一、背景

日志，作為系統(tǒng)運(yùn)行的忠實(shí)記錄者，不僅是問題追蹤的利器，更是性能調(diào)優(yōu)的指南針。通過深入分析日志，我們可以洞悉系統(tǒng)運(yùn)行的每一個(gè)細(xì)節(jié)，從而快速定位問題、優(yōu)化性能。同時(shí)，日志也可以作為數(shù)據(jù)分析和決策的重要依據(jù)。研發(fā)流程中，如何使用好日志，還是存在著以下難點(diǎn)。

為了排查問題，我們通常需要記錄大量的日志。如何關(guān)聯(lián)客戶端當(dāng)次請(qǐng)求的所有日志，確保信息的完整性和連貫性；

日志記錄對(duì)象過大可能導(dǎo)致頻繁GC（垃圾回收），進(jìn)而造成服務(wù)器不穩(wěn)定；

一些核心日志的丟失會(huì)給排查問題帶來極大的困難；

盡管日志的發(fā)送已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了異步處理，但過多的發(fā)送仍會(huì)占用CPU、內(nèi)存等資源。大量的冗余日志也會(huì)浪費(fèi)寶貴的存儲(chǔ)資源；

針對(duì)以上問題，本文提出一個(gè)日志治理挖掘方案。該方案旨在通過對(duì)系統(tǒng)日志進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化、統(tǒng)一化處理，進(jìn)一步挖掘系統(tǒng)日志的潛在價(jià)值。

二、思考

我們整理了日志的使用場(chǎng)景，大致分為四個(gè)方向：指標(biāo)監(jiān)控，Trace定位排障，性能分析，數(shù)據(jù)分析與報(bào)表（實(shí)時(shí)/離線）。

指標(biāo)監(jiān)控：指標(biāo)監(jiān)控是系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的重要保障，它通過對(duì)核心業(yè)務(wù)邏輯、第三方接口響應(yīng)、數(shù)據(jù)有效性等關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤與分析，確保系統(tǒng)性能始終處于最佳狀態(tài)。

Trace定位排障：在復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，當(dāng)遇到請(qǐng)求處理異常、系統(tǒng)響應(yīng)錯(cuò)誤、業(yè)務(wù)展示邏輯核對(duì)等問題時(shí)，定位排障成為了關(guān)鍵的一環(huán)。當(dāng)我們已經(jīng)通過上游定位、CDataportal查詢或日常開發(fā)調(diào)試等手段，確定了具體的問題請(qǐng)求，接下來的任務(wù)就是通過日志精準(zhǔn)鎖定問題所在，并迅速解決故障。

場(chǎng)景問題定位：場(chǎng)景問題定位是一種針對(duì)具體場(chǎng)景，通過深入分析、精細(xì)排查，以快速找到問題根源的方法。我們會(huì)利用日志分析、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、用戶反饋等多種手段，對(duì)問題場(chǎng)景進(jìn)行深入剖析。通過對(duì)比正常場(chǎng)景與問題場(chǎng)景的差異，我們可以進(jìn)一步縮小問題范圍，確定可能的問題源頭。

數(shù)據(jù)分析與報(bào)表：通過日志記錄數(shù)據(jù)分析與報(bào)表編制流程，我們能夠?qū)崟r(shí)捕捉系統(tǒng)潛在問題，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)問題的迅速定位與解決。同時(shí)，這一做法也有助于我們更加精準(zhǔn)地向團(tuán)隊(duì)成員、決策者及BI等相關(guān)方展示分析成果與深刻洞察，確保各方能夠基于充分的信息作出合理決策。

三、解決方案

3.1 分布式系統(tǒng)日志的整合與串聯(lián)

分布式系統(tǒng)日志的串聯(lián)是確保在復(fù)雜的分布式環(huán)境中能夠準(zhǔn)確追蹤和關(guān)聯(lián)各個(gè)組件產(chǎn)生的日志記錄，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)行為的全面理解。以下是關(guān)于分布式系統(tǒng)日志串聯(lián)實(shí)現(xiàn)中的關(guān)鍵步驟：

1）唯一標(biāo)識(shí)生成：在每個(gè)業(yè)務(wù)任務(wù)請(qǐng)求開始時(shí)，生成一個(gè)全局唯一的標(biāo)識(shí)。這個(gè)標(biāo)識(shí)將貫穿整個(gè)請(qǐng)求的生命周期，用于標(biāo)識(shí)和串聯(lián)與該請(qǐng)求相關(guān)的所有日志記錄。

2）標(biāo)識(shí)傳遞：在分布式系統(tǒng)中，請(qǐng)求會(huì)經(jīng)過多個(gè)系統(tǒng)或組件。為了確保日志的準(zhǔn)確串聯(lián)，這個(gè)唯一標(biāo)識(shí)需要在請(qǐng)求傳遞過程中被正確攜帶。

我們通過在請(qǐng)求入口生成全局traceid，并存放在線程安全的context 中。每個(gè)組件、線程中，當(dāng)記錄日志時(shí)，從線程 `context` 中獲取 `traceId`，并將其作為日志記錄的一部分。通過這種方式，我們實(shí)現(xiàn)了服務(wù)內(nèi)的日志串聯(lián)。

在調(diào)用下一級(jí)服務(wù)時(shí)，將當(dāng)次請(qǐng)求的`traceId` 作為自定義頭的一部分添加到請(qǐng)求頭中。這樣，下一級(jí)服務(wù)或組件就能夠從請(qǐng)求頭中提取 `traceId`，并將其存放到自己的線程 `context` 中，通過這種方式，我們實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)間日志的關(guān)聯(lián)。

3.2 前后端日志信息的整合與貫通解決方案

前后端日志串聯(lián)打通方案主要涉及前端和后端產(chǎn)生的日志能夠按照特定的規(guī)則進(jìn)行關(guān)聯(lián)和整合，以便能夠追蹤和分析用戶操作的生命周期。以下是前后端日志串聯(lián)打通方案的關(guān)鍵步驟：

1）生成唯一標(biāo)識(shí)：在請(qǐng)求的入口點(diǎn)（如API網(wǎng)關(guān)或負(fù)載均衡器），為每個(gè)請(qǐng)求生成一個(gè)全局唯一的標(biāo)識(shí)，如`traceId`。這個(gè)標(biāo)識(shí)作為用戶上一次操作的traceid將用于串聯(lián)前后端的日志記錄。

2）傳遞`traceId`到前端：當(dāng)后端響應(yīng)前端請(qǐng)求時(shí)，將生成的`traceId`包含在響應(yīng)頭中返回給前端。前端接收到響應(yīng)后，提取`traceId`，并將其存儲(chǔ)在合適位置。

3）前端回傳`traceId`：前端在發(fā)起下一次請(qǐng)求時(shí)，將存儲(chǔ)的`traceId`作為請(qǐng)求的一部分傳遞給服務(wù)端。這樣，當(dāng)次請(qǐng)求就可以與上一次請(qǐng)求實(shí)現(xiàn)串聯(lián)。

3.3 統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)日志管理與模塊化解決方案

統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)日志管理與模塊化解決方案旨在構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一、可維護(hù)且可擴(kuò)展的日志記錄、查詢體系，以提升系統(tǒng)的可觀察性、問題追蹤能力，為系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和持續(xù)優(yōu)化提供有力支持。以下是關(guān)于日志標(biāo)準(zhǔn)化與組件化的關(guān)鍵步驟：

1）同一日志分層標(biāo)準(zhǔn)：根據(jù)系統(tǒng)的不同功能和組件，將日志劃分為不同的層級(jí)，如應(yīng)用層、業(yè)務(wù)邏輯層、數(shù)據(jù)訪問層、外部接口層等。每個(gè)層級(jí)應(yīng)記錄與該層級(jí)相關(guān)的關(guān)鍵信息和事件，以便于問題定位和性能分析。

2）統(tǒng)一日志格式：定義一套標(biāo)準(zhǔn)的日志字段，包括但不限于時(shí)間戳、traceId、日志級(jí)別、日志來源、請(qǐng)求信息（如請(qǐng)求方法、URL、參數(shù)等）、響應(yīng)信息（如狀態(tài)碼、返回?cái)?shù)據(jù)等）、異常堆棧等。確保所有系統(tǒng)和組件產(chǎn)生的日志都包含這些標(biāo)準(zhǔn)字段，以便于日志的聚合和查詢。

3）統(tǒng)一接入方式：制定日志接入的統(tǒng)一規(guī)范，包括日志的收集、傳輸、存儲(chǔ)等流程。明確日志數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)格式（如JSON、XML等）、傳輸方式等。

4）日志分析工具：開發(fā)日志分析工具，對(duì)收集到的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，統(tǒng)計(jì)分析、可視化展示和異常檢測(cè)等功能。

5）安全與性能優(yōu)化：對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，確保存儲(chǔ)過程中的機(jī)密性。對(duì)日志數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理，減少存儲(chǔ)空間的占用和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)拈_銷。

3.4 大報(bào)文日志的精細(xì)化管理與處理方案

大報(bào)文日志的處理過程中，確保日志的完整性和可讀性，同時(shí)保證不影響服務(wù)性能，是至關(guān)重要的。以下是處理過程的關(guān)鍵步驟：

1）大報(bào)文日志的判斷

根據(jù)系統(tǒng)的內(nèi)存限制、日志的生成頻率以及業(yè)務(wù)需求，設(shè)定一個(gè)合理的內(nèi)存占用閾值。對(duì)指定日志報(bào)文對(duì)象做內(nèi)存空間占用分析，如果超過閾值，則視為大對(duì)象。

2）異步壓縮、發(fā)送

使用線程池，創(chuàng)建專門負(fù)責(zé)壓縮和發(fā)送日志的后臺(tái)任務(wù)。當(dāng)有大報(bào)文日志產(chǎn)生時(shí)，將其傳遞給后臺(tái)任務(wù)隊(duì)列，由后臺(tái)任務(wù)異步處理，確保主服務(wù)能夠繼續(xù)處理請(qǐng)求。

3）選擇合適的壓縮算法

使用如Gzip、ZSTD等高效的壓縮算法，這些算法能夠在壓縮率和解壓縮速度之間取得良好的平衡。確保所選的壓縮算法能夠處理大報(bào)文，并且不會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存溢出或其他問題。

通過以上關(guān)鍵步驟的實(shí)施和監(jiān)控，可以確保大報(bào)文日志在處理過程中的完整性和可讀性，同時(shí)盡可能減少對(duì)服務(wù)性能的影響。

3.5 高效日志清洗與多維度分析解決方案

日志清洗與分析方案，旨在實(shí)現(xiàn)日志的有效清洗與分析，通過提取有用信息、轉(zhuǎn)換結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析、監(jiān)控和故障排查工作提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。方案主要包括日志處理、關(guān)鍵字段提取、維度聚合和可視化展示等步驟，以確保日志數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和分析的高效性。以下是該方案的主要步驟：

1）日志處理：從各個(gè)系統(tǒng)和應(yīng)用程序中收集原始日志數(shù)據(jù)，對(duì)需要進(jìn)行加密或壓縮處理的日志信息進(jìn)行解密和解壓縮操作，還原出原始的日志內(nèi)容。根據(jù)業(yè)務(wù)需求，篩選出需要分析的日志數(shù)據(jù)，排除無用或重復(fù)的日志信息。

2）提取關(guān)鍵字段：通過Aviator 引擎運(yùn)行提取腳本，識(shí)別并提取出日志中的關(guān)鍵字段，如接口名、是否成功等。對(duì)提取出的字段進(jìn)行格式化和標(biāo)準(zhǔn)化處理，確保字段的一致性和可比性。這些字段是后續(xù)分析的基礎(chǔ)。

3）維度聚合：根據(jù)業(yè)務(wù)需求和分析目標(biāo)，定義合適的維度，如時(shí)間維度、事件類型維度等。按照定義的維度對(duì)日志數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合統(tǒng)計(jì)，計(jì)算出各個(gè)維度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，如計(jì)數(shù)、平均值、最大值等。將聚合后的結(jié)果存儲(chǔ)到clickhouse中，以便于后續(xù)的查詢和分析。

4）可視化：根據(jù)業(yè)務(wù)需求和分析目標(biāo)，設(shè)計(jì)合適的看板，展示關(guān)鍵指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)結(jié)果。生成詳細(xì)的報(bào)表，包括各個(gè)維度的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和趨勢(shì)分析，以供業(yè)務(wù)人員查閱和分析。在看板和報(bào)表中提供交互功能，如篩選、排序、鉆取等，方便用戶進(jìn)行深入分析和探索。

四、未來規(guī)劃

組件化：通過組件化，我們可以為系統(tǒng)提供零入侵的接入方案。這意味著在接入日志治理系統(tǒng)時(shí)，無需對(duì)原有系統(tǒng)進(jìn)行任何修改或侵入，只需將日志組件集成到系統(tǒng)中即可。這種零入侵的方式不僅保證了原有系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性，還大大簡化了接入流程，提高了效率。

配置化：通過對(duì)關(guān)鍵流程接口進(jìn)行擴(kuò)展化處理，我們可以實(shí)現(xiàn)組件的靈活配置和定制。用戶可以根據(jù)實(shí)際需求，對(duì)日志組件進(jìn)行個(gè)性化的配置，以滿足不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和需求。

抽樣化：核心日志往往包含了大量的關(guān)鍵信息，但其數(shù)量也非常龐大，如果全部存儲(chǔ)，將帶來巨大的存儲(chǔ)成本。抽樣化技術(shù)可以解決這個(gè)問題。通過對(duì)核心日志進(jìn)行抽樣輸出，我們可以只保留部分具有代表性的日志數(shù)據(jù)，從而大大降低存儲(chǔ)成本。

降低資源消耗：通過自定義序列化方式，我們可以優(yōu)化日志數(shù)據(jù)的傳輸格式，減少數(shù)據(jù)傳輸量。其次，采用日志批量發(fā)送的方式，可以將多條日志合并成一次發(fā)送，減少發(fā)送次數(shù)和網(wǎng)絡(luò)開銷。