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日志功能的应用在软件运维管理中的作用还是非常大的，而本文我们就通过案例分析来了解一下，软件运维日志功能应用问题分析。

日志有什么用?

系统出现故障的时候，可以通过日志信息快速定位问题，修复bug，恢复业务

提取有用数据，做数据分析使用

本文主要讨论通过日志来快速定位并解决问题。

日志存在的痛点

先介绍一下多数公司采用的方式：目前比较流行的是采用springcloud(或者dubbo)做微服务，按照业务拆分为多个独立的服务，服务采用集群的方式部署在不同的机器上，当一个请求过来的时候，可能会调用到很多服务进行处理，springcloud一般采用logback(或者log4j)输出日志到文件中。当系统出问题的时候，按照系统故障的严重程度，严重的会回退版本，然后排查bug，轻的，找运维去线上拉日志，然后排查问题。

这个过程中存在一些问题：

日志文件太大太多，不方便查找

日志分散在不同的机器上，也不方便查找

一个请求可能会调用多个服务，完整的日志难以追踪(没有完整的链路日志)

系统出现了问题，只能等到用户发现了，自己才知道(没有报错预警)

本文要解决上面的几个痛点，构建我们的日志系统，达到以下要求：

方便追踪一个请求完整的日志

方便快速检索日志

系统出现问题自动报警，通知相关人员

构建日志系统

方便追踪一个请求完整的日志

当一个请求过来的时候，可能会调用多个服务，多个服务内部可能又会产生子线程处理业务，所以这里面有两个问题需要解决：

多个服务之间日志的追踪

服务内部子线程和主线程日志的追踪，这个地方举个例子，比如一个请求内部需要给10000人发送推送，内部开启10个线程并行处理，处理完毕之后响应操作者，这里面有父子线程，我们要能够找到这个里面所有的日志

需要追踪一个请求完整日志，我们需要给每个请求设置一个全局编号，可以使用UUID或者其他方式也行。

引入mq存储日志

业务系统将日志先发送到mq中，后面由其他消费者订阅进行消费。日志量比较大的，对mq的要求也比较高，可以选择kafka，业务量小的，也可以选取activemq。

使用elasticsearch来检索日志

elasticsearch(以下简称es)是一个全文检索工具，具体详情可以参考其官网相关文档。使用它来检索数据效率非常高。日志系统中需要我们开发一个消费端来拉取mq中的消息，将其存储到es中方便快速检索，关于这块有几点说一下：

建议按天在es中建立数据库，日志量非常大的，也可以按小时建立数据库。查询的时候，时间就是必选条件了，这样可以快速让es定位到日志库进行检索，提升检索效率

日志常见的需要收集的信息：trace_id、时间、日志级别、类、方法、url、调用的接口开始时间、调用接口的结束时间、接口耗时、接口状态码、异常信息、日志信息等等，可以按照这些在es中建立索引，方便检索。

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