在上文中我们解释了日志的作用是提供精准的系统记录方便根因分析。那么具体在哪些具体方面它可以发挥作用？
打印调试：即可以用日志来记录变量或者某一段逻辑。记录程序运行的流程，即程序运行了哪些代码，方便排查逻辑问题。
问题定位：程序出异常或者出故障时快速的定位问题，方便后期解决问题。因为线上生产环境无法 debug，在测试环境去模拟一套生产环境，费时费力。所以依靠日志记录的信息定位问题，这点非常重要。还可以记录流量，后期可以通过 ELK（包括 EFK 进行流量统计）。
用户行为日志：记录用户的操作行为，用于大数据分析，比如监控、风控、推荐等等。这种日志，一般是给其他团队分析使用，而且可能是多个团队，因此一般会有一定的格式要求，开发者应该按照这个格式来记录，便于其他团队的使用。当然，要记录哪些行为、操作，一般也是约定好的，因此，开发者主要是执行的角色。
根因分析（甩锅必备）：即在关键地方记录日志。方便在和各个终端定位问题时，别人说时你的程序问题，你可以理直气壮的拿出你的日志说，看，我这里运行了，状态也是对的。这样，对方就会乖乖去定位他的代码，而不是互相推脱。
上文说了日志的重要性，那么什么时候需要记录日志。
日志打印
Slf4j & Logback
Slf4j 英文全称为 “ Simple Logging Facade for Java ”，为 Java 提供的简单日志门面。Facade 门面，更底层一点说就是接口。它允许用户以自己的喜好，在工程中通过 Slf4j 接入不同的日志系统。
Logback 是 Slf4j 的原生实现框架，同样也是出自 Log4j 一个人之手，但拥有比 Log4j 更多的优点、特性和更做强的性能，Logback 相对于 Log4j 拥有更快的执行速度。基于我们先前在 Log4j 上的工作，Logback 重写了内部的实现，在某些特定的场景上面，甚至可以比之前的速度快上 10 倍。在保证 Logback 的组件更加快速的同时，同时所需的内存更加少。
日志文件
日志文件放置于固定的目录中，按照一定的模板进行命名，推荐的日志文件名称：
当前正在写入的日志文件名：<应用名>[-<功能名>].log
如：example-server-book-service-access.log
已经滚入历史的日志文件名：<应用名>[-<功能名>].yyyy-MM-dd-hh.[滚动号].log
复制代码如：example-server-book-service-access.2019-12-01-10.1.log
日志变量定义
推荐使用 lombok（代码生成器） 注解 @lombok.extern.slf4j.Slf4j 来生成日志变量实例。
复制代码代码示例
DEBUG：DEUBG 级别的主要输出调试性质的内容，该级别日志主要用于在开发、测试阶段输出。该级别的日志应尽可能地详尽，开发人员可以将各类详细信息记录到 DEBUG 里，起到调试的作用，包括参数信息，调试细节信息，返回值信息等等，便于在开发、测试阶段出现问题或者异常时，对其进行分析。
INFO：INFO 级别的主要记录系统关键信息，旨在保留系统正常工作期间关键运行指标，开发人员可以将初始化系统配置、业务状态变化信息，或者用户业务流程中的核心处理记录到INFO日志中，方便日常运维工作以及错误回溯时上下文场景复现。建议在项目完成后，在测试环境将日志级别调成 INFO，然后通过 INFO 级别的信息看看是否能了解这个应用的运用情况，如果出现问题后是否这些日志能否提供有用的排查问题的信息。
WARN：WARN 级别的主要输出警告性质的内容，这些内容是可以预知且是有规划的，比如，某个方法入参为空或者该参数的值不满足运行该方法的条件时。在 WARN 级别的时应输出较为详尽的信息，以便于事后对日志进行分析。
ERROR：ERROR 级别主要针对于一些不可预知的信息，诸如：错误、异常等，比如，在 catch 块中抓获的网络通信、数据库连接等异常，若异常对系统的整个流程影响不大，可以使用 WARN 级别日志输出。在输出 ERROR 级别的日志时，尽量多地输出方法入参数、方法执行过程中产生的对象等数据，在带有错误、异常对象的数据时，需要将该对象一并输出。
DEBUG / INFO 的选择
DEBUG 级别比 INFO 低，包含调试时更详细的了解系统运行状态的东西，比如变量的值等等，都可以输出到 DEBUG 日志里。 INFO 是在线日志默认的输出级别，反馈系统的当前状态给最终用户看的。输出的信息，应该对最终用户具有实际意义的。从功能角度上说，INFO 输出的信息可以看作是软件产品的一部分，所以需要谨慎对待，不可随便输出。如果这条日志会被频繁打印或者大部分时间对于纠错起不到作用，就应当考虑下调为 DEBUG 级别。
WARN / ERROR 的选择
当方法或者功能处理过程中产生不符合预期结果或者有框架报错时可以考虑使用，常见问题处理方法包括：
ERROR 级别的日志打印通常伴随报警通知。ERROR的报出应该伴随着业务功能受损，即上面提到的系统中发生了非常严重的问题，必须有人马上处理。
ERROR日志目标
给处理者直接准确的信息：ERROR 信息形成自身闭环。
问题定位：
复制代码
日志模块扩展
日志模块是基于以下技术点做扩展的。
在每个 tracing 链路中，将 Opentracing Scope 中的上下文信息放置 MDC 中，根据 Spring Boot Logging 扩展接口扩展的取值逻辑 logging.pattern.level 的取值逻辑。
修改 logback 配置文件中每个 appender 的 pattern 为以下默认值即可实现标准化。
复制代码logback.xml 节选
复制代码代码使用示例：
复制代码日志记录
项目、管理日志基础单元，服务日志建议一个环境建为一个 Project，这样日志记录是整体一个闭环，日志记录随整个环境内的服务调用产生。
logstore
日志库，日志库建议按照日志类型分为不同的，如特定格式的 access 日志，以及 info / warn / error 日志，特定格式可以配置更为方面的索引以及告警设置。
注意：请勿按照应用服务区分为不同的 logstore，在微服务架构中，一次请求交叉了多个应用服务，日志是散落在各个应用服务中的，按照服务区分 logstore，需要开发同学十分了解应用运行状况和调用拓扑图，这点往往是不具备的。
实时采集与消费
功能：
用途：数据清洗（ETL）、流计算（Stream Compute）、监控与报警、 机器学习与迭代计算。
查询分析
实时索引、查询分析数据。
用途：DevOps / 线上运维，日志实时数据分析，安全诊断与分析，运营与客服系统。
消费投递
稳定可靠的日志投递。将日志中枢数据投递至存储类服务进行存储。支持压缩、自定义Partition、以及行列等各种存储方式。
用途：数据仓库 + 数据分析、审计、推荐系统与用户画像。
告警
日志服务的告警功能基于仪表盘中的查询图表实现。在日志服务控制台查询页面或仪表盘页面设置告警规则，并指定告警规则的配置、检查条件和通知方式。设置告警后，日志服务定期对仪表盘的查询结果进行检查，检查结果满足预设条件时发送告警通知，实现实时的服务状态监控。
ELK 通用日志解决方案
ELK 是 Elasticsearch、Logstash、Kibana 三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为 Elastic Stack。其中 Elasticsearch 是一个基于 Lucene、分布式、通过 Restful 方式进行交互的近实时搜索平台框架。像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用 Elasticsearch 作为底层支持框架，可见 Elasticsearch 提供的搜索能力确实强大，市面上很多时候我们简称 Elasticsearch 为 es。Logstash 是 ELK 的中央数据流引擎，用于从不同目标（文件/数据存储/MQ）收集的不同格式数据，经过过滤后支持输出到不同目的地（文件/ MQ / Redis / Elasticsearch / Kafka 等）。Kibana 可以将 Elasticsearch 的数据通过友好的页面展示出来，提供实时分析的功能。
实践说明
普通格式日志
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