5种改善服务器日志记录的技术

在最近的时间里，我们已经看到了许多工具可以帮助您理解日志。诸如Scribe和LogStash之类的开源项目，诸如Splunk之类的本地工具以及诸如SumoLogic和PaperTrail之类的托管服务。这些都可以帮助您将大量日志数据减少为更有意义的内容。

它们共有一个共同点。它们都取决于您实际放入日志中的数据。正确地获取数据质量和数量的任务就落在了您身上。考虑到这一点，在记录日志时，您应该经常注意以下五件事：

1.您好我的（线程）名称是..

Thread name属性是Java最被低估的方法之一，因为它主要是描述性的。它发挥最大作用的地方是多线程日志记录。大多数日志记录框架将自动记录当前线程的名称。但是，它的外观通常类似于“ http-nio-8080-exec-3”-由线程池或容器分配的名称。

线程名称在您的日志中是主要房地产，因此您需要确保正确使用它。这意味着为它分配详细的上下文，例如Servlet或立即完成的任务，以及一些动态上下文，例如用户或消息ID。

因此，代码的入口应以类似以下内容的开头：

Thread.currentThread().setName(MyTask.class.getName() + “: “+ message.getID());

2.分布式标识符

在SOA或消息驱动的体系结构中，任务或请求的执行可能跨越多台机器。当处理一个失败时，连接机器之间的点及其状态将是了解发生了什么的关键。

为了使日志分析器能够在计算机上对相关日志消息进行分组，您需要为它们提供唯一的ID，以此作为每个日志消息的一部分。这意味着，系统中的每个入站操作都应具有唯一的ID，该ID随其一起运行直到完成。

诸如用户ID之类的永久性标识符可能不是很好的工具，因为一个用户可能对他进行了多项操作，这将使隔离更加困难。 UUID（尽管很长）在这里是一个不错的选择，也可以加载到线程名称或专用TLS中。

不要记录+循环。

通常，您会看到一段代码在紧密的循环中运行并执行日志操作。基本假设是该代码将运行有限的次数。

事情进行得很好时，可能就是这种情况。但是，当代码意外输入时，循环可能不会中断 。在这种情况下，您不仅要处理无限循环，还要处理将无限数量的数据写入磁盘或网络的代码。

留给自己的设备，这可能会使服务器或整个群集停机。

如有可能，请勿在紧密循环中记录。捕获错误时尤其如此。

void readData {while (hasNext()) {try {readData();}catch (Exception e) {// this isn’t recommend - you can catch, but log outside the looplogger.error("error reading " X + " from " Y, e);}}
}

4.空手

韦斯特罗斯（Westeros）将长城作为其最后一道防线（可以帮助他们的肥胖食品）。您有Thread.uncaughtExcceptionHandlers 。因此，请确保使用它们。如果您不安装这样的处理程序，则可能会冒着将上下文抛出异常的风险，而上下文却很少，并且对是否以及在何处最终记录它们的控制也很少。

请注意，即使在未捕获的异常处理程序中，该处理程序也无法访问终止线程中的变量，您仍然可以获得对Thread对象的引用。如果您坚持第1步，您仍然会获得有意义的线索。 getName （）日志可为您提供更多上下文。

5.接听外部电话

每当您进行离开JVM的API调用时，发生异常的机会都会大大增加。这包括Web服务，Http，DB，文件，OS或任何其他JNI调用。对待每个呼叫，就好像它会爆炸一样（最有可能在某一时刻发生）。

在大多数情况下，API调用失败的原因与您提供给他们的意外输入有关。在日志中为您提供这些值是解决此问题的关键部分。

try {return s3client.generatePresignedUrl(request);
}
catch (Exception e) {String err = String.format("Error generating request: %s bucket: %s key: %s. method: %s", request, bucket, path, method);log.error(err, e); //you can also throw a nested exception here with err instead.
}

使用Takipi进行服务器调试

Takipi旨在通过使您的日志更智能，信息更丰富来使服务器调试更好。以下3个功能可以在下次调试服务器时使您的生活更轻松：

服务器调试 。当Takipi在JVM中检测到异常或错误时，它将收集引起该异常的代码和变量。最终结果是，对于应用程序中的每个错误，您都可以直接跳入在该计算机上执行的源代码，并查看引起该错误的所有变量值–当前的局部变量，对象，数组和字符串错误。
日志集成。 Takipi会为每个日志错误自动添加一个微小的调试超链接，因此您可以用来直接跳到引起该错误的实际源代码和变量值。
分布式调试 。如果调用失败的代码是从另一台运行Takipi的计算机上进行的，则您将在分布式调用链中看到源代码和变量值。因此，如果机器A调用B，而机器C调用失败，则您将看到之间的整个链的代码和变量。