說起日志，大家都是耳熟能詳的，一大堆日志插件映入眼簾，日志收集的方式也歷歷在目，但是，今天我們的重點不僅僅是收集日志了，今天我們主要說說怎么管理日志
收集日志
日志管理的第一件事，就是日志的收集。日志收集是開發者必備的技巧，不管是哪個開發語言，哪個開發平台，日志收集的插件都是有很多選擇的。例如：
.net 平台大家鍾愛的log4net,支持多種存儲方式（文件、數據庫），多種格式，多種日志拆分方式。
java 平台主流的log4j、slf4j、logback，多種選擇。
日志收集的組件這里就不一一說明了，使用都是很簡單的，這里重點說明一下，日志我們收集應該注意的地方：
1. 日志等級一定要規范
| 等級 | 說明 |
|---|---|
| debug | 調試信息 |
| info | 用來收集關注的信息 |
| warn | 警告信息 |
| error | 錯誤信息 |
好多開發工程師記錄日志總是喜歡用info級別來記錄日志，一般的組件默認級別都是info,所有info默認都是會被記錄的，而debug信息發布后，是不會被記錄的。這是一種偷懶的做法，但這也是很普遍的做法。正確的方式應該根據日志本身的特性去設置日志的級別，其實規范的日志級別是非常重要的：
- 正確的級別便於運維。便於統一調整系統日志級別，如特殊情況可以只記錄error錯誤
- 沒有正確的級別，對后期日志分析和處理是留下很大的隱患。error是需要去關注，並且處理掉的問題。info是普通日志的記錄，大部分時候是無需關注的。
2. error日志內容一定要詳實 ,info日志要簡潔易懂
運營過大型系統的人都知道，除了數據庫存儲外，日志、圖片、附件是存儲的三大債主，他們是會占用非常非常大的空間，所有記錄info的日志，要簡潔易懂，避免空間浪費。
而對於error級別的錯誤，記錄一定要詳實，因為error的所有問題，是后期都要去解決的。
- 請求的地址
- 請求的參數
- 請求的ip
- 請求的用戶
- error具體信息
- 輸出的內容
- ......
為了能很好的反饋當時error產生場景，以上的這些內容都應該被記錄，而且越詳細越好。
3. error日志一定是全局統一收集的
前文說過，error的日志，不僅是我們需要關注的，還是我需要解決掉的問題，所有error日志非常重要。錯誤日志的收集，必須是全局統一收集的，AOP是你最好的伙伴，如果你發現你的errorr日志收集是在每個類中，到處是
try
{
......
}
catch()
{
log.error("......")
}
這個一定要避免，不管你用那種語言，錯誤的處理，都是可以通過全局進行統一的處理，錯誤日志也要通過全局統一收集。
管理日志
每個開發人員對日志的收集，都是非常熟悉的，基本都是將日志按照日期的方式進行保存，日常使用日志的時候，也是有一些要求：
1. 單個文件的大小要控制
因為大家都是通過日期方式保存的，但是因為有的人不重視日志，經常會看到有的系統單個日志文件上百M，有的甚至是幾G，而實際大家處理問題關注的都是最近的日志，所以控制單個日志文件的大小，對日志的性能以及后期的運維都是非常便利的。
2. 日志要便於瀏覽
日志文件小才便於瀏覽，日志最好能通過網址直接訪問到，而不需要一波三折登錄服務器，花10分鍾下載下來，再來分析。
3. 日志的安全性要得到保障
日志內容有時會包含敏感信息，特別是error日志，直接把系統的具體錯誤拋出來，所以日志除了查看方便，還需要確保日志文件的安全。如果是日志文件是html或者txt，請一定記得把你的日志文件權限修改下，特定用戶才能訪問，不要隨便開放，所有人都能訪問。
4. 日志要定期清理
日志是非常占用存儲的空間，日志太大對存儲的性能也有一定的影響，所有日志要定期進行清理。
- 空間充足可以保留半年
- 空間不足最少也要保留3個月
當然，這個也不是一定的，根據每個系統的情況去制定清理計划就可以了。
如果大家是小型網站，一個系統一台服務器，日志管理就簡單了。如果系統是做了高可用，后端用了均衡負載，那么，日志存在當前服務器是不太明智的做法，日志一定要統一存儲，因為均衡負載隨時都可能會切換服務器，當出現故障，你需要去找日志究竟存在哪個服務器，也是件很浪費時間的事情。日志文件也可以通過：
- 共享虛擬目錄來存儲
- 定時進行文件同步來存儲
日志存儲也是對性能有一定影響的，文件同步雖然看起來麻煩一定，但是比共享虛擬目錄的方式來說，性能會好，推薦使用這種方式。
說到日志的同步，就不得不提Logstash這個日志組件。Logstash是現在應用最廣的日志收集組件，基於java平台。其實很多java平台的組件，是不用去了解java開發的，只要簡單的配置就能使用。
Logstash支持文件同步，也可以結合rsyslog進行文件同步，當然，也支持通過tcp協議，與第三方對接，好伙伴當然是Elasticsearch。Elasticsearch下文也會做簡單的介紹。
Logstash中文手冊：點擊這里
分析日志
日志的分析也是一個很大的概念，可能對於運維和安全人員關注的是系統的所有日志，包括訪問日志、系統監測的日志等，但是開發人員對於日志更多的是：
- 監控系統運行錯誤，並獲取錯誤時的相關數據包
- 記錄重要的信息，某些時候便於后期檢查
所以，開發人員對日志的需求相對而言簡單一點，但是處理不當也會面臨挑戰。如果要根據某些關鍵字找日志，沒有一個靠譜的系統處理，那么大家只能一直在ctrl+f 或者 find 命令中來回查找自己需要的信息，使用過的人都知道，這絕對不是一個很好的體驗。那么是否有很好的工具來處理呢？有，這里就介紹另外的兩個工具：
- Elasticsearch——一個基於lucene的搜索引擎工具，解決日志的搜索問題。當然，也能解決系統的搜索問題，而且是分布式的哦。
- Kibana——一個可視化的日志操作引擎，結合Elasticsearch可以達到更好的效果。
Kibana 界面預覽
Elasticsearch+Logstash+Kibana 就是傳說中的ELK了，應該是現在最流行的日志處理平台。
Elasticsearch中文文檔：點擊這里
ELK中文文檔：點擊這里
尾聲
前文介紹日志收集、日志管理注意的事項，推薦了日志分析中兩個比較簡單常用的工具，這里簡單說明一下，自己心目中的日志管理系統。
整體流程如圖：
推薦的幾個工具雖然是java平台的工具，但是日志處理的思路不管是哪個平台都是一樣的。ELK如果只是作為日志管理的工具，也可以應用到.net平台，無需再進行二次開發就可以很好的使用。ELK的使用是有一定的學習成本的，如有時間可以另起一文探討，但是，這個學習成本是可以忽略語言之間的差異。
當然，如果大家願意使用腳本同步或者rsyn文件同步進行日志處理也是可以的。