系统日志管理那点事

说起日志,大家都是耳熟能详的,一大堆日志插件映入眼帘,日志收集的方式也历历在目,但是,今天我们的重点不仅仅是收集日志了,今天我们主要说说怎么管理日志。

收集日志

日志管理的第一件事,就是日志的收集。日志收集是开发者必备的技巧,不管是哪个开发语言,哪个开发平台,日志收集的插件都是有很多选择的。例如:

.net 平台大家钟爱的log4net,支持多种存储方式(文件、数据库),多种格式,多种日志拆分方式。

java 平台主流的log4j、slf4j、logback,多种选择。

日志收集的组件这里就不一一说明了,使用都是很简单的,这里重点说明一下,日志我们收集应该注意的地方:

1. 日志等级一定要规范

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好多开发工程师记录日志总是喜欢用info级别来记录日志,一般的组件默认级别都是info,所有info默认都是会被记录的,而debug信息发布后,是不会被记录的。这是一种偷懒的做法,但这也是很普遍的做法。正确的方式应该根据日志本身的特性去设置日志的级别,其实规范的日志级别是非常重要的:

  • 正确的级别便于运维。便于统一调整系统日志级别,如特殊情况可以只记录error错误
  • 没有正确的级别,对后期日志分析和处理是留下很大的隐患。error是需要去关注,并且处理掉的问题。info是普通日志的记录,大部分时候是无需关注的。

2.error日志内容一定要详实 ,info日志要简洁易懂

运营过大型系统的人都知道,除了数据库存储外,日志、图片、附件是存储的三大债主,他们是会占用非常非常大的空间,所有记录info的日志,要简洁易懂,避免空间浪费。 而对于error级别的错误,记录一定要详实,因为error的所有问题,是后期都要去解决的。

  • 请求的地址
  • 请求的参数
  • 请求的ip
  • 请求的用户
  • error具体信息
  • 输出的内容
  • ……

为了能很好的反馈当时error产生场景,以上的这些内容都应该被记录,而且越详细越好。

3.error日志一定是全局统一收集的

前文说过,error的日志,不仅是我们需要关注的,还是我需要解决掉的问题,所有error日志非常重要。错误日志的收集,必须是全局统一收集的,AOP是你最好的伙伴,如果你发现你的errorr日志收集是在每个类中,到处是

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

这个一定要避免,不管你用那种语言,错误的处理,都是可以通过全局进行统一的处理,错误日志也要通过全局统一收集。

管理日志

每个开发人员对日志的收集,都是非常熟悉的,基本都是将日志按照日期的方式进行保存,日常使用日志的时候,也是有一些要求:

1.单个文件的大小要控制

因为大家都是通过日期方式保存的,但是因为有的人不重视日志,经常会看到有的系统单个日志文件上百M,有的甚至是几G,而实际大家处理问题关注的都是最近的日志,所以控制单个日志文件的大小,对日志的性能以及后期的运维都是非常便利的。

2.日志要便于浏览

日志文件小才便于浏览,日志最好能通过网址直接访问到,而不需要一波三折登录服务器,花10分钟下载下来,再来分析。

3.日志的安全性要得到保障

日志内容有时会包含敏感信息,特别是error日志,直接把系统的具体错误抛出来,所以日志除了查看方便,还需要确保日志文件的安全。如果是日志文件是html或者txt,请一定记得把你的日志文件权限修改下,特定用户才能访问,不要随便开放,所有人都能访问。

4.日志要定期清理

日志是非常占用存储的空间,日志太大对存储的性能也有一定的影响,所有日志要定期进行清理。

  • 空间充足可以保留半年
  • 空间不足最少也要保留3个月

当然,这个也不是一定的,根据每个系统的情况去制定清理计划就可以了。

如果大家是小型网站,一个系统一台服务器,日志管理就简单了。如果系统是做了高可用,后端用了均衡负载,那么,日志存在当前服务器是不太明智的做法,日志一定要统一存储,因为均衡负载随时都可能会切换服务器,当出现故障,你需要去找日志究竟存在哪个服务器,也是件很浪费时间的事情。日志文件也可以通过:

  • 共享虚拟目录来存储
  • 定时进行文件同步来存储

日志存储也是对性能有一定影响的,文件同步虽然看起来麻烦一定,但是比共享虚拟目录的方式来说,性能会好,推荐使用这种方式。 说到日志的同步,就不得不提Logstash这个日志组件。Logstash是现在应用最广的日志收集组件,基于java平台。其实很多java平台的组件,是不用去了解java开发的,只要简单的配置就能使用。

Logstash支持文件同步,也可以结合rsyslog进行文件同步,当然,也支持通过tcp协议,与第三方对接,好伙伴当然是Elasticsearch。Elasticsearch下文也会做简单的介绍。

Logstash中文手册:点击这里

分析日志

日志的分析也是一个很大的概念,可能对于运维和安全人员关注的是系统的所有日志,包括访问日志、系统监测的日志等,但是开发人员对于日志更多的是:

  • 监控系统运行错误,并获取错误时的相关数据包
  • 记录重要的信息,某些时候便于后期检查

所以,开发人员对日志的需求相对而言简单一点,但是处理不当也会面临挑战。如果要根据某些关键字找日志,没有一个靠谱的系统处理,那么大家只能一直在ctrl+f 或者 find 命令中来回查找自己需要的信息,使用过的人都知道,这绝对不是一个很好的体验。那么是否有很好的工具来处理呢?有,这里就介绍另外的两个工具:

Elasticsearch——一个基于lucene的搜索引擎工具,解决日志的搜索问题。当然,也能解决系统的搜索问题,而且是分布式的哦。 Kibana——一个可视化的日志操作引擎,结合Elasticsearch可以达到更好的效果。

Kibana 界面预览

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Elasticsearch+Logstash+Kibana 就是传说中的ELK了,应该是现在最流行的日志处理平台。

Elasticsearch中文文档:点击这里 ELK中文文档:点击这里

尾声

前文介绍日志收集、日志管理注意的事项,推荐了日志分析中两个比较简单常用的工具,这里简单说明一下,自己心目中的日志管理系统。 整体流程如图:

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推荐的几个工具虽然是java平台的工具,但是日志处理的思路不管是哪个平台都是一样的。ELK如果只是作为日志管理的工具,也可以应用到.net平台,无需再进行二次开发就可以很好的使用。ELK的使用是有一定的学习成本的,如有时间可以另起一文探讨,但是,这个学习成本是可以忽略语言之间的差异。 当然,如果大家愿意使用脚本同步或者rsyn文件同步进行日志处理也是可以的。

作者:IT米粉 来源:http://www.cnblogs.com/joylee/p/7493292.html