一、背景

在日常开发中，通常为了方便调试、方便查问题，会打印很多 INFO 级别的日志。

随着访问量越来越大，一不小心，某个日志一天的 size 就大于了某个阈值（如 5G），于是，收到了优化日志大小的告警。
那么，日志瘦身哪些常见的思路呢？ 本文结合实际案例谈谈我的看法。

二、瘦身方法论

2.1 只打印必要的日志

有时候为了方便测试，临时打印很多 INFO 级别日志。
等项目上线前，可以将非必要的日志删除或者调整为 DEBUG 级别。

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但有些场景下有些日志可打印为 DEBUG 也可打印为 INFO，打印成 INFO 级别占空间，打印成 DEBUG 级别线上查问题的时候又需要用到，肿么办？

我们可以对日志工具进行改造，支持上下文传递某个开关时（正常调用没有这个开关，通过公司的 Tracer 上下文传递），可以临时将 DEBUG日志提升为 INFO级别。
伪代码如下：

if(log.isDebugEnable()){
   log.debug(xxx);
}else if(TracerUtils.openDebug2Info()){
 log.info("【debug2info】"+xxx);
}
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这样，可以将一些纠结是否要打印成 INFO 日志的 log 打印成 DEBUG 级别，查问题时自动提升为INFO 日志。
为了避免误会，区分 DEBUG 提升 INFO 的日志和普通 INFO 日志，加上 类似【debug2info】 日志前缀。

当然，你也可以搞一些其他骚操作，这里只是举个例子，请自行举一反三。

2.2 合并打印

有些可以合并的日志，可以考虑合并。

如在同一个方法前后都打印了 INFO 日志：

INFO [64 位traceId] XXXService 执行前 size =10
INFO [64 位traceId] XXXService 执行后 size =4

可以合并成一条：

INFO [64 位traceId] XXXService 执行前 size =10 执行后 size =4

2.3 缩写&简化

某个日志非常有必要，但是打印的对象有些大，如果可以满足问题排查需求的情况下，我们可以：
（1）选择只打印其 ID
（2）创建一个只保留关键字段的日志专用对象，转化为日志专用对象，再打印。
（3）可以用缩写，如 write 简化为 w, read 简化为 r, execute 简化为e 等；比如 pipeline 中有 20个核心 bean ，打印日志时可以使用不同的编号替代 bean 全称，如 S1,S2 ，虽然没那么直观，但既可以查问题，又降低了日志量。

三、优化案例

3.1 场景描述

一个业务场景涉及很多 bean， 为了复用一些通用逻辑，这些 bean 都继承自某个抽象类。
在抽象类中，定义了执行 bean 前后的一些通用逻辑，如执行前后打印当前 pipeline 中 item 的数量。
最后一个 bean 执行完结果转换后需要打印出结果。

3.2 优化分析

3.2.1 只打印必要日志

（1）由于当前 bean 执行前 相当于前一个 bean 执行后，因此只打印执行后的日志就可以，执行前的INFO 日志可以删除或者改为 DEBUG （只打印必要日志）

（2）通常问题只出现在执行前后 size 不一致的情况下，因此执行后打印日志前可以加个判断，如果执行前后 size 相同则不打印。（只打印必要日志）
伪代码如下：

if(sizeBefore != sizeAfter){
log.info("service:{}, 前size:{},后size:{}", getName(),sizeBefore, sizeAfter)
}
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这招效果很明显，因为大多数 bean 的执行前后 size 是相同的，就不会打印这条日志。
而假设之前有 20 个，这条日志就需要打印20次，改进后可能只需要打印 2-3 次。

3.2.2 日志合并

（2）为了方便查问题还需要打印执行前的 size ，那么将执行前的 size 记录在内存中，打印执行后日志时多打印出执行前的 size。（合并打印）
伪代码如下：

log.info("service:{}, 执行前size:{}", getName(),sizeBefore)

log.info("service:{}, 执行后size:{}", getName(),sizeBefore, sizeAfter)
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合并后

log.info("service:{}, 前size:{},后size:{}", getName(),sizeBefore, sizeAfter)
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3.2.3 日志精简

对于最终结果，将结果对象（如 XXDTO）转化为只包括关键信息，如 id, title 的日志对象（XXSimpleLogDTO），转化为日志对象后再打印。

log.info("result:{}",result.getId());
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或者

log.info("result:{}",toSimpleLog(result));
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3.3 效果评估

假设一天产生 6G 日志，这里百分之80% 左右都是打印执行前后的 size，10%左右是打印最终结果,还有一些其他的日志。
警告上述方法优化后，每天日志量不足 1G。
在满足排查问题的需要，又实现日志瘦身之间进行了取舍。

四、总结

日志瘦身需要进行权衡，保留排查问题的必要日志情况下尽可能精简。
可以采用删除不必要日志，合并日志，日志简化等方式进行优化。
我们还可以进行一些骚操作，支持线上 DEBUG 临时提升 INFO （当然也可以使用 arthas ）来辅助我们查问题。

你还有哪些不错的日志瘦身技巧？
欢迎在文章末尾评论和我交流。

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