前言#

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。然而由于日志并非系统核心功能，通常情况下并不受团队的重视。在出现问题需要通过日志来定位时，才发现日志还存在很多问题。

日志记录的好坏直接关系到系统出现问题时定位的速度，同时可以通过对日志的观察和分析，提前发现系统可能的风险，避免线上事故的发生。

1. 关于日志级别##

一个项目各个日志级别的定义应该是清楚明确的，是每个开发人员所遵循的；
即使是TRACE或者DEBUG级别的日志，也应该有一定的规范，要保证除了开发人员自己以外，包括测试人员和运维人员都可以方便地通过日志定位问题；

FATAL — 表示需要立即被处理的系统级错误。当该错误发生时，表示服务已经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，因此该日志级别必须慎用，如果这种级别的日志经常出现，则该日志也失去了意义。通常情况下，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。当然，如果某个系统的子系统遇到了不可恢复的错误，那该子系统的调用方也可以记入FATAL级别日志，以便通过日志报警提醒系统管理员修复。
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。从该意义上来说，实际上 ERROR错误和FATAL错误对用户的影响是相当的。FATAL相当于服务已经挂了，而ERROR相当于好死不如赖活着，然而活着却无法提供正常的服务，只能不断地打印ERROR日志。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。对于WARN级别的日志，虽然不需要系统管理员马上处理，也是需要即使查看并处理的。因此此种级别的日志也不应太多，能不打WARN级别的日志，就尽量不要打。
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。INFO日志不宜过多，通常情况下，INFO级别的日志应该不大于TRACE日志的10%。
DEBUG or TRACE — 这两种日志具体的规范应该由项目组自己定义，该级别日志的主要作用是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。需要注意的是，DEBUG日志也需要规范日志格式，应该保证除了记录日志的开发人员自己外，其他的如运维，测试人员等也可以通过 DEBUG（或TRACE）日志来定位问题。

备注：
整个团队（包括测试人员）需要对日志级别有明确的规定，什么日志记入什么级别的日志，什么级别的错误出现要如何处理等

2. 对记录的日志要进行更新维护##

由于DEBUG（或TRACE）级别的日志对于定位问题至关重要，因此该种日志记录是否完备且不冗余、格式是否规范等也需要花费大量精力来优化。此处有以下几个比较好的实践：

定义好整个团队记录DEBUG（或TRACE）日志的规范，保证每个开发记录的日志格式统一；
整个团队（包括开发、测试）定期对记录的日志内容进行Review；
开发通过在查问题的过程来优化日志记录的方式；
测试在日志中发现的问题，都需要及时向开发人员反映；

备注：
需要定期对日志内容进行优化更新，目的就是通过日志快速准确的定位问题。

3. 关于日志分类##

日志从功能来说，可分为诊断日志、统计日志、审计日志。

诊断日志：

请求入口和出口
外部服务调用和返回
资源消耗操作: 打开文件等
容错行为：譬如云硬盘的副本修复操作
程序异常：譬如数据库无法连接
后台操作：清理程序
启动、关闭、配置加载
抛出异常时，不记录日志

统计日志：

用户访问统计
打点日志（如记录用户访问的页面，点击的按钮等）

审计日志：

管理操作

将不同需求的日志记入到不同的日志文件中，可以方便相关问题（管理平台操作审计，用户操作计费等）的处理。针对每一种需求，需要对日志的格式，日志记录的内容等进行特别的记录。

备注：
要明确不同日志的用途，对日志内容进行分类

4. 日志中不要记录无用信息##

业务处理过程中可记可不记的日志，就尽量不要记到日志中，避免无用日志过多把重要日志淹没了。

例如：
资讯发布时检查是否已创建论坛贴子，如果未创建则不发表资讯。发布的时间点是在活动开始前，也就是说在活动开始前这个检查会一直不能满足，而下面这条日志会不断的出现，其实就是属于无效日志。

Logger.warn("[ActiveNewsCreateHandler handle]专区活动需帖子发布后才能发布资讯，activeId[%s]", activeId);

备注：
绝不要打印没有用的日志，防止无用日志淹没重要信息

5. 日志记录信息要完整##

****推荐在日志中记录的内容：****

在系统启动或初始化时记录重要的系统初始化参数
记录系统运行过程中的所有的错误
记录系统运行过程中的所有的警告
在持久化数据修改时记录修改前和修改后的值
记录系统各主要模块之间的请求和响应（如：调用外部接口的响应报文）
重要的状态变化（如：发奖请求的状态变更）
系统中一些长期执行的任务的执行进度

不推荐记录日志的内容

函数入口信息 — 除非该函数入口表示了一个重要事件的开始，或者将该信息记入DEBUG级别日志
文件内容或者一大段消息的内容，如果实在需要记录，则可以截取其中一些重要的信息来记入日志
业务规则错误 — 现有的业务使用业务异常在控制流程，在不满足业务的场景下，程序抛出的业务异常，不应记录错误日志中，避免大量的报警邮件（这些邮件通常会被忽略掉）

备注：
日志信息要准确全面，能做到仅凭日志就可以定位问题。

6. 测试的日志##

测试代码（单元测试，接口测试等）的日志同样重要。特别是，当一个测试失败时，可以通过日志很快确定是测试代码有问题，还是系统出现了故障，如果做不到这一点，那就需要优化测试的日志了。

测试日志应该包含以下内容：

测试执行的环境
测试执行前的初始状态
测试的详细步骤
测试和系统的交互信息
测试期望的返回结果
测试实际的返回结果

备注：
应以同样严格的要求对待测试程序的日志

7. 从问题中完善日志##

在测试环境、线上环境出现问题的时候，需要尽快发现问题并解决，而同时，需要借此机会好好思考一下当前系统的日志是否合理。需要考虑以下问题：

如果定位问题花费了很长时间，那就说明系统日志还存在问题，需要进一步完善和优化
需要思考是否可以通过优化日志，来提前预判该问题是否可能发生（如某种资源耗尽而导致的错误，可以对资源的使用情况进行记录）

通过系统出现的问题来优化日志，应该是一项长期的实践，不断地从日志发现系统的问题，不断地从系统异常发现日志的问题。

备注：
日志的优化是一件持续不断需要投入精力的事，需要不断从错误中学习

8. 关于线上机器的日志级别##

正常情况下，线上的日志应开启INFO级别，如果需要定位线上问题可以临时启用DEBUG级别日志，定位到问题原因后，重新设置日志为INFO级别。

9. 上线后的日志观察##

版本刚上线后，开发人员需要通过对日志的观察来确定服务是否正常。

10. 日志格式##

整体系统的日志格式需要使用统一的格式输出，方便大家来定位线上问题。

以SDK的发奖流程日志举例：

不满足业务规则的日志输出格式

public static final String LOG_TEMPLET = "request_id: %s, %s, json: %s";
Logger.warn(SDKAwardService.LOG_TEMPLET, wnr.requestId, "repeat request, requestId: " + wnr.requestId + ", caller: " + wnr.caller, GsonHelper.toJson(wnr));

备注：
SDK发奖流程的整个过程，都使用request_id将流程的日志串联起来，方便定位线上问题。

日志规则汇总##

整个团队（包括运维人员）需要对日志级别有明确的规定，什么日志记入什么级别的日志，什么级别的错误出现要如何处理等
需要定期对日志内容进行优化更新，目的就是通过日志快速准确的定位问题
要明确不同日志的用途，对日志内容进行分类
绝不要打印没有用的日志，防止无用日志淹没重要信息
日志信息要准确全面，努力做到仅凭日志就可以定位问题
要以同样严格的要求对待测试程序的日志
日志的优化是一件持续不断需要投入精力的事，需要不断从错误中学习
在RequestID中尽量编码更多的信息
将一个请求的整个处理流程和唯一的requestID关联起来
让一台机器开启DEBUG日志
新上线服务器后一定要对日志进行观察，特别地，开发人员可以通过观察日志来确认新功能是否工作正常
通过日志级别的提升来发现潜在问题
对日志进行监控报警，比客户先发现系统问题
通过日志中的关键字来确定系统的运行状态
日志格式要统一规范
将错误日志输出到一个单独的文件中进行分析
要把日志的大小，如何切分，如何删除等作为规范建立起来

参考文献##

[1] ”Optimal Logging” Anthony Vallone from Google
http://googletesting.blogspot.jp/2013/06/optimal-logging.html

[2] 最佳日志实践
http://blog.jobbole.com/56574/

104 日志规范

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