关于生产环境打日志的一些思考

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2022-12-22 11:07 257阅读 0赞

### 文章目录 ###

*   *  量级
     *  等级
     *  格式

一说起日志，就好比是应了那句话。

> 一千个读者，就有一千个哈姆雷特。

相信，每位 **RD** 兄台都有自己的一套观点。我亦如此，就着最近遇到的一些经历，谈谈自己对日志的一些看法。

首先是日志的重要性，没有日志，服务就无从谈起，它是一个系统不可缺少的一个重要组成部分，一般分为两个大类：

*  系统日志：记录系统中硬件、软件和系统问题的信息，同时还可以监视系统中发生的事件。
    
     *  系统日志
     *  应用程序运行日志
     *  安全日志
 *  服务日志：主要是代码运行日志、网站请求等日志

可能有人会觉得这两类中有部分内容重合，这不重要。本文主要就是写点关于\*\*“代码运行日志”\*\*的内容。

为什么要打代码运行日志呢？  
关于这个问题，大部分人的答案估计都是大同小异的，不外乎有以下几种。

*  程序执行链路长，定位问题成本高
 *  业务止损，用以回复某些不可控因素导致的资损
 *  溯源，可能你也听说过公司被 WXB 要求，日志文件至少要保存多久

## 量级 ##

上文书既然说到，日志是如此的重要，那我们就打呗。全给它打喽，打爆它。

但事实上，这还真是个难题，首当其冲的便是日志量。拿我当前在做的一个业务来说，每秒 5W 的 QPS，每次请求涉及到的日志记录从 3-N 不等。我们都知道打日志实际上是很耗时的 IO 操作，频繁打印日志对于服务平响或者说稳定性都会带来一定的影响。所以这种情况下并不能把全量日志都打印出来。

根据日志量级估算出每天可能产生的日志文件大小，对照自己业务机器的空间存储，做好 rotate 切割、丢弃。不然，你可能也会像我在上家公司一样，经常大半夜收到磁盘报警的短信，然后爬起来，冒着`删库跑路（rm -rf /）`的风险睡眼惺忪地处理警报。

合理计算业务所产生的的日志输出，规划好日志存储的容量。

## 等级 ##

写代码的时候，相比都见过DEBUG、VERBOSE、INFO、WARNING、ERROR 等形式的日志。这边是日志的“**LEVEL**”，加个引号，就是字面上的意思。

日志等级本身没有高低贵贱之分，只是应了那句话。

> 在的最合适的时间，遇到了最对的你。

通常，我们都会在服务中以配置文件来过滤业务日志的输出。  
![业务日志输出控制][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01hcmtzaW5vYmVyZw_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
这样，便可以做到。开发环境的时候打最详细的日志，生产环境便可以缩减日志输出，减少无谓的性能消耗。

前段时间，部门有位同事搞出了一套 **trace** 系统，针对白名单用户开启全链路日志追溯，以协助定位、解决大客户反馈的问题。说白了，这其实也是另一种日志等级的过滤，不过是相比于 DEBUG、INFO 这种，粒度更细，也更加精准。当然，也可以说是对量级的一种权衡，毕竟 VIP 用户充了钱了，给人家多点特权也在乎情理之中嘛。

常规参考：https://reflectoring.io/logging-levels/

## 格式 ##

这一个观点有些笼统，每个公司甚至每个项目组都有自己的一套规范。

> 没有那个最好，只有哪个适合。

通常日志打印格式应包含\[系统来源\] 错误描述 \[关键信息\]，日志信息要能打印出能看懂的信息，有前因和后果。方法的入参和出参也要考虑打印出来。

说到这里，不得不吐槽一下我自己，先前做一个业务的时候，打过如下形式的日志：

WARNING: 2020-11-19 16:38:58 /home/disk2/ferry4/ONLINE_SERVICE/other/ferry/task_workspace/7d223742c6f116932efc77c2e0cd72d0/xxx/models/logic/activity_game.go:167 GetStrategyInfo for nshead-ral-err, err=json unpack error: struct { FeedList []api.GameFeedListItem "json:\"feed_list\""; Errno int "json:\"errno\""; ErrMsg string "json:\"err_msg\""; Num int "json:\"num\"" }.FeedList: []api.GameFeedListItem: api.GameFeedListItem.DisplayStrategy: struct { Mark int "json:\"mark\""; Type int "json:\"type\""; Title string "json:\"title\"" }.Category: QRatio: strconv.ParseFloat: parsing "3.5953483383199374e308": value out of range

![核心错误][20201119202625686.png_pic_center]  
看完这条日志，不知道你有啥想法。反正对我自己来说，内心的想法就是：laji，这跟没打有什么区别啊。

可以说这条日志除了告诉我：“喂，你写的代码出错了！”之外，啥也没了。

那怎么针对这一个问题，作出改进呢？我觉得不妨从以下几点入手：

*  位置
    
     *  逻辑分界处
     *  外部服务调用结果处
 *  内容
    
     *  格式，按照组内规范来。通常组内一般都会封装好的，实在不行 log4j、logus 等优秀的开源日志组件也是不错的选择。
     *  日志中是否包含关键过滤点，能否通过日志中某个参数唯一过滤出该条日志

--------------------

本来想就着每一条，写点代码做个详细的剖析。但还是被懒惰打败，没能写出点demo瞅瞅。

中午和同事吃饭的时候，给我看了一个视频，画面中，一个男生在大雪纷飞之中，用力朝着一棵落满了雪的树踹去，顿时落了一身的雪。文案写的有一点伤感：

> 他朝若是同淋雪，此生也算共白头。

写的还怪带劲儿咧，哈哈哈。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01hcmtzaW5vYmVyZw_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221120/974e518e9ee242ce8f0c73103aede19a.png
[20201119202625686.png_pic_center]: /images/20221120/8bd4f36fb41d4ccfb5a607d07b2e113e.png