日志乱成浆糊排查全靠猜:设计一套打日志的标准——分级、结构化字段、trace 贯穿和保留策略。
出问题翻日志翻不到关键信息、微服务间请求串不起来、日志量爆炸找不到重点的团队。
帮我们团队定一套能落地的日志规范。 【系统情况】{{系统形态}} 【现在的痛点】{{现状痛点}} 【技术栈】{{技术栈}} 【团队】{{团队规模}} 请输出: 一、分级标准:ERROR/WARN/INFO/DEBUG 各自的判定标准(举 3 个本系统场景的例子),以及「禁止用 ERROR 打业务失败」这类常见的分级误用。 二、结构化字段规范:每条日志必带的公共字段(时间、级别、服务名、traceId、userId),业务日志怎么补充上下文(订单号用 MDC 还是手动传),给出一条符合规范的日志样例和一条反面样例。 三、链路贯穿:traceId 怎么从入口服务透传到下游和定时任务(没上全链路追踪的情况下,最轻量的透传做法),跨服务搜日志的操作流程。 四、量与保留:按我的流量估算日志量级,各级别保留时长建议、哪些日志必须脱敏(手机号/订单地址)、哪些场景不打日志改打指标。 五、落地机制:5 人团队怎么让规范被执行——code review 检查项、lint 规则、存量日志改造的优先级排序(先改核心链路)。 要求:规范条目控制在能背下来的数量,宁少而严,不多而虚;样例代码贴合我的技术栈。
先规范后平台。把结构化字段和 traceId 落地后,无论用什么平台都能查;顺序反了就是花冤枉钱。
在日志框架层加脱敏 pattern(手机号、身份证正则替换),靠 review 拦不住所有人。