系统日志规范及最佳实践(2)-阿里云开发者社区

3. 日志最佳实践

3.1 强制

1. 打印日志的代码不允许失败，阻断流程！

一定要确保不会因为日志打印语句抛出异常造成业务流程中断，如下图所示，shop为null的会导致抛出NPE。

public void doSth(){
    log.info("do sth and print log: {}", shop.getId());
    // 业务逻辑
    ...
}

2. 禁止使用System.out.println()输出日志

反例：

public void doSth(){
    System.out.println("doSth...");
    // 业务逻辑
    ...
}

分析：

通过分析System.out.println源码可知，System.out.println是一个同步方法，在高并发的情况下，大量执行println方法会严重影响性能。

public void println(String x) {
    synchronized (this) {
        print(x);
        newLine();
    }
}

不能实现日志按等级输出。具体来说就是不能和日志框架一样，有 debug，info，error等级别的控制。
System.out、System.error打印的日志都并没有打印在日志文件中，而是直接打印在终端，无法对日志进行收集。

正例：

在日常开发或者调试的过程中，尽量使用标准日志记录系统log4j2或者logback(但不要直接使用其中的API)，异步的进行日志统一收集。

public void doSth(){
    log.info("doSth...");
    // 业务逻辑
    ...
}

3. 禁止直接使用日志系统(Log4j、Logback)中的API

应用中不可直接使用日志系统(Log4j、Logback)中的API，而应依赖使用日志框架 (SLF4J、JCL--Jakarta Commons Logging)中的API。

分析：

直接使用Log4j或者Logback中的API会导致系统代码实现强耦合日志系统，后续需要切换日志实现时会产生比较大的改造成本，统一使用SLF4J或者JCL等日志框架的API，其是使用门面模式的日志框架，可以做到解耦具体日志实现的作用，有利于后续维护和保证各个类的日志处理方式统一。

正例：

// 使用 SLF4J:
 import org.slf4j.Logger;
 import org.slf4j.LoggerFactory;
 private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(xxx.class);
 // 使用 JCL:
 import org.apache.commons.logging.Log;
 import org.apache.commons.logging.LogFactory;
 private static final Log log = LogFactory.getLog(xxx.class);

4. 声明日志工具对象Logger应声明为private static final

分析：

声明为private防止logger对象被其他类非法使用。
声明为static是为了防止重复new出logger对象；防止logger被序列化，导致出现安全风险；处于资源考虑，logger的构造方法参数是Class，决定了logger是根据类的结构来进行区分日志，所以一个类只要一个logger，故static。
声明为final是因为在类的生命周期无需变更logger，避免程序运行期对logger进行修改。

正例：

private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(xxx.class);

5. 对于trace/debug/info级别的日志输出，必须进行日志级别的开关判断

反例：

public void doSth(){
    String name = "xxx";
    logger.trace("print debug log" + name);
    logger.debug("print debug log" + name);
    logger.info("print info log" + name);
    // 业务逻辑
    ...
}

分析：

如果配置的日志级别是warn的话，上述日志不会打印，但是会执行字符串拼接操作，如果name是对象，还会执行toString()方法，浪费了系统资源，执行了上述操作，最终日志却没有打印，因此建议加日志开关判断。

正例：

在trace、debug、info级别日志打印前加上对应级别的日志开关判断，通常可以将开关判断逻辑包装在日志工具类中，统一实现。

public void doSth(){
    if (logger.isTraceEnabled()) {
        logger.trace("print trace log {}", name);
    }
    if (logger.isDebugEnabled()) {
        logger.debug("print debug log {}", name);
    }
    if (logger.isInfoEnabled()) {
        logger.info("print info log {}", name;
    }
    // 业务逻辑
    ...
}

6. 捕获异常后不要使用e.printStackTrace()打印日志

反例：

public void doSth(){
    try{
        // 业务逻辑
        ...
    } catch (Exception e){
        e.printStackTrace();
    }
}

分析：

e.printStackTrace()打印出的堆栈日志跟业务代码日志是交错混合在一起的，通常排查异常日志不太方便。
e.printStackTrace()语句产生的字符串记录的是堆栈信息，如果信息太长太多，字符串常量池所在的内存块没有空间了，即内存满了，系统请求将被阻塞。

正例：

public void doSth(){
    try{
        // 业务逻辑
        ...
    } catch (Exception e){
        log.error("execute failed", e);
    }
}

7. 打印异常日志一定要输出全部错误信息

反例：

没有打印异常e，无法定位出现什么类型的异常

public void doSth(){
    try{
        // 业务逻辑
        ...
    } catch (Exception e){
        log.error("execute failed");
    }
}

没有记录详细的堆栈异常信息，只记录错误基本描述信息，不利于排查问题。

public void doSth(){
    try{
        // 业务逻辑
        ...
    } catch (Exception e){
        log.error("execute failed", e.getMessage());
    }
}

正例：

一般日志框架中的warn、error级别均有存在传递Throwable异常类型的API，可以直接将抛出的异常传入日志API中。

void error(String var1, Throwable var2);
public void doSth(){
    try{
        // 业务逻辑
        ...
    } catch (Exception e){
        log.error("execute failed", e);
    }
}

8. 日志打印时禁止直接用JSON工具将对象转换成String

反例：

public void doSth(){
    log.info("do sth and print log, data={}", JSON.toJSONString(data));
    // 业务逻辑
    ...
}

分析：

fastjson等序列化组件是通过调用对象的get方法将对象进行序列化，如果对象里某些get方法被覆写，存在抛出异常的情况，则可能会因为打印日志而影响正常业务流程的执行。
打日志过程中对一些对象的序列化过程也是比较耗性能的。首先序列化过程本身时一个计算密集型过程，费cpu。其次这个过程会产生很多中间对象，对内存也不太友好。

正例：

可以使用对象的toString()方法打印对象信息，如果代码中没有对toString()有定制化逻辑的话，可以使用apache的ToStringBulider工具。

public void doSth(){
    log.info("do sth and print log, data={}", data.toString());
    log.info("do sth and print log, data={}", ToStringBuilder.reflectionToString(data, ToStringStyle.SHORT_PREFIX_STYLE));
}

9. 不要打印无意义(无业务上下文、无关联日志链路id)的日志

反例：

不带任何业务信息的日志，对排查故障毫无意义。

public void doSth(){
    log.info("do sth and print log");
    // 业务逻辑
    ...
}

对于无异常分支的代码打印日志，一般流程下，异常分支都会打日志，如果没有出现异常，那就说明正常执行了。

public void doSth(){
    doIt1();
    log.info("do sth 111");
    doIt2();
    log.info("do sth 222");
}

正例：

日志一定要带相关的业务信息，有利于排查问题快速定位到原因。

public void doSth(){
    log.info("do sth and print log, id={}", id);
    // 业务逻辑
    ...
}

对于打印过多的无意义日志，可以直接干掉或者以debug级别打印。

10. 不要在循环中打印INFO级别日志

反例：

public void doSth(){
    for(String s : strList) {
      log.info("do sth and print log: {}", s);
        // 业务逻辑
        ...
    }
}

11. 不要打印重复的日志

反例：

public void doSth(String s){
    log.info("do sth and print log: {}", s);
  doStep(s);
}
private void doStep(String s){
    log.info("do sth and print log: {}", s);
    // 业务逻辑
    ...
}

public void doSth(String s) {
    try {
      doStep(s);
  } catch (Exception e){
      log.error("something wrong", e);
  }
}
private void doStep(String s){
    try {
        // 业务逻辑
    } catch (Exception e){
        log.error("something wrong", e);
        throw e;
    }
}

分析：

在每一个嵌套环节都打印了重复的日志。
不要记录日志后又抛出异常。抛出去的异常，一般外层会处理。如果不处理，那为什么还要抛出去？原则是，无论是否发生异常，都不要在不同地方重复记录针对同一事件的日志消息。

正例：

直接干掉或者将日志降级成debug级别日志

12. 避免敏感信息输出

13. 日志单行大小必须不超过200K

3.2 推荐

1. 日志语言尽量使用英文

建议：尽量在打印日志时输出英文，防止中文编码与终端不一致导致打印出现乱码的情况，对故障定位和排查存在一定的干扰。

2. 重要方法可以记录调用日志

建议在重要方法入口记录方法调用日志，出口打印出参，对于排查问题会有很大的帮助。

public String doSth(String id, String type){
    log.info("start: {}, {}", id, type);
    String res = process(id, type);
    log.info("end: {}, {}, {}", id, type, res};
}

3. 在核心业务逻辑中遇到if...else等条件，尽量每个分支首行都打印日志

在编写核心业务逻辑代码时，如遇到if...else...或者switch这样的条件，可以在分支的首行就打印日志，这样排查问题时，就可以通过日志，确定进入了哪个分支，代码逻辑更清晰，也更方便排查问题了。

建议：

public void doSth(){
    if(user.isVip()){
        log.info("该用户是会员,Id:{},开始处理会员逻辑",user,getUserId());
        //会员逻辑
    }else{
        log.info("该用户是非会员,Id:{},开始处理非会员逻辑",user,getUserId())
        //非会员逻辑
    }
}

4. 建议只打印必要的参数，不要整个对象打印

反例：

public void doSth(){
    log.info("print log, data={}", data.toString());
    // 业务逻辑
    ...
}

分析：

首先分析下自己是否必须把所有对象里的字段打印出来？如果对象中有50个字段，但只需其中两个参数就可以定位具体的原因，那么全量打印字段将浪费内容空间且因为字段过多，影响根因排查。

正例：

public void doSth(){
    log.info("print log, id={}, type={}", data.getId(), data.getType());
    // 业务逻辑
    ...
}

使用这个种方法需及时防止npe，并考虑是否核心场景，核心场景建议还是打全，避免漏打、少打影响线上问题定位&排查。

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