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为什么需要使用JSON格式记录日志?

日志和监控就像 TonyStark 和他的 IronMan 西装一样,两者需要一起使用才能发挥最大的威力,因为它们可以很好互补。

为什么需要使用JSON格式记录日志?

日志一直是应用程序和基础框架性能和故障诊断的重要手段,但是现在我们已经意识到日志不仅可以用于故障诊断,还可以用于大数据分析以及业务的一些可视化和性能分析等等。

所以,记录应用程序日志是非常非常重要的。

为什么使用 JSON 格式

为了了解 JSON 日志记录的优越性,我们先来了解下 Anuj(系统工程师)和 Kartik(业务分析师)之间的一次对话。

为什么需要使用JSON格式记录日志?

但是几天后 Kartik 发现 Web 接口挂掉了,Anuj 摸了摸头,看了看日志,发现是开发人员在日志中添加了一个额外的字段,这破坏了他自定义的日志解析器。

我相信很多童鞋都可能遇到过类似的情况吧?

在这种情况下,如果开发人员将应用程序设计为 JSON 格式的日志,那么 Anuj 定义的解析器就非常简单了,然后基于 JSON 的 key 搜索字段就可以了,而不需要关心是否在日志中修改了新的字段。

使用 JSON 格式的日志最大的好处就是它本身就是结构化的,这样我们去分析应用日志就非常方便了,不仅可以方便读取日志,还可以通过每个字段进行日志查询,而且几乎所有编程语言都可以很轻松的解析它。

JSON 日志魔法

最近我们创建了一个 Golang 示例应用程序,来获取代码构建、测试和部署阶段的一些相关信息,我们就采用了使用 JSON 格式的日志进行记录。

采集的日志样本如下所示:

为什么需要使用JSON格式记录日志?

在使用 ELK 进行日志收集的时候,我们只需要在 Logstash 中添加如下所示的日志解析即可:

filter {
  json{
    source =>"message"
  }
}

我们不需要任何额外的解析步骤,即使在日志中添加了新的字段。采集到的日志如下图所示:

为什么需要使用JSON格式记录日志?

我们可以看到在 Kibana 中已经将 JSON 日志的 key 自动解析为了 ES 的属性,比如 employeename、employeecity 等字段,我们完全不需要在 Logstash 或者其他工具中去添加一些非常复杂的解析,现在我们使用这些数据去创建一些 Dashboard 进行数据分析就非常容易了。

结论

从文本日志迁移到 JSON 日志格式并不会花费太长时间,大部分编程语言都有对应的 JSON 日志库,我非常确信 JSON 日志格式会为你当前的日志收集系统提供更大的灵活性。

下面是一些支持 JSON 日志格式的流行的库:

希望现在大家对 JSON 格式日志有一个更好的了解。

原文:https://blog.opstree.com/2019/12/31/log-everything-as-json/

译文:https://www.qikqiak.com/post/record-log-as-json/

原文出处:blog.opstree.com

原文链接:https://blog.opstree.com/2019/12/31/log-everything-as-json/

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