程序日志设计与存储：实践与注意事项(一)

 2024/12/18 

引言

程序日志是开发和运维过程中最常用的工具之一。日志不仅是调试和排查故障的关键依据，也是监控系统健康、分析系统性能和提升安全性的有效手段。一个好的日志系统能显著提高问题定位的效率，帮助开发人员快速识别和解决问题。然而，日志系统如果设计不当，不仅会让开发者陷入信息的海洋，还可能对系统性能产生负面影响。

本文将深入探讨如何设计一个优秀的程序日志系统，讨论优秀日志的特征，并指出在设计日志时应该避免的一些常见问题。

什么样的程序日志是优秀的？

之所以想写这篇文章，源于前几天被其他部门的同事拉去看个问题。我问：有日志么？他回复：链路日志应有尽有。

结果我实际看到的是这样的场景是下面这样的

怎么说呢？你说他没有日志吧，他有。你说他有日志，但是日志内容很糟糕，跟没有没啥区别。

这让我很疑惑，为什么会出现这种情况呢？我开始思考，这是因为没有设计好日志系统么？于是我开始思考日志系统。

在谈什么样的日志是优秀的日志之前，首先我们来分析一下上面的日志存在什么问题？或者说什么样的日志是糟糕的日志。

不好的程序日志往往存在以下几个问题：

2.1. 缺乏结构，信息混乱
在没有规范的日志设计中，日志通常是以纯文本的形式输出，甚至不同的开发者使用不同的格式记录信息，导致日志内容混乱且难以解析。例如：

1
2
3

Error at line 34
Server is down
User failed to login

这种日志不仅无法清晰表达出问题发生的时间、上下文和严重性，而且在海量日志中也不容易进行搜索和过滤。

2.2. 信息过于简单，缺少上下文
日志如果只记录了简单的信息，往往无法帮助开发者快速定位问题。例如：

1	ERROR: Login failed

没有包含关键信息，如失败的用户名、请求的IP地址、错误的具体原因等，导致开发者在查看日志时无法准确还原发生的具体场景，增加了调试的难度。

我是谁

2.3. 日志内容冗余，冗长无效
有些日志记录过于冗长，包含大量不必要的信息。例如，记录每个 HTTP 请求的请求头、请求体等详细信息，可能会导致日志文件膨胀，查找有用信息的难度增加。举例如下：

INFO: Request started
INFO: Request body: { "username": "johndoe", "password": "123456" }
INFO: Headers: { "Authorization": "Bearer token123" }
INFO: Response status: 200
INFO: Response body: { "message": "success" }

虽然这些信息看似完整，但在某些情况下，过度记录请求和响应的细节反而会使日志分析变得更加困难。开发者更关心的是请求的结果（如成功或失败）和关键的错误信息，而不是每个请求的具体细节。

2.4. 没有日志级别，信息无法筛选
如果程序中没有使用日志级别（如 INFO、DEBUG、ERROR），日志信息就很容易变得杂乱无章。开发者在调试时很难快速找到关键信息。例如：

1	A critical error occurred while processing the request.

如果日志中没有明确的级别，那么开发者就无法快速区分出哪些日志是正常的信息，哪些日志是需要关注的错误或警告信息。

优秀的程序日志应该具备以下几个特征：

1. 结构化日志

结构化日志是指日志内容被组织成易于解析的格式，如 JSON 或其他键值对格式。这种格式便于机器处理和分析，且能够与其他系统（如 Elasticsearch、Kibana）无缝对接。

优秀的日志示例（JSON 格式）：

复制代码
{
  "timestamp": "2024-12-18T14:05:23.123Z",
  "level": "INFO",
  "message": "User login successful",
  "user_id": 12345,
  "ip_address": "192.168.1.1",
  "request_id": "xyz123",
  "duration_ms": 150
}

为什么结构化日志优秀？

可搜索和分析：结构化的格式使得日志内容更易于被查询、过滤和分析。例如，我们可以根据 level 来筛选错误日志，根据 user_id 查看某个用户的所有操作日志。
与日志系统兼容：结构化日志特别适用于与日志聚合和分析工具（如 Elasticsearch、Splunk、Kibana）集成。这些工具可以高效地解析和展示日志数据，提供更强大的查询和可视化功能。

2. 日志级别

日志级别是日志信息的重要分类，有助于按重要性和紧急程度区分日志。常见的日志级别有：

DEBUG：调试信息，帮助开发者了解程序运行的细节。
INFO：常规信息，表示程序的正常运行过程。
WARN：警告信息，表示系统出现了潜在问题，但不影响程序的正常运行。
ERROR：错误信息，表示程序出现了异常，需要处理。
FATAL：致命错误，表示程序无法继续运行，通常需要立即修复。

为什么使用日志级别？

便于筛选和定位问题：不同的日志级别让我们能够快速定位问题所在。例如，在生产环境中，通常只会关注 ERROR 和 WARN 级别的日志，而在开发环境中则可以查看 DEBUG 级别的日志进行详细调试。
优化性能：合理的日志级别能够避免不必要的日志输出，减少日志的生成和存储开销，尤其是在高并发的生产环境中。

3. 上下文信息

日志应该包含足够的上下文信息，以便在出现问题时能够迅速定位和分析。例如，可以包含请求 ID、用户 ID、IP 地址、会话信息等。这样，即使日志是分散的，也能将它们联系起来，追溯问题的根源。

就像

优秀的日志应包含的上下文信息：

请求 ID：帮助将一个请求的所有相关日志关联起来，特别是在微服务架构中，跟踪一个请求跨多个服务的执行。
用户信息：如用户 ID 或用户名，能够帮助分析用户行为。
机器或服务信息：如服务器的主机名或容器 ID，可以帮助确定问题是否与某个具体的节点或服务相关。
异常堆栈跟踪：对于错误日志，堆栈信息能帮助开发者快速定位错误发生的地方。

4. 日志可读性

虽然日志是为机器设计的，但它们也应该具有良好的可读性，尤其是在调试和分析时。尽管结构化日志能够被自动解析，但如果能够增加一些清晰的说明性文字，或者确保日志中的信息清晰易懂，开发者将能够更高效地进行排查。

设计日志的过程中应避免的问题

在设计日志时，很多常见的问题如果没有处理好，可能导致日志系统的不完善甚至是负担。以下是设计日志时需要避免的一些常见问题：

1. 日志信息过于冗长

许多开发者在记录日志时，往往倾向于记录过多的信息，导致日志过于冗长且不易处理。过多的日志信息不仅会占用磁盘空间，还可能导致日志查询的效率大幅降低。

避免措施：

确保每条日志都包含足够的信息，但不要重复记录无关信息。
对于 DEBUG 级别的日志，可以选择性记录详细信息，避免在生产环境中输出过多的无关数据。
使用合适的日志级别来控制信息的详细程度，避免将低级别日志用于重要的生产环境。

2. 日志格式不统一

日志格式不统一会导致后期日志分析困难，尤其是在多个团队协作或者使用不同的语言和框架时。不同格式的日志可能使得聚合工具（如 Elasticsearch）无法正确解析和展示数据。

避免措施：

采用统一的日志格式，尽量使用结构化日志（如 JSON）。
定义标准的日志模板和规范，确保所有团队成员都遵循相同的日志输出格式。
对于日志内容中的时间戳、级别、消息等字段，制定一致的命名和格式规则。

3. 忽略日志的性能影响

日志记录虽然有助于调试和监控，但不合理的日志策略可能会影响程序的性能，特别是在高并发的环境下。如果日志记录过于频繁或数据量过大，可能会导致 I/O 阻塞、磁盘空间耗尽或系统性能下降。

避免措施：

对于高频调用的部分，避免过于详细的日志记录。可以使用延迟记录、批量日志等方式减少日志对性能的影响。
使用异步日志记录机制，确保日志的输出不会阻塞主业务流程。
设定日志的生命周期，定期清理过时的日志，避免日志文件过大。

4. 缺乏追踪和关联能力

在分布式系统中，单独的日志往往无法提供足够的信息来追踪请求的全生命周期。因此，如果没有适当的追踪机制（如 trace_id），很难在多个服务之间建立关联，尤其是在出现故障时。

避免措施：

在每条日志中添加请求 ID、用户 ID 或 trace_id 等关键信息。
在微服务架构中，确保日志能够跨服务传播，并与分布式追踪系统（如 Jaeger）结合使用。

5. 没有有效的日志存储与管理方案

当日志量变得非常庞大时，存储和管理日志的方式也显得尤为重要。没有合适的存储方案，可能会导致日志丢失或查询困难。

避免措施：

使用集中式日志系统（如 Elasticsearch + Kibana）存储和分析日志，确保日志数据的可靠性和可查询性。
配置日志的生命周期管理（如定期归档和删除旧日志）以节省存储空间。
考虑使用日志聚合工具（如 Logstash、Filebeat）来收集和转发日志。

总结

一个优秀的程序日志系统不仅仅是记录信息，它是一个强大的工具，可以帮助开发者快速定位问题、提升系统的可维护性和可扩展性。设计日志时，我们应该注重日志的结构化、可读性、上下文信息以及日志级别的合理使用。同时，要避免日志冗长、格式不统一、性能问题、缺乏追踪能力等常见陷阱。

通过合理设计日志系统，结合现代的日志存储和分析工具（如 Elasticsearch 和 Kibana），我们能够大大提升日志的可用性，从而提升系统的可靠性和开发效率。

由于篇幅原因，我们将ES+Kibana+Jaeger的日志设计和存储放在下一篇文章中。

原文作者：乐予吕

原文链接：https://www.itprohub.site/2024/12/18/log/

发表日期：December 18th 2024, 4:34:05 pm

更新日期：January 8th 2025, 4:21:49 pm

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