工欲善其事，必先利其器

很多程序员可能都忘了记录应用程序的行为是一件多么重要的事，当遇到多线程环境下高压力导致的并发 bug 时，你就能体会到记录 log 的重要性。

有的人很高兴的就在代码里加上了这么句：

#("Happy and carefree logging");

他可能都没有意识到应用程序的日志在维护，调优和故障识别中的重要性。

我认为 slf4j 是最好的日志 API，最主要是因为它支持一个很棒的模式注入的方式：

log.debug("Found {} records matching filter: '{}'", records, filter);

log4j 的话你只能这样：

log.debug("Found " + records + " recordsmatching filter: '" + filter + "'");

这样写不仅更啰嗦和可读性差，而且字符串拼接影响效率(当这个级别并不需要输出的时候)。

slf4j 引入了 {} 注入特性，并且由于避免了每次都进行字符串拼接，toString 方法不会被调用，也不再需要加上 isDebugEnabled 了。

slf4j 是外观模式的一种应用，它只是一个门面。具体实现的话我推荐 logback 框架，之前已经做过一次广告了，而不是已经很完备的 log4j。

它有许多很有意思的特性，和 log4j 不同的是，它还在积极的开发完善中。

还有一个要推荐的工具是 perf4j：

Perf4J is to System.currentTimeMillis() as log4j is to System.out.println()

就好比 log4j 是 System.out.println 的一种更好的替换方式一样，perf4j 更像是 System.currentTimeMillis() 的替代。

我已经在一个项目中引入了 perf4j，并在高负载的情况下观察它的表现。管理员和企业用户都被这个小工具提供的漂亮的图表惊呆了。

我们可以随时查看性能问题。perf4j 应该专门开一篇文章来讲，现在的话可以先看下它的开发者指南。

还有一个 Ceki Gülcü(log4j，slf4j 和 logback 工程的创建者)提供了一个简单的方法供我们移除对 commons-logging 的依赖。

不要忘了日志级别

每次你要加一行日志的时候，你都会想，这里该用哪种日志级别?大概有90%的程序员都不太注意这个问题，都是用一个级别来记录日志，通常不是 INFO 就是 DEBUG。

为什么?

日志框架和 System.out 相比有两大优势：分类和级别。两者可以让你可以选择性的过滤日志，永久的或者只是在排查错误的时候。

●ERROR 发生了严重的错误，必须马上处理。这种级别的错误是任何系统都无法容忍的。比如：空指针异常，数据库不可用，关键路径的用例无法继续执行。

●WARN 还会继续执行后面的流程，但应该引起重视。其实在这里我希望有两种级别：一个是存在解决方案的明显的问题(比如，”当前数据不可用，使用缓存数据”)，另一个是潜在的问题和建议(比如“程序运行在开发模式下”或者“管理控制台的密码不够安全”)。应用程序可以容忍这些信息，不过它们应该被检查及修复。

●DEBUG 开发人员关注的事。后面我会讲到什么样的东西应该记录到这个级别。

●TRACE 更为详尽的信息，只是开发阶段使用。在产品上线之后的一小段时间内你可能还需要关注下这些信息，不过这些日志记录只是临时性的，最终应该关掉。DEBUG和TRACE的区别很难区分，不过如果你加了一行日志，在开发测试完后又删了它的话，这条日志就应该是TRACE级别的。

上面的列表只是一个建议，你可以根据自己的规则来记录日志，但最好要有一定的规则。

我个人的经验是：在代码层面不要进行日志过滤，而是用正确的日志级别能够快速的过滤出想要的信息，这样能节省你很多时间。

最后要说的就是这个臭名昭著的 is*Enabled 的条件语句了。有的人喜欢把每次日志前加上这个：

if(log.isDebugEnabled()) log.debug("Place for your commercial");

个人认为，应该避免在代码里加入这个乱哄哄的东西。性能看起来没有什么提升(尤其是用了 slf4j 之后)，更像是过早的优化。

还有，没发现这么做有点多余么?很少有时候是明确需要这种显式的判断语句的，除非我们证明构造日志消息本身开销太大。

不然的话，该怎么记就怎么记，让日志框架去操心这个吧。

你清楚你在记录什么吗?

每次你写下一行日志，花点时间看看你到底在日志文件里打印了些什么。读一遍你的日志，找出异常的地方。首先，至少要避免空指针异常：

log.debug("Processing request with id: {}", request.getId());

你确认过 request 不是 null 了吗?

记录集合也是一个大坑。如果你用 Hibernate 从数据库里获取领域对象的集合的时候,不小心写成了这样：

log.debug("Returning users: {}", users);

slf4j 只会在这条语句确实会打印的时候调用 toString 方法，当然这个很酷。

不过如果内存溢出了，N+1 选择问题，线程饿死，延迟初始化异常，日志存储空间用完了…这些都有可能发生。

最好的方式是只记录对象的 ID(或者只记录集合的大小)。

不过收集ID需要对每个对象调用 getId 方法，这个在 Java 里可真不是件简单的事。

Groovy 有个很棒的展开操作符(users*.id)，在 Java 里我们可以用 Commons Beanutils 库来模拟下：

log.debug("Returning user ids: {}", collect(users, "id"));

collect 方法大概是这么实现的：

public static Collection collect(Collection collection, String propertyName) { return CollectionUtils.collect(collection, new BeanToPropertyValueTransformer(propertyName));}

最后要说的是，toString 方法可能没有正确的实现或者使用。

首先，为了记录日志，为每个类创建一个 toString 的做法比比皆是，最好用 ToStringBuilder 来生成(不过不是它的反射实现的那个版本)。

第二，注意数组和非典型的集合。

数组和一些另类的集合的 toString 实现可能没有挨个调用每个元素的 toString 方法。

可以使用JDK提供的Arrays#deepToString方法。经常检查一下你自己打印的日志，看有没有格式异常的一些信息。

避免副作用

日志打印一般对程序的性能没有太大影响。最近我一个朋友在一些特殊的平台上运行的一个系统抛出了 Hibernate 的 LazyInitializationException 异常。

你可能从这已经猜到了，当会话连接进来的时候，一些日志打印导致延迟初始化的集合被加载。

在这种情况下，把日志级别提高了，集合也就不再被初始化了。

如果你不知道这些上下文信息，你得花多长时间来发现这个 BUG。

另一个副作用就是影响程序的运行速度。

快速回答一下这个问题：

如果日志打印的过多或者没有正确的使用 toString 和字符串拼接，日志打印就会对性能产生负面影响。能有多大?

好吧，我曾经见过一个程序每15分钟就重启一次，因为太多的日志导致的线程饿死。这就是副作用!从我的经验来看，一小时打印百来兆差不多就是上限了。

当然如果由于日志打印异常导致的业务进程中止，这个副作用就大了。我经常见到有人为了避免这个而这么写：

try {

log.trace("Id=" + request.getUser().getId() + " accesses " + manager.getPage().getUrl().toString())

} catch(NullPointerException e) {}

这是段真实的代码，但是为了让世界清净点，请不要这么写。

描述要清晰

每个日志记录都会包含数据和描述。看下这个例子：

log.debug("Message processed");log.debug(message.getJMSMessageID());log.debug("Message with id '{}' processed", message.getJMSMessageID());

当在一个陌生的系统里排查错误的时候，你更希望看到哪种日志?相信我，上面这些例子都很常见。还有一个反面模式：

if(message instanceof TextMessage) //...else log.warn("Unknown message type");

在这个警告日志里加上消息类型，消息 ID 等等这些难道很困难吗?我是知道发生错误了，不过到底是什么错误?上下文信息是什么?

第三个反面例子是“魔法日志”。

一个真实的例子：团队里的很多程序员都知道，3个&号后面跟着!号再跟着一个#号，再跟着一个伪随机数的日志意味着”ID为XYZ的消息收到了”。没人愿意改这个日志，某人敲下键盘，选中某个唯一的”&&&!#”字符串，他就能很快找到想要的信息。

结果是，整个日志文件看起来像一大串随机字符。有人不禁会怀疑这是不是一个perl程序。

日志文件应当是可读性强的，清晰的，自描述的。不要用一些魔数，记录值，数字，ID还有它们的上下文。记录处理的数据以及它的含义。记录程序正在干些什么。好的日志应该是程序代码的一份好的文档。

我有提过不要打印密码还有个人信息吗?相信没有这么傻的程序员。

调整你的格式

日志格式是个很有用的工具，无形中在日志添加了很有价值的上下文信息。不过你应该想清楚，在你的格式中包含什么样的信息。

比如说，在每小时循环写入的日志中记录日期是没有意义的，因为你的日志名就已经包含了这个信息。

相反的，如果你没记录线程名的话当两个线程并行的工作的时候，你就无法通过日志跟踪线程了——日志已经重叠到一起了。

在单线程的应用程序中，这样做没问题，不过那个已经是过去的事儿了。

从我的经验来看，理想的日志格式应当包括(当然除了日志信息本身了)：当前时间(无日期，毫秒级精度)，日志级别，线程名，简单的日志名称(不用全称)还有消息。在logback里会是这样的：

文件名，类名，行号，都不用列进来，尽管它们看起来很有用。我还在代码里见过空的日志记录：

#(“”);

因为程序员认为行号会作为日志格式的一部分，并且他知道如果空日志消息出现在这个文件的67行的话，意味着这个用户是认证过的。不仅这样，记录类名方法名，或者行号对性能都有很大的影响。

日志框架的一个比较高级的特性是诊断上下文映射(Mapped Diagnostic Context)。MDC只是一个线程本地的一个map。

你可以把任何键值对放到这个map里，这样的话这个线程的所有日志记录都能从这个map里取到相应的信息作为输出格式的一部分。

记录方法的参数和返回值

如果你在开发阶段发现了一个BUG，你通常会用调试器来跟踪具体的原因。现在假设不让你用调试器了，比如，因为这个BUG几天前在用户的环境里出现了，你能拿到的只有一些日志。你能从中发现些什么?

如果你遵循打印每个方法的入参和出参这个简单的原则，你根本不需要调试器。当然每个方法可能访问外部系统，阻塞，等待，等等，这些都应该考虑进来。就参考以下这个格式就好：

由于你在方法的开始和结束都记录了日志，所以你可以人工找出效率不高的代码，甚至还可以检测到可能会引起死锁和饥饿的诱因——你只需看一下“Entering”后面是不是没有”Leaving“就明白了。

如果你的方法名的含义很清晰，清日志将是一件愉快的事情。同样的，分析异常也更得更简单了，因为你知道每一步都在干些什么。

代码里要记录的方法很多的话，可以用 AOP 切面来完成。这样减少了重复的代码，不过使用它得特别小心，不注意的话可能会导致输出大量的日志。

这种日志最合适的级别就是 DEBUG和TRACE 了。

如果你发现某个方法调用 的太频繁，记录它的日志可能会影响性能的话，只需要调低它的日志级别就可以了，或者把日志直接删了(或者整个方法调用只留一个?)不过日志多了总比少了要强。

把日志记录当成单元测试来看，你的代码应该布满了日志就像它的单元测试到处都是一样。

系统没有任何一部分是完全不需要日志的。记住，有时候要知道你的系统是不是正常工作，你只能查看不断刷屏的日志。

观察外部系统

这条建议和前面的有些不同：如果你和一个外部系统通信的话，记得记录下你的系统传出和读入的数据。

系统集成是一件苦差事，而诊断两个应用间的问题(想像下不同的公司，环境，技术团队)尤其困难。

最近我们发现记录完整的消息内容，包括 Apache CXF 的 SOAP 和 HTTP 头，在系统的集成和测试阶段非常有效。

这样做开销很大，如果影响到了性能的话，你只能把日志关了。

不过这样你的系统可能跑的很快，挂的也很快，你还无能为力?

当和外部系统进行集成的时候，你只能格外小心并做好牺牲一定开销的准备。

如果你运气够好，系统集成由 ESB 处理了，那在总线把请求和响应给记录下来就最好不过了。

可以参考下 Mule 的这个日志组件。

有时候和外部系统交换的数据量决定了你不可能什么都记下来。

另一方面，在测试阶段和发布初期，最好把所有东西都记到日志里，做好牺牲性能的准备。可以通过调整日志级别来完成这个。

看下下面这个小技巧：

如果这个 logger 是配置成 DEBUG 级别，它会打印完整的请求 ID 的集合。

如果它配置成了打印 INFO 信息的话，就只会输出集合的大小。

你可能会问我是不是忘了 isInfoEnabled 条件了，看下第二点建议吧。

这里还有一个值得注意的是 ID 的集合不能为 null。

尽管在 DEBUG 下，它为 NULL 也能正常打印，但是当配置成 INFO 的时候一个大大的空指针。

还记得第4点建议中提到的副作用吧?

正确的记录异常

首先，不要记录异常，让框架或者容器来干这个。

当然有一个例外：如果你从远程服务中抛出了异常(RMI，EJB等)，异常会被序列化，确保它们能返回给客户端 (API中的一部分)。

不然的话，客户端会收到 NoClassDefFoundError 或者别的古怪的异常，而不是真正的错误信息。

异常记录是日志记录的最重要的职责之一，不过很多程序员都倾向于把记录日志当作处理异常的方式。

他们通常只是返回默认值(一般是 null，0或者空字符串)，装作什么也没发生一样。

还有的时候，他们会先记录异常，然后把异常包装了下再抛出去：

log.error("IO exception", e);

throw new CustomException(e);

这样写通常会把栈信息打印两次，因为捕获了 MyCustomException 异常的地方也会再打印一次。

日志记录，或者包装后再抛出去，不要同时使用，否则你的日志看起来会让人很迷惑。

如果我们真的想记录日志呢?由于某些原因(大概是不读 API 和文档?)，大约有一半的日志记录我认为是错误的。

做个小测试，下面哪个日志语句能够正确的打印空指针异常?

try {

Integer x = null;

++x;

} catch (Exception e) { log.error(e); //A

log.error(e, e); //B

log.error("" + e); //C

log.error(e.toString()); //D

log.error(e.getMessage()); //E

log.error(null, e); //F

log.error("", e); //G

log.error("{}", e); //H

log.error("{}", e.getMessage()); //I

log.error("Error reading configuration file: " + e); //J

log.error("Error reading configuration file: " + e.getMessage()); //K log.error("Error reading configuration file", e); //L}

很奇怪吧，只有 G 和 L(这个更好)是对的!

A 和 B 在 slf4j 下面根本就编译不过，其它的会把栈跟踪信息给丢掉了或者打印了不正确的信息。

比如，E 什么也不打印，因为空指针异常本身没有提供任何异常信息而栈信息又没打印出来。

记住，第一个参数通常都是文本信息，关于这个错误本身的。

不要把异常信息给写进来，打印日志后它会自动出来的，在栈信息的前面。

不过想要打印这个，你当然还得把异常传到第二个参数里面才行。

日志应当可读性强且易于解析

现在有两组用户对你的日志感兴趣：我们人类(不管你同不同意，码农也是在这里边)，还有计算机(通常就是系统管理员写的 shell 脚本)。

日志应当适合这两种用户来理解。如果有人在你后边看你的程序的日志却看到了这个：

那你肯定没听从我的建议。日志应该像代码一样易于阅读和理解。

另一方面，如果你的程序每小时就生成了半 GB 的日志，没有谁或者任何图形化的文本编辑器能把它们看完。

这时候我们的老家伙们，grep，sed 和 awk 这些上场的时候就来了。

如果有可能的话，你记录的日志最好能让人和计算机都能看明白 ，不要将数字格式化，用一些能让正则容易匹配的格式等等。

如果不可能的，用两个格式来打印数据：

log.debug("Request TTL set to: {} ({})", new Date(ttl), ttl);// Request TTL set to: Wed Apr 28 20:14:12 CEST 2010 (1272478452437)final String duration = DurationFormatUtils.formatDurationWords(durationMillis, true, true);#("Importing took: {}ms ({})", durationMillis, duration);//Importing took: 123456789ms (1 day 10 hours 17 minutes 36 seconds)

计算机看到“ms after 1970 epoch”这样的的时间格式会感谢你的，而人们则乐于看到“1天10小时17分36秒”这样的东西。

总之，如果你愿意琢磨的话，日志也可以写得像诗一样优雅。

 感谢大家阅读由java培训机构分享的“写诗一般的Java日志”希望对大家有所帮助，更多精彩内容请关注Java培训官网、

免责声明：本文由小编转载自网络，旨在分享提供阅读，版权归原作者所有，如有侵权请联系我们进行删除