开源日志框架的原理与分析(下)

本章内容根据《分布式服务架构》整理

日志系统的优化和最佳实践

-开发中打印日志的最佳时机

-日志级别的设置

-日志的数量和大小

-日志的切割方式

-日志格式的配置

-线上事故案例

1.开发人员的日志意识

#开发代码时要有意识的设想代码出现问题时的场景，针对场景记录关键程序的运行信息，容易定位问题

#打印日志必须包含环境信息，例如用户ID，角色，参数等

#对异常等错误信息必须打印错误级别及以上的日志，对线上日志定期检查

#生产环境将关闭的日志必须在打印日志前进行判断，以此提高效率、

#必须使用占位符代替字符串链接

#对关键业务步骤必须打点并记录耗时和结果

2.日志级别的设置

线上应用info就够了

*QA测试环境可以使用debug及以下级别

*刚刚上线的项目可使用debug级别

*上线后稳定的应用使用info级别

*常年不出现问题的应用使用error级别

3.日志数量和大小

控制日志的输出量，避免由于业务上量导致服务器磁盘占满。

单条打印日志不超过1KB

遇到连续的大日志是可采取抛弃的策略

4.切割方式

cat app.log > app.`date' '+%Y-%m-%d'`.log

cat /dev/null/ >app.log

存储到日期后缀的日志文件中后，清空当前日志

5.日志格式的配置

例如%p：输出日志信息的优先级

%d：输出日志时间点的日期和时间

%t：输出该日志事件的线程名

6.一行日志导致的线上事故

private void dosomething(...,Map  param){
    
    Log.debug("-------");
    
}

线上服务偶发报NullPointerException，通过堆栈调用，发现他是一个领域模型的toString()方法报出来的

public class DomainObject{
    
    public  String toString(){
        return "DomainObject" +DomainObject.getId();
       
    }
}=toString方法在实现时需考虑链接字符串可能产生空指针异常，对可能为空的字段进行判断

=如果没有进行判空，在toString方法中抓住异常

=在增加打印日志时考虑toString方法是否有传导性

=一定要在try...finally语句进行资源释放

=是用缓存储存数据，确保存入的数据的完整性

=如果对象不大，并不是一个集合类，在toString方法中考虑Json序列化后将对象转化为字符串