求你了，别乱打印日志了！

求你了，别乱打印日志了！

图片来自 包图网

选择恰当的日志级别

常见的日志级别有 5 种，分别是 error、warn、info、debug、trace：

error：错误日志，指比较严重的错误，对正常业务有影响，需要运维配置监控的。warn：警告日志，一般的错误，对业务影响不大，但是需要开发关注。info：信息日志，记录排查问题的关键信息，如调用时间、出参入参等等。debug：用于开发 DEBUG 的，关键逻辑里面的运行时数据。trace：最详细的信息，一般这些信息只记录到日志文件中。

日常开发中，我们需要选择恰当的日志级别，不要反手就是打印 info 哈。

日志要打印出方法的入参、出参

我们并不需要打印很多很多日志，只需要打印可以快速定位问题的有效日志。有效的日志，是甩锅的利器!

哪些算得上有效关键的日志呢?比如说，方法进来的时候，打印入参。再然后呢，在方法返回的时候，就是打印出参，返回值。入参的话，一般就是 userId 或者 bizSeq 这些关键信息。

正例如下：

public String testLogMethod(Document doc, Mode mode){    log.debug(“method enter param：{}”,userId);    String id = "666";    log.debug(“method exit param：{}”,id);    return id; }

选择合适的日志格式

理想的日志格式，应当包括这些最基本的信息：如当前时间戳(一般毫秒精确度)、日志级别，线程名字等等。

在 logback 日志里可以这么配置：

              %d{HH:mm:ss.SSS} %-5level [%thread][%logger{0}] %m%n      

如果我们的日志格式，连当前时间都沒有记录，那连请求的时间点都不知道了?

遇到 if...else... 等条件时，每个分支首行都尽量打印日志

当你碰到 if...else... 或者 switch 这样的条件时，可以在分支的首行就打印日志，这样排查问题时，就可以通过日志，确定进入了哪个分支，代码逻辑更清晰，也更方便排查问题了。

正例：

if(user.isVip()){   log.info("该用户是会员,Id:{},开始处理会员逻辑",user,getUserId());   //会员逻辑 }else{   log.info("该用户是非会员,Id:{},开始处理非会员逻辑",user,getUserId())   //非会员逻辑 }

日志级别比较低时，进行日志开关判断

对于 trace/debug 这些比较低的日志级别，必须进行日志级别的开关判断。

正例：

因为当前有如下的日志代码：

logger.debug("Processing trade with id: " + id + " and symbol: " + symbol);

如果配置的日志级别是 warn 的话，上述日志不会打印，但是会执行字符串拼接操作，如果 symbol 是对象，还会执行 toString() 方法，浪费了系统资源，执行了上述操作，最终日志却没有打印，因此建议加日志开关判断。

不能直接使用日志系统中的 API

不能直接使用日志系统(Log4j、Logback)中的 API，而是使用日志框架 SLF4J 中的 API。

SLF4J 是门面模式的日志框架，有利于维护和各个类的日志处理方式统一，并且可以在保证不修改代码的情况下，很方便的实现底层日志框架的更换。

正例：

import org.slf4j.Logger;  import org.slf4j.LoggerFactory;  private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TianLuoBoy.class);

建议使用参数占位 {}，而不是用 + 拼接。

反例：

logger.info("Processing trade with id: " + id + " and symbol: " + symbol);

上面的例子中，使用+操作符进行字符串的拼接，有一定的性能损耗。

正例如下：

logger.info("Processing trade with id: {} and symbol : {} ", id, symbol);

我们使用了大括号{}来作为日志中的占位符，比于使用+操作符，更加优雅简洁。并且，相对于反例，使用占位符仅是替换动作，可以有效提升性能。

建议使用异步的方式来输出日志

日志最终会输出到文件或者其它输出流中的，IO 性能会有要求的。如果异步，就可以显著提升 IO 性能。

除非有特殊要求，要不然建议使用异步的方式来输出日志。以 logback 为例吧，要配置异步很简单，使用 AsyncAppender 就行。

不要使用 e.printStackTrace()

反例：

try{   // 业务代码处理 }catch(Exception e){   e.printStackTrace(); }

正例：

try{   // 业务代码处理 }catch(Exception e){   log.error("你的程序有异常啦",e); }

理由：

e.printStackTrace() 打印出的堆栈日志跟业务代码日志是交错混合在一起的，通常排查异常日志不太方便。e.printStackTrace() 语句产生的字符串记录的是堆栈信息，如果信息太长太多，字符串常量池所在的内存块没有空间了,即内存满了，那么，用户的请求就卡住啦！

异常日志不要只打一半，要输出全部错误信息

反例 1：

try {     //业务代码处理 } catch (Exception e) {     // 错误     LOG.error('你的程序有异常啦'); }

异常 e 都没有打印出来，所以压根不知道出了什么类型的异常。

反例 2：

try {     //业务代码处理 } catch (Exception e) {     // 错误     LOG.error('你的程序有异常啦', e.getMessage()); }

e.getMessage() 不会记录详细的堆栈异常信息，只会记录错误基本描述信息，不利于排查问题。

正例：

try {     //业务代码处理 } catch (Exception e) {     // 错误     LOG.error('你的程序有异常啦', e); }

禁止在线上环境开启 debug

禁止在线上环境开启 debug，这一点非常重要。

因为一般系统的 debug 日志会很多，并且各种框架中也大量使用 debug 的日志，线上开启 debug 不久可能会打满磁盘，影响业务系统的正常运行。

不要记录了异常，又抛出异常

反例如下：

log.error("IO exception", e); throw new MyException(e);

这样实现的话，通常会把栈信息打印两次。这是因为捕获了 MyException 异常的地方，还会再打印一次。

这样的日志记录，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。

避免重复打印日志

避免重复打印日志，酱紫会浪费磁盘空间。如果你已经有一行日志清楚表达了意思，避免再冗余打印。

反例如下：

if(user.isVip()){   log.info("该用户是会员,Id:{}",user,getUserId());   //冗余，可以跟前面的日志合并一起   log.info("开始处理会员逻辑,id:{}",user,getUserId());   //会员逻辑 }else{   //非会员逻辑 }

如果你是使用 log4j 日志框架，务必在 log4j.xml 中设置 additivity=false，因为可以避免重复打印日志。

正例：

日志文件分离

我们可以把不同类型的日志分离出去，比如 access.log，或者 error 级别 error.log，都可以单独打印到一个文件里面。

当然，也可以根据不同的业务模块，打印到不同的日志文件里，这样我们排查问题和做数据统计的时候，都会比较方便啦。

核心功能模块，建议打印较完整的日志

我们日常开发中，如果核心或者逻辑复杂的代码，建议添加详细的注释，以及较详细的日志。

日志要多详细呢?脑洞一下，如果你的核心程序哪一步出错了，通过日志可以定位到，那就可以啦。

作者：捡田螺的小男孩

编辑：陶家龙