Coup de Grace
有关日志最佳实践
最近发现了一个不错的库,结合之前的经验,在日志方面那我认为一定程度上算是可以产出一个还不错的最佳实践了.
Structured Logging
不管是 Fluentd 的,还是今天要说的,大家都是在一个很低包装的程度上扩展 api.
当然结果是自动映射啊,自动序列化成 json 啊,各凭喜好吧.
搞成 json 我可能比较偏爱. 两个 Serializer就可以将外部自动化串进来.
2019-12-11 update: 以下内容皆为补充.
- 如果你认为存储 key 浪费字段的话赶紧关闭本文.
- 结构化日志 索引/querydsl友好,agent grok 不是免费的午餐.
- 还是索引,即使不用 es,pg,prometheus,面向不同存储介质也是结构化日志更友好.
- 面向重构时,处理非结构化日志的成本完全无法估量.
- 采集与监控完全可以分离,sink 中输出特定列特定值.
- 异常编码,使用规范跟结构化字段没有任何区别.
- java生态里记日志就想做切面是很直觉很自然的想法,这没什么错但也没什么得意的.
- 结构化日志在这两年是一个上升的技术选型趋势
换个角度想这就是 servicemesh 的 anti-pattern 嘛,没什么稀奇的.
之所以补充上面这些又臭又长跟下面这些 ref 是因为实在是无法理解当代程序员的思维模式.
具体看这里吧.
如果讨论技术连基本的阅读量跟in other's shoes的探索心态都没有的话,我是兴趣缺缺了.
ref
- uber-go/zap 现代的结构化日志库,api 还是略显繁琐.
- grafana/loki 仔细看下跟其他比较的部分
- gcp的 usage 没写太多,只是兼容了一下 fluentd
- grab 的实践 尽管 api 也一般,但是理由也还算充分.
Fluent Log
以前比较常见的是 Google 的 Flogger,流式的 Logger 有点比较核心的实际算是配套的,比较容易结构化.
当然,像模像样的列一些优点的话:
- 可读性
- 易扩展与自定义 api
- lazy 与性能
- 诸如此类吧.
只是我个人不喜欢封装的东西,所以显然 Fluent Log 是被我喜欢的.
异步
不要使用了高级的框架却没使用好高级的功能,比如 log4j2.
我对 log4j2 一直有偏见就不提了.
一些关键字:
- logstash-logback-encoder
- sysout-over-slf4j
另外的一些
- 异常重设计 https://github.com/vavr-io/vavr
- 全局 stopwatch
- http://logback.qos.ch/manual/filters.html#TurboFilter
done.