问题描述
有一个实际问题，他想知道什么是一个好的日志文件格式。以下是他的具体要求和限制：
– 有多个工作负载，每个工作负载都会写入多个日志文件。
– 应用程序使用多种编程语言编写。
– 所有应用程序都在云上运行，但在不同的云提供商上。
– 所有日志都发送到一个中央仪表板（如Kibana），可以进行查询。
– 日志格式需要满足以下要求：
– 必须是可查询的（结构化）。
– 应能够确定故障模式（相关性）。
– 不使用专有文件格式。
– 对于特定情况，用户可能希望根据特定查询设置某些操作的触发器。
假设我们使用JSON格式来记录日志，那么应该如何设计一个好的日志格式，以满足上述要求和限制？
解决方案
请注意以下操作注意版本差异及修改前做好备份。
方案1
对于应用程序日志，一个好的日志文件应该包含以下三个广泛的信息类别：
1. 基本上下文（时间戳、日志级别、应用程序名称、源文件名、源模块/函数、源代码行号、日志消息）。
2. 服务器上下文（主机名、数据中心名称（除非主机名已编码）、集群/POD信息、容器信息）。
3. 用户上下文（请求URI、用户名或哈希值、请求ID等）。
如果我们使用JSON格式记录日志，需要注意确保键的长度足够短，以减少冗余开销，并且更容易进行查询。使用小写字母和下划线作为键可能是一个更好的选择，因为一些日志聚合器（如Splunk）对大小写敏感。
在结构化格式中，堆栈跟踪的处理会有些棘手。一种解决方案是使用一个标记行来指示长行的结束，而不仅仅是换行符。
方案2
使用脚本或工具来管理日志格式可能会增加复杂性，并且需要确保日志格式满足要求和限制。
另一种方法是编写脚本或使用工具来控制日志的格式。你可以使用日志记录库或自定义脚本来格式化日志，并确保满足上述要求和限制。
以下是一个示例脚本，可以将日志格式化为JSON格式：
import logging
import json
# 创建日志记录器
logger = logging.getLogger(__name__)
# 配置日志记录器
logger.setLevel(logging.INFO)
# 创建一个处理程序，将日志写入文件
file_handler = logging.FileHandler('application.log')
# 创建一个格式化程序，将日志格式化为JSON
formatter = logging.Formatter('{"timestamp": "%(asctime)s", "level": "%(levelname)s", "message": "%(message)s"}')
# 将格式化程序添加到处理程序
file_handler.setFormatter(formatter)
# 将处理程序添加到日志记录器
logger.addHandler(file_handler)
# 记录日志
logger.info('This is an example log message.')
在这个示例中，我们使用Python的logging模块来记录日志。我们创建了一个日志记录器，并将其配置为记录INFO级别的日志。然后，我们创建一个处理程序，将日志写入名为application.log的文件中。我们还创建了一个格式化程序，将日志格式化为JSON格式。最后，我们将格式化程序添加到处理程序，并将处理程序添加到日志记录器。通过调用logger.info方法，我们可以记录一条日志消息。
请注意，这只是一个示例，你可以根据自己的需求和限制来自定义日志格式化脚本。