你真的会打印日志？

Posted 2021-10-07 中间件兴趣圈

一看这个标题我想大家一定进来想“怼”我，你这不是小题大作吗？在java中打印日志不是一件非常简单的事情吗？

在java中常用的日志级别为DEBUG、INFO、WARN、ERROR四个日志级别。通常开发环境开启DEBUG,生产环境开启INFO级别，采用主流的日志采集工具包诸如log4j、logback。

但日志输出真的有这么简单吗？其实里面蕴含着很多的规范，或者是最佳实践，并且还有一些非常有用设计技巧方便查询关联日志的技巧，容我慢慢道来。

输出日志的终极目标：助力于快速定位问题、解决问题。

接下来将围绕该目标，阐述一下日志相关的一些最佳实践。

1、日志的基本规范

首先，我们还是简单介绍一下常用的4个日志级别，并说明各个级别在使用时应该注意的问题。

• DEBUG
  输出程序的调试信息,优雅的DEBUG日志可以让我们在排查问题的时候，压根就不需要使用开发工具的DEBUG断点调试功能，而是直接看Debug的输出日志即可定位问题。

  • 打印请求、响应数据包，特别是入口处将所有请求参数打印
  • 对核心方法，特别核心计算逻辑前后打印当时的输入与输出，并日志中显示包含方法名称。
  • 对核心流程（循环、分支）等条件判断时输出必要的入参于与返回结果，清晰的展示程序的运行轨迹。

• INFO
  INFO日志我们通常用于记录系统/组件的基本运行情况和运行状态，特别适合打印一次性日志，例如核心类的启动过程、状态变更等信息，输出的内容一定要非常详细，不要担心影响性能。

  目前的主流日志输出框架例如logback，其日志的打印基本都是基于异步的，性能已经非常高，无需担心性能损耗。

• WARN
  警告级别，通常用于可预知但又不希望发生的情况，典型的使用场景是打印业务类异常日志，例如参数校验不通过、权限不足，余额不足等用户可处理的；再例如中间件开发时，有一些分支是我们不希望进入的，因为进入就代表性能差等场景，但这类异常不需要相关系统负责人干预就能得到处理的。

• ERROR
  通常用来打印系统级别的日志，需要人为来干预，通常较大业务规模的公司都会将系统级别的异常(ERROR)接入监控告警中心，一旦持续发生多少条，错误率占比多少，将会触发告警，相关负责人跟进处理。

  既然需要人为来干预，ERROR日志不仅要打印出错误堆栈，同时一定要主动打印出上下文环境，至少可以打印出该异常所在方法的入参，尽量让人能够根据错误日志与上下文，就能快速定位到具体的代码行。

2、日志进阶

上述是一些基本的日志使用规范，分布式已成为企业架构的标配，一个应用至少会部署2台机器，当用户反馈业务异常时尝试去跟踪日志时会面临一个问题：去哪台业务机器上去查询日志，如果只有2台还好办，大不了一台台去尝试，但如果有10台，20台甚至上百台，在这样轮询几乎不可能实现，那该如何处理呢？

经典的ELK架构如下图所示：

通常，为了避免在每台业务机器上部署一个logstash去抽日志，我们通常建议自定义一个log append，直接将日志写入到kafka中，然后再挂logstash从kafka中抽取日志，写入到es集群，然后通过kibana对日志进行可视化搜索。

然后我们查询日志就变得类似这样了：

本文并没有打算探讨ELK架构，这个后续应该会单独展开详细介绍，而是就算我们接入了ELK，从ELK可以统一查看根据关键字查询日志了，该日志会包含所有服务器上的日志，比单独一台一台去找依然方便了很多。

但这些日志其实是杂乱无章的，查询出来的日志与日志之间没有任何关联性，而我们在解决特定问题时通常希望日志的**“隔离性”**，希望我们可以根据一个统一的关键字，例如请求号筛选出所有相关的日志，这样对我们分析排查问题能起到极大的促进作用。

2.1 每条日志包含一个请求序

那我们如何将“请求号”统一写入到日志文件中，肯定不能要求在项目中去修改所有日志输出到地方，手动去增加请求编号。

我们可以通过自定义一个append，在append中对用户的日志统一进行二次加工。

logback、log4j都可以自定append，接下来以当前使用最广logback举例，和大家介绍一下自定义append。

1、继承 AppenderBase 并初始化

首先需要继承logback的append的基础类：AppenderBase，入下图所示：

其中有一个初始化方法start，通常的做法是先调用super.start()标记append启动，然后可以在该方法中初始化kafka的消息发送者对象。

2、重写append方法

主要是从ILoggingEvent对象中获取原始日志，然后我们对原始日志加以加工，加工代码如下图所示：

关键是reqeustId的获取，这个通常会配置一个http filter，进入请求链中放入到线程本地变量中(ThreadLocal)，然后在日志输出时从线程上下文环境中获取，为了能在线程池等复杂环境下使用，通常可以使用（TransmittableThreadLocal），关于在线程池中传递数据，需要使用ttl框架，关于这块的想象介绍可以查看笔者的另一篇博文：全链路压测必备基础组件之线程上下文管理之“三剑客”

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