系统日志使用问题之DEBUG级别的日志主要用于什么阶段

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 系统日志使用问题之DEBUG级别的日志主要用于什么阶段

问题一:服务编排和写代码相比有什么优势?


服务编排和写代码相比有什么优势?


参考回答:

服务编排相比写代码的优势在于能够更快速地实现产品,减少开发人员对后端基础设施的构建和维护工作,使开发人员能够更专注于前端开发,从而加速产品推向市场的过程。然而,这一优势并非在所有情况下都显著,且服务编排平台本身也存在易用性和功能完备性等方面的挑战。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/634147



问题二:为什么要记录日志?


为什么要记录日志?


参考回答:

打印调试:用日志来记录变量或者某一段逻辑,记录程序运行的流程,即程序运行了哪些代码,方便排查逻辑问题。

问题定位:程序出异常或者出故障时快速的定位问题,方便后期解决问题。因为线上生产环境无法debug,在测试环境去模拟一套生产环境费时费力。所以依靠日志记录的信息定位问题,这点非常重要。

监控告警 & 用户行为审计:格式化后日志可以通过相关监控系统(AntMonitor)配置多维度的监控视图,让我们可以掌握系统运行情况或者记录用户的操作行为并对日志采集分析,用于建设业务大盘使用。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/634148



问题三:什么时候记录日志?


什么时候记录日志?


参考回答:

代码初始化时或进入逻辑入口时:系统或者服务的启动参数。核心模块或者组件初始化过程中往往依赖一些关键配置,根据参数不同会提供不一样的服务。务必在这里记录INFO日志,打印出参数以及启动完成态服务表述。

编程语言提示异常:这类捕获的异常是系统告知开发人员需要加以关注的,是质量非常高的报错。应当适当记录日志,根据实际结合业务的情况使用WARN或者ERROR级别。

业务流程预期不符:项目代码中结果与期望不符时也是日志场景之一,简单来说所有流程分支都可以加入考虑。取决于开发人员判断能否容忍情形发生。常见的合适场景包括外部参数不正确,数据处理问题导致返回码不在合理范围内等等。

系统/业务核心逻辑的关键动作:系统中核心角色触发的业务动作是需要多加关注的,是衡量系统正常运行的重要指标,建议记录INFO级别日志。

第三方服务远程调用:微服务架构体系中有一个重要的点就是第三方永远不可信,对于第三方服务远程调用建议打印请求和响应的参数,方便在和各个终端定位问题,不会因为第三方服务日志的缺失变得手足无措。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/634149



问题四:日志记录原则是什么?


日志记录原则是什么?


参考回答:

隔离性:日志输出不能影响系统正常运行;

安全性:日志打印本身不能存在逻辑异常或漏洞,导致产生安全问题;

数据安全:不允许输出机密、敏感信息,如用户联系方式、身份证号码、token等;

可监控分析:日志可以提供给监控进行监控,分析系统进行分析;

可定位排查:日志信息输出需有意义,需具有可读性,可供日常开发同学排查线上问题。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/634150



问题五:DEBUG级别的日志主要用于什么阶段?


DEBUG级别的日志主要用于什么阶段?


参考回答:

DEBUG级别的日志主要用于开发、测试阶段,用于输出调试性质的内容。该级别的日志应详尽,包括参数信息、调试细节信息、返回值信息等,便于问题分析和定位。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/634151

相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
相关文章
|
2月前
|
运维 安全 Linux
【揭秘】如何轻松掌控Linux系统命脉?——一场探索日志文件奥秘的旅程,带你洞悉系统背后的故事!
【8月更文挑战第21天】日志文件对Linux系统至关重要,记录着包括应用行为、组件状态和安全事件在内的系统活动,如同系统的“黑匣子”。掌握日志查看技巧是系统管理的基础技能,有助于快速诊断问题。常用命令包括`cat`、`tail`和`grep`等,可用于查看如`/var/log/messages`和`/var/log/auth.log`等系统日志文件,以及特定应用的日志。`journalctl`则用于查看systemd服务日志。此外,`logrotate`工具可管理日志文件的滚动和归档,确保系统高效运行。
45 4
|
2月前
|
存储 数据采集 数据处理
【Flume拓扑揭秘】掌握Flume的四大常用结构,构建强大的日志收集系统!
【8月更文挑战第24天】Apache Flume是一个强大的工具,专为大规模日志数据的收集、聚合及传输设计。其核心架构包括源(Source)、通道(Channel)与接收器(Sink)。Flume支持多样化的拓扑结构以适应不同需求,包括单层、扇入(Fan-in)、扇出(Fan-out)及复杂多层拓扑。单层拓扑简单直观,适用于单一数据流场景;扇入结构集中处理多源头数据;扇出结构则实现数据多目的地分发;复杂多层拓扑提供高度灵活性,适合多层次数据处理。通过灵活配置,Flume能够高效构建各种规模的数据收集系统。
51 0
|
5天前
|
监控 网络协议 安全
Linux系统日志管理
Linux系统日志管理
20 3
|
11天前
|
监控 应用服务中间件 网络安全
#637481#基于django和neo4j的日志分析系统
#637481#基于django和neo4j的日志分析系统
27 4
|
2月前
|
存储 消息中间件 人工智能
AI大模型独角兽 MiniMax 基于阿里云数据库 SelectDB 版内核 Apache Doris 升级日志系统,PB 数据秒级查询响应
早期 MiniMax 基于 Grafana Loki 构建了日志系统,在资源消耗、写入性能及系统稳定性上都面临巨大的挑战。为此 MiniMax 开始寻找全新的日志系统方案,并基于阿里云数据库 SelectDB 版内核 Apache Doris 升级了日志系统,新系统已接入 MiniMax 内部所有业务线日志数据,数据规模为 PB 级, 整体可用性达到 99.9% 以上,10 亿级日志数据的检索速度可实现秒级响应。
AI大模型独角兽 MiniMax 基于阿里云数据库 SelectDB 版内核 Apache Doris 升级日志系统,PB 数据秒级查询响应
|
17天前
|
监控 Linux 测试技术
Linux系统命令与网络,磁盘和日志监控总结
Linux系统命令与网络,磁盘和日志监控总结
40 0
|
17天前
|
监控 Linux 测试技术
Linux系统命令与网络,磁盘和日志监控三
Linux系统命令与网络,磁盘和日志监控三
33 0
|
2月前
|
缓存 NoSQL Linux
【Azure Redis 缓存】Windows和Linux系统本地安装Redis, 加载dump.rdb中数据以及通过AOF日志文件追加数据
【Azure Redis 缓存】Windows和Linux系统本地安装Redis, 加载dump.rdb中数据以及通过AOF日志文件追加数据
110 1
【Azure Redis 缓存】Windows和Linux系统本地安装Redis, 加载dump.rdb中数据以及通过AOF日志文件追加数据
|
1月前
|
JSON 缓存 fastjson
一行日志引发的系统异常
本文记录了一行日志引发的系统异常以及作者解决问题的思路。
|
29天前
使用装饰器实现自动化日志系统
使用装饰器实现自动化日志系统
15 0