日志用来记录用户操作、系统运行状态等，是一个系统的重要组成部分。然而，由于日志通常不属于系统的核心功能，所以常常不被团队成员所重视。对于一些简单的小程序，可能并不需要在如何记录日志的问题上花费太多精力。但是对于作为基础平台为很多产品提供服务的后端程序，就必须要考虑如何依靠良好的日志来保证系统可靠的运行了。
记录日志的目的
- 了解线上系统运行状态
- 快速准确定位线上问题
- 记录业务相关操作
- 发现系统瓶颈
- 预警系统潜在风险
需要记录哪些信息
理想的日志需要记录不多不少的信息，既不要让定位问题时缺乏足够的信息支撑，又不要输出太多的无用信息，导致真正有用的消息被淹没。为了实现目前最为重要的两个目的：快速准确定位线上问题和记录业务相关操作。我们规定记录要求如下。
记录要求
- 针对快速准确定位线上问题
- 确认服务启动时配置参数是否正确加载
- 请求出错时，可以直接通过日志定位问题
- 确认服务后台任务是否按照期望执行
- 确认服务的异常处理逻辑（如重试）是否正确执行
- 针对记录业务相关操作
- 确认Flow执行过程与状态
针对第1个要求，分析需要记录的时间点与信息如下：
- 服务启动与配置参数的加载
- 请求的入口与出口
- 外部服务的调用与返回
- 程序异常：如数据库无法连接等
- 后台操作：如Flow运行的过程与状态
- 资源消耗操作：如打开文件等
- 重要的状态变化
- 长期执行的任务的执行进度
针对第2个要求，分析需要记录的信息与时间点如下：
- Flow开始执行，配置信息
- 工具开始执行，配置信息
- 工具执行结束，结果状态或失败原因
- Flow执行结束，结果状态或失败原因
这些消息，我们应该分类存储，方便我们查看和分析问题。这里我们简单介绍一下日志分类与级别。
日志分类与级别
日志分类
从功能上来说，日志可分为：诊断日志、统计日志、审计日志。诊断日志通常用来获取错误发生的具体环境，跟踪分析错误出现的原因以便于解决错误；统计日志是用来进行访问统计的，比如用户IP、上传与下载的数据量、请求耗时等。
日志级别
FATAL：表示需要立即被处理的系统级错误，该错误出现时，表示服务出现了某种程度的不可用，系统管理员需要立即介入。这属于最严重的日志级别。一个进程的生命周期中应该只记录一次FATAL级别的日志，即该进程遇到无法恢复的错误而退出时。
ERROR：该级别的错误也需要马上被处理，但是紧急程度要低于FATAL级别。当ERROR错误发生时，已经影响了用户的正常访问。特别需要注意的是，ERROR和FATAL都属于服务器自己的异常，是需要马上得到人工介入并处理的。而对于用户自己操作不当，如请求参数错误等等，是绝对不应该记为ERROR日志的。
WARN：该日志表示系统可能出现问题，也可能没有，这种情况如网络的波动等。对于那些目前还不是错误，然而不及时处理也会变为错误的情况，也可以记为WARN日志，例如一个存储系统的磁盘使用量超过阀值，或者系统中某个用户的存储配额快用完等等。
INFO：该种日志记录系统的正常运行状态，例如某个子系统的初始化，某个请求的成功执行等等。通过查看INFO级别的日志，可以很快地对系统中出现的 WARN,ERROR,FATAL错误进行定位。
DEBUG or TRACE：对系统每一步的运行状态进行精确的记录。通过该种日志，可以查看某一个操作每一步的执行过程，可以准确定位是何种操作，何种参数，何种顺序导致了某种错误的发生。可以保证在不重现错误的情况下，也可以通过DEBUG（或TRACE）级别的日志对问题进行诊断。
日志切分
针对我们的需求，我们目前需要诊断日志和业务日志。而将诊断日志和业务日志分开存放，便于开发人员查看，也便于我们通过日志系统进行及时监控。另外，我们将错误日志单独存放一份，便于问题定位。
- 首先，我们将日志分为两类：
- 诊断日志：diagnostic
- 业务日志：business
- 错误日志：error
- 日志文件不宜过大，过大的日志文件给问题定位和日志监控带来不便
- 按天分割
- 按小时分割
- 按日志大小分割（如每10MB分割一次）
- 按天和日志大小结合进行分割
- 日志存储位置
- 业务日志存储到数据库(and|or)文件
- 其他日志存储到文件
- 日志命名（appName_logType_logName.log）
- 按天分割：ams_flow_service_diag_20180821.log
- 按小时分割：ams_flow_service_busi_20180821_0800.log
- 按日志大小分割：ams_flow_service_error_1.log
关于日志分割的配置，可以通过日志组件的日志处理策略appender中的滚动策略rollingPolicy进行配置。例如：
<appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<!--日志文件输出的文件名-->
<FileNamePattern>${LOG_HOME}/${PROJECT_NAME}.%d{yyyy-MM-dd}.log</FileNamePattern>
<!--日志文件保留天数-->
<MaxHistory>30</MaxHistory>
</rollingPolicy>
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<!--格式化输出：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度%msg：日志消息，%n是换行符-->
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
</encoder>
<!--日志文件最大的大小-->
<triggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy">
<MaxFileSize>10MB</MaxFileSize>
</triggeringPolicy>
</appender>
日志格式
日志格式需要统一，不能任由个人喜好。举个例子，对于flow执行异常，有以下几种方式打印输出：
// 第一种
logger.error("Flow executing exception for request " + getRequestId() + " value: " + value, e);
// 第二种
logger.error("RequestID: " + getRequestId() + ", Error Message: Flow executing exception: " + e);
// 第三种
logger.error(errorMessage(getRequestId(), getErrorMessage(), e));
那么，我们选择第三种方式可以通过函数接口规范日志格式，以便所有开发人员都可以通过该接口实现统一的日志。
常见问题
-
Spring中Logger的获取
- 常见方式
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(Flow.class);@Slf4j public class LogExample { public static void main(String... args) { log.error("Something else is wrong here"); } } Spring中Logger的配置，能否默认提供一些信息，比如用户信息，请求IP等
-
生成Request ID的原则
- IP + TIME + UID
- 简单随机数
- MDC（服务器信息+用户请求信息）
实时日志等级调整工具
splunk
注意事项
-
应用中不可直接使用日志系统（Log4j、Logback）中的API，而应该依赖使用日志框架Slf4j中的API，使用门面模式的日志框架，有利于维护和各个类的日志处理方式统一。
slf4j是日志门面框架，其仅提供日志记录的API，而不实现日志记录的功能，slf4j需要通过适配库适配到log4j或logback等日志系统来实现日志的记录。使用slf4j api能够提升代码和应用的可移植性，在使用不同日志系统的应用之间能够做到无缝的适配。同时，使用slf4j api的应用，在切换日志系统时（比如从logback切换到log4j2，不需要代码改造）
日志文件推荐至少保存15天，某些异常可能具备以“周”为频率发生的特点
-
对TRACE/DEBUG/INFO级别的日志输出，必须使用条件输出形式或者使用占位符的方式。
logger.debug("Flow executing with flow config id: " + flowConfig.getId() + " config: " + flowConfig);对于上述语句，如果我们的日志级别设置为WARN，那么上述日志不会打印，但是会执行字符串的拼接操作，并且调用
flowConfig的toString()方法，浪费了系统资源，执行了上述操作，然而日志最终并不会打印。// 使用条件语句 if (logger.idDebugEnabled()) { logger.debug("Flow executing with flow config id: " + flowConfig.getId() + " config: " + flowConfig); } // 使用占位符 // log4j2和logback支持占位符，但log4j不支持 logger.debug("Flow executing with id: {} config: {}", flowConfig.getId(), flowConfig); -
避免重复打印日志
例如在log4j中需要设置
additivity=false,避免将logger生成的日志输出到root logger的同时还输出到该logger指定的独立的appender。
