网易视频云分享：最佳日志实践

前言

日志用来记录用户操作、系统运行状态等，是一个系统的重要组成部分。然而由于日志并非系统核心功能，通常情况下并不受团队的重视。在出现问题需要通过日志来定位时，才发现日志还存在很多问题。

日志记录的好坏直接关系到系统出现问题时定位的速度，同时可以通过对日志的观察和分析，提前发现系统可能的风险，避免线上事故的发生。

我们在开发和运维 NOS （网易对象存储， Netease Object Storage ）的过程中，对整个系统的日志进行了分析优化，积累出一些经验，归纳如下。

相关问题经验整理

关于日志级别

我们通常使用的日志库（如 log4j 等），将日志基本分为以下几类（从低到高）： TRACE – The TRACE Level designates finer-grained informational events than the DEBUG

DEBUG – The DEBUG Level designates fine-grained informational events that are most useful to debug an application.

INFO – The INFO level designates informational messages that highlight the progress of the application at coarse-grained level.

WARN – The WARN level designates potentially harmful situations.

ERROR – The ERROR level designates error events that might still allow the application to continue running.

FATAL – The FATAL level designates very severe error events that will presumably lead the application to abort.

尽管 log4j 官方文档对各个日志级别进行了简单定义。然而在实践中，究竟哪些操作需要记入日志，哪种错误应该记为 WARN 级别，而哪种错误又为 ERROR 级别，还需要进行进一步讨论。

关于该问题，在 StackOverflow 上有一个讨论贴进行过讨论。

此处对贴子中的一些观点，加上我们在平时运维过程中遇到的相关问题进行归纳：

一个项目各个 log 级别的定义应该是清楚明确的，是每个开发人员所遵循的；

即使是 TRACE 或者 DEBUG 级别的日志，也应该有一定的规范，要保证除了开发人员自己以外，包括测试人员和运维人员都可以方便地通过日志定位问题；

对于日志级别的分类，有以下参考：

FATAL — 表示需要立即被处理的系统级错误。当该错误发生时，表示服务已经出现了某种程度的不可用，系统管理员需要立即介入。这属于最严重的日志级别，因此该日志级别必须慎用，如果这种级别的日志经常出现，则该日志也失去了意义。通常情况下，一个进程的生命周期中应该只记录一次 FATAL 级别的日志，即该进程遇到无法恢复的错误而退出时。当然，如果某个系统的子系统遇到了不可恢复的错误，那该子系统的调用方也可以记入 FATAL 级别日志，以便通过日志报警提醒系统管理员修复；

ERROR — 该级别的错误也需要马上被处理，但是紧急程度要低于 FATAL 级别。当 ERROR 错误发生时，已经影响了用户的正常访问。从该意义上来说，实际上 ERROR 错误和 FATAL 错误对用户的影响是相当的。 FATAL 相当于服务已经挂了，而 ERROR 相当于好死不如赖活着，然而活着却无法提供正常的服务，只能不断地打印 ERROR 日志。特别需要注意的是， ERROR 和 FATAL 都属于服务器自己的异常，是需要马上得到人工介入并处理的。而对于用户自己操作不当，如请求参数错误等等，是绝对不应该记为 ERROR 日志的；

WARN — 该日志表示系统可能出现问题，也可能没有，这种情况如网络的波动等。对于那些目前还不是错误，然而不及时处理也会变为错误的情况，也可以记为 WARN 日志，例如一个存储系统的磁盘使用量超过阀值，或者系统中某个用户的存储配额快用完等等。对于 WARN 级别的日志，虽然不需要系统管理员马上处理，也是需要即使查看并处理的。因此此种级别的日志也不应太多，能不打 WARN 级别的日志，就尽量不要打；

INFO — 该种日志记录系统的正常运行状态，例如某个子系统的初始化，某个请求的成功执行等等。通过查看 INFO 级别的日志，可以很快地对系统中出现的 WARN,ERROR,FATAL 错误进行定位。 INFO 日志不宜过多，通常情况下， INFO 级别的日志应该不大于 TRACE 日志的 10%；

DEBUG or TRACE — 这两种日志具体的规范应该由项目组自己定义，该级别日志的主要作用是对系统每一步的运行状态进行精确的记录。通过该种日志，可以查看某一个操作每一步的执行过程，可以准确定位是何种操作，何种参数，何种顺序导致了某种错误的发生。可以保证在不重现错误的情况下，也可以通过 DEBUG （或 TRACE ）级别的日志对问题进行诊断。需要注意的是， DEBUG 日志也需要规范日志格式，应该保证除了记录日志的开发人员自己外，其他的如运维，测试人员等也可以通过 DEBUG （或 TRACE ）日志来定位问题；

Rule 1 ：整个团队（包括运维人员）需要对日志级别有明确的规定，什么日志记入什么级别的日志，什么级别的错误出现要如何处理等

对记录的日志要进行更新维护

由于 DEBUG （或 TRACE ）级别的日志对于定位问题至关重要，因此该种日志记录是否完备且不冗余、格式是否规范等也需要花费大量精力来优化。此处有以下几个比较好的实践：

定义好整个团队记录 DEBUG （或 TRACE ）日志的规范，保证每个开发记录的日志格式统一；

整个团队（包括开发，运维和测试）定期对记录的日志内容进行 Review ；

开发做运维，通过在查问题的过程来优化日志记录的方式；

运维或测试在日志中发现的问题，都需要及时向开发人员反映；

Rule 2 ：需要定期对日志内容进行优化更新，目的就是通过日志快速准确的定位问题

关于日志分类

日志从功能来说，可分为诊断日志、统计日志、审计日志。

诊断日志，典型的有：

请求入口和出口

外部服务调用和返回

资源消耗操作: 打开文件等

容错行为：譬如云硬盘的副本修复操作

程序异常：譬如数据库无法连接

后台操作：清理程序

启动、关闭、配置加载

抛出异常时，不记录日志

统计日志：

用户访问统计

计费日志（如记录用户使用的网络资源或磁盘占用，格式较为严格，便于统计）

审计日志：

管理操作

将不同需求的日志记入到不同的日志文件中，可以方便相关问题（管理平台操作审计，用户操作计费等）的处理。针对每一种需求，需要对日志的格式，日志记录的内容等进行特别的记录。

Rule 3 ：要明确不同日志的用途，对日志内容进行分类

日志中不要记录无用信息

在很多应用中，用户都需要通过 Fuse 方式来挂载使用 NOS 。

POSIX 标准中文件系统接口不允许文件 /a 与目录 /a/ 同时存在，而 NOS 作为对象存储系统，/a 和 /a/ 是不同的对象，是能够同时存在的，一般地， NOS 中我们会规定 /a/ 是目录，/a 是文件，目录对象大小为 0 。

POSIX 标准对文件的 getattr 操作，无论是 /a 还是 /a/，对应的请求都是 /a 。为了避免遗漏，需分别向 NOS 请求 HeadObject(“/a “)和 HeadObject(“/a/“)。如果命中 /a ，说明 /a 是一个文件，不用再请求 getattr(“/a/“)。

因此当用户访问 /a/b/c.txt 时，实际上向 NOS 发送了以下请求：

#HeadObject(“/a ”)

#HeadObject(“/a/”)

#HeadObject(“/a/b ”)

#HeadObject(“/a/b/”)

#HeadObject(“/a/b/c.txt ”)

对于上面的请求，实际上 HeadObject(“/a ”)和 HeadObject(“/a/b ”)都会返回 NoSuchKey 错误，而 Fuse 正是该错误来判断该文件不存在，而可能是个目录的。

然而对于 NOS 来说，这将导致产生大量无意义的 NoSuchKey 日志（整个日志文件的 80%都是该错误日志）。这些日志对于开发人员进行日志观察，运维人员定位问题，日志监控等都造成了困难。

Rule 4: 绝不要打印没有用的日志，防止无用日志淹没重要信息

解决办法： Fuse 请求时，在 Http 头部加入 User-Agent 字段，当 NOS 发现请求是 Fuse 发过来的且为 HeadObject 操作且为 NoSuchKey 错误时，则不打印错误日志。

日志记录信息要完整

问题描述：

NOS 提供分块上传的接口，用户可以通过以下的调用序列，来实现一次分块上传的流程：

InitMultiUpload （生成一个 UploadID ）

UploadPart

……

UploadPart

CompleteMultiUpload （ AbortMultiUpload ）

之前在某个产品上线初期，由于其开发人员对 NOS 的熟悉程度不够等原因。出现过如下问题：客户端常常会收到 NoSuchUpload 的错误。该错误出现的原因是，用户在未调用 InitMultiUpload 之前，或者在调用了 CompleteMultiUpload （ AbortMultiUpload ）之后再次调用 UploadPart 。

然而当我们查日志，希望可以看到该 UploadPart 请求对哪个 UploadID 进行操作，该 UploadID 又对应哪些操作时，却发现我们的日志中没有记录 UploadPart 请求对应的 UploadID 。

类似的问题还有很多，很多针对特定请求的日志缺失，导致很多问题无法定位。

因此，需要进一步对日志中需要记录哪些内容进行规定，此处推荐的需要在日志中记录的内容有：

在系统启动或初始化时记录重要的系统初始化参数

记录系统运行过程中的所有的错误

记录系统运行过程中的所有的警告

在持久化数据修改时记录修改前和修改后的值

记录系统各主要模块之间的请求和响应（如在 NOS 中的视频处理模块在接收到请求和发送应答时，或者向客户端发送回调请求时）

重要的状态变化（如 NOS 中对系统白名单的修改等）

系统中一些长期执行的任务的执行进度

而不推荐记录日志的内容有：

函数入口信息 —— 除非该函数入口表示了一个重要事件的开始，或者将该信息记入 DEBUG 级别日志

文件内容或者一大段消息的内容 —— 如果实在需要记录，则可以截取其中一些重要的信息来记入日志

“良性”错误 —— 有时候虽然出现了错误，然而错误处理的流程可以正确解决这种情况，例如插入数据库时有重复的记录，尽管是个错误，然而错误处理流程可以对这种情况进行处理

Rule 5 ：日志信息要准确全面，能做到仅凭日志就可以定位问题

解决办法：整理所有的请求处理流程，针对每一个操作（去重，分块上传……）打印特定的日志。

测试的日志

测试代码（单元测试，接口测试……）的日志同样重要。特别是，当一个测试失败时，可以通过日志很快确定是测试代码有问题，还是系统出现了故障，如果做不到这一点，那就需要优化测试的日志了。

测试日志应该包含以下内容：

测试执行的环境

测试执行前的初始状态

测试的详细步骤

测试和系统的交互信息

测试期望的返回结果

测试实际的返回结果

Rule 6 ：要以同样严格的要求对待测试程序的日志

从问题中完善日志

在线上出现问题的时候，需要尽快发现问题并解决，而同时，需要借此机会好好思考一下当前系统的日志是否合理。需要考虑以下问题：

如果定位问题花费了很长时间，那就说明系统日志还存在问题，需要进一步完善和优化

需要思考是否可以通过优化日志，来提前预判该问题是否可能发生（如某种资源耗尽而导致的错误，可以对资源的使用情况进行记录）

通过系统出现的问题来优化日志，应该是一项长期的实践，不断地从日志发现系统的问题，不断地从系统异常发现日志的问题。

Rule 7 ：日志的优化是一件持续不断需要投入精力的事，需要不断从错误中学习

关于 RequestID

RequestID 的生成：

如今 NOS 有 8 台机器，共 40 个 tomcat 对外提供服务。通常用户在请求出错的时候，我们都希望用户告诉我们请求的 RequestID ，以此我们可以确定请求是在哪台机器上进行处理的。

NOS 通过以下信息生成一个请求的 RequestID ：

收到请求的时间

处理请求的服务器 ip 地址

随机数

因此我们可以通过一个简单的程序从 RequestID 中得到该请求的处理时间和处理请求的服务器地址，更方便的去查看日志：

./decode.sh 4b2c009a0a7800000142789f42b8ca96 Thu Nov 21 11:06:12 CST 2013 10.120.202.150 4b2c009a Rule 8 ：在 RequestID 中尽量编码更多的信息

用 RequestID 将请求的处理流程关联起来：

在 NOS 性能测试中，之前存在的一个问题是，由于在打印错误堆栈的地方，并没有打印请求的 RequestID ，因此当一个请求出现错误时，很难（日志量太大）将该请求的错误堆栈和具体的请求关联起来。

另一个问题是， NOS 后端有视频服务器集群和图片处理服务器集群。因此我们可能会有以下需求：当用户视频截图失败时，用户会告诉我们请求的 RequestID ，由于 NOS 并没有将该 RequestID 转发到后端的图片处理服务器，因此无法利用该信息去查看视频处理服务器上的日志，而需要通过用户请求的 URL 进行查找。同时，由于我们无法知道该请求是在哪个具体的视频处理的 worker 上进行，进一步导致查找日志的困难。

还有一个潜在的问题是：如果 NOS 将所有的日志收集起来（ tomcat ，图片处理集群，视频处理集群……），我们无法做到通过 requestID 来查找一个请求的处理流程。

Rule 9 ：将一个请求的整个处理流程和唯一的 requestID 关联起来

关于线上机器的日志级别

问题描述：

NOS 的 DEBUG 日志非常详细的记录了请求处理相关信息，然而由于 DEBUG 日志量太大，因此通常线上只开 INFO 级别日志。然而 INFO 级别的日志却有可能导致部分问题无法定位。 NOS 线上一个请求可能随机地分发到 4 台机器进行处理，因此如果某一种错误在一段时间内多次出现，它也会在 4 台服务器上都出现。

因此我们推荐的做法是，选择一台机器开启 DEBUG 级别的日志，方便定位问题。其实该做法背后的目的是，在线上任何问题的时候，都可以通过日志最快的找到问题的根源。

Rule 10 ：让一台机器开启 DEBUG 日志

上线后的日志观察

随着 NOS 开始服务越来越多的产品， NOS 每次版本升级之后，通过对日志的观察来确定服务是否正常变得至关重要。同时在上线新功能时，来发人员需要通过观察一些特定的日志，来确定新功能是否工作正常。

举例来说：

NOS 在实现了桶表缓存的功能之后，首先上线一台服务器，并对该功能是否工作正常进行观察。通过将桶缓存的所有操作（如插入，查找，过期删除等）以及桶缓存的状态（如缓存桶数量）都记录在 DEBUG 级别的日志中。将新上线的机器的日志级别调为 DEBUG ，并对桶缓存的相关操作是否正确，缓存桶数量等信息进行观察，确认一切正常之后再上线其他机器。

Rule 11 ：新上线服务器后一定要对日志进行观察，特别地，开发人员可以通过观察日志来确认新功能是否工作正常

慢操作日志

NOS 在接收到一个请求的时候，会记录请求的接收时间（ T1 ），在请求处理完成待发送的时候，会记录请求发送时间（ T2 ），通常一个请求的日志都记为 INFO 级别，然而当出现请求处理时间（ T2-T1 ）超过一定时间（如 10s ）时，会将该日志提升为 WARN 级别。通过该方法，可以预先发现系统可能存在的一些问题。

同样的慢操作日志还可以用来记录系统一些外部依赖的处理时间，如 NOS 依赖外部认证服务器来进行认证。我们会记录每个请求的认证时间，如果认证时间超过某个值，也需要将该事件的日志级别进行提升，这样我们可以尽早发现认证服务器是不是需要扩容等问题。

慢日志的时间阀值应该是可以动态调整的，这样在进行系统优化时，可以将该报警时间阀值逐渐调小，不断地对系统进行优化。

Rule 12 ：通过日志级别的提升来发现潜在问题

日志报警

错误日志报警： NOS 通过运维平台设置了日志监控报警，周期性的（ 1 分钟， 5 分钟）对服务器新产生的日志进行监控，如果发现错误数超过某个阀值，则进行报警。这类报警通常不一定是我们服务本身的问题，也有可能是用户使用 NOS 不当造成的。

此处需要注意的问题是，日志报警相当于 grep 操作，如果日志量过大，或者匹配规则过多，可能对线上的服务产生影响。因此在设置好日志报警后，需要周期性的关注每次日志扫描的时间，评估日志监控是否对服务产生影响。 Rule 13 ：对日志进行监控报警，比客户先发现系统问题

关键字报警：

NOS 为每个用户分配了一定量的存储配额，当用户容量超限时，会限制用户的上传操作。通过在日志中记录关键字，如“ Quota Warning ”等，可以及时提醒用户进行扩容，避免用户服务中断。

类似的关键字报警还有很多：如对 InternalError 的数量进行监控，对缓存的桶数量进行监控等等。

Rule 14 ：通过日志中的关键字来确定系统的运行状态

关于日志格式

日志格式一定要统一，不能任由开发人员的喜好来。举例来说，对于 NOS 视频截图超时的 ERROR 日志，有以下几种方式打印：

第一种：

logger.error(“ Gearman timeout exception for request ” + getRequestID() + ” value: ” + value, e);

第二种：

logger.error(“ RequestID: ” + getRequestID() + “, Error Message: Gearman timeout exception: ” + e);

第三种：

logger.error(getErrorMessage(getRequestID(), getErrorMessage(), e));

第一种方式打印日志即是开发人员按照自己的喜好来的，这种方法带来的问题是：

系统中日志格式不统一，不利于自动化处理

有些日志可能只有开发人员自己才能看懂

代码规范性不好

而第三种方式，通过一个函数来规范日志格式，所有开发人员便可以通过该接口实现统一的日志。

Rule 15 ：日志格式要统一规范

错误日志输出到不同文件

在性能测试中遇到的另一个问题是，当并发量很大时，可能会有一些请求处理失败（如 0.5%），为了对这些错误进行分析，需要去查这些错误请求的日志。而由于这种情况下并发量很大，使得对错误日志的分析变得困难。

这种情况下可以将所有的错误日志同时输出到一个单独的文件之中。

Rule 16 ：将错误日志输出到一个单独的文件中进行分析

关于日志文件大小

日志文件不宜过大，过大的日志文件对于日志监控，问题定位等都会带来不便。因此需要进行日志文件的切分，日志文件的切分可以通过 log4j 等日志工具来配置，日志文件应该按天来分割，还是按照小时来分割，应该根据日志量来决定，原则就是方便开发或运维人员能快速查找日志。

为了防止日志文件将整个磁盘空间占满，需要定期对日志文件进行删除。例如，在收到磁盘报警时，可以将两个月以前的日志文件删除。此处比较好的实践是：

将所有日志文件收集起来，这样即使在记录日志的机器上删除，也可以通过收集的日志对之前的问题进行定位；每天通过定时任务来删除过期日志，如每天在凌晨 4 点删除 60 天前的日志

log4j 关于日志切分的相关配置，可以参考这篇文章。

Rule 17 ：要把日志的大小，如何切分，如何删除等作为规范建立起来

经验汇总

此处对以上总结的所有经验进行汇总：

整个团队（包括运维人员）需要对日志级别有明确的规定，什么日志记入什么级别的日志，什么级别的错误出现要如何处理等

需要定期对日志内容进行优化更新，目的就是通过日志快速准确的定位问题

要明确不同日志的用途，对日志内容进行分类

绝不要打印没有用的日志，防止无用日志淹没重要信息

日志信息要准确全面，努力做到仅凭日志就可以定位问题

要以同样严格的要求对待测试程序的日志

日志的优化是一件持续不断需要投入精力的事，需要不断从错误中学习

在 RequestID 中尽量编码更多的信息

将一个请求的整个处理流程和唯一的 requestID 关联起来

让一台机器开启 DEBUG 日志

新上线服务器后一定要对日志进行观察，特别地，开发人员可以通过观察日志来确认新功能是否工作正常

通过日志级别的提升来发现潜在问题

对日志进行监控报警，比客户先发现系统问题

通过日志中的关键字来确定系统的运行状态

日志格式要统一规范

将错误日志输出到一个单独的文件中进行分析

要把日志的大小，如何切分，如何删除等作为规范建立起来

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