日志传习录（下篇）· 日志级别
前言
写日志是一项具有挑战性的任务，在工作中我们常常面临一些困境，比如：
开发人员在编写代码时常常陷入纠结，不确定在何处打印日志才是最有意义的；
SRE人员在调查生产问题时可能因为缺乏必要的日志信息而束手无策；
运维人员在面对处理海量日志时往往需要耗费大量的精力进行维护；
项目管理者面对大量的无实际业务价值的日志，往往不愿投入过多人力和财力进行管理。
这些问题导致了许多矛盾的产生。然而，当问题出现时，我们需要依赖日志记录来建立一种**“不在场证明”，**找出哪一方有问题。
正是由于这种需求，我们在开发应用程序时需要遵循良好的实践，选择成熟的日志收集机制和管理方案，从而缓解这些矛盾。
矛盾的起因
首先，我们探讨为何需要记录日志以及日志的作用。
实际上，对于大多数开发人员来说，在调试代码问题、解决不同环境的 Bug 时，日志的价值是显而易见的。作为调试的得力助手和生产环境中不可或缺的救星。
通过查询日志，我们能够确定代码的执行过程、API请求的正确性、核心业务数据的准确性，以及是否存在错误的堆栈信息等等操作，这些条件也构成了开发和运维人员判断代码和生产问题的首要手段。在一个复杂庞大的系统中，如果没有记录任何日志，那么在排查生产环境中的 Bug 时将变得极为困难。
若每一行代码都记录上下文，是否就能解决所有问题呢？
理论上确实是可行的，但目前仍存在一些无法解决的问题。
首先是日志存储量的问题，典型的中大型系统日志可能达到TB级，而超大型系统的日志规模甚至可能达到PB级。
这对于存储而言是一个巨大的挑战。其次是搜索性能的下降，常见的日志存储方案如Elasticsearch数据库在面对海量日志时，可能导致维护的映射关系急剧增长，即使划分不同的索引、分布式管理不同的ElasticSearch集群，也难以做到搜索性能不随数据量增加而下降。最后，海量日志的生成可能在峰值时拖慢系统性能，增加出现故障的风险。
因此，日志既不能记录过多导致存储和管理困难，也不能因记录过少而导致运维人员无法排查问题。尽管听起来似乎自相矛盾，但这正是关于日志重要所在！在日志记录中，我们需要在**“太多”和“太少”**之间找到平衡点，以确保既能有效排查问题同时又能够高效管理和存储日志。
日志级别
在决定记录日志之前，通常需要考虑选择适当的日志级别。在讨论如何确定日志级别之前，我们先来了解一下日志级别的作用。
确定日志信息的优先级： 通过设定不同的日志级别，我们可以对日志信息进行优先级排序，从而有效减少信息噪音和警报疲劳。不同的日志级别对应不同的信息重要性，开发人员可以根据当前需求选择适当的级别，确保在解决问题或分析系统行为时能够集中关注最重要的信息。
在查询日志时进行过滤： 添加日志级别的过滤可以在查询日志时更加精准地获取所需的信息。例如，在调试阶段可能需要详细的调试信息，而在生产环境中可能只关心警告和错误级别的日志。通过合理使用日志级别，可以提高日志的可读性和查询效率，同时降低处理冗余信息的成本。
因此，选择适当的日志级别是一项关键决策，它能够在不同场景中平衡信息的详细程度，帮助开发人员和运维人员更好地理解和管理系统的行为。
常见的日志级别有以下几类，并且从高到低的顺序是：致命（FATAL）、错误（ERROR）、警告（WARN）、信息（INFO）、调试（DEBUG）、痕迹（TRACE）和全部（ALL）
致命
错误
警告
信息
调试
痕迹
全部
致命
X
错误
X
X
警告
X
X
X
信息
X
X
X
X
调试
X
X
X
X
X
痕迹
X
X
X
X
X
X
全部
X
X
X
X
X
X
X
**FATAL：**严重错误级别，表示系统无法继续运行。
**ERROR：**错误级别，用于记录错误信息。
**WARN：**警告级别，表示潜在的问题，但不影响程序的运行。
**INFO：**信息级别，用于记录程序的正常运行信息。
**DEBUG：**调试级别，用于详细记录调试信息。
**TRACE：**追踪级别，提供比DEBUG更详细的信息。
**ALL：**最低级别，用于启用所有日志记录。
常见场景
场景
某工程师在调查生产环境中某个创建资源的 API 性能问题时，发现该 API 接口中打印了INFO 级别的日志，导致业务峰期时出现海量日志，耗尽 Buffer 区内存，拖慢主线程，影响服务性能。
后续功能优化中工程师删除了写业务INFO级别日志的操作以解决性能问题。
然而，由于某天修改了 API 服务调用链路上的某服务代码，导致 API 创建出的对象存在错误。但是在生产环境中缺少了该资源的日志，工程师无法准确排查问题。在这种情况下，工程师可能需要重新修改日志级别，将业务日志重新启用，并重新构建发布上线，
场景
假设将生产环境的日志设置为 ERROR 级别。某一时刻，依赖的下游服务故障，导致请求大量超时。由于业务峰期 QPS 非常高，短时间内集中产生大量错误日志，导致磁盘 IO ****急剧提高，消耗大量 CPU，导致整个服务瘫痪。
场景
某工程师在排查生产问题时，发现 INFO 级别的日志无法满足排查根本原因。他需要 DEBUG 级别的日志，但生产环境只配置为 INFO 级别。
日志级别规范与动态调整
日志级别的规范和动态调整有助于在开发、调试和生产环境中更有效地管理日志信息。
日志级别规范
**TRACE：**在开发期间可以使用，但确保不要将它们提交到版本控制系统中，以避免不必要的日志信息混入生产环境。
**DEBUG：**在进入生产阶段之前，对调试语句进行审查和缩减，只保留最关键、最有意义的调试信息。
**INFO：**记录用户驱动的事件或系统的特定操作。这可以包括定期计划的任务、用户登录等。保持信息简洁明了，避免过多的冗余信息。
**WARN：**记录可能成为错误的事件。例如，耗时较长的操作、接近容量的内存缓存等。允许设置自动警报，以及在故障排除期间更好地了解系统在故障之前的行为。
**ERROR：**记录每个错误条件，包括 API 调用返回的错误或内部错误条件。
**FATAL：**只用于表示整个服务已经无法工作的情况。通常，FATAL 级别记录表示程序的结束。
动态调整日志级别
配置文件动态调整
使用配置文件（如 logback.xml 或 log4j2.xml）来配置日志级别。这样，可以在不重新启动应用程序的情况下调整日志级别。
logback.xml
log4j2.xml
logback-spring.xml
logback-spring.xml 可以通过配置，定时地检测配置修改，但是这会带来额外的资源消耗。
使用外部配置中心，例如 Spring Cloud Config，可以通过远程配置动态更改日志级别。
在这里，${LOG_LEVEL:-INFO} 使用了Spring表达式，它会从Spring Cloud Config中获取名为LOG_LEVEL的配置，如果未配置则默认为INFO级别。
JMX（Java Management Extensions）
使用 JMX 允许在运行时修改日志级别。
通过 JConsole，VisualVM 或其他 JMX 工具，可以直接管理日志框架的运行时配置。
在 application.properties 或 application.yml 中启用 JMX：
spring.jmx.enabled=true
远程管理工具
使用远程管理工具，例如 Spring Boot Actuator，可以通过 HTTP 端点或其他远程管理手段动态调整日志级别。
Spring Boot Actuator 为Spring Boot应用程序提供了丰富的监控和管理功能。通过使用HTTP Endpoint（端点）或JMX（Java Management Extensions）来监视和管理应用程序，从而更好地理解其运行状况并进行调整。
确保在pom.xml中添加了Spring Boot Actuator的依赖
配置application.yml文件
# 设置日志级别为INFO
logging:
level:
root: INFO
# 允许Actuator修改日志配置
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: loggers
最后，使用curl命令查看和修改日志级别：
查看日志配置：
curl -X GET http://localhost:8080/actuator/loggers
你会看到根日志记录器的级别是INFO。
修改日志级别：
curl -X POST http://localhost:8080/actuator/loggers/com.example -H 'Content-Type: application/json' -d '{"configuredLevel": "DEBUG"}'
这会将com.example包下的日志级别设置为DEBUG。
条件日志
在关键代码路径中使用条件日志，根据配置的条件来决定是否记录日志。这样可以更灵活地控制日志输出。
在 application.properties 或 application.yml 中添加一个属性，表示是否启用条件日志：
myapp.logging.enabled=true
创建一个类来进行条件日志，使用 @ConditionalOnProperty 注解来根据配置的条件来判断是否创建这个类的 Bean。这个类可以用于条件日志记录。
@Configuration
@ConditionalOnProperty(name = "myapp.logging.enabled", havingValue = "true")
public class ConditionalLoggerConfig
集成监控系统
将日志级别调整集成到监控系统中，例如 Prometheus、Grafana 等，以便在需要时能够通过监控界面进行动态调整。
总结
综合利用这些方法，可以在不同的环境和阶段更好地管理日志级别，既保持足够的信息用于排查问题，又避免在生产环境中过度记录冗余信息。
参考链接：
Spring Boot Actuator 官方文档：docs.spring.io/spring-boot…
Spring Boot Actuator GitHub 仓库：github.com/spring-proj…