说起日志，大家都是耳熟能详的，一大堆日志插件映入眼帘，日志收集的方式也历历在目，但是，今天我们的重点不仅仅是收集日志了，今天我们主要说说怎么管理日志

收集日志

日志管理的第一件事，就是日志的收集。日志收集是开发者必备的技巧，不管是哪个开发语言，哪个开发平台，日志收集的插件都是有很多选择的。例如：

.net 平台大家钟爱的log4net,支持多种存储方式（文件、数据库），多种格式，多种日志拆分方式。

java 平台主流的log4j、slf4j、logback，多种选择。

日志收集的组件这里就不一一说明了，使用都是很简单的，这里重点说明一下，日志我们收集应该注意的地方：

1. 日志等级一定要规范

好多开发工程师记录日志总是喜欢用info级别来记录日志，一般的组件默认级别都是info,所有info默认都是会被记录的，而debug信息发布后，是不会被记录的。这是一种偷懒的做法，但这也是很普遍的做法。正确的方式应该根据日志本身的特性去设置日志的级别，其实规范的日志级别是非常重要的：

• 正确的级别便于运维。便于统一调整系统日志级别，如特殊情况可以只记录error错误
• 没有正确的级别，对后期日志分析和处理是留下很大的隐患。error是需要去关注，并且处理掉的问题。info是普通日志的记录，大部分时候是无需关注的。

2. error日志内容一定要详实 ,info日志要简洁易懂

运营过大型系统的人都知道，除了数据库存储外，日志、图片、附件是存储的三大债主，他们是会占用非常非常大的空间，所有记录info的日志，要简洁易懂，避免空间浪费。
而对于error级别的错误，记录一定要详实，因为error的所有问题，是后期都要去解决的。

• 请求的地址
• 请求的参数
• 请求的ip
• 请求的用户
• error具体信息
• 输出的内容
• ……

为了能很好的反馈当时error产生场景，以上的这些内容都应该被记录，而且越详细越好。

3. error日志一定是全局统一收集的

前文说过，error的日志，不仅是我们需要关注的，还是我需要解决掉的问题，所有error日志非常重要。错误日志的收集，必须是全局统一收集的，AOP是你最好的伙伴，如果你发现你的errorr日志收集是在每个类中，到处是

try
{
......
}
catch()
{
    log.error("......")
}

这个一定要避免，不管你用那种语言，错误的处理，都是可以通过全局进行统一的处理，错误日志也要通过全局统一收集。

管理日志

每个开发人员对日志的收集，都是非常熟悉的，基本都是将日志按照日期的方式进行保存，日常使用日志的时候，也是有一些要求：

1. 单个文件的大小要控制

因为大家都是通过日期方式保存的，但是因为有的人不重视日志，经常会看到有的系统单个日志文件上百M，有的甚至是几G，而实际大家处理问题关注的都是最近的日志，所以控制单个日志文件的大小，对日志的性能以及后期的运维都是非常便利的。

2. 日志要便于浏览

日志文件小才便于浏览，日志最好能通过网址直接访问到，而不需要一波三折登录服务器，花10分钟下载下来，再来分析。

3. 日志的安全性要得到保障

日志内容有时会包含敏感信息，特别是error日志，直接把系统的具体错误抛出来，所以日志除了查看方便，还需要确保日志文件的安全。如果是日志文件是html或者txt，请一定记得把你的日志文件权限修改下，特定用户才能访问，不要随便开放，所有人都能访问。

4. 日志要定期清理

日志是非常占用存储的空间，日志太大对存储的性能也有一定的影响，所有日志要定期进行清理。

• 空间充足可以保留半年
• 空间不足最少也要保留3个月

当然，这个也不是一定的，根据每个系统的情况去制定清理计划就可以了。

如果大家是小型网站，一个系统一台服务器，日志管理就简单了。如果系统是做了高可用，后端用了均衡负载，那么，日志存在当前服务器是不太明智的做法，日志一定要统一存储，因为均衡负载随时都可能会切换服务器，当出现故障，你需要去找日志究竟存在哪个服务器，也是件很浪费时间的事情。日志文件也可以通过：

• 共享虚拟目录来存储
• 定时进行文件同步来存储
  日志存储也是对性能有一定影响的，文件同步虽然看起来麻烦一定，但是比共享虚拟目录的方式来说，性能会好，推荐使用这种方式。

说到日志的同步，就不得不提Logstash这个日志组件。Logstash是现在应用最广的日志收集组件，基于java平台。其实很多java平台的组件，是不用去了解java开发的，只要简单的配置就能使用。

Logstash支持文件同步，也可以结合rsyslog进行文件同步，当然，也支持通过tcp协议，与第三方对接，好伙伴当然是Elasticsearch。Elasticsearch下文也会做简单的介绍。

Logstash中文手册：点击这里

分析日志

日志的分析也是一个很大的概念，可能对于运维和安全人员关注的是系统的所有日志，包括访问日志、系统监测的日志等，但是开发人员对于日志更多的是：

• 监控系统运行错误，并获取错误时的相关数据包
• 记录重要的信息，某些时候便于后期检查

所以，开发人员对日志的需求相对而言简单一点，但是处理不当也会面临挑战。如果要根据某些关键字找日志，没有一个靠谱的系统处理，那么大家只能一直在ctrl+f 或者 find 命令中来回查找自己需要的信息，使用过的人都知道，这绝对不是一个很好的体验。那么是否有很好的工具来处理呢？有，这里就介绍另外的两个工具：

• Elasticsearch——一个基于lucene的搜索引擎工具，解决日志的搜索问题。当然，也能解决系统的搜索问题，而且是分布式的哦。
• Kibana——一个可视化的日志操作引擎，结合Elasticsearch可以达到更好的效果。

Kibana 界面预览

Elasticsearch+Logstash+Kibana 就是传说中的ELK了，应该是现在最流行的日志处理平台。

Elasticsearch中文文档：点击这里
ELK中文文档：点击这里

尾声

前文介绍日志收集、日志管理注意的事项，推荐了日志分析中两个比较简单常用的工具，这里简单说明一下，自己心目中的日志管理系统。
整体流程如图：

推荐的几个工具虽然是java平台的工具，但是日志处理的思路不管是哪个平台都是一样的。ELK如果只是作为日志管理的工具，也可以应用到.net平台，无需再进行二次开发就可以很好的使用。ELK的使用是有一定的学习成本的，如有时间可以另起一文探讨，但是，这个学习成本是可以忽略语言之间的差异。
当然，如果大家愿意使用脚本同步或者rsyn文件同步进行日志处理也是可以的。