为什么要打印日志？
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。
什么操作需要打印日志？
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。
打印什么内容？
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。
主要注意什么？
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。
如何查看和使用日志？
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。
文件日志还是数据库日志？
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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。
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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。
日志文件为什么要分片？如何分片？
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。
海量日志如何监控？
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。
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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。
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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。
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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）。
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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。
总结
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。
