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1. 监控系统运行情况 。
定期查看系统日志是了解服务是否正常运行的重要手段。日志为运维人员提供了实时监控系统状态、发现潜在问题的关键信息.
2. 排查问题(例如异常栈) 。
日志记录了详细的错误信息,特别是异常栈,有助于快速定位问题的根源。对于一些偶发的 Bug,日志是排查的唯一途径,尤其在生产环境中,日志显得尤为重要.
对于try-catch必须注意,无特殊情况,不能吃掉异常.
3. 性能监控 。
通过记录特定操作的耗时,可以实时监控系统性能,帮助我们及时发现性能瓶颈,并对耗时较长的操作进行优化.
Java 可使用StopWatch工具.
4. 网络攻击监控 。
日志中的安全信息对及时发现网络攻击至关重要。防火墙或其他安全组件会记录攻击行为,这有助于我们迅速应对,采取措施如增强保护机制或切换服务节点.
1. 用户操作 。
特别是 后台管理人员 的操作日志,需要详细记录。这不仅有助于了解系统的使用情况,还能为出现问题时提供追责依据.
例如,用户可能不承认自己执行了某些操作,而通过日志记录的操作时间、IP 地址、执行的具体任务等信息,可以作为有力证据.
2. 定时任务 。
记录定时任务的执行日志非常重要,它帮助我们确认任务是否按时运行、是否执行成功以及是否存在异常.
3. 外部请求 。
当系统与外部接口进行交互时,记录 请求参数 和 响应内容 是至关重要的.
通过这些日志,我们不仅能验证外部系统是否返回了正确的数据,还能确保我们的系统按照预期工作.
1. 必要的 ID 信息 。
日志中应包含 必要的标识符(如用户 ID、事务 ID 等),这些信息对于问题的快速定位至关重要。通过记录标识符,能够帮助我们追溯相关操作、识别操作的发起者,并在出现问题时迅速查找出问题源头.
2. 信息的可读性 。
仅仅记录 ID 信息可能缺乏直观性,给后续分析带来困难。因此,最好 同时记录相关的可读信息,如 username(用户名)和 user_id 。
例如,单独记录用户的 ID(如 user_id=12345)可能无法直接帮助我们理解哪个用户发生了问题,而通过同时记录 username(如 username=张三)则能使问题定位更加直观且易于处理.
1. 打印频率 。
日志打印频率过高会导致日志文件快速增长,占用大量磁盘空间,甚至影响系统性能。因此,应合理控制日志记录的频率,避免记录不必要的信息.
2. 敏感信息 。
日志中可能包含敏感信息(如用户密码、支付信息等)。虽然大部分技术人员不会主动访问这些信息,但日志泄露可能对公司声誉造成严重影响。为了防止敏感信息泄露,应避免记录此类数据。可以通过根据关键词匹配对象的 key,将敏感信息的 value 替换为 **** 来规避这一风险.
1. 执行链路追踪 。
通过在日志中添加 TAG(标签),可以轻松地过滤和追踪某个操作的执行过程.
例如,可以为每个用户请求或业务操作分配唯一的 request ID 或 transaction ID,并将其作为 TAG 记录在日志中,这样就能在不同的系统和模块中追踪同一请求的执行轨迹.
2. 关键字搜索 。
日志文件通常包含大量信息,尤其是高并发环境下,日志量可能非常庞大。为了快速定位和排查问题,我们可以利用 关键字搜索 功能.
例如,如果系统报错时出现了异常信息 NullPointerException,我们可以在日志中搜索该关键字,快速定位到报错的具体位置,进而缩小排查范围,快速解决问题.
或者在人工扫描的时候,可以搜索Exception或error,快速过滤异常信息,查看是否存在不符合预期的异常.
运行日志:一般情况下,运行日志直接写入文件。文件日志记录了系统的整体运行状态,便于进行监控和性能调优.
操作日志:对于用户操作、业务处理等较高层次的日志,建议写入数据库。这样不仅方便检索和分析,还可以生成报告,并有助于长期保存和审计.
日志文件不能无限增长,否则会影响查看和管理。例如,查看特定日期的日志时,如果所有日志都集中在一个文件中,文件会变得庞大,难以阅读,打开文件还可能出现卡顿.
此外,删除旧日志时也会变得困难,因为文件锁定会影响新日志的写入.
日志分片,也称为日志轮转,通常基于时间(如按天、按月)或文件大小来分片。最常见的方式是结合日期和序号进行分片:当文件达到一定大小时,创建一个新的日志文件并按序号命名.
对于单个简单应用,日志量相对较少,可以直接下载并通过人工检查。但对于微服务架构的复杂系统,日志量巨大且分散,人工扫描显然不现实.
集中日志管理:可以使用日志收集工具(如 ELK Stack)将日志集中存储和管理。这样,所有微服务的日志都会被统一收集,便于分析和监控.
日志收集的必要性:为什么不在一开始就直接将日志写入中央存储?因为这可能导致单点故障,并可能增加网络延迟。更好的做法是,服务先将日志写入本地文件,然后通过专门的收集器(如 Filebeat、Logstash)进行处理和传输.
使用 Kafka 监控日志:对于高频率的日志数据,可以将日志传输到 Kafka,然后由专门的消费者应用进行实时消费和分析。消费者可以检查日志内容,识别出严重错误或异常情况,并及时告警(如通过邮件通知运维人员).
监控服务独立性:为什么不建议直接在服务代码中嵌入日志监控逻辑?因为监控服务应该与应用服务分离,这样便于更新、扩展,并遵循解耦设计原则。独立的监控服务可以灵活配置和管理.
日志是任何系统中不可或缺的组成部分,合理的日志记录策略不仅能帮助开发人员高效排查问题,还能帮助运维团队监控系统健康、优化性能并确保安全性。在日志设计时,我们应特别关注内容的可读性、敏感信息的保护,以及合理控制日志记录频率。通过有效的日志管理、分析和告警机制,我们可以更好地保障系统的稳定性和安全性.
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