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生成一个微服务日志收集的Spring AOP原型，要求：1. 使用AOP统一收集REST API请求日志 2. 将日志发送到模拟的Kafka消息队列 3. 包含请求参数、响应时间和异常信息 4. 提供一个简单的日志查询接口 5. 使用内存数据库存储无需外部依赖- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在做一个微服务项目，需要统一收集各个服务的接口调用日志。考虑到后续可能要做分布式日志分析，我决定先用Spring AOP快速验证下日志收集方案的可行性。在InsCode(快马)平台上尝试后，发现15分钟就能搭建出完整原型，效果很不错。
整体设计思路这个原型主要验证三个核心功能：通过AOP拦截Controller方法、记录关键日志信息、模拟日志存储和查询。为了快速验证，所有组件都采用轻量级实现，比如用内存数据库代替真实Kafka和Elasticsearch。
AOP日志拦截实现创建了一个环绕通知(around advice)来拦截所有Controller方法。在方法执行前后分别记录时间戳，计算出接口耗时。同时捕获了方法参数、返回值和可能抛出的异常。这里特别注意了对敏感参数的过滤，比如密码字段要做脱敏处理。
日志数据结构设计每条日志记录包含这些字段：请求URL、HTTP方法、调用时间、耗时(毫秒)、请求参数、响应结果、异常堆栈(如果有)。为了简化原型，直接用了POJO类来定义结构，没有引入复杂的日志框架。
模拟消息队列真实场景会用Kafka传输日志，但原型阶段写了个简单的内存队列来模拟。创建一个静态的ConcurrentLinkedQueue作为消息队列，AOP拦截器将日志对象放入队列，另一个线程定期批量"消费"这些日志。
日志存储与查询使用H2内存数据库存储日志，编写了简单的JPA Repository。提供了一个REST接口支持按时间范围查询日志，前端用Swagger UI展示。查询时做了分页处理，避免一次性加载过多数据。
异常处理优化发现直接记录异常堆栈会导致日志过大，所以做了优化：只记录异常类型和关键信息。同时添加了@AfterThrowing增强，确保异常情况也能完整记录日志。
性能考量在AOP中做了简单性能优化：使用ThreadLocal保存时间戳避免重复计算，对IO操作采用异步处理。虽然内存队列不能完全模拟Kafka的性能，但足够验证方案可行性。
整个原型跑起来后，通过Swagger测试不同接口，能在控制台看到完整的调用链路日志。查询接口也能正确返回历史记录，验证了方案的可行性。最惊喜的是，在InsCode(快马)平台上部署特别方便，点击按钮就直接生成了可访问的在线demo，还能随时调整代码看效果。
这种快速原型开发方式真的很高效，不用操心环境配置，专注在核心逻辑验证上。对于需要快速验证技术方案的场景，这种轻量级实现+一键部署的组合特别实用。下一步我准备在这个原型基础上，逐步替换成真实的Kafka和ELK组件，过渡到生产环境方案。
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