系統日誌管理那點事

說起日誌，大家都是耳熟能詳的，一大堆日誌插件映入眼帘，日誌收集的方式也歷歷在目，但是，今天我們的重點不僅僅是收集日誌了，今天我們主要說說怎麼管理日誌

收集日誌

日誌管理的第一件事，就是日誌的收集。日誌收集是開發者必備的技巧，不管是哪個開發語言，哪個開發平臺，日誌收集的插件都是有很多選擇的。例如：

.net 平臺大家鐘愛的log4net,支持多種存儲方式（文件、資料庫），多種格式，多種日誌拆分方式。

java 平臺主流的log4j、slf4j、logback，多種選擇。

日誌收集的組件這裡就不一一說明瞭，使用都是很簡單的，這裡重點說明一下，日誌我們收集應該註意的地方：

1. 日誌等級一定要規範

好多開發工程師記錄日誌總是喜歡用info級別來記錄日誌，一般的組件預設級別都是info,所有info預設都是會被記錄的，而debug信息發佈後，是不會被記錄的。這是一種偷懶的做法，但這也是很普遍的做法。正確的方式應該根據日誌本身的特性去設置日誌的級別，其實規範的日誌級別是非常重要的：

• 正確的級別便於運維。便於統一調整系統日誌級別，如特殊情況可以只記錄error錯誤

• 沒有正確的級別，對後期日誌分析和處理是留下很大的隱患。error是需要去關註，並且處理掉的問題。info是普通日誌的記錄，大部分時候是無需關註的。

  2. error日誌內容一定要詳實 ,info日誌要簡潔易懂

  運營過大型系統的人都知道，除了資料庫存儲外，日誌、圖片、附件是存儲的三大債主，他們是會占用非常非常大的空間，所有記錄info的日誌，要簡潔易懂，避免空間浪費。
  而對於error級別的錯誤，記錄一定要詳實，因為error的所有問題，是後期都要去解決的。
• 請求的地址
• 請求的參數
• 請求的ip
• 請求的用戶
• error具體信息
• 輸出的內容

• ......

為了能很好的反饋當時error產生場景，以上的這些內容都應該被記錄，而且越詳細越好。

3. error日誌一定是全局統一收集的

前文說過，error的日誌，不僅是我們需要關註的，還是我需要解決掉的問題，所有error日誌非常重要。錯誤日誌的收集，必須是全局統一收集的，AOP是你最好的伙伴，如果你發現你的errorr日誌收集是在每個類中，到處是

try
{
......
}
catch()
{
    log.error("......")
}

這個一定要避免，不管你用那種語言，錯誤的處理，都是可以通過全局進行統一的處理，錯誤日誌也要通過全局統一收集。

管理日誌

每個開發人員對日誌的收集，都是非常熟悉的，基本都是將日誌按照日期的方式進行保存，日常使用日誌的時候，也是有一些要求：

1. 單個文件的大小要控制

因為大家都是通過日期方式保存的，但是因為有的人不重視日誌，經常會看到有的系統單個日誌文件上百M，有的甚至是幾G，而實際大家處理問題關註的都是最近的日誌，所以控制單個日誌文件的大小，對日誌的性能以及後期的運維都是非常便利的。

2. 日誌要便於瀏覽

日誌文件小才便於瀏覽，日誌最好能通過網址直接訪問到，而不需要一波三折登錄伺服器，花10分鐘下載下來，再來分析。

3. 日誌的安全性要得到保障

日誌內容有時會包含敏感信息，特別是error日誌，直接把系統的具體錯誤拋出來，所以日誌除了查看方便，還需要確保日誌文件的安全。如果是日誌文件是html或者txt，請一定記得把你的日誌文件許可權修改下，特定用戶才能訪問，不要隨便開放，所有人都能訪問。

4. 日誌要定期清理

日誌是非常占用存儲的空間，日誌太大對存儲的性能也有一定的影響，所有日誌要定期進行清理。

• 空間充足可以保留半年
• 空間不足最少也要保留3個月

當然，這個也不是一定的，根據每個系統的情況去制定清理計劃就可以了。

如果大家是小型網站，一個系統一臺伺服器，日誌管理就簡單了。如果系統是做了高可用，後端用了均衡負載，那麼，日誌存在當前伺服器是不太明智的做法，日誌一定要統一存儲，因為均衡負載隨時都可能會切換伺服器，當出現故障，你需要去找日誌究竟存在哪個伺服器，也是件很浪費時間的事情。日誌文件也可以通過：

• 共用虛擬目錄來存儲
• 定時進行文件同步來存儲
  日誌存儲也是對性能有一定影響的，文件同步雖然看起來麻煩一定，但是比共用虛擬目錄的方式來說，性能會好，推薦使用這種方式。

說到日誌的同步，就不得不提Logstash這個日誌組件。Logstash是現在應用最廣的日誌收集組件，基於java平臺。其實很多java平臺的組件，是不用去瞭解java開發的，只要簡單的配置就能使用。

Logstash支持文件同步，也可以結合rsyslog進行文件同步，當然，也支持通過tcp協議，與第三方對接，好伙伴當然是Elasticsearch。Elasticsearch下文也會做簡單的介紹。

Logstash中文手冊：點擊這裡

分析日誌

日誌的分析也是一個很大的概念，可能對於運維和安全人員關註的是系統的所有日誌，包括訪問日誌、系統監測的日誌等，但是開發人員對於日誌更多的是：

• 監控系統運行錯誤，並獲取錯誤時的相關數據包
  
• 記錄重要的信息，某些時候便於後期檢查

所以，開發人員對日誌的需求相對而言簡單一點，但是處理不當也會面臨挑戰。如果要根據某些關鍵字找日誌，沒有一個靠譜的系統處理，那麼大家只能一直在ctrl+f 或者 find 命令中來回查找自己需要的信息，使用過的人都知道，這絕對不是一個很好的體驗。那麼是否有很好的工具來處理呢？有，這裡就介紹另外的兩個工具：

• Elasticsearch——一個基於lucene的搜索引擎工具，解決日誌的搜索問題。當然，也能解決系統的搜索問題，而且是分散式的哦。
• Kibana——一個可視化的日誌操作引擎，結合Elasticsearch可以達到更好的效果。

Kibana 界面預覽

Elasticsearch+Logstash+Kibana 就是傳說中的ELK了，應該是現在最流行的日誌處理平臺。

Elasticsearch中文文檔：點擊這裡
ELK中文文檔：點擊這裡

尾聲

前文介紹日誌收集、日誌管理註意的事項，推薦了日誌分析中兩個比較簡單常用的工具，這裡簡單說明一下，自己心目中的日誌管理系統。
整體流程如圖：

推薦的幾個工具雖然是java平臺的工具，但是日誌處理的思路不管是哪個平臺都是一樣的。ELK如果只是作為日誌管理的工具，也可以應用到.net平臺，無需再進行二次開發就可以很好的使用。ELK的使用是有一定的學習成本的，如有時間可以另起一文探討，但是，這個學習成本是可以忽略語言之間的差異。
當然，如果大家願意使用腳本同步或者rsyn文件同步進行日誌處理也是可以的。