【Effective】Logging最佳实践

#意识

ASAP (As Soon As Possible)原则

当线上出现诡异问题，

当你意识到靠现有的日志无法定位问题时，

当现象难以在你的开发环境重现时，

请不要执著于枯坐肉眼看代码，因为：一）不一定是你代码逻辑问题，可能是脏数据造成的，是老业务数据造成的，是分布式环境造成的，是其他子系统造成的；二）线上业务处于不稳定中，条件不允许问题定位无限期。

此时， 请立即在问题相关的调用链条上，一次性：

• 在函数的入口和出口打印日志，同时打印输入、输出参数
• catch(){……}里打印stacktrace，同时打印try块中关键变量的值（避免你发现某个异常是问题第一原因，却不知道是什么变量传入导致的）
• 与其他模块交互的接口入口处打印输入参数，

即， 解决线上问题归根结底要靠log、a lot of log output！

在logging的力度上切勿犹犹豫豫，我们的工程师习惯于吝啬地找两个函数打印日志、打包部署一把、没看出来、再找几个函数打印、再部署、等着现象重现再观察、……，一来二去时间流逝，闲庭信步，从客服知道的小事故变成了全国皆知的大事故。

所以，再强调一遍： 在你的调用链条上，逐层调用的函数入口和出口都打印详细日志，不怕多只怕少，然后部署，等待现象重现，毕其功于一役！

 

我们要记录什么？

1）完成某项操作所需的时间

通过它可以跟踪为什么系统响应变慢或者太快

• 处理完一个incoming request所耗费的时间，精确到毫秒
• 执行数据库查询的时间
• 从磁盘或者存储介质获取数据的时间
• 等等

2）异常和堆栈跟踪

 

3）Sessions

知道一个问题是由谁引起的非常重要，因此在日志中使用会话标识符就变得必不可少。它可以简单到是一个 IP 地址或者是一个更复杂的 UUID，只要能区分不同的请求者就足够。

 

4）版本号

 

#工具

推荐的Java Logging框架

1）log4j：我们的配置是，log4j.appender.CONSOLE.layout.ConversionPattern= [%-d{yyyy-MM-dd HH\:mm\:ss.SSS}] [%p] [%c] [%m]%n；%p是日志优先级，%c是类目名，%m是输出信息，%n是回车换行符。

2）logback：log4j创建人Ceki Gülcü后续推出了SLF4J+logback。SLF4J(Simple Logging Facade for Java)作为commons-logging的替代，为各种logging APIs提供了一个简单的统一接口，使得最终用户能够在部署的时候配置所希望的logging APIs的实现。logback胜在性能，据称“某些关键操作，比如判定是否记录一条日志语句的操作，其性能得到了显著的提高。这个操作在logback 中需要3纳秒，而在 log4j 中则需要30纳 秒。 logback 创建记录器（logger）的速度也更快：13毫秒，而在 log4j 中需要23毫秒。更重要的是，它获取已存在的记录器只需94纳秒， 而 log4j 需要2234纳秒，时间减少到了1/23。跟java.util.logging(JUL)相比性能提高也是显著的”。

 

#配置

不要随便从网上找一个log4j的配置文件，请确认你理解每一个配置项

我们既然输出日志，自然期望在面对“ 这个问题是否从过去几天开始出现？”这样的疑问时，不至于发现你的rollingPolicy错误设置导致只能看到最近几小时的日志，或者日志发生时间没有精确到毫秒。

 

#理念

可用grep抽取的日志：独立的行！

我们总是希望能用grep处理日志文件。这意味着： 一个日志条目永远不应该跨多行，除非你是堆栈打印。

我们会用grep问日志什么问题呢？如：

• 用手机号13910******下单的顾客最近三天内都来自于哪些IP？
• 浏览地址是****?from=kfapi的顾客，但referral却是搜索引擎域名，最近三天有多少次？
• 最近一周内，订单中心执行的所有事务，耗时最长的一次是多长时间？
• ××××的接口是否真的于18:00发送了一个请求，我们收到的参数是什么？

确保你的日志能回答这样的问题。

 

不同关注领域写不同的日志文件

当访问和调用极其频繁，有时候你会发现把你的工程里什么信息都打印到一个日志文件里，会让你看得头昏脑胀。

最简单的示范就是Apache的访问日志和错误日志是分开的。

同样，你也可以把更加安静的事件（偶尔出现）与更加喧闹的事件分开存储。

如，对外的开放平台可以打印三种日志文件：connection log（建立链接和关闭链接，附带接入参数），message log（内部调用链），stacktrace log（异常的堆栈打印）。

 

#具体实现

至少精确到毫秒

日志必须包含时间戳，精确到至少毫秒级。

如果只是记录到秒级，我们曾明知代码因缺乏并发控制而产生BUG，却只能郁闷地看着精确到秒级的日志。

对Java来说，最好配置为： yyyy-MM-dd/HH:mm:ss.SSS。

 

请尽可能打印明确的会话标识

日志条目里打印一个会话标识（A certain session identifier），当有许多并发请求打过来时，你就能基于此字段过滤 client 了。比如，我们日志会补充打印一个浏览器 cookies 里种下的 UUID 。

 

log4j的isDebugEnabled判断

如果打印信息是常量字符串或简单字符串拼接，那么不需要if ( log.isDebugEnabled() )。

如果你拼装的动作比较耗资源，请用if ( log.isDebugEnabled() )。

 

如有可能，请将性能数据标准化输出

这样更方便grep或hadoop做性能数据抽取和挖掘，从而能很轻松地转换为图形监控。

比如，订单中心的性能数据格式为： 树枝标志 当前节点起始时间 [当前节点持续时间, 当前节点自身消耗时间, 在父节点中所占的时间比例]

 

哪些位置需要部署性能检测点 

（1）访问数据库的dao层；

（2）访问外部资源的ext层；

（3）访问mq的方法；

（4）等等，一切不在你自己负责的工程掌握的部分（外部），或一切你认为自己工程的性能危险点，都需要加入性能监控日志。

 

 

#Sample

一个好的启动日志

打印了应用的版本号，客户端的会话标识，关键步骤的执行时长。

 

一个好的堆栈跟踪日志

本文首发于 旁观者-郑昀的 55最佳实践系列，链接： http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/archive/2012/12/15/logging_bp.html