问题描述
由于Node.js的 单线程模型 的限制，我们无法设置全局 traceid 来聚合请求，即 实现输出日志与请求的绑定 。如果不实现日志和请求的绑定，我们难以判断日志输出与对应用户请求的对应关系，这对 线上问题排查 带来了困难。
例如，在用户访问 retrieveOne API 时，其会调用 retrieveOneSub 函数，如果我们想在 retrieveOneSub 函数中输出当前请求对应的学生信息，是繁琐的。在 course-se 现有实现下，我们针对此问题的解决方法是：
/**
* 返回获取一份提交的函数
* @param {ParamData} paramData
* @param {Context} ctx
* @param {string} id
*/
export async function retrieveOne(paramData, ctx, id) {
const { subModel } = paramData.ce;
const sub_asgn_id = Number(id);
// 通过 paramData.user 获取 user 相关信息，如 user_id ，
// 但无法细化日志输出粒度，除非修改 retrieveOneSub 的签名，
// 添加 paramData 为其参数。
const { user_id } = paramData.user;
console.log(`${user_id} is trying to retreive one submission.`);
// 调用了 retrieveOneSub 函数。
const sub = await retrieveOneSub(sub_asgn_id, subModel);
const submission = sub;
assign(sub, { sub_asgn_id });
assign(paramData, { submission, sub });
return sub;
}
/**
* 从数据库获取一份提交
* @param {number} sub_asgn_id
* @param {SubModel} model
*/
async function retrieveOneSub(sub_asgn_id, model) {
const [sub] = await model.findById(sub_asgn_id);
if (!sub) {
throw new ME.SoftError(ME.NOT_FOUND, '找不到该提交');
}
return sub;
}
Async Hooks
其实，针对以上的问题，我们还可以从 Node 的 Async Hooks 实验性 API 方面入手。在 Node.js v8.x 后，官方提供了可用于 监听异步行为 的 Async Hooks（异步钩子）API 的支持。
Async Scope
Async Hooks 对每一个（同步或异步）函数提供了一个 Async Scope ，我们可调用 executionAsyncId 方法获取当前函数的 Async ID ，调用 triggerAsyncId 获取当前函数调用者的 Async ID。
const asyncHooks = require("async_hooks");
const { executionAsyncId, triggerAsyncId } = asyncHooks;
console.log(`top level: ${executionAsyncId()} ${triggerAsyncId()}`);
const f = () => {
console.log(`f: ${executionAsyncId()} ${triggerAsyncId()}`);
};
f();
const g = () => {
console.log(`setTimeout: ${executionAsyncId()} ${triggerAsyncId()}`);
setTimeout(() => {
console.log(`inner setTimeout: ${executionAsyncId()} ${triggerAsyncId()}`);
}, 0);
};
setTimeout(g, 0);
setTimeout(g, 0);
在上述代码中，我们使用 setTimeout 模拟一个异步调用过程，且在该异步过程中我们调用了 handler 同步函数，我们在每个函数内都输出其对应的 Async ID 和 Trigger Async ID 。执行上述代码后，其运行结果如下。
top level: 1 0 f: 1 0 setTimeout: 7 1 setTimeout: 9 1 inner setTimeout: 11 7 inner setTimeout: 13 9
通过上述日志输出，我们得出以下信息：
追踪异步资源
正如我们前面所说的，Async Hooks 可用于追踪异步资源。为了实现此目的，我们需要了解 Async Hooks 的相关 API ，具体说明参照以下代码中的注释。
const asyncHooks = require("async_hooks");
// 创建一个 AsyncHooks 实例。
const hooks = asyncHooks.createHook({
// 对象构造时会触发 init 事件。
init: function(asyncId, type, triggerId, resource) {},
// 在执行回调前会触发 before 事件。
before: function(asyncId) {},
// 在执行回调后会触发 after 事件。
after: function(asyncId) {},
// 在销毁对象后会触发 destroy 事件。
destroy: function(asyncId) {}
});
// 允许该实例中对异步函数启用 hooks 。
hooks.enable();
// 关闭对异步资源的追踪。
hooks.disable();
我们在调用 createHook 时，可注入 init 、 before 、 after 和 destroy 函数，用于 追踪异步资源的不同生命周期 。
全新解决方案
基于 Async Hooks API ，我们即可设计以下解决方案，实现日志与请求记录的绑定，即 Trace ID 的全局绑定。
const asyncHooks = require("async_hooks");
const { executionAsyncId } = asyncHooks;
// 保存异步调用的上下文。
const contexts = {};
const hooks = asyncHooks.createHook({
// 对象构造时会触发 init 事件。
init: function(asyncId, type, triggerId, resource) {
// triggerId 即为当前函数的调用者的 asyncId 。
if (contexts[triggerId]) {
// 设置当前函数的异步上下文与调用者的异步上下文一致。
contexts[asyncId] = contexts[triggerId];
}
},
// 在销毁对象后会触发 destroy 事件。
destroy: function(asyncId) {
if (!contexts[asyncId]) return;
// 销毁当前异步上下文。
delete contexts[asyncId];
}
});
// 关键！允许该实例中对异步函数启用 hooks 。
hooks.enable();
// 模拟业务处理函数。
function handler(params) {
// 设置 context ，可在中间件中完成此操作（如 Logger Middleware）。
contexts[executionAsyncId()] = params;
// 以下是业务逻辑。
console.log(`handler ${JSON.stringify(params)}`);
f();
}
function f() {
setTimeout(() => {
// 输出所属异步过程的 params 。
console.log(`setTimeout ${JSON.stringify(contexts[executionAsyncId()])}`);
});
}
// 模拟两个异步过程（两个请求）。
setTimeout(handler, 0, { id: 0 });
setTimeout(handler, 0, { id: 1 });
在上述代码中，我们先声明了 contexts 用于存储每个异步过程中的上下文数据（如 Trace ID），随后我们创建了一个 Async Hooks 实例。我们在异步资源初始化时，设置当前 Async ID 对应的上下文数据，使得其数据为调用者的上下文数据；我们在异步资源被销毁时，删除其对应的上下文数据。
通过这种方式，我们只需在一开始设置上下文数据，即可在其引发的各个过程（同步和异步过程）中，获得上下文数据，从而解决了问题。
执行上述代码，其运行结果如下。根据输出日志可知，我们的解决方案是可行的。
handler {"id":0}
handler {"id":1}
setTimeout {"id":0}
setTimeout {"id":1}
不过需要注意的是，Async Hooks 是 实验性 API ， 存在一定的性能损耗 ，但 Node 官方正努力将其变得生产可用。因此， 在机器资源足够的情况下，使用本解决方案，牺牲部分性能，换取开发体验。
