工欲善其事，必先利其器
很多程序员可能都忘了记录应用程序的行为是一件多么重要的事，当遇到多线程环境下高压力导致的并发bug时，你就能体会到记录log的重要性。
有的人很高兴的就在代码里加上了这么句：
log.info("Happy and carefree logging");
他可能都没有意识到应用程序的日志在维护，调优和故障识别中的重要性。我认为slf4j是最好的日志API，最主要是因为它支持一个很棒的模式注入的方式：
log.debug("Found {} records matching filter: '{}'", records, filter);
log4j的话你只能这样：
log.debug("Found " + records + " recordsmatching filter: '" + filter + "'");
这样写不仅更啰嗦和可读性差，而且字符串拼接影响效率（当这个级别并不需要输出的时候）。
slf4j引入了{}注入特性，并且由于避免了每次都进行字符串拼接，toString方法不会被调用，也不再需要加上isDebugEnabled了。slf4j是外观模式的一种应用，它只是一个门面。具体实现的话我推荐logback框架，之前已经做过一次广告了，而不是已经很完备的log4j。它有许多很有意思的特性，和log4j不同的是，它还在积极的开发完善中。
还有一个要推荐的工具是perf4j：
Perf4J is to System.currentTimeMillis() as log4j is to System.out.println()
就好比log4j是System.out.println的一种更好的替换方式一样，perf4j更像是System.currentTimeMillis()的替代。我已经在一个项目中引入了perf4j，并在高负载的情况下观察它的表现。管理员和企业用户都被这个小工具提供的漂亮的图表惊呆了。我们可以随时查看性能问题。perf4j应该专门开一篇文章来讲，现在的话可以先看下它的开发者指南。还有一个Ceki Gülcü（log4j,slf4j和logback工程的创建者）提供了一个简单的方法供我们移除对commons-logging的依赖。
不要忘了日志级别
每次你要加一行日志的时候，你都会想，这里该用哪种日志级别？大概有90%的程序员都不太注意这个问题，都是用一个级别来记录日志，通常不是INFO就是DEBUG。为什么？
日志框架和System.out相比有两大优势：分类和级别。两者可以让你可以选择性的过滤日志，永久的或者只是在排查错误的时候。
ERROR :发生了严重的错误，必须马上处理。这种级别的错误是任何系统都无法容忍的。比如：空指针异常，数据库不可用，关键路径的用例无法继续执行。
WARN :还会继续执行后面的流程，但应该引起重视。其实在这里我希望有两种级别：一个是存在解决方案的明显的问题（比如，"当前数据不可用，使用缓存数据"），另一个是潜在的问题和建议（比如“程序运行在开发模式下”或者“管理控制台的密码不够安全”）。应用程序可以容忍这些信息，不过它们应该被检查及修复。
DEBUG :开发人员关注的事。后面我会讲到什么样的东西应该记录到这个级别。
TRACE :更为详尽的信息，只是开发阶段使用。在产品上线之后的一小段时间内你可能还需要关注下这些信息，不过这些日志记录只是临时性的，最终应该关掉。DEBUG和TRACE的区别很难区分，不过如果你加了一行日志，在开发测试完后又删了它的话，这条日志就应该是TRACE级别的。
上面的列表只是一个建议，你可以根据自己的规则来记录日志，但最好要有一定的规则。我个人的经验是：在代码层面不要进行日志过滤，而是用正确的日志级别能够快速的过滤出想要的信息，这样能节省你很多时间。
最后要说的就是这个臭名昭著的is*Enabled的条件语句了。有的人喜欢把每次日志前加上这个：
if(log.isDebugEnabled())
log.debug("Place for your commercial");
个人认为，应该避免在代码里加入这个乱哄哄的东西。性能看起来没有什么提升（尤其是用了slf4j之后）,更像是过早的优化。还有，没发现这么做有点多余么？很少有时候是明确需要这种显式的判断语句的，除非我们证明构造日志消息本身开销太大。不然的话，该怎么记就怎么记，让日志框架去操心这个吧。
你清楚你在记录什么吗？
每次你写下一行日志，花点时间看看你到底在日志文件里打印了些什么。读一遍你的日志，找出异常的地方。首先，至少要避免空指针异常：
log.debug("Processing request with id: {}", request.getId());
你确认过request不是null了吗？
记录集合也是一个大坑。如果你用Hibernate从数据库里获取领域对象的集合的时候,不小心写成了这样：log.debug("Returning users: {}", users);
slf4j只会在这条语句确实会打印的时候调用toString方法，当然这个很酷。不过如果内存溢出了，N+1选择问题，线程饿死，延迟初始化异常，日志存储空间用完了...这些都有可能发生。最好的方式是只记录对象的ID（或者只记录集合的大小）。不过收集ID需要对每个对象调用getId方法，这个在Java里可真不是件简单的事。Groovy有个很棒的展开操作符（users*.id）,在Java里我们可以用Commons Beanutils库来模拟下：
log.debug("Returning user ids: {}", collect(users, "id"));
collect方法大概是这么实现的：
public static Collection collect(Collection collection, String propertyName) {
return CollectionUtils.collect(collection, new BeanToPropertyValueTransformer(propertyName));
}
最后要说的是，toString方法可能没有正确的实现或者使用。
首先，为了记录日志，为每个类创建一个toString的做法比比皆是，最好用 ToStringBuilder来生成（不过不是它的反射实现的那个版本）。
第二，注意数组和非典型的集合。数组和一些另类的集合的toString实现可能没有挨个调用每个元素的toString方法。可以使用JDK提供的Arrays#deepToString方法。经常检查一下你自己打印的日志，看有没有格式异常的一些信息。
避免副作用
日志打印一般对程序的性能没有太大影响。最近我一个朋友在一些特殊的平台上运行的一个系统抛出了Hibernate的LazyInitializationException异常。你可能从这已经猜到了，当会话连接进来的时候，一些日志打印导致延迟初始化的集合被加载。在这种情况下，把日志级别提高了，集合也就不再被初始化了。如果你不知道这些上下文信息，你得花多长时间来发现这个BUG。
另一个副作用就是影响程序的运行速度。快速回答一下这个问题：如果日志打印的过多或者没有正确的使用toString和字符串拼接，日志打印就会对性能产生负面影响。能有多大？好吧，我曾经见过一个程序每15分钟就重启一次，因为太多的日志导致的线程饿死。这就是副作用！从我的经验来看，一小时打印百来兆差不多就是上限了。
当然如果由于日志打印异常导致的业务进程中止，这个副作用就大了。我经常见到有人为了避免这个而这么写：
try {
log.trace("Id=" + request.getUser().getId() + " accesses " + manager.getPage().getUrl().toString())
} catch(NullPointerException e) {}
这是段真实的代码，但是为了让世界清净点，请不要这么写。
描述要清晰
每个日志记录都会包含数据和描述。看下这个例子：
log.debug("Message processed");
log.debug(message.getJMSMessageID());
log.debug("Message with id '{}' processed", message.getJMSMessageID());
当在一个陌生的系统里排查错误的时候，你更希望看到哪种日志？相信我，上面这些例子都很常见。还有一个反面模式：
if(message instanceof TextMessage) //...else log.warn("Unknown message type");
在这个警告日志里加上消息类型，消息ID等等这些难道很困难吗？我是知道发生错误了，不过到底是什么错误？上下文信息是什么？
第三个反面例子是“魔法日志”。一个真实的例子：团队里的很多程序员都知道，3个&号后面跟着！号再跟着一个#号，再跟着一个伪随机数的日志意味着”ID为XYZ的消息收到了”。没人愿意改这个日志，某人敲下键盘，选中某个唯一的”&&&!#”字符串，他就能很快找到想要的信息。
结果是，整个日志文件看起来像一大串随机字符。有人不禁会怀疑这是不是一个perl程序。
日志文件应当是可读性强的，清晰的，自描述的。不要用一些魔数，记录值，数字，ID还有它们的上下文。记录处理的数据以及它的含义。记录程序正在干些什么。好的日志应该是程序代码的一份好的文档。
我有提过不要打印密码还有个人信息吗？相信没有这么傻的程序员。
调整你的格式
日志格式是个很有用的工具，无形中在日志添加了很有价值的上下文信息。不过你应该想清楚，在你的格式中包含什么样的信息。比如说，在每小时循环写入的日志中记录日期是没有意义的，因为你的日志名就已经包含了这个信息。相反的，如果你没记录线程名的话当两个线程并行的工作的时候，你就无法通过日志跟踪线程了——日志已经重叠到一起了。在单线程的应用程序中，这样做没问题，不过那个已经是过去的事儿了。
从我的经验来看，理想的日志格式应当包括（当然除了日志信息本身了）：当前时间（无日期，毫秒级精度），日志级别，线程名，简单的日志名称（不用全称）还有消息。在logback里会是这样的：
<appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder>
<pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} %-5level [%thread][%logger{0}] %m%n</pattern>
</encoder>
</appender>
文件名，类名，行号，都不用列进来，尽管它们看起来很有用。我还在代码里见过空的日志记录：
log.info(""); 因为程序员认为行号会作为日志格式的一部分，并且他知道如果空日志消息出现在这个文件的67行的话，意味着这个用户是认证过的。不仅这样，记录类名方法名，或者行号对性能都有很大的影响。
日志框架的一个比较高级的特性是诊断上下文映射（Mapped Diagnostic Context）。MDC只是一个线程本地的一个map。你可以把任何键值对放到这个map里，这样的话这个线程的所有日志记录都能从这个map里取到相应的信息作为输出格式的一部分。
记录方法的参数和返回值
如果你在开发阶段发现了一个BUG，你通常会用调试器来跟踪具体的原因。现在假设不让你用调试器了，比如，因为这个BUG几天前在用户的环境里出现了，你能拿到的只有一些日志。你能从中发现些什么？
如果你遵循打印每个方法的入参和出参这个简单的原则，你根本不需要调试器。当然每个方法可能访问外部系统，阻塞，等待，等等，这些都应该考虑进来。就参考以下这个格式就好：
public String printDocument(Document doc, Mode mode) {
log.debug("Entering printDocument(doc={}, mode={})", doc, mode);
String id = ...; //Lengthy printing operation
log.debug("Leaving printDocument(): {}", id);
return id;
}
由于你在方法的开始和结束都记录了日志，所以你可以人工找出效率不高的代码，甚至还可以检测到可能会引起死锁和饥饿的诱因——你只需看一下“Entering”后面是不是没有”Leaving“就明白了。如果你的方法名的含义很清晰，清日志将是一件愉快的事情。同样的，分析异常也更得更简单了，因为你知道每一步都在干些什么。代码里要记录的方法很多的话，可以用AOP切面来完成。这样减少了重复的代码，不过使用它得特别小心，不注意的话可能会导致输出大量的日志。
这种日志最合适的级别就是DEBUG和TRACE了。如果你发现某个方法调用 的太频繁，记录它的日志可能会影响性能的话，只需要调低它的日志级别就可以了，或者把日志直接删了（或者整个方法调用只留一个？）不过日志多了总比少了要强。把日志记录当成单元测试来看，你的代码应该布满了日志就像它的单元测试到处都是一样。系统没有任何一部分是完全不需要日志的。记住，有时候要知道你的系统是不是正常工作，你只能查看不断刷屏的日志。
观察外部系统
这条建议和前面的有些不同：如果你和一个外部系统通信的话，记得记录下你的系统传出和读入的数据。系统集成是一件苦差事，而诊断两个应用间的问题(想像下不同的公司，环境，技术团队）尤其困难。最近我们发现记录完整的消息内容，包括Apache CXF的SOAP和HTTP头，在系统的集成和测试阶段非常有效。
这样做开销很大，如果影响到了性能的话，你只能把日志关了。不过这样你的系统可能跑的很快，挂的也很快，你还无能为力？当和外部系统进行集成的时候，你只能格外小心并做好牺牲一定开销的准备。如果你运气够好，系统集成由ESB处理了，那在总线把请求和响应给记录下来就最好不过了。可以参考下Mule的这个日志组件。
有时候和外部系统交换的数据量决定了你不可能什么都记下来。另一方面，在测试阶段和发布初期，最好把所有东西都记到日志里，做好牺牲性能的准备。可以通过调整日志级别来完成这个。看下下面这个小技巧：
Collection<Integer> requestIds = //...
if(log.isDebugEnabled())
log.debug("Processing ids: {}", requestIds);
else
log.info("Processing ids size: {}", requestIds.size());
如果这个logger是配置成DEBUG级别，它会打印完整的请求ID的集合。如果它配置成了打印INFO信息的话，就只会输出集合的大小。你可能会问我是不是忘了isInfoEnabled条件了，看下第二点建议吧。这里还有一个值得注意的是ID的集合不能为null。尽管在DEBUG下，它为NULL也能正常打印，但是当配置成INFO的时候一个大大的空指针。还记得第4点建议中提到的副作用吧？
正确的记录异常
首先，不要记录异常，让框架或者容器来干这个。当然有一个例外：如果你从远程服务中抛出了异常（RMI，EJB等），异常会被序列化，确保它们能返回给客户端 （API中的一部分）。不然的话，客户端会收到NoClassDefFoundError或者别的古怪的异常，而不是真正的错误信息。
异常记录是日志记录的最重要的职责之一，不过很多程序员都倾向于把记录日志当作处理异常的方式。他们通常只是返回默认值（一般是null,0或者空字符串），装作什么也没发生一样。还有的时候，他们会先记录异常，然后把异常包装了下再抛出去：
log.error("IO exception", e);
throw new CustomException(e);
这样写通常会把栈信息打印两次，因为捕获了MyCustomException异常的地方也会再打印一次。日志记录，或者包装后再抛出去，不要同时使用，否则你的日志看起来会让人很迷惑。
如果我们真的想记录日志呢？由于某些原因（大概是不读API和文档？），大约有一半的日志记录我认为是错误的。做个小测试，下面哪个日志语句能够正确的打印空指针异常？
try {
Integer x = null;
++x;
} catch (Exception e) {
log.error(e); //A
log.error(e, e); //B
log.error("" + e); //C
log.error(e.toString()); //D
log.error(e.getMessage()); //E
log.error(null, e); //F
log.error("", e); //G
log.error("{}", e); //H
log.error("{}", e.getMessage()); //I
log.error("Error reading configuration file: " + e); //J
log.error("Error reading configuration file: " + e.getMessage()); //K
log.error("Error reading configuration file", e); //L
}
很奇怪吧，只有G和L（这个更好）是对的！A和B在slf4j下面根本就编译不过，其它的会把栈跟踪信息给丢掉了或者打印了不正确的信息。比如，E什么也不打印，因为空指针异常本身没有提供任何异常信息而栈信息又没打印出来 .记住，第一个参数通常都是文本信息，关于这个错误本身的。不要把异常信息给写进来，打印日志后它会自动出来的，在栈信息的前面。不过想要打印这个，你当然还得把异常传到第二个参数里面才行。
日志应当可读性强且易于解析
现在有两组用户对你的日志感兴趣：我们人类（不管你同不同意，码农也是在这里边），还有计算机（通常就是系统管理员写的shell脚本）。日志应当适合这两种用户来理解。如果有人在你后边看你的程序的日志却看到了这个：
那你肯定没听从我的建议。日志应该像代码一样易于阅读和理解。
另一方面，如果你的程序每小时就生成了半GB的日志，没有谁或者任何图形化的文本编辑器能把它们看完。这时候我们的老家伙们，grep,sed和awk这些上场的时候就来了。如果有可能的话，你记录的日志最好能让人和计算机都能看明白 ，不要将数字格式化，用一些能让正则容易匹配的格式等等。如果不可能的，用两个格式来打印数据：
log.debug("Request TTL set to: {} ({})", new Date(ttl), ttl);
// Request TTL set to: Wed Apr 28 20:14:12 CEST 2010 (1272478452437)
final String duration = DurationFormatUtils.formatDurationWords(durationMillis, true, true);
log.info("Importing took: {}ms ({})", durationMillis, duration);
//Importing took: 123456789ms (1 day 10 hours 17 minutes 36 seconds)
计算机看到”ms after 1970 epoch“这样的的时间格式会感谢你的，而人们则乐于看到”1天10小时17分36秒“这样的东西。
总之，日志也可以写得像诗一样优雅，如果你愿意琢磨的话。
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