异常日志应记录哪些关键字段？结构化日志的ERROR级别规范设计

星夢妙者

发布时间：2025-07-01 18:15:02

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记录异常日志的关键在于定位问题、还原现场，需包含时间戳、线程id、类名方法名、异常类型消息堆栈、用户请求id、输入参数、服务器ip、环境信息及自定义上下文；结构化日志error级别设计应实现统一错误码、结构化消息体、可配置上下文、日志级别控制、监控集成、保留策略、敏感脱敏与链路追踪。

异常日志应记录哪些关键字段？结构化日志的ERROR级别规范设计

异常日志记录的关键在于能够快速定位问题、还原现场。除了时间、线程、类名方法名这些基本信息，更重要的是要记录导致异常的关键数据，以及异常发生时的上下文环境。结构化日志的ERROR级别规范设计，则要围绕着“可报警、可分析、可追溯”这三个核心目标展开。

记录异常日志的关键字段包括：

时间戳 (Timestamp)：精确到毫秒甚至微秒，方便排序和定位。
日志级别 (Level)：ERROR级别，明确标识为错误。
线程 ID (Thread ID)：方便追踪多线程问题。
类名和方法名 (Class Name & Method Name)：定位异常发生的具体位置。
异常类型 (Exception Type)：例如 NullPointerException, IOException 等。
异常消息 (Exception Message)：异常的简要描述。
堆栈轨迹 (Stack Trace)：完整的调用链，帮助定位问题根源。
用户 ID (User ID)：如果异常与特定用户相关，记录用户 ID 便于追踪。
请求 ID (Request ID)：在分布式系统中，请求 ID 用于串联多个服务之间的调用链。
输入参数 (Input Parameters)：导致异常的输入参数，对于调试至关重要。
服务器 IP 地址 (Server IP Address)：方便定位发生异常的服务器。
环境信息 (Environment Information)：例如操作系统、JVM 版本等。
自定义上下文数据 (Custom Context Data)：根据业务需要记录的额外信息，例如订单 ID、商品 ID 等。

结构化日志ERROR级别规范设计：

统一的错误码 (Error Code)： 为每种类型的错误分配一个唯一的错误码，方便程序识别和处理，也方便日志分析工具进行统计和分类。例如，数据库连接失败可以使用 DB_CONNECTION_ERROR。
结构化的消息体 (Structured Message Body)： 使用 JSON 或其他结构化格式存储日志信息，方便机器解析和分析。例如：

{
  "timestamp": "2024-10-27T10:00:00.000Z",
  "level": "ERROR",
  "errorCode": "DB_CONNECTION_ERROR",
  "message": "Failed to connect to database",
  "details": {
    "host": "192.168.1.100",
    "port": 3306,
    "user": "readonly"
  },
  "requestId": "abc-123-xyz"
}

可配置的上下文信息 (Configurable Context Information)： 允许开发人员根据需要添加自定义的上下文信息，例如当前请求的 URL、用户代理等。
日志级别控制 (Log Level Control)： 允许通过配置文件或命令行参数控制日志级别，方便在不同环境下调整日志输出的详细程度。
与监控系统集成 (Integration with Monitoring Systems)： 将 ERROR 级别的日志与监控系统集成，当出现错误时可以及时发出警报。例如，可以使用 Prometheus + Alertmanager 进行监控和告警。
日志保留策略 (Log Retention Policy)： 制定合理的日志保留策略，避免日志占用过多存储空间。
敏感信息脱敏 (Sensitive Information Masking)： 对日志中的敏感信息进行脱敏处理，例如密码、信用卡号等。
链路追踪 (Trace ID)： 在分布式系统中，使用 Trace ID 将一次请求的日志串联起来，方便追踪问题。

如何选择合适的日志框架？

选择日志框架时，需要考虑以下因素：

性能： 日志框架的性能直接影响应用程序的性能，特别是对于高并发的系统。应该选择性能良好的日志框架，例如 Logback、Log4j2 等。
功能： 日志框架应该提供丰富的功能，例如支持多种日志级别、多种输出目标、多种日志格式等。
可扩展性： 日志框架应该具有良好的可扩展性，方便添加自定义的日志 appender 和 layout。
易用性： 日志框架应该易于配置和使用，方便开发人员快速上手。
社区支持： 日志框架应该拥有活跃的社区，方便获取帮助和解决问题。

如何使用 MDC (Mapped Diagnostic Context) 记录上下文信息？

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MDC 是一种在多线程环境下记录上下文信息的机制。它允许将一些键值对存储在线程上下文中，并在日志输出时自动包含这些信息。例如，可以使用 MDC 记录用户 ID、请求 ID 等信息。

import org.slf4j.MDC;

public class MyService {

  public void processRequest(String userId, String requestId) {
    MDC.put("userId", userId);
    MDC.put("requestId", requestId);

    try {
      // ... 业务逻辑 ...
    } catch (Exception e) {
      // 记录异常日志，会自动包含 userId 和 requestId
      logger.error("Failed to process request", e);
    } finally {
      MDC.remove("userId");
      MDC.remove("requestId");
    }
  }
}

如何避免日志 flood (日志泛滥)？

日志 flood 是指日志量过大，导致存储空间不足、分析困难等问题。为了避免日志 flood，可以采取以下措施：