在实践中，许多开发人员不知道如何输出日志。本文总结了阿里的日志规范和项目中的少量经验，希望能帮助你更好的写日志。 应用不应该直接使用日志系统中的API(Log4j，Logback)，而是依赖于日志框架SLF4J中的API，使用facade模式的日志框架，有利于维护和统一各类日志解决方案。 导入org . slf4j . logger；导入org . SLF 4j . logger factory；private static final Logger Logger = Logger factory . get Logger(XXX . class)；对于跟踪/调试/信息日志输出，必须使用条件输出或占位符。 描述:logger.debug("处理id为:"+id+"符号:"+符号)的贸易)；如果日志级别为warn，则不会打印上述日志，但会执行字符串拼接操作。如果符号是对象，将执行toString()方法，这会浪费系统资源。以上操作后，最长时间不打印日志。 示例:(条件性)if(logger . isdebugenabled()){ logger . debug("处理id为:"+id+"符号的贸易:"+符号)；}正例:(placeholder) logger.debug("加工贸易id: {} symbol: {} "，id，symbol)；避免重复打印日志和浪费磁盘空间。确保在xml中设置additivity = false。异常信息应该包括两种信息:犯罪现场信息和异常堆栈信息。 如果没有，那就扔了吧。 示例:logger.error(各种参数或对象tostring+"_"+e.getmessage()，e)；【推荐】warn log level可以用来记录客户输入参数的错误，避免客户投诉时无所适从。 注意日志输出的级别。错误级别只记录重要的错误信息，如系统逻辑错误和异常。 如果没有必要，请不要在这种情况下键入错误级别。 【推荐】保持仔细的日志。 生产环境禁止输出调试日志；选择性地输出信息日志；如果在刚上线的时候用warn来记录业务行为信息，一定要注意日志输出的问题，避免撑爆服务器磁盘，记得及时删除这些观察日志。 注意:输出大量无效日志，不利于系统性能的提升，也不利于错误点的快速定位。 日志记录时，请询问开发人员如何选择日志级别。调试级别的日志应该有助于开发人员分析和定位错误的位置。 信息级日志应该帮助测试人员判断这是否是一个真正的bug，而不是由他们自己的操作错误引起的。 1.程序入口，允许开发者确认参数是否可以自己做。 2.计算结果，测试关心的程序输出结果是否能达到预期，所以你不要关心计算过程，只要给出计算结果就可以判断是否能达到预期。 WARN级别称为“warning”，报警日志，可以忽略，也可以关注。 1.对于不常到达的分支，不应为常规操作打印警告日志。只有在满足特定条件时才能到达的分支，并且该分支引起“警惕”，则应该打印WARN日志。 2.使用WARN log level记录客户输入参数的错误，避免客户投诉时无所适从。 3.如果出现异常的系统情况，比如方法执行缓慢，可能会影响系统的正常运行，那么可以通过aop部分将缓慢的方法输出到警告日志中。 错误级别称为“错误”，表示系统出现错误，需要解决。 最常见的是捕捉异常时打印的日志，通常需要正确区分异常的类型。 1.毫无疑问是有错误的。如果程序无法继续运行，应该打印错误日志。此错误不是业务错误。 一般中间件故障程序无法继续运行。如果定制的业务异常不影响系统继续运行，请使用警告日志。 2.异常信息应该包括两种信息:犯罪现场信息和异常堆栈信息。 如果没有解决，就会被关键字throws抛出。 批处理日志应用系统批处理日志是指应用程序在批处理过程中记录的与批处理任务相关的信息，可以被事件解析系统收集和分析。 批次日志至少应包括但不限于以下内容:批次名称、批次执行客户名称、批次开始时间、批次结束时间、批次返回代码。 作业名称、作业开始时间、作业结束时间、作业返回代码等。 对于文件生成或传输的批处理步骤，有必要在批处理日志中明确检查结果。 批处理前后应用程序可检测的每日切割完成情况和应用程序系统的在线可用性状态。 数据备份作为批处理的重要组成部分，应该包含在批处理日志中。 批处理日志应记录在系统的单独文件中。 批处理日志是在每天每个批处理开始时创建的，因此不建议追加日志以方便快速检索和查询。 所有应用系统的日志文件命名格式标准应一致，包括系统标识、执行日期、批次等唯一信息，以避免日志文件相互覆盖。 应用系统的批处理日志信息要有一个标准的结构，每个日志信息都要用结构化的方式描述:批处理过程中每一步的日志信息都要显示在一行中。 信息用统一的分隔符隔开，每行字符数不得超过约定的限制。 批处理日志中代表成功或失败的关键字应该是一致的。 在批处理过程中，批处理日志文件的内容不能被覆盖或删除。 意见严格按照正确的日志级别输出日志信息。禁止在生产环境中使用调试日志。不要在日志中输出大的对象文件和JSON文件。日志打印应该限制在1M以内。日志代码要符合代码规范，这也是代码评审的主要组成部分，包括变量名定义、方法名等。使用链接跟踪。比如前台web层使用sessionid或requestId，后台服务层少数典型业务场景使用全局事务序列号(Dapper模式)。禁止直接使用JSON工具将对象转换成字符串，输出对象必须包含to String()方法。