在Java代码中打日志需要注意什么?

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日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 为什么要打日志? 日志是什么?日志是你在代码运行时打印出来的一些数据和记录,是快速排查问题的好帮手! 做一件事情之前,先思考为什么。

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为什么要打日志?

日志是什么?日志是你在代码运行时打印出来的一些数据和记录,是快速排查问题的好帮手!

做一件事情之前,先思考为什么。为什么我们在开发中,需要打日志?原因很简单,没人能保证自己写的程序没有BUG,即使你做了足够的测试,也只是能降低产生BUG的概率而已。

尤其是当今分布式环境,定位问题变得越来越复杂。所以我们想要获取一些程序“运行时”的信息,日志就是最方便的。

所以,这种福泽后来人的好东西,当然要用起来了~

Java日志框架

要说Java日志框架啊,要从远古时代的JDK 1.3之前说起。那时候大家打印日志就是直接输出到STDOUT或者STDERR流。

System.out.println()
System.err.println()
e.printStackTrace()

于是log4j在大牛Ceki中应运而生,后面经过一系列的发展,以及Ceki与Apache的吃瓜事件,逐渐发展为slf4j、logback、log4j2三种最主流的日志框架。

  • slf4j: 日志的“门面”框架,对于用户来说只要使用SLF4J提供的接口,即可隐藏日志的具体实现。
  • logback: 与slf4j一样,为Ceki大神创建,所以原生实现slf4j,Spring Boot钦点的默认日志框架。
  • log4j2: Apache顶级项目,性能优于logback,尤其是异步输出,表现比较好。

1

所以现在主流的框架一般是slf4j + logback或者slf4j + log4j2。

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如何选择日志级别?

关于日志级别,不同的标准有不同的定义。鉴于slf4j差不多已经一统天下,所以我们主要介绍slf4j定义的5种日志级别。

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5种日志级别

ERROR、WARN、INFO、DEBUG、TRACE这五个级别从高到低,「配置级别越高日志输出就越少」。

我们在配置输出某个级别的日志的时候,它也会输出比它高级别的日志。比如我们配置日志在INFO这一级别,它会输出ERROR、WARN、INFO三种级别的日志。

顾名思义,这几种级别的日志分别会输出不同程度信息:

  • ERROR:错误日志,比较严重的错误,对正常业务有影响;
  • WARN:警告日志,一般的错误,对业务影响不大;
  • INFO:信息日志,记录一些日常的东西,比如调用时间、出参入参、业务信息等;
  • DEBUG:用于DEBUG的,关键逻辑里面的运行时数据;
  • TRACE:最详细的信息,一般这些信息只记录到日志文件中。

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级别继承

有时候,我们可能根据不同的业务输出不同级别的日志。比如某些重要业务输出INFO级别,其他业务输出WARN级别的日志,同时关闭所有库、框架的日志,比如Spring等。

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日志级别继承

一般情况,我们设置root级别了就行了,对于某些业务有特殊要求的话,对特定的包配置就行了。这里值得一提的是,谨慎开启低级别的日志,尤其是对root级别。之前听说过一个故障,就是为了Debug一个问题,在生产环境开启了DEBUG日志,并且是root级别,导致瞬间打印出巨量的日志,磁盘撑不住,造成了生产事故。

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注意事项

开关判断

在阿里的Java开发手册中,有这么一条规约:

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也就是说,在日志级别比较低的时候,应该在打日志前增加一个判断,「减少不必要的方法调用开销」。举个例子:

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上面这段代码,我在打debug日志的时候,调用了user.getId()方法,这个时候,即使我们配置只打INFO级别的日志,运行到这段代码的时候,仍然会调用user.getId()方法,造成不必要的开销。

如果我们在前面添加一个判断就可以解决这个问题:

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当然,这个根据自己的项目来。「如果你的项目部署肯定会开启INFO级别的日志,那INFO级别的日志,可以不加条件判断」。

使用参数占位

在上面的例子中,我们使用了大括号{}来作为日志中的占位符。相比于使用+操作符进行字符串的拼接,使用占位符可以让我们的代码更加优雅简洁。

除此以外,String字符串的拼接会使用StringBuilder的append()方式,有一定的性能损耗。使用占位符仅是替换动作,可以有效提升性能。

日志越多越好?

日志其实也是代码中的一部分。我们都知道,代码的可读性有多重要。其实并不需要每个地方都打上日志,这样我们在分析日志的时候也比较难快速定位关键信息。

我们要明白的一点是,「我们需要的不是日志,而是有效日志」。更何况,无效日志打多了,费磁盘~

只需要在我们关注的地方,打印关键的信息就可以了。比较常用的是我们通常能够快速定位数据的唯一id,比如gid等。

同步 vs 异步

我们知道,日志最终会输出到文件或者其它输出流,会重度使用IO。而异步可以显著提升IO性能,所以如果不是有特殊的需求,通常的建议使用异步的方式来输出日志。

以logback为例,要配置异步很简单,使用AsyncAppender就行:

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trace Id

如今的系统做得越来越大,越来越复杂。前后端分离、分布式架构使得排查问题、追踪调用链路也变得越来越复杂。为了解决这个问题,我们可以使用一个trace Id来标识一次完整的调用链路。

目前主流的日志框架已经有这方面的支持了。拿logback为例,它提供了一种MDC机制,MDC为“Mapped Diagnostic Context”(映射诊断上下文),具体实现就是org.sl4j.MDC这个类。本文就不详细介绍如何使用它的了,感兴趣的同学可以去参考官方文档。

日志文件分离

我们打印日志是为了获取一些我们需要的信息。所以我们可以把不同类型的日志分离出去,比如access_log,或者ERROR级别的log,都可以单独打印到一个文件里。

也可以根据不同的业务模块,打印到不同的日志文件里,这样我们排查问题和做数据统计的时候就会比较方便。

获取日志实例

使用过日志框架的同学,对或多或少在类里定义过日志实例吧。但根据笔者的观察,大家定义日志的姿势各有千秋。有叫log的,有叫logger的,也有叫LOGGER的。定义的时候也都比较随意,比如不加static,不加final,获取实例的时候有传入this的,也有传入.class的。

这里不得不提一个优秀的Lombok注解:@Slf4j。它能够根据你的类自动注入一个log实例,非常方便快捷,如果你的项目使用了Lombok,不妨用起来。如果没有使用Lombok也没有关系,可以参考它的定义方式:

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以上,大家就可以愉快地打日志啦~

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原文发布时间:2020-05-05
本文作者:编了个程
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