最近涌现出各种各样能帮助你理解日志的新工具，有类似 Scribe、Logstash 这样的开源项目，也有类似 Splunk 的预付费工具，还有托管服务如 SumoLogic 和 PaperTrail。这些工具的共同点是对日志数据进行清洗，在大量日志中提取一些更有价值的文件。

但有一件事这些工具却爱莫能助，因为它们完全依赖你实际投入的日志数据，而如何保证数据的质量和数量则需要用户自行完成。因此，在关键时刻，如果你需要基于部分或者遗漏日志做代码调试时，事情可能会变得非常棘手。

为了减少这种情况发生，在这里分享五个建议，在你记录日志时最好能铭记于心：

1. 你好，我的（线程）名字是

正如 Ringo，线程名称这个属性是 Java 中最被低估的方法之一。其原因是线程名称大部分是描述性的。然而问题同样出现在这里，类似人们自己，起名时通常会被赋予一定的意义。而在多线程日志中，线程名同样挥着关键作用。通常情况下，大多数日志框架会记录当前所调用的线程名称。可悲的是，我们通常会看到 http-nio-8080-exec-3 这种名字，简单地由线程池或容器进行分配。

出于某种原因，我们曾不止一次地听过这种误解——线程名称是不可变的。与之相反，在日志中，线程名称占据基本主要地位，你应该确保能正确使用。比如将它与具体情境结合起来，例如 Servlet 的名字、任务相关，或者一些动态语境如用户或消息 ID。

这样的话，代码接口应该是这样：

Thread.currentThread().setName(ProcessTask.class.getName() + “: “+ message.getID);

更先进的版本将被加载到当前线程的线程局部变量，配置 log appender，并自动将其添加到日志条目。

当多个线程写入服务器日志，但你需要集中在单一线程上时，这将会非常有用。如果你在一个分布式 /SOA 环境下运行，更能看到它得天独厚的优势。

2. 分布式的标识符

在 SOA 或消息驱动的架构，任务执行很可能跨多台机器。当处理这种环境下的故障时，连接相关机器和它们的状态将是了解具体情况的关键。大多数日志分析器会将这些日志信息分组，假设你为它们提供了唯一标识，它们便可以作为实际日志消息的一部分。

从设计的角度出发，这意味着，从进入系统到操作完成，每一个入站操作应该有其唯一的 ID 对应。请注意，一个持久的标识符，如用户 ID 可能不是一个好容器。在记录日志文件的过程中，用户可能有多个操作，这将使得隔离特定流更加困难。UUIDs 可能是个不错的选择。它的值可以被加载到实际线程名称或者作为 TLS-thread 的局部储存器。

3. 不要使用文本+驱动器，不要日志+循环

很多时候，你会看到一段代码在紧密的循环中运行，并执行相应的日志操作。基本假设是，该代码运行的次数是有限的。

很可能运行情况非常良好。但是当代码得到意外输入时，循环可能并不会中断。在这种情况下，你不只是处理一个无限循环「虽然这样已经很糟糕了」，你正在处理的代码正将无限量的数据写到磁盘或网络。

在单机场景中它可能会造成一台服务器崩溃，而在分布式场景中，被影响的则是整个集群。因此如果可能，不要在紧密循环中记录日志。捕获错误时，这一点尤其如此。

下面这个例子，记录了一个 while 循环中的异常：

    void read() {
while (hasNext()) {
try {
readData();
} catch {Exception e) {
// this isn’t recommend
logger.error(“error reading data“, e);
}
}
}

如果 readData 抛出异常，而 hasNext 返回值为 true，这里将会写入无限量的日志数据。要解决这个问题的方法是确保不会记录这一切：

void read() {
int exceptionsThrown = 0;
while (hasNext()) {
try {
readData();
} catch {Exception e) {
if (exceptionsThrown < THRESHOLD) {
logger.error(“error reading data", e);
exceptionsThrown++;
} else {
// Now the error won’t choke the system.
}
}
}
}

另一种方法是从循环中移除日志记录，并保存第一/最后一个异常对象并在其它地方记录。

4. 未捕获的处理程序

Westeros 有最后一道防御墙，而你有 Thread.uncaughtExceptionHandler。因此，尽量使用它们。如果没有安装这些处理程序，在异常抛出时，你只能获得很少有价值的上下文，同时你也无法控制在结束之前你已经将其记录，并确定记录的位置。

请注意，即使在未捕获的异常处理程序，看起来你没有任何办法访问线程中（已终止）的任何变量，你仍然可以获得实际线程对象的引用。如果你坚持# 1步，你仍然会得到一个有意义的thread.getName()值可记录。

5. 捕获外部调用

每当调用一个外部的 API， JVM 异常的几率将大大增加。这包括 Web 服务、 HTTP、 DB、 文件系统、操作系统和任何其他 JNI 调用。认真对待每个调用，因为它随时会爆炸 「它很有可能发生在同样的点」。

大多数情况下，外部 API 故障的原因是意外输入，日志中对其记录是修复代码的关键。

在这一点上，你可以选择不记录错误，只是抛出异常也可以。在这种情况下，只要收集到调用的相关参数，并将其解析为异常错误信息。

只要确保异常被捕获并记录在更高级别的堆栈调用即可。

try {
return s3client.generatePresignedUrl(request);
} catch (Exception e) {
String err = String.format(“Error generating request: %s bucket: %s key: %s. method: %s", request, bucket, path, method);
log.error(err, e); //you can also throw a nested exception here with err instead.
}

原文链接：5 Techniques to Improve Your Server Logging

本文系 OneAPM 工程师编译整理。OneAPM 是中国基础软件领域的新兴领军企业，能帮助企业用户和开发者轻松实现：缓慢的程序代码和 SQL 语句的实时抓取。想阅读更多技术文章，请访问 OneAPM 官方博客。