日志系统设计

日志是系统可观测性的基础，IMS 作为企业级系统，需要完善的日志体系支撑问题排查、性能分析、安全审计等场景。

一、结构化日志

使用 JSON 格式日志，便于解析和检索：

{
  "timestamp": "2026-05-18T10:30:00Z",
  "level": "INFO",
  "traceId": "abc123",
  "service": "order-service",
  "method": "createOrder",
  "userId": "user-456",
  "duration": 125,
  "message": "Order created successfully",
  "orderId": "ORD-20260518-001"
}

二、日志级别规范

• ERROR：需要立即处理的错误，影响核心功能
• WARN：潜在问题，但不影响业务流程
• INFO：关键业务流程节点，如登录、订单创建
• DEBUG：开发调试信息，生产环境可关闭

三、ELK 日志架构

• Filebeat：轻量级日志采集器，安装在每台服务器
• Logstash：日志清洗、转换、过滤
• Elasticsearch：分布式全文搜索引擎
• Kibana：可视化查询与分析界面

/* Logstash 配置示例 */
input {
  beats {
    port => 5044
  }
}
filter {
  json {
    source => "message"
  }
  date {
    match => ["timestamp", "ISO8601"]
  }
}
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["es:9200"]
    index => "ims-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

四、分布式追踪

使用 SkyWalking 或 Jaeger 追踪跨服务请求：

• Trace ID：贯穿整个请求链路
• Span ID：每个服务的调用单元
• Parent ID：调用关系

/* 在 HTTP 请求头中传递 Trace ID */
X-B3-TraceId: abc123def456
X-B3-SpanId: span001
X-B3-ParentSpanId: parent001

五、日志规范建议

• 日志内容不包含敏感信息（密码、token、身份证等）
• 关键操作记录操作人、操作时间、操作内容、结果
• 异常日志记录完整堆栈信息
• 日志文件按日期轮转，保留 30 天

六、总结

• 使用 JSON 结构化日志，便于检索分析
• 合理选择日志级别，避免信息过载
• ELK 是日志收集分析的标准方案
• 分布式追踪定位跨服务调用问题