atitit. 日志系统的原则and设计and最佳实践总结.
8. 日志的level debug太详细,又恐怕影响性能,Info又不足够,动态切换又麻烦的,怎么办了???
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11. 日志数据会包括描述和上下文两部分, 比如下面的日志: 4
17. 获得 request或session对象数据通过编写过滤器（ResFilter.java） MDC 6
1. 日志系统是一种不可或缺的单元测试,跟踪调试工具
，特别是在任何无人职守的后台程序以及那些没有跟踪调试环境的系统中有着广泛的应用。 长期以来， 日志系统作为一种应用程序服务，对于跟踪调试、程序状态记录、崩溃数据恢复都有非常现实的意义
可以将日志看成一种单元测试. 输出的日志将像单元测试一样, 会覆盖到整个方法的执行过程.
作者:: 老哇的爪子 Attilax 艾龙， EMAIL:1466519819@qq.com
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2. 日志系统框架通常应当包括如下基本特性
1. 所输出的日志拥有自己的分类。
这样在调试时便于针对不同系统的不同模块进行查询，从而快速定位到发生日志事件的代码。
2. 日志按照某种标准分成不同级别。
分级以后的日志，可以用于同一分类下的日志筛选。
3. 支持多线程。
日志系统通常会在多线程环境中使用，特别是在 Java 系统当中，因此作为一种系统资源，日志系统应当保证是线程安全的。
支持不同的记录媒介。
不同的工程项目往往对日志系统的记录媒介要求不同，因此日志系统必须提供必要的开发接口，以保证能够比较容易的更换记录介质。
高性能。
志系统通常要提供高速的日志记录功能以应对大系统下大请求流量下系统的正常运转。
4. 稳定性。
日志系统必须是保持高度的稳定性，不能因为日志系统内部错误导致主要业务代码的崩溃。
3. 一个理想的日志模式
将包含下列信息:
· 当前时间(不需要包含日志, 精确到毫秒)
· 日志级别(如果你关心这个)
· 线程名称
· 简单的日志名(非全限定名的那种)
· 日志描述信息
包含下列内容也许造成性能问题:
· 文件名
· 类名(我想这个应该是全限定名吧)
· 代码行号
4. 判断指定的方法是否被调用了
log.info("");
因为知道, 在日志模式中会指定行号, 因此他就可以根据日志输的行号出判断指定的方法是否被调用了
5. 给方法的输入输出加上日志通过Aop
如果你能根据一些简单的规则来输出每个方法的输入和输出(参数和返回值). 你基本上可以扔掉调试器了.
对于这种日志, 一般采用DEBUG/TRACE级别. 当某些方法的调用非常频繁,
不过一般情况下, 还是建议大家多输出一些日志. 另外也可以将日志看成一种单元测试. 输出的日志将像单元测试一样, 会覆盖到整个方法的执行过程. 没有日志的系统是不可想象的. 因此通过观察日志的输出将是我们了解系统是在正确的运行还是挂了的唯一方式.
6. 日志易读,易解析
对日志感兴趣的可以分为两类:
· 人(比如程序员)
· 机器(系统管理员写的shell脚本)
7. 输出日志使用的性能
通常情形下,5% 的占用是可以的...
要是系统比较重要......30%都可以...
8. 日志的level debug太详细,又恐怕影响性能,Info又不足够,动态切换又麻烦的,怎么办了???
Level 韩式配置成个debug....日志本身走十扩展测试的...详细了不怕不怕
9. magic log".
会在日志中随手敲上"&&&!#"这样一串字符, 用来帮助他们定位.推荐使用ati短时间格式
10. 正确的日志输出级别使用法
INFO:重要的业务逻辑处理完成. 在理想情况下, INFO的日志信息要能让高级用户和系统管理员理解, 并从日志信息中能知道系统当前的运行状态. 比如对于一个机票预订系统来说, 当一个用户完成一个机票预订操作之后, 提醒应该给出"谁预订了从A到B的机票". 另一个需要输出INFO信息的地方就是一个系统操作引起系统的状态发生了重大变化(比如数据库更新, 过多的系统请求).
11. 日志数据会包括描述和上下文两部分, 比如下面的日志:
log.debug("Message processed");log.debug(message.getJMSMessageID()); log.debug("Message with id '{}' processed", message.getJMSMessageID());
第一条只有描述, 第二条只有上下文, 第三条才算完整的一条日志, 还有下面这种日志
12. 日志放得个文本文件不好查询怎么办??
虽然有grep工具能查询.不过韩式麻烦的...假如大的文件困难打开...
最好同时不个日志插入数据库..中间能使用强大的sql ..查询容易的.一瓦工具能使用了. ..
不个文件做为历史文档...因为数据库也许定时器清理...
13. 动态切换日志输出
日志工具，，脚本化。
----＞log4cpp
一个用于日志记录的c++函数库，可以将内容以定制的方式记录到不同的目的地，比如：文件、控制台syslog等，同时还可以通过控制记录级别来屏蔽掉某些无关记录。从http://log4cpp.sourceforge.net可以找到有关log4cpp的详细信息。
14. 在日志中输出集合(collection),
有时候我们输出的集合内容可能是由Hibernate从数据库中取出来的, 比如下面这条日志信息:
log.debug("Returning users: {}", users);
这里最佳的处理方式是仅仅输出domain对象的id或者集合的大小(size), 而对Java来说, 不得不要吐槽几句, 要遍历访问集合中每一个元素的getId方法非常繁琐. 这一点Groovy就做的非常简单(users*.id), 不过我们可以借助Commons Beanutils工具包来帮我们简化:
log.debug("Returning user ids: {}", collect(users, "id"));
这里的collect方法的实现如下:
public static Collection collect(Collection collection, String propertyName) { return CollectionUtils.collect(collection, new BeanToPropertyValueTransformer(propertyName));}
后是关于toString()方法. 为了让日志更容易理解, 最好为每一个类提供合适的toString()方法. 这里可以借助ToStringBuilder工具类. 另外一个就是关于数组和某些集合类型. 因为数组是使用的默认的toString方法. 而某些集合没有很好的实现toString方法. 对于数组我们可以使用JDK的Arrays.deepToString()方法
15. 操作数据id 做为索引,,方便查询
不个这个数据的操作流程澄清..
16. 重要模块使用自己的日志文件,分模块日志
17. 获得 request或session对象数据通过编写过滤器（ResFilter.java） MDC
日志框架中比较高级的功能: Mapped Diagnostic Context. MDC 主要用来简化基于thread-local的map参数管理. 你可以往这个map中增加任何key-value内容, 然后在随后的日志输出中作为模式的一部分, 与当前线程一起输出.
log4j为我们提供了MDC（MDC是log4j种非常有用类，它们用于存储应用程序的上下文信息（context infomation），从而便于在log中使用这些上下文信息。MDC内部使用了类似map的机制来存储信息，上下文信息也是每个线程独立地储存，所不 同的是信息都是以它们的key值存储在”map”中。相对应的方法，
MDC.put(key, value); MDC.remove(key); MDC.get(key);
在配置PatternLayout的时候使用：%x{key}来输出对应的value）。有了MDC，我们可以在过滤器中先获得用户信息，再用MDC.Put（“key”）方法，log在执行sql语句时通过%x{key}来输出对应的value。
18. 参考
Java日志系统：不可或缺的跟踪调试工具_数据库-开发_比特网
准确使用日志的10个技巧 - 编程
Log4j写入数据库详解 - ziruobing的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET.htm
了解Java日志系统框架的设计与实现(1) - 51CTO.COM.htm
