大家好，我是程序员鱼皮。我发现很多程序员都不打日志，有的是 **不想** 打、有的是 **意识不到** 要打、还有的是 **真不会** 打日志啊！前段时间的模拟面试中，我问了几位应届的 Java 开发同学 “你在项目中是怎么打日志的”，得到的答案竟然是 “支支吾吾”、“阿巴阿巴”，更有甚者，竟然表示：直接用 `System.out.println()` 打印一下吧。。。

要知道，日志是我们系统出现错误时，最快速有效的定位工具，没有日志给出的错误信息，遇到报错你就会一脸懵逼；而且日志还可以用来记录业务信息，比如记录用户执行的每个操作，不仅可以用于分析改进系统，同时在遇到非法操作时，也能很快找到凶手。因此，对于程序员来说，日志记录是重要的基本功。但很多同学并没有系统学习过日志操作、缺乏经验，所以我写下这篇文章，分享自己在开发项目中记录日志的方法和最佳实践，希望对大家有帮助\~ ## 一、日志记录的方法 ### 日志框架选型有很多 Java 的日志框架和工具库，可以帮我们用一行代码快速完成日志记录。在学习日志记录之前，很多同学应该是通过 `System.out.println` 输出信息来调试程序的，简单方便。但是，`System.out.println` 存在很严重的问题！

首先，`System.out.println` 是一个同步方法，每次调用都会导致 I/O 操作，比较耗时，频繁使用甚至会严重影响应用程序的性能，所以不建议在生产环境使用。此外，它只能输出简单的信息到标准控制台，无法灵活设置日志级别、格式、输出位置等。所以我们一般会选择专业的 Java 日志框架或工具库，比如经典的 Apache Log4j 和它的升级版 Log4j 2，还有 Spring Boot 默认集成的 Logback 库。不仅可以帮我们用一行代码更快地完成日志记录，还能灵活调整格式、设置日志级别、将日志写入到文件中、压缩日志等。可能还有同学听说过 SLF4J（Simple Logging Facade for Java），看英文名就知道了，这玩意并不是一个具体的日志实现，而是为各种日志框架提供简单统一接口的日志门面（抽象层）。啥是门面？举个例子，现在我们要记录日志了，先联系到前台接待人员 SLF4J，它说必须要让我们选择日志的级别（debug / info / warn / error），然后要提供日志的内容。确认之后，SLF4J 自己不干活，屁颠屁颠儿地去找具体的日志实现框架，比如 Logback，然后由 Logback 进行日志写入。 ![](https://p6-xtjj-sign.byteimg.com/tos-cn-i-73owjymdk6/eefafd061313400eb0d78e37b1699844~tplv-73owjymdk6-jj-mark-v1:0:0:0:0:5o6Y6YeR5oqA5pyv56S-5Yy6IEAg56iL5bqP5ZGY6bG855qu:q75.awebp?rk3s=f64ab15b&x-expires=1757541972&x-signature=VK3GcU%2F3BuQhD6pkWZ0LKNl7Ibc%3D) 这样做有什么好处呢？无论我们选择哪套日志框架、或者后期要切换日志框架，调用的方法始终是相同的，不用再去更改日志调用代码，比如将 log.info 改为 log.printInfo。既然 SLF4J 只是玩抽象，那么 Log4j、Log4j 2 和 Logback 应该选择哪一个呢？ > 值得一提的是，SLF4J、Log4j 和 Logback 竟然都是同一个作者（俄罗斯程序员 Ceki Gülcü）。首先，Log4j 已经停止维护，直接排除。Log4j 2 和 Logback 基本都能满足功能需求，那么就看性能、稳定性和易用性。 * 从性能来说，Log4j 2 和 Logback 虽然都支持异步日志，但是 Log4j 基于 LMAX Disruptor 高性能异步处理库实现，性能更高。 * 从稳定性来说，虽然这些日志库都被曝出过漏洞，但 Log4j 2 的漏洞更为致命，姑且算是 Logback 得一分。 * 从易用性来说，二者差不多，但 Logback 是 SLF4J 的原生实现、Log4j2 需要额外使用 SLF4J 绑定器实现。再加上 Spring Boot 默认集成了 Logback，如果没有特殊的性能需求，我会更推荐初学者选择 Logback，都不用引入额外的库了\~ ### 使用日志框架日志框架的使用非常简单，一般需要先获取到 Logger 日志对象，然后调用 logger.xxx（比如 logger.info）就能输出日志了。最传统的方法就是通过 LoggerFactory 手动获取 Logger，示例代码如下： import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; public class MyService { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MyService.class); public void doSomething() { logger.info("执行了一些操作"); } } 上述代码中，我们通过调用日志工厂并传入当前类，创建了一个 logger。但由于每个类的类名都不同，我们又经常复制这行代码到不同的类中，就很容易忘记修改类名。所以我们可以使用 `this.getClass` 动态获取当前类的实例，来创建 Logger 对象： public class MyService { private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass()); public void doSomething() { logger.info("执行了一些操作"); } } 给每个类都复制一遍这行代码，就能愉快地打日志了。但我觉得这样做还是有点麻烦，我连复制粘贴都懒得做，怎么办？还有更简单的方式，使用 Lombok 工具库提供的 `@Slf4j` 注解，可以自动为当前类生成一个名为 `log` 的 SLF4J Logger 对象，简化了 Logger 的定义过程。示例代码如下： import lombok.extern.slf4j.Slf4j; @Slf4j public class MyService { public void doSomething() { log.info("执行了一些操作"); } } 这也是我比较推荐的方式，效率杠杠的。

此外，你可以通过修改日志配置文件（比如 `logback.xml` 或 `logback-spring.xml`）来设置日志输出的格式、级别、输出路径等。日志配置文件比较复杂，不建议大家去记忆语法，随用随查即可。 ![](https://p6-xtjj-sign.byteimg.com/tos-cn-i-73owjymdk6/b08fdbafb8d44eac851ac51aba949336~tplv-73owjymdk6-jj-mark-v1:0:0:0:0:5o6Y6YeR5oqA5pyv56S-5Yy6IEAg56iL5bqP5ZGY6bG855qu:q75.awebp?rk3s=f64ab15b&x-expires=1757541972&x-signature=W3UUTS09RWnPXIeyI7Ajs1Ls%2FCE%3D) ## 二、日志记录的最佳实践学习完日志记录的方法后，再分享一些我个人记录日志的经验。内容较多，大家可以先了解一下，实际开发中按需运用。 ### 1、合理选择日志级别日志级别的作用是标识日志的重要程度，常见的级别有： * TRACE：最细粒度的信息，通常只在开发过程中使用，用于跟踪程序的执行路径。 * DEBUG：调试信息，记录程序运行时的内部状态和变量值。 * INFO：一般信息，记录系统的关键运行状态和业务流程。 * WARN：警告信息，表示可能存在潜在问题，但系统仍可继续运行。 * ERROR：错误信息，表示出现了影响系统功能的问题，需要及时处理。 * FATAL：致命错误，表示系统可能无法继续运行，需要立即关注。其中，用的最多的当属 DEBUG、INFO、WARN 和 ERROR 了。建议在开发环境使用低级别日志（比如 DEBUG），以获取详细的信息；生产环境使用高级别日志（比如 INFO 或 WARN），减少日志量，降低性能开销的同时，防止重要信息被无用日志淹没。注意一点，日志级别未必是一成不变的，假如有一天你的程序出错了，但是看日志找不到任何有效信息，可能就需要降低下日志输出级别了。 ### 2、正确记录日志信息当要输出的日志内容中存在变量时，建议使用参数化日志，也就是在日志信息中使用占位符（比如 `{}`），由日志框架在运行时替换为实际参数值。比如输出一行用户登录日志： // 不推荐 logger.debug("用户ID：" + userId + " 登录成功。"); // 推荐 logger.debug("用户ID：{} 登录成功。", userId); 这样做不仅让日志清晰易读；而且在日志级别低于当前记录级别时，不会执行字符串拼接，从而避免了字符串拼接带来的性能开销、以及潜在的 NullPointerException 问题。所以建议在所有日志记录中，使用参数化的方式替代字符串拼接。此外，在输出异常信息时，建议同时记录上下文信息、以及完整的异常堆栈信息，便于排查问题： try { // 业务逻辑 } catch (Exception e) { logger.error("处理用户ID：{} 时发生异常：", userId, e); } ### 3、控制日志输出量过多的日志不仅会占用更多的磁盘空间，还会增加系统的 I/O 负担，影响系统性能。因此，除了根据环境设置合适的日志级别外，还要尽量避免在循环中输出日志。可以添加条件来控制，比如在批量处理时，每处理 1000 条数据时才记录一次： if (index % 1000 == 0) { logger.info("已处理 {} 条记录", index); } 或者在循环中利用 StringBuilder 进行字符串拼接，循环结束后统一输出： StringBuilder logBuilder = new StringBuilder("处理结果："); for (Item item : items) { try { processItem(item); logBuilder.append(String.format("成功[ID=%s], ", item.getId())); } catch (Exception e) { logBuilder.append(String.format("失败[ID=%s, 原因=%s], ", item.getId(), e.getMessage())); } } logger.info(logBuilder.toString()); 如果参数的计算开销较大，且当前日志级别不需要输出，应该在记录前进行级别检查，从而避免多余的参数计算： if (logger.isDebugEnabled()) { logger.debug("复杂对象信息：{}", expensiveToComputeObject()); } 此外，还可以通过更改日志配置文件整体过滤掉特定级别的日志，来防止日志刷屏： INFO ### 4、把控时机和内容很多开发者（尤其是线上经验不丰富的开发者）并没有养成记录日志的习惯，觉得记录日志不重要，等到出了问题无法排查的时候才追悔莫及。一般情况下，需要在系统的关键流程和重要业务节点记录日志，比如用户登录、订单处理、支付等都是关键业务，建议多记录日志。对于重要的方法，建议在入口和出口记录重要的参数和返回值，便于快速还原现场、复现问题。对于调用链较长的操作，确保在每个环节都有日志，以便追踪到问题所在的环节。如果你不想区分上面这些情况，我的建议是尽量在前期多记录一些日志，后面再慢慢移除掉不需要的日志。比如可以利用 AOP 切面编程在每个业务方法执行前输出执行信息： @Aspect @Component public class LoggingAspect { @Before("execution(* com.example.service..*(..))") public void logBeforeMethod(JoinPoint joinPoint) { Logger logger = LoggerFactory.getLogger(joinPoint.getTarget().getClass()); logger.info("方法 {} 开始执行", joinPoint.getSignature().getName()); } } 利用 AOP，还可以自动打印每个 Controller 接口的请求参数和返回值，这样就不会错过任何一次调用信息了。不过这样做也有一个很重要的点，注意不要在日志中记录了敏感信息，比如用户密码。万一你的日志不小心泄露出去，就相当于泄露了大量用户的信息。

### 5、日志管理随着日志文件的持续增长，会导致磁盘空间耗尽，影响系统正常运行，所以我们需要一些策略来对日志进行管理。首先是设置日志的滚动策略，可以根据文件大小或日期，自动对日志文件进行切分。比如按文件大小滚动： 10MB 如果日志文件大小达到 10MB，Logback 会将当前日志文件重命名为 `app.log.1` 或其他命名模式（具体由文件名模式决定），然后创建新的 `app.log` 文件继续写入日志。还有按照时间日期滚动： logs/app-%d{yyyy-MM-dd}.log 上述配置表示每天创建一个新的日志文件，`%d{yyyy-MM-dd}` 表示按照日期命名日志文件，例如 `app-2024-11-21.log`。还可以通过 `maxHistory` 属性，限制保留的历史日志文件数量或天数： 30 这样一来，我们就可以按照天数查看指定的日志，单个日志文件也不会很大，提高了日志检索效率。对于用户较多的企业级项目，日志的增长是飞快的，因此建议开启日志压缩功能，节省磁盘空间。 logs/app-%d{yyyy-MM-dd}.log.gz 上述配置表示：每天生成一个新的日志文件，旧的日志文件会被压缩存储。除了配置日志切分和压缩外，我们还需要定期审查日志，查看日志的有效性和空间占用情况，从日志中发现系统的问题、清理无用的日志信息等。如果你想偷懒，也可以写个自动化清理脚本，定期清理过期的日志文件，释放磁盘空间。比如： # 每月清理一次超过 90 天的日志文件 find /var/log/myapp/ -type f -mtime +90 -exec rm {} ; ### 6、统一日志格式统一的日志格式有助于日志的解析、搜索和分析，特别是在分布式系统中。我举个例子大家就能感受到这么做的重要性了。统一的日志格式： 2024-11-21 14:30:15.123 [main] INFO com.example.service.UserService - 用户ID：12345 登录成功 2024-11-21 14:30:16.789 [main] ERROR com.example.service.UserService - 用户ID：12345 登录失败，原因：密码错误 2024-11-21 14:30:17.456 [main] DEBUG com.example.dao.UserDao - 执行SQL：[SELECT * FROM users WHERE id=12345] 2024-11-21 14:30:18.654 [main] WARN com.example.config.AppConfig - 配置项 `timeout` 使用默认值：3000ms 2024-11-21 14:30:19.001 [main] INFO com.example.Main - 应用启动成功，耗时：2.34秒这段日志整齐清晰，支持按照时间、线程、级别、类名和内容搜索。不统一的日志格式： 2024/11/21 14:30 登录成功用户ID: 12345 2024-11-21 14:30:16 错误用户12345登录失败！密码不对 DEBUG 执行SQL SELECT * FROM users WHERE id=12345 Timeout = default 应用启动成功 emm，看到这种日志我直接原地爆炸！

建议每个项目都要明确约定和配置一套日志输出规范，确保日志中包含时间戳、日志级别、线程、类名、方法名、消息等关键信息。 %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n 也可以直接使用标准化格式，比如 JSON，确保所有日志遵循相同的结构，便于后续对日志进行分析处理：此外，你还可以通过 MDC（Mapped Diagnostic Context）给日志添加额外的上下文信息，比如用户 ID、请求 ID 等，方便追踪。在 Java 代码中，可以为 MDC 变量设置值： MDC.put("requestId", "666"); MDC.put("userId", "yupi"); logger.info("用户请求处理完成"); MDC.clear(); 对应的日志配置如下： %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - [%X{requestId}] [%X{userId}] %msg%n 这样，每个请求、每个用户的操作一目了然。 ### 7、使用异步日志对于追求性能的操作，可以使用异步日志，将日志的写入操作放在单独的线程中，减少对主线程的阻塞，从而提升系统性能。除了自己开线程去执行 log 操作之外，还可以直接修改配置来开启 Logback 的异步日志功能： 500 0 true

上述配置的关键是配置缓冲队列，要设置合适的队列大小和丢弃策略，防止日志积压或丢失。 ### 8、集成日志收集系统在比较成熟的公司中，我们可能会使用更专业的日志管理和分析系统，比如 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）。不仅不用每次都登录到服务器上查看日志文件，还可以更灵活地搜索日志。但是搭建和运维 ELK 的成本还是比较大的，对于小团队，我的建议是不要急着搞这一套。 *** OK，就分享到这里，洋洋洒洒 4000 多字，希望这篇文章能帮助大家意识到日志记录的重要性，并养成良好的日志记录习惯。学会的话给鱼皮点个赞吧\~ **日志不是写给机器看的，是写给未来的你和你的队友看的！** ## 更多 💻 编程学习交流：[编程导航](https://github.com/liyupi/code-nav)\ 📃 简历快速制作：[老鱼简历](https://github.com/liyupi/laoyujianli)\ ✏️ 面试刷题神器：[面试鸭](https://github.com/liyupi/mianshiya)