程序日志（AppLog）有什么特点？
内容最全：程序日志是由程序员给出，在重要的地点、变量数值以及异常都会有记录，可以说线上90%以上Bug都是依靠程序日志输出定位到
格式比较随意：代码往往经过不同人开发，每个程序员都有自己爱好的格式，一般非常难进行统一，并且引入的一些第三方库的日志风格也不太一样
有一定共性：虽然格式随意，但一般都会有一些共性的地方，例如对Log4J日志而言，会有如下几个字段是必须的：
- 时间
- 级别（Level）
- 所在文件或类（file or class）
- 行数（Line Number）
- 线程号（ThreadId）
处理程序日志会有哪些挑战？
1. 数据量大
程序日志一般会比访问日志大1个数量级：假设一个网站一天有100W次独立访问，每个访问大约有20逻辑模块，在每个逻辑模块中有10个主要逻辑点需要记录日志。
则日志总数为：
100W * 20 * 10 = 2 * 10^8 条
每条长度为200字节，则存储大小为
2 * 10^8 * 200 = 4 * 10^10 = 40 GB
这个数据会随着业务系统复杂变得更大，一天100-200GB日志对一个中型网站而言是很常见的。
2. 分布服务器多
大部分应用都是无状态模式，跑在不同框架中，例如:
- 服务器
- Docker（容器）
- 函数计算（容器服务）
对应实例数目会从几个到几千，需要有一种跨服务器的日志采集方案
3. 运行环境复杂
程序会落到不同的环境上，例如：
- 应用相关的会在容器中
- API相关日志会在FunctionCompute中
- 旧系统日志在传统IDC中
- 移动端相关日志在用户处
- 网页端（M站）在浏览器里
为了能够获得全貌，我们必须把所有数据统一并存储起来。
如何解决程序日志需求
1.统一存储
目标：要把各渠道数据采集到一个集中化中心，打通才可以做后续事情。
我们可以在日志服务中创建一个项目来存储应用日志，日志服务提供30+种日志采集手段：无论是在硬件服务器中埋点，还是网页端JS，或是服务器上输出日志，都可以在实时采集列表中找到。
在服务器日志上，除了使用SDK等直接写入外，日志服务提供便捷、稳定、高性能Agent-Logtail。logtail提供windows、linux两个版本，在控制台定义好机器组，日志采集配置后，就能够实时将服务日志进行采集。
在创建完成一个日志采集配置后，我们就可以在项目中操作各种日志了。
可能有人要问到，日志采集Agent非常多，有Logstash，Flume，FluentD，以及Beats等，Logtail和这些相比有什么特点吗？
- 使用便捷：提供API、远程管理与监控功能，融入阿里集团百万级服务器日志采集管理经验，配置一个采集点到几十万设备只需要几秒钟
- 适应各种环境：无论是公网、VPC、用户自定义IDC等都可以支持，https以及断点续传功能使得接入公网数据也不再话下
- 性能强，对资源消耗非常小：经过多年磨练，在性能和资源消耗方面比开源要好，详见对比测试
2. 快速查找定位
目标：无论数据量如何增长、服务器如何部署，都可以保证定位问题时间是恒定的
例如有一个订单错误，一个延时很长，我们如何能够在一周几TB数据量日志中快速定位到问题。其中还会涉及到各种条件过滤和排查等。
- 例如我们对于程序中记录延时的日志，调查延时大于1秒，并且方法以Post开头的请求数据：
Latency > 1000000 and Method=Post*
对于日志中查找包含error关键词，不包含merge关键词的日志
一天的结果
一周的结果
更长时间结果
这些查询都是在不到1秒时间内可以返回
3. 关联分析
关联有两种类型，进程内关联与跨进程关联。我们先来看看两者有什么区别：
- 进程内关联：一般比较简单，因为同一个函数前后日志都在一个文件中。在多线程环节中，我们只要根据线程Id进行过滤即可
- 跨进程关联：跨进程的请求一般没有明确线索，一般会通过RPC中传入TracerId来进行关联
3.1 上下文关联
还是以使用日志服务控制台距离，线上通过关键词查询定位到一个异常日志：
点击上下文查询后，既跳转到前后N条上下文
- 显示框可以通过“更早”、“更新”等按钮加载更多上下文
- 也可以点击“返回普通搜索模式”进一步排查通过筛选框筛选ThreadID，进行精准上下文的过滤
更多上下文查询文档请参见文档索引查询下上下文查询
3.2 跨进程关联
跨进程关联也叫Tracing，最早的工作是Google在2010年的那篇著名“Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure”，之后开源界借鉴了Google思想做成过了平民化的各种Tracer版本。目前比较有名的有：
- Dapper(Google): 各 tracer基础
- StackDriver Trace (Google)，现在兼容了ZipKin
- Zipkin：twitter开源的Tracing系统
- Appdash：golang版本
- 鹰眼：阿里巴巴集团中间件技术技术部研发
- X-ray：AWS在2016年Re：Invent上推出技术
如果从0开始使用Tracer会相对容易一些，但在现有系统中去使用，则会有改造的代价和挑战。
今天我们可以基于日志服务，实现一个基本Tracing功能：在各模块日志中输出Request_id, OrderId等可以关联的标示字段，通过在不同的日志库中查找，即可拿到所有相关的日志。
例如我们可以通过SDK查询 前端机，后端机，支付系统，订单系统等日志，拿到结果后做一个前端的页面将跨进程调用关联起来，以下就是基于日志服务快速搭建的Tracing系统。
4. 统计分析
查找到特点日志后，我们有时希望能做一些分析，例如线上有多少种不同类型的错误日志？
- 我们先通过对"level"这个日志级别字段进行查询，得知一天内有2720个错误：
__level__:error
- 接下来，我们可以根据file,line这两个字段(确定唯一的日志类型)来进行统计聚合
__level__:error | select __file__, __line__, count(*) as c group by __file__, __line__ order by c desc
就能够拿到所有错误发生的类型和位置的分布了
其他还有诸如根据错误码、高延时等条件进行IP定位与分析等，更多可以参见访问日志分析案例
5. 其他
1.备份日志审计
可以将日志备份至OSS或存储成本更低的IA，或直接到MaxCompute，详情参见日志投递
2.关键词报警
目前有如下方式可以进行报警
3.日志查询权限分配管理
可以通过子账号+授权组方法隔离开发、PE等权限，参见文档
最后说一下价格与成本，程序日志主要会用到日志服务LogHub + LogSearch功能，这里有一个和开源方案对比，在查询成本上是开源方案25%，使用非常便捷，另你开发工作事半功倍。
