日志瘦身骚操作：从5G优化到1G！

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责编：Java就该这么学 | 来源：https://c1n.cn/mtr19

大家好，我是Java就该这么学。

目录

• 背景

• 日志瘦身方法论

• 优化案例

• 总结

背景

在日常开发中，通常为了方便调试、方便查问题，会打印很多 INFO 级别的日志。

随着访问量越来越大，一不小心，某个日志文件一天的 size 就大于了某个阈值（如 5G），于是，收到了优化日志大小的告警，一定时间内不优化反馈给你主管，囧...

日志过大容易导致一些运维操作消耗机器性能，如日志文件检索、数据采集、磁盘清理等。

那么，日志瘦身哪些常见的思路呢？本文结合某个具体案例谈谈我的看法。

日志瘦身方法论

| 只打印必要的日志

有时候为了方便测试，临时打印很多 INFO 级别日志。对于这种日志，等项目上线前，可以将非必要的日志删除或者调整为 DEBUG 级别。

但有些场景下有些日志可打印为 DEBUG 也可打印为 INFO，打印成 INFO 级别占空间，打印成 DEBUG 级别线上查问题的时候又需要用到，肿么办？

我们可以对日志工具类进行改造，支持上下文传递某个开关时（正常调用没有这个开关，通过公司的 Tracer 或者 RPC上下文传递），可以临时将 DEBUG日志提升为 INFO级别。另外，搜索公众号GitHub猿后台回复“理财”，获取一份惊喜礼包。

伪代码如下：

if(log.isDebugEnable()){
   log.debug(xxx);
}else if(TracerUtils.openDebug2Info()){
 log.info("【debug2info】"+xxx);
}

这样，可以将一些纠结是否要打印成 INFO 日志的 log 打印成 DEBUG 级别，查问题时自动提升为INFO 日志。

为了避免误会，区分 DEBUG 提升 INFO  的日志和普通 INFO 日志，加上类似【debug2info】 日志前缀。

当然，你也可以搞一些其他骚操作，这里只是举个例子，请自行举一反三。

| 合并打印

有些可以合并的日志，可以考虑合并。

如在同一个方法前后都打印了 INFO 日志：

INFO   [64 位traceId]   XXXService 执行前  size =10 INFO   [64 位traceId]   XXXService 执行后  size =4

可以合并成一条：

INFO [64 位traceId] XXXService 执行前 size =10 执行后 size =4

| 简化&缩写&压缩

某个日志非常有必要，但是打印的对象有些大，如果可以满足问题排查需求的情况下，我们可以：

• 选择只打印其 ID

• 创建一个只保留关键字段的日志专用对象，转化为日志专用对象，再打印。

• 可以用缩写，如 write 简化为 w, read 简化为 r，execute 简化为 e 等；比如 pipeline 中有 20 个核心 bean ，打印日志时可以使用不同的编号替代 bean 全称，如 S1，S2 ，虽然没那么直观，但既可以查问题，又降低了日志量。

优化案例

| 场景描述

一个业务场景涉及很多 bean，为了复用一些通用逻辑，这些 bean 都继承自某个抽象类。

在抽象类中，定义了执行 bean 前后的一些通用逻辑，如执行前后打印当前 pipeline 中 item 的数量。最后一个 bean 执行完结果转换后需要打印出结果。

| 优化分析

①只打印必要日志

只打印必要日志：

• 由于当前 bean 执行前 相当于前一个 bean 执行后，因此只打印执行后的日志就可以，执行前的 INFO 日志可以删除或者改为 DEBUG （只打印必要日志）

• 通常问题只出现在执行前后 size 不一致的情况下，因此执行后打印日志前可以加个判断，如果执行前后 size 相同则不打印。

 伪代码如下：

if(sizeBefore != sizeAfter){
log.info("service:{}, 前size:{},后size:{}", getName(),sizeBefore, sizeAfter)
}

这招效果很明显，因为大多数 bean 的执行前后 size 是相同的，就不会打印这条日志。而假设之前有 20 个，这条日志就需要打印 20次，改进后可能只需要打印 2-3 次。

②日志合并

为了方便查问题还需要打印执行前的 size ，那么将执行前的 size 记录在内存中，打印执行后日志时多打印出执行前的 size。

伪代码如下：

log.info("service:{}, 执行前size:{}", getName(),sizeBefore)

log.info("service:{}, 执行后size:{}", getName(),sizeBefore, sizeAfter)

合并后：

log.info("service:{}, 前size:{},后size:{}", getName(),sizeBefore, sizeAfter)

③日志精简

对于最终结果，将结果对象（如 XXDTO）转化为只包括关键信息，如 id, title 的日志对象（XXSimpleLogDTO），转化为日志对象后再打印。

log.info("resultId:{}",result.getId());

或者：

log.info("result:{}",toSimpleLog(result));

| 效果评估

该日志一天产生 5G 左右，这里百分之 80% 左右都是打印执行前后的 size，10% 左右是打印最终结果，还有一些其他的日志。

经过上述方法优化后，每天日志量不足 1G。

在满足排查问题的需要，又实现日志瘦身之间进行了取舍。

总结

日志瘦身需要进行权衡，保留排查问题的必要日志情况下尽可能精简。可以采用删除不必要日志，合并日志，日志简化等方式进行优化。

我们还可以进行一些骚操作，支持线上 DEBUG 临时提升 INFO（当然也可以使用 arthas）来辅助我们查问题。

你还有哪些不错的日志瘦身技巧？欢迎在文章末尾评论和我交流。

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