логируются что это значит
Логирование или как вести летопись работы программы
Написали программу с применением нейросети, но она выдает кучу ошибок? Где потом искать эти ошибки? Как структурировать полученную информацию?
Помочь с поиском ошибок может логирование — группа методов для сбора и сохранения информации о работе программы. Всю интересующую нас информацию мы можем записывать в текстовые файлы и потом их обрабатывать. К примеру, вот таким образом в случае деления на 0:
Тогда консоль нам покажет следующее:
А в логе с файлом увидим:
Конечно, реализовать самостоятельно такой способ — просто, и многие этим пользуются. Но у него тоже есть минус: если проект большой, надо не забывать придерживаться определенного формата их заполнения.
Но Python же один из самых дружелюбных языков.) Разработчики уже подумали о нас и создали хорошую библиотеку «logging».
Для работы с ней нам необходимо импортировать библиотеку logging и указать основные параметры. Всего параметров для настройки 6.
Так же существует 5 уровней логирования информации: от DEBUG (отладка) до critical (критичные ошибки).
На этом можно закончить с теорией, и перейдем к практике.
Теперь мы будем логировать нашу функцию деления уже с учетом модуля logging и попытаемся собрать максимум информации о ее работе. Давайте рассмотрим код нашего простенького скрипта, но уже с учетом использования логов.
Как мы видим он немного увеличился в размерах, но при этом, для записи также использует лишь одна строчка.
После – мы указываем уровень лога и имя файла, в который мы будем его записывать:
В конце нам надо создать формат записи, в котором мы укажем: время записи, имя скрипта, названия уровня и само сообщение. Остается только применить данный формат для нашего «логгера».
Вот, на этом и все) В дальнейшем мы можем использовать наш логгер простым вызовом logger.info(‘Division’) или в случае описания ошибки logger.error(error_text). По окончанию работы скрипта данные будут сохранены в файл ‘data.log’.
А теперь посмотрим, что мы получили в логе:
Запись со временем, уровнем и сообщением! Такой лог, во-первых – удобно читать, а, во-вторых – удобно обрабатывать!
Использование модуля «logger» на маленьких программах, может, и не заметно, а вот на больших польза становится очевидна. Особенно, если эти логи в дальнейшем нуждаются в обработке, например, для Process Mining-а.
Вот таким простым способом мы с вами научились делать понятную и удобную запись логов в нашем скрипте!
Что такое логирование?
Известно, что программисты проводят много времени, отлаживая свои программы, пытаясь разобраться, почему они не работают — или работают неправильно. Когда говорят про отладку, обычно подразумевают либо отладочную печать, либо использование специальных программ – дебагеров. С их помощью отслеживается выполнение кода по шагам, во время которого видно, как меняется содержимое переменных. Эти способы хорошо работают в небольших программах, но в реальных приложениях быстро становятся неэффективными.
Сложность реальных приложений
Возьмем для примера типичный сайт. Что он в себя включает?
И это только самый простой случай. Реальность же значительно сложнее: множество разноплановых серверов, системы кеширования (ускорения доступа), асинхронный код, очереди, внешние сервисы, облачные сервисы. Все это выглядит как многослойный пирог, внутри которого где-то работает нами написанный код. И этот код составляет лишь небольшую часть всего происходящего. Как в такой ситуации понять, на каком этапе был сбой, или все пошло не по плану? Для этого, как минимум, нужно определить, в каком слое произошла ошибка. Но даже это не самое сложное. Об ошибках в работающем приложении узнают не сразу, а уже потом, — когда ошибка случилась и, иногда, больше не воспроизводится.
Логирование
И для всего этого многообразия систем существует единое решение — логирование. В простейшем случае логирование сводится к файлу на диске, куда разные программы записывают (логируют) свои действия во время работы. Такой файл называют логом или журналом. Как правило, внутри лога одна строчка соответствует одному действию.
Выше небольшой кусок лога веб-сервера Хекслета. Из него видно ip-адрес, с которого выполнялся запрос на страницу и какие ресурсы загружались, метод HTTP, ответ бекенда (кода) и размер тела ответа в HTTP. Очень важно наличие даты. Благодаря ей всегда можно найти лог за конкретный период, например на то время, когда возникла ошибка. Для этого логи грепают:
Когда программисты только начинают свой путь, они, часто не зная причину ошибки, опускают руки и говорят «я не знаю, что случилось, и что делать». Опытный же разработчик всегда первым делом говорит «а что в логах?». Анализировать логи — один из базовых навыков в разработке. В любой непонятной ситуации нужно смотреть логи. Логи пишут все программы без исключения, но делают это по-разному и в разные места. Чтобы точно узнать, куда и как, нужно идти в документацию конкретной программы и читать соответствующий раздел документации. Вот несколько примеров:
Многие программы логируют прямо в консоль, например Webpack показывает процесс и результаты сборки:
Во фронтенде файлов нет, поэтому логируют либо прямо в консоль, либо к себе в бекенды (что сложно), либо в специализированные сервисы, такие как LogRocket.
Уровни логирования
Чем больше информации выводится в логах, тем лучше и проще отладка, но когда данных слишком много, то в них тяжело искать нужное. В особо сложных случаях логи могут генерироваться с огромной скоростью и в гигантских размерах. Работать в такой ситуации нелегко. Чтобы как-то сгладить ситуацию, системы логирования вводят разные уровни. Обычно это:
Поддержка уровней осуществляется двумя способами. Во-первых, внутри самой программы расставляют вызовы библиотеки логирования в соответствии с уровнями. Если произошла ошибка, то логируем как error, если это отладочная информация, которая не нужна в обычной ситуации, то уровень debug.
Во-вторых, во время запуска программы указывается уровень логирования, необходимый в конкретной ситуации. По умолчанию используется уровень info, который используется для описания каких-то ключевых и важных вещей. При таком уровне будут выводиться и warning, и error. Если поставить уровень error, то будут выводиться только ошибки. А если debug, то мы получим лог, максимально наполненный данными. Обычно debug приводит к многократному росту выводимой информации.
Уровни логирования, обычно, выставляются через переменную окружения во время запуска программы. Например, так:
Существует и другой подход, основанный не на уровнях, а на пространствах имен. Этот подход получил широкое распространение в JS-среде, и является там основным. Фактически, он построен вокруг одной единственной библиотеки debug для логирования, которой пронизаны практически все JavaScript-библиотеки как на фронтенде, так и на бекенде.
Принцип работы здесь такой. Под нужную ситуацию создается специализированная функция логирования с указанием пространства имен, которая затем используется для всех событий одного процесса. В итоге библиотека позволяет легко отфильтровать только нужные записи, соответствующие нужному пространству.
Запуск с нужным пространством:
Ротация логов
Со временем количество логов становится большим, и с ними нужно что-то делать. Для этого используется ротация логов. Иногда за это отвечает сама программа, но чаще — внешнее приложение, задачей которого является чистка. Эта программа по необходимости разбивает логи на более мелкие файлы, сжимает, перемещает и, если нужно, удаляет. Подобная система встроена в любую операционную систему для работы с логами самой системы и внешних программ, которые могут встраиваться в нее.
С веб-сайтами все еще сложнее. Даже на небольших проектах используется несколько серверов, на каждом из которых свои логи. А в крупных проектах тысячи серверов. Для управления такими системы созданы специализированные программы, которые следят за логами на всех машинах, скачивают их, складывают в заточенные под логи базы данных и предоставляют удобный способ поиска по ним.
Здесь тоже есть несколько путей. Можно воспользоваться готовыми решениями, такими как DataDog Logging, либо устанавливать и настраивать все самостоятельно через, например, ELK Stack
Логирование как способ отлаживать код
Почему так важно запретить самому себе отладку руками?
Когда вы отлаживаете программу, то вы, сами того не осознавая, думаете что за один отладочный сеанс исправите все проблемы, возникшие в рамках этой задачи. Но наша недальновидность не хочет верить в то, что на самом деле там не одна проблема, а несколько. И за один отладочный сеанс не получится решить все эти проблемы.
Поэтому вам надо будет несколько раз запускать этот код в отладочном режиме, проводя часы отладки над одним и тем же куском кода. И это только вы один столько времени потратили над этой частью программы. Каждый член команды, кому «посчастливится» работать с этим кодом, будет вынужден прожить ту же самую историю, которую прожили вы.
Я уже не говорю о том, что люди в командах меняются, команды меняются и так далее. Человеко-часы уходят на одно и то же. Перестаньте делать это. Я серьёзно. Возьмите ответственность за других людей на себя. Помогите им не переживать тот же самый участок вашей жизни.
Проблематика: Сложно отлаживать составной код
Возможный алгоритм решения проблемы:
Таким образом, вы избавляете других людей от отладки этого кода, т.к. если возникнет проблема, то человек посмотрит ваши логи и поймёт в чём причина. Логировать стоит только важные участки алгоритма.
Давайте посмотрим пример. Вы знаете, что по отдельности все реализации интерфейсов работают (т.к. написаны тесты, доказывающие это). Но при взаимодействии всего вместе возникает некорректное поведение. Что вам нужно? Нужно логировать ответы от «корректных» интерфейсов:
В этом примере видно, как мы трассируем отдельные части алгоритма для того, чтобы можно было зафиксировать тот или иной этап его выполнения. Посмотрев на логи, станет ясно в чём причина. В реальной жизни весь этот алгоритм стоило бы разбить на отдельные методы, но суть от этого не меняется.
Всё это в разы ускоряет написание кода. Вам не нужно бежать по циклу с F10 для того, чтобы понять на какой итерации цикла возникла проблема. Просто залогируйте состояние нужных вам объектов при определённых условиях на определённой итерации цикла.
В конечном итоге вы оставляете важные логи и удаляете побочные логи, например, где вы узнавали состояние объекта на определённой итерации цикла. Такие логи не помогут вашим коллегам, т.к. вы, скорее всего, уже поняли проблему некорректного алгоритма и исправили её. Если нет, то ведите разработку в вашей ветке до тех пор, пока не найдёте в чём причина и не исправите проблему. А вот логи, которые записывают важные результаты от выполнения других алгоритмов, понадобятся всем. Поэтому их стоит оставить.
Что если нам не нужен этот мусор? В таком случае выполняйте трассировку только в рамках отладки, а затем подчищайте за собой.
Профессиональный подход к ведению логов
Jun 11, 2020 · 8 min read
Логи можно сравнить с уликами на месте преступления, а разработчиков — с криминалистами. Роль логов трудно переоценить, ведь когда необходимо найти баг или причину сбоя, сразу обращаются к ним. Подобно тому, как отсутствие улик приводит к нераскрытым делам, отсутствие содержательных логов осложняет диагностику и устранение ошибок, превращая их в затянувшийся или вовсе невыполнимый процесс. Мне приходилось наблюдать, как люди мучились с такими инструментами, как Strace и tcpdump, или развертывали новый код в продакшене во время сбоя лишь затем, чтобы получить больше лог-файлов для выявления проблемы.
Как говорится: “ Хорошо подготовиться — половину дела сделать”, так что каждому профессиональному разработчику следует научиться эффективно вести логи и быть готовым к работе с ними. В данной статье мы не только рассмотрим список полезных практик логирования в приложении, но и разберем теоретические основы данного процесса: что записываем, когда и кто этим должен заниматься.
Как осуществляется процесс отладки?
Прежде чем начать разговор о логах, необходимо ответить на два вопроса:
Программа как переходы состояний
Программа — это серия переходов между состояниями.
Состояния — это вся информация, которую программа хранит в своей памяти в определенный момент времени, а код программы определяет то, как она переходит от одного состояния к другому. Разработчики, использующие императивные языки программирования, такие как Java, зачастую акцентируют больше внимания на самом процессе (коде), чем состояниях. Однако понимание того, что программа является серией состояний, очень важно, поскольку они существенно ближе к тому, что должна делать программа, а не как.
Отладка
Отладка — это мысленная реконструкция переходов состояний. Разработчики проигрывают в уме сценарий программы: как она принимает вводные данные, проходит через ряд изменений состояний и осуществляет вывод, а затем определяют, что пошло не так. Во время разработки этот мыслительный процесс подкрепляется использованием отладчика. Однако в продакшене делать это уже гораздо сложнее, поэтому на данном этапе чаще прибегают к помощи логов.
Понимая суть процесса отладки, мы с легкостью ответим на этот вопрос:
Логи должны содержать информацию, необходимую для реконструкции переходов состояний.
Невозможно, да и не нужно, фиксировать все состояния во все отрезки времени. Например, полиции достаточно лишь нескольких точных набросков, а не видеоклона, для поимки преступника. Тоже самое относится и к логам: разработчикам нужно только внести в них информацию о том, когда происходит переход в критическое состояние. Кроме того, логи должны содержать ключевые характеристики текущего состояния и причину перехода.
Переход в критическое состояние
Не все переходы состояний стоит записывать в лог. Важно рассмотреть программу как серию изменяемых состояний, разделить их на фазы и затем сосредоточиться на времени, когда выполнение переходит от одной фазы к другой.
Предположим, что существуют 3 фазы запуска приложения:
Было бы очень разумно вести логи в начале и конце каждой фазы. Если бы произошла ошибка на этапе подключения к зависимостям и приложение бы зависло, то логи отчетливо показали бы, что после загрузки настроек оно вошло во вторую фазу процесса, не завершив его. Располагая этой информацией, разработчики смогли бы быстро определить проблему.
Ключевые характеристики
Логирование состояний напоминает создание эскизов программы только с учетом ключевых характеристик основ бизнес-логики. Если есть информация закрытого характера, например персональные данные, то ее также нужно записать в лог, но в завуалированном виде.
Например, когда HTTP-сервер переходит из состояния ожидания запроса в состояние получения запроса, он должен зафиксировать в логе HTTP-метод и URL, так как они описывают основы HTTP-запроса. Остальные его элементы (заголовки или часть тела сообщения) записываются в том случае, если их значения влияют на бизнес-логику. Например, если поведение сервера сильно отличается между состояниями Content-Type:application/json и Content-Type:multipart/form-data, заголовок следует записать.
Причина перехода состояния
Логирование причины перехода состояния чрезвычайно полезно для отладки. Логи должны кратко охватывать содержание предыдущих и следующих состояний, а также объяснять их причины. Они помогают разработчикам получить общую картину и ориентироваться в процессе реконструкции (отладки) выполнения программы.
Пример
Рассмотрим простой пример для обобщения всего сказанного. Предположим, что сервер получает некорректный номер социального страхования, и разработчик намерен внести в лог информацию об этом событии.
Вот несколько анти-шаблонов логов, в которых отсутствуют ключевые характеристики состояния и причины:
Все они содержат определенную информацию, но ее недостаточно для ответов на вопросы, которые могут возникнуть у разработчиков в процессе поиска ошибки. Какой запрос не смог обработать сервер? Почему номер социального страхования был отклонен? Какой пользователь столкнулся с этой ситуацией? Грамотный и полезный для отладки лог будет выглядеть так:
[2020–04–20T03:36:57+00:00] server.go: Received a SSN request(track id: “e4a49a27–1063–4ab3–9075-cf5faec22a16”) from user uuid “123e4567-e89b-12d3-a456–426655440000”( previous state), rejecting it( next state) because the server is expecting SSN format AAA-GG-SSSS but got **-***( why)
([2020–04–20T03:36:57+00:00] server.go: Получен запрос номера социального страхования (трек id: “e4a49a27–1063–4ab3–9075-cf5faec22a16”) от пользователя user uuid “123e4567-e89b-12d3-a456–426655440000” ( предыдущее состояние), запрос отклонен ( следующее состояние), так как сервер требует номер социального страхования в формате AAA-GG-SSSS, а получил **-*** ( причина)
Кто должен записывать логи?
Типичная ошибка, которую многие допускают, связана с тем, “кто” должен фиксировать информацию. Ведение логов не теми функциями оборачивается дублированием или дефицитом информации.
Программа как уровни абстракции
Большинство грамотно созданных программ подобны пирамиде с уровнями абстракции. Классы/функции верхних уровней разбивают сложную задачу на подзадачи, тогда как классы/функции нижних уровней абстрагируют реализацию подзадач, таких как черные ящики, и предоставляют интерфейсы для вызова верхним уровнем. Эта парадигма облегчает программирование, поскольку каждый уровень сосредоточен на своей логике, не беспокоясь о всевозможных деталях.
Например, веб-сайт может состоять из следующих уровней: бизнес-логика, HTTP и TCP/IP. Реагируя на URL-запрос, уровень бизнес-логики решает, какую веб-страницу показать, и отправляет ее контент на уровень HTTP, где он превращается в HTTP-ответ. Следующий уровень TCP/IP преобразует HTTP-ответ в пакеты TCP и рассылает их.
Ведите логи только на правильных уровнях
Как следствие абстракции, разные уровни имеют разные степени понимания выполняемой задачи. В предыдущем примере уровень HTTP не владел данными ни о количестве отправляемых пакетов TCP, ни о намерении пользователей в момент URL-запроса. Предпринимая попытку логирования, разработчикам следует выбрать правильный уровень, который содержит полную информацию о переходах состояний и причинах.
Вернемся к нашему примеру проверки корректности номера социального страхования. Допустим, что логика его проверки обернута в класс Validator следующим образом:
Есть еще другая функция, которая проверяет запрос, обновляющий информацию о пользователе, и вызывает проверку номера социального страхования.
Однако это вовсе не означает, что логирование на нижних уровнях программы совершенно необязательно, особенно когда они не раскрывают ошибки верхним уровням. Например, сетевой уровень может иметь встроенную логику повторных попыток, из чего следует, что верхние уровни не замечают проблем с прерывающимися соединениями. В общем, нижние уровни могут вести логи больше на уровне DEBUG, чем на INFO, в целях сокращения многословности. При необходимости разработчики могут настроить уровень лога для получения большего количества деталей.
Сколько должно быть логов?
Существует очевидное соотношение между объемом логов и их полезностью. Чем более содержательные логи, тем легче реконструировать переходы состояний. Вы можете воспользоваться двумя способами контроля количества логов:
Установите соотношение между логами и рабочей нагрузкой
Для контроля объема логов сначала важно его правильно измерить. Большинство программ имеют 2 типа рабочей нагрузки:
В большинстве случаев процесс логирования запускается рабочей нагрузкой: чем больше ее у программы, тем больше логов она записывает. Могут быть и другие логи, не связанные с рабочей нагрузкой, но они становятся малозначимыми, когда программа начинает работу. Разработчики должны сохранять соотношение # логов и # рабочих элементов линейным. Иначе говоря:
# логов = X * # рабочих элементов+ константы
где X можно определить, изучив код. Разработчики должны иметь хорошее представление об X-факторах для своих программ и приводить их в соответствие с возможностями логирования и бюджетом. Вот еще несколько типичных случаев X:
Используйте уровни логов
Что, если X все еще слишком большой даже после оптимизации? На помощь приходят уровни логов. Если X намного больше, чем 1, то можно поместить логи на уровень DEBUG, тем самым снизив X уровня INFO. В процессе устранения неполадок программа может временно выполняться на этом уровне для предоставления дополнительной информации.
Краткие выводы
Чтобы профессионально писать логи, следует рассматривать программу как серию переходов состояний с уровнями абстракции. Владея теоретическими знаниями, можно ответить на ключевые вопросы о логировании в приложении:
1.Когда писать логи? В момент перехода в критическое состояние.
2.Что записывать в лог? Ключевые характеристики текущего состояния и причину перехода состояния.
3.Кто должен записывать логи? Логирование должно происходить на правильном уровне, содержащем достаточно информации.
4.Каким должно быть количество логов? Определите X-фактор (по формуле # логов = X * # рабочих элементов+ константы) и настройте его экономно, но выгодно.
Архитектура логирования
Мой опыт разработки в основном строится вокруг разнообразных сетевых cервисов под Windows и Linux. Я обычно стремлюсь добиться максимальной кроссплатформенности вплоть до бинарной совместимости. И конечно, накопилось некоторое количество стабильных решений связанных с логированием.
Топик написан как продолжение к этой статье и будет полезен в первую очередь начинающим программистам.
Итак, начну со своих дополнений к предыдущей статье.
Я как и автор пользуюсь NLog’ом и разумеется широко использую его особенности. Конечно, после
их реализации в любом другом логгере, нижеописанную практику можно применять и у них.
Кстати, log4net продолжает развиваться.
Под капотом NLog
Сразу обсудим полезность второй фичи.
Часто, при разработке кода, возникает необходимость посмотреть значение какой либо переменной в процессе выполнения. Обычно, используют дебаггер и останавливают программу в интересующем месте. Для меня же, это явный признак, что этом месте будет полезен Trace вывод. В комплекте с юнит-тестами мы сразу получаем развертку этой переменной во времени и протокол для сравнения с тестами в других условиях. Таким образом, дебаггером я практически не пользуюсь.
Очевидно, что в боевом применении, даже выключенное подробное логирование, может мешать как скорости выполнения так и параллельности.
Исходный код класса можно посмотреть тут.
Отлично! Для NLog можно быть уверенным, что ваши сколь угодно детальные сообщения могут быть отключены и это минимально скажется на производительности. Но, это не повод посвящать логированию половину кода.
Что и как логировать
Следует придерживаться правил:
В целом, при выводе в лог, всегда отмечайте, то количество потенциально лишних вычислений, которые потребуются для случая когда лог отключен.
Простой пример (фрагмент некоторого класса):
private static Logger Log = LogManager. GetCurrentClassLogger ( ) ;
public string Request ( string cmd, string getParams )
Uri uri = new Uri ( _baseUri, cmd + «?» + getParams ) ;
HttpWebRequest webReq = ( HttpWebRequest ) WebRequest. Create ( uri ) ;
webReq. Method = «GET» ;
webReq. Timeout = _to ;
using ( WebResponse resp = webReq. GetResponse ( ) )
using ( Stream respS = resp. GetResponseStream ( ) )
using ( StreamReader sr = new StreamReader ( respS ) )
page = sr. ReadToEnd ( ) ;
catch ( Exception err )
Все аргументы логирования требовались для логики. Сообщение Debug отмечает аргументы с которыми мы пришли в функцию. В обработчике ошибки мы дублируем входные параметры на случай отключения Debug уровня. А это уже даст информацию при необходимости написать юнит-тест. Стек исключения не выводим, так как остается возможность сделать это вышестоящим обработчиком.
Вообще, в текущем обработчике ошибок полезно детализировать контекст который к привел к исключению и специфичные особенности исключения. В примере было бы полезно вывести поле Status для случая WebException.
Гарантии сохранности лога
Несмотря на некоторые возможности NLog по авто записи логов, нет гарантии сохранности лога при завершении процесса.
Первое, что следует сделать, это обработать событие AppDomain.UnhandledException. В нем следует записать в лог полную информацию об ошибке и вызвать LogManager.Flush(). Обработчик этого события использует тот же поток, который и вызвал исключение, а по окончании, немедленно выгружает приложение.
private static readonly Logger Log = LogManager. GetCurrentClassLogger ( ) ;
public static void Main ( string [ ] args )
static void OnUnhandledException ( object sender, UnhandledExceptionEventArgs e )
Кроме того, следует вызывать LogManager.Flush() везде, где потенциально возможно завершение процесса. В конце всех не фоновых потоков.
Если ваше приложение представляет собой win-service или Asp.Net, то следует обработать соответствующие события начала и завершения кода.
Сколько логировать
Серьезная проблема для разработчика. Всегда хочется получать больше информации, но код начинает выглядеть очень плохо. Я руководствуюсь следующими соображениями.
Вывод в лог это по сути комментарий. Логирование уровня Trace по большей части их и заменяет.
Уровни Trace и Debug читают разработчики, а все что выше — техподдержка и админы. Поэтому до уровня Info сообщения должны точно отвечать на вопросы: «Что произошло?», «Почему?» и по возможности «Как исправить?». Особенно это касается ошибок в файлах конфигурации.
Боевое развертывание
Предположим, разработка дошла до внедрения.
Отложим вопросы ротации логов, размера файлов и глубины истории. Это все очень специфично для каждого проекта и настраивается в зависимости от реальной работы сервиса.
Остановлюсь только на смысловой организации файлов. Их следует разделить на 3 группы. Может потребуется развести логи модулей в разные файлы, но дальше я все равно буду говорить об одном файле для каждой группы.
Если приложение успешно внедрено, то в работе остаются только первые две группы.
Расследование сбоев
Когда работающий сервис подает признаки ошибки, то не следует его пытаться сразу перезагружать. Возможно нам «повезло» поймать ошибки связанные с неверной синхронизацией потоков. И не известно сколько в следующий раз ждать ее повторения.
В первую очередь следует подключить заготовленные заранее конфиги для группы наблюдения. Как раз это и должен позволять делать приличный логгер. Когда мы получили подтверждение о том, что новая конфигурация успешно применена, то пытаемся опять спровоцировать сбой. Желательно несколько раз. Это обеспечит возможность для его воспроизведения в «лабораторных» условиях. Дальше уже работа программистов. А пока можно и перезагрузиться.
name = «fileInfo» type = «AsyncWrapper» queueLimit = «5000» overflowAction = «Block» >
type = «File» fileName = «$
name = «fileWarn» type = «AsyncWrapper» queueLimit = «5000» overflowAction = «Block» >
type = «File» fileName = «$
name = «*» minlevel = «Info» writeTo = «fileInfo» />
name = «*» minlevel = «Warn» writeTo = «fileWarn» />
При настройке фильтров следует учитывать относительность уровней логирования для каждой из подсистем. Например, некоторый модуль, имея Info сообщение об инициализации, может быть создан для каждого подключенного пользователя. Разумеется, его вывод в Info группу следует ограничить уровнем Warn.
Чего с логгером делать не следует
Логгер должен быть простым и надежным как молоток. И у него должна быть четко очерчена область применения в конкретном проекте. К сожалению, разработчиков часто трудно удержать. Паттерны проектирования, это в основном полезно, но не этом случае. Достаточно часто стал замечать предложения выделить для логгера обобщенный интерфейс (пример) или реализовать обертку в проекте, чтобы отложить муки выбора NLog vs log4net на потом.
Что бы ни было тому причиной, надо точно помнить, что в первую очередь, такие удобства напрочь убивают компилятору возможность оптимизации.
Не стоит напрямую выводить информацию логгера пользователю, даже с фильтрами. Проблема в том, что эта информация зависит от внутренней структуры программы. Вряд ли вы в процессе рефакторинга пытаетесь сохранить вывод логгера. Наверное, здесь стоит просто задуматься и разделить функционал. Возможно, в проекте просто требуется еще один уровень логирования. В этом случае как раз и уместна будет обертка над логгером.
Чего же мне еще не хватает в NLog?
NLog, Log4Net, Enterprise Library, SmartInspect.
Разнообразные сравнения логгеров между собой, упускают одну важную деталь.
Важно сравнивать не только ограничения/возможности, но и возможность быстро добавить свои «хотелки».
Поэтому, буду пока дружить с NLog.
Чего и Вам желаю.