五个改善你服务器日志的技术

原文链接，译文链接，译者：梁海舰，校对：方腾飞

最近我们看到各种各样新的工具，能够帮助你搞定日志。开源的项目如Scribe和LogStash，在线的工具如Splunk，托管的服务如Sumologic和PaperTrail。这些工具可以帮你减少大量日志数据。

但是有一个东西它们都无法帮到你，它们都依赖你实际放入日志中的数据。获得更多、更高质量数据的任务就落在你身上了。所以，在关键时刻你需要调试部分代码和丢失的日志数据，你可能要取消晚饭了。

为了减少以上情况发生的次数，我要给你分享5件事情，当你在生产环境使用日志的时候你必须紧记在心：

1. 你好，我（线程）的名字是

和Ringo一样，线程的名称是java中最被低估的方法之一。原因是它主要是描述性的属性。那又怎么样呢？我们让它们的名称变得有意义。

线程的名称在多线程日志记录中扮演重要角色。许多日志框架会记录当前调用日志记录的线程名称。可悲的是，它们大部分类似 “http-nio-8080-exec-3″，这个是线程池或者容器给它们取的。

出于某种原因，我不止一次听到对线程名称是不可变的误解。它们是可变的。线程名称是你日志中主要标记，你必须确保正确地使用它。这就意味着给线程取的名称必须结合上下文，例如servlet的名称或者任务此刻的意义，还有一些动态的上下文环境，例如一个用户或消息ID。

因此，代码的入口处应该像下面这样：

一个更高级的写法是加载一个线程本地变量到当前线程中，并且配置一个自定义日志（appender），自动把这个变量加入到每一条日志记录中。

当多线程写服务器日志时，并且你需要关注某一个线程的时候，这是非常有用的。如果你的程序是分布式/面向服务的环境，你等会看到它的另一个好处。

 2. 分布式标示

在面向服务或者消息驱动的架构中，一个任务的执行很可能要跨越多个机器。当这样的任务执行失败的时候，机器之间的连接点和它们的状态是搞明白到底发生了什么的关键。很多日志分析工具可以帮你进行日志归类，前提是你日志中带有它们可以用来做分类的唯一ID。（校对注：当A应用调用B应用接口时，而B应用的接口实现又需要调用应用C的接口时，一旦报错很难定位这个请求到底是在调用哪个应用时报错的？所以就使用一个唯一ID把这个请求链路串起来。）

从设计的角度来看，这意味着每一个操作进入到你的系统中都应该有一个唯一的ID，用这个ID直到它执行完成。注意，那些持久化标示符，例如用户的ID在这里可能不是很好的选择，因为一个用户可能有多个操作发生在同一个日志中，这会使得隔离出一个特定的操作流变得更难。UUID在这边是一个很好的选择，这个值可以被作为线程的名称或者作为一个TLS-线程本地存储。

 3. 不要在循环中记录日志

你经常会看到一小段代码运行在一个紧凑的循环中，并且执行一个日志操作。潜在的假设是这段代码运行的次数是有限的。

当一切执行顺利的话这样写是可以的。但是当这段代码获得一个意外的输入，循环可能无法跳出，在那种情况下你处理的不仅是一个无限循环（那已经够糟了），你正在处理的代码是无限地写入大量数据到磁盘中或者网络上。

任由其一直写日志，这会使得服务器宕机，在分布式环境中，一整个集群都会挂了。所以可能的话，不要在循环中记录日志。尤其是在捕获错误的时候。让我们来看一个例子，我们在一个while循环中记录异常日志：

如果readData抛异常，并且hasNext方法返回true，最终我们无限记录日志。解决它的一个方法是确保我们不记录所有东西：

另一个方式是把日志从循环中完全移除，并且保存第一个或最后一个异常对象到其他地方记录。

4. 未捕获异常处理者

维斯特洛有绝境长城作为最后防线，你有 Thread.uncaughtExceptionHandler。所以，一定要确保你有使用它们。如果你没有设置这些处理器，你有可能会把异常抛到“野外”，如果发生这样的情况，很难控制日志记录下它们来。

找出你代码中曾经出现过大量错误，并且未被记录的，或者有关它们的记录是少量非状态日志，这是一个极大的错误。

注意，即使有未捕获异常处理器，从表面上看，你不能获得任何抛出异常线程（线程已经终止）中的变量，即便你可以获得线程对象的引用。如果你坚持第一步（给线程命名），你仍然可以通过调用 thread.getName() 方法记录一个有意义的值。

5. 捕获外部调用

无论什么时候你调用一个JDK之外的API，产生异常的几率都会大大增加。包括web service，HTTP,DB,文件系统和其他JNI调用。对待每一个调用都应该认为它会产生异常（很有可能在某一个点会抛异常）。

很多情况下，外部API调用失败的原因是提供的入参是未预知的。把那些输入参数现成的记录在日志中是你修复代码的关键。

这个点上你可能会选择不记录错误日志，但是必须记录抛出的异常，这是对的。在这种情况下，只需要尽可能多的收集传递给调用的相关参数，并且把他们格式化到异常错误信息中。

只需要却表异常被捕获，并且和调用栈一起被高日志级别记录。