置完成之后，我们对日志记录进行测试，查看日志是否记录到异步文件和kafka中，在Kfaka服务器启动消费者服务，可以实时观察日志是否推送到Kafka：

4、由Gateway记录可配置的请求日志

  在业务开发过程中，除了操作日志的需求，我们通常还会遇到接口日志的需求，系统需要对接口的请求做统计分析。网关负责把请求转发到各个微服务，在此处比较适合进行API日志收集。
  我们必然面临着哪些服务需要收集API日志，需要收集哪些类型的API日志的问题，那么在设计的时候，我们需要考虑使API日志收集可灵活配置。基于简单配置的考虑，我们将这些配置放到Nacos配置中心，如果有更多详细定制化的需求可以设计实现系统配置界面，将配置放到Redis缓存。
  因为请求中的RequestBody和ResponseBody都是只能读取一次的，所以这里需要在过滤器中对数据进行一下处理，尽管Gateway提供了缓存RequestBody的过滤器AdaptCachedBodyGlobalFilter，但是我们这里除了一些对请求的定制化需求外，有可能会用到ResponseBody，所以这里最好还是自定义过滤器。
  有一款开源插件spring-cloud-gateway-plugin非常全面的实现Gateway收集请求日志的过滤器，这里我们直接引用其实现，因为此款插件除了日志记录还有其他不需要的功能，且插件依赖SpringCloud版本，所以，这里只取其日志记录的功能，并根据我们的需求进行部分调整。
1、在我们的配置文件中增加如下配置项：

• 日志插件开关
• 记录请求参数开关
• 记录返回参数开关
• 需要记录API日志的微服务ID列表
• 需要记录API日志的URL列表

spring:
  cloud:
    gateway:
      plugin: 
        config:
          # 是否开启Gateway日志插件
          enable: true
          # requestLog==true && responseLog==false时，只记录请求参数日志；responseLog==true时，记录请求参数和返回参数。
          # 记录入参 requestLog==false时，不记录日志
          requestLog: true
          # 生产环境，尽量只记录入参，因为返回参数数据太大，且大多数情况是无意义的
          # 记录出参
          responseLog: true
          # all： 所有日志 configure:serviceId和pathList交集 serviceId： 只记录serviceId配置列表 pathList：只记录pathList配置列表
          logType: all
          serviceIdList:
           - "gitegg-oauth"
           - "gitegg-service-system"
          pathList:
           - "/gitegg-oauth/oauth/token"
           - "/gitegg-oauth/oauth/user/info"

2、GatewayPluginConfig配置类，可以根据配置项，选择启用初始化哪些过滤器，根据spring-cloud-gateway-plugin GatewayPluginConfig.java修改。

/**
 * Quoted from @see https://github.com/chenggangpro/spring-cloud-gateway-plugin
 *
 * Gateway Plugin Config
 * @author chenggang
 * @date 2019/01/29
 */
@Slf4j
@Configuration
public class GatewayPluginConfig {

    @Bean
    @ConditionalOnMissingBean(GatewayPluginProperties.class)
    @ConfigurationProperties(GatewayPluginProperties.GATEWAY_PLUGIN_PROPERTIES_PREFIX)
    public GatewayPluginProperties gatewayPluginProperties(){
        return new GatewayPluginProperties();
    }

    @Bean
    @ConditionalOnBean(GatewayPluginProperties.class)
    @ConditionalOnMissingBean(GatewayRequestContextFilter.class)
    @ConditionalOnProperty(prefix = GatewayPluginProperties.GATEWAY_PLUGIN_PROPERTIES_PREFIX, value = { "enable", "requestLog" },havingValue = "true")
    public GatewayRequestContextFilter gatewayContextFilter(@Autowired GatewayPluginProperties gatewayPluginProperties , @Autowired(required = false) ContextExtraDataGenerator contextExtraDataGenerator){
        GatewayRequestContextFilter gatewayContextFilter = new GatewayRequestContextFilter(gatewayPluginProperties, contextExtraDataGenerator);
        log.debug("Load GatewayContextFilter Config Bean");
        return gatewayContextFilter;
    }

    @Bean
    @ConditionalOnMissingBean(GatewayResponseContextFilter.class)
    @ConditionalOnProperty(prefix = GatewayPluginProperties.GATEWAY_PLUGIN_PROPERTIES_PREFIX, value = { "enable", "responseLog" }, havingValue = "true")
    public GatewayResponseContextFilter responseLogFilter(){
        GatewayResponseContextFilter responseLogFilter = new GatewayResponseContextFilter();
        log.debug("Load Response Log Filter Config Bean");
        return responseLogFilter;
    }

    @Bean
    @ConditionalOnBean(GatewayPluginProperties.class)
    @ConditionalOnMissingBean(RemoveGatewayContextFilter.class)
    @ConditionalOnProperty(prefix = GatewayPluginProperties.GATEWAY_PLUGIN_PROPERTIES_PREFIX, value = { "enable" }, havingValue = "true")
    public RemoveGatewayContextFilter removeGatewayContextFilter(){
        RemoveGatewayContextFilter gatewayContextFilter = new RemoveGatewayContextFilter();
        log.debug("Load RemoveGatewayContextFilter Config Bean");
        return gatewayContextFilter;
    }

    @Bean
    @ConditionalOnMissingBean(RequestLogFilter.class)
    @ConditionalOnProperty(prefix = GatewayPluginProperties.GATEWAY_PLUGIN_PROPERTIES_PREFIX, value = { "enable" },havingValue = "true")
    public RequestLogFilter requestLogFilter(@Autowired GatewayPluginProperties gatewayPluginProperties){
        RequestLogFilter requestLogFilter = new RequestLogFilter(gatewayPluginProperties);
        log.debug("Load Request Log Filter Config Bean");
        return requestLogFilter;
    }

}

3、GatewayRequestContextFilter处理请求参数的过滤器，根据spring-cloud-gateway-plugin GatewayContextFilter.java修改。

/**
 * Quoted from @see https://github.com/chenggangpro/spring-cloud-gateway-plugin
 *
 * Gateway Context Filter
 * @author chenggang
 * @date 2019/01/29
 */
@Slf4j
@AllArgsConstructor
public class GatewayRequestContextFilter implements GlobalFilter, Ordered {

    private GatewayPluginProperties gatewayPluginProperties;

    private ContextExtraDataGenerator contextExtraDataGenerator;

    private static final AntPathMatcher ANT_PATH_MATCHER = new AntPathMatcher();

    /**
     * default HttpMessageReader
     */
    private static final List<HttpMessageReader<?>> MESSAGE_READERS = HandlerStrategies.withDefaults().messageReaders();


    /**
     * ReadJsonBody
     * @param exchange
     * @param chain
     * @return
     */
    private Mono<Void> readBody(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain, GatewayContext gatewayContext){
        return DataBufferUtils.join(exchange.getRequest().getBody())
                .flatMap(dataBuffer -> {
                    /*
                     * read the body Flux<DataBuffer>, and release the buffer
                     * //TODO when SpringCloudGateway Version Release To G.SR2,this can be update with the new version's feature
                     * see PR https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-gateway/pull/1095
                     */
                    byte[] bytes = new byte[dataBuffer.readableByteCount()];
                    dataBuffer.read(bytes);
                    DataBufferUtils.release(dataBuffer);
                    Flux<DataBuffer> cachedFlux = Flux.defer(() -> {
                        DataBuffer buffer = exchange.getResponse().bufferFactory().wrap(bytes);
                        DataBufferUtils.retain(buffer);
                        return Mono.just(buffer);
                    });
                    /*
                     * repackage ServerHttpRequest
                     */
                    ServerHttpRequest mutatedRequest = new ServerHttpRequestDecorator(exchange.getRequest()) {
                        @Override
                        public Flux<DataBuffer> getBody() {
                            return cachedFlux;
                        }
                    };
                    ServerWebExchange mutatedExchange = exchange.mutate().request(mutatedRequest).build();
                    return ServerRequest.create(mutatedExchange, MESSAGE_READERS)
                            .bodyToMono(String.class)
                            .doOnNext(objectValue -> {
                                gatewayContext.setRequestBody(objectValue);
                                log.debug("[GatewayContext]Read JsonBody Success");
                            }).then(chain.filter(mutatedExchange));
                });
    }

}

4、GatewayResponseContextFilter处理返回参数的过滤器，根据spring-cloud-gateway-plugin ResponseLogFilter.java修改。

/**
 * Quoted from @see https://github.com/chenggangpro/spring-cloud-gateway-plugin
 *
 *
 * @author: chenggang
 * @createTime: 2019-04-11
 * @version: v1.2.0
 */
@Slf4j
public class GatewayResponseContextFilter implements GlobalFilter, Ordered {

    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {

        @Override
        public Flux<DataBuffer> getBody() {
            return flux;
        }

        @Override
        public HttpHeaders getHeaders() {
            return headers;
        }

        @Override
        public HttpStatus getStatusCode() {
            return null;
        }

        @Override
        public int getRawStatusCode() {
            return 0;
        }

        @Override
        public MultiValueMap<String, ResponseCookie> getCookies() {
            return null;
        }
    }

}

5、RemoveGatewayContextFilter清空请求参数的过滤器，根据spring-cloud-gateway-plugin RemoveGatewayContextFilter.java修改。

/**
 * Quoted from @see https://github.com/chenggangpro/spring-cloud-gateway-plugin
 *
 * remove gatewayContext Attribute
 * @author chenggang
 * @date 2019/06/19
 */
@Slf4j
public class RemoveGatewayContextFilter implements GlobalFilter, Ordered {

    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
       return chain.filter(exchange).doFinally(s -> exchange.getAttributes().remove(GatewayContext.CACHE_GATEWAY_CONTEXT));
    }

    @Override
    public int getOrder() {
       return HIGHEST_PRECEDENCE;
    }

}

6、RequestLogFilter进行日志记录的过滤器，根据spring-cloud-gateway-plugin RequestLogFilter.java修改。

/**
 * Quoted from @see https://github.com/chenggangpro/spring-cloud-gateway-plugin
 *
 * Filter To Log Request And Response(exclude response body)
 * @author chenggang
 * @date 2019/01/29
 */
@Log4j2
@AllArgsConstructor
public class RequestLogFilter implements GlobalFilter, Ordered {

    private static final String START_TIME = "startTime";

    private static final String HTTP_SCHEME = "http";

    private static final String HTTPS_SCHEME = "https";

    private GatewayPluginProperties gatewayPluginProperties;

}

7、启动服务，对数据进行测试，我们可以在控制台启动Kfaka消费者，并查看是否有api_log主题的消息：

8、关于日志数据的存储和处理
  将日志消息保存到文件或者Kafka之后，就需要考虑如何处理这些数据，在有规模的微服务集群模式下，是尽量不提倡或者说禁止保存到MySQL这类关系数据库的，如果实在有需要的话，可以通过上篇介绍的，使用Spring Cloud Stream消费日志消息，并保存到指定数据库。下一篇讲如何搭建ELK日志分析系统，处理分析提取这些数据量庞大的日志数据。

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