在现代应用程序中,日志记录是确保系统健康运行的关键因素之一。尤其在复杂的系统中,我们可能需要将日志按不同的需求进行分类和处理。Loguru 作为一款功能强大的日志库,提供了灵活的日志记录方式。今天,我们将探讨如何使用 Loguru 的过滤功能来分类处理系统日志和关键节点日志,以满足特定需求。
需求场景
假设我们有两个主要的日志需求: 1. 标准系统日志 :记录系统的常规信息,如运行状态和普通操作。 2. 关键节点日志:在系统的关键节点记录 Elasticsearch 相关的日志,以便进行详细分析和追踪。
配置 Loguru 记录系统日志和 Elasticsearch 日志
在使用 Loguru 之前,我们需要先进行基础配置,确保日志记录的准确性和有效性。下面的配置代码展示了如何设置不同的日志处理方式:
# 移除默认的日志处理器
logger.remove()
# 配置标准系统日志处理器
logger.add(
sys.stderr, # 将日志输出到标准错误流
level=env.str('LOGGER_LEVEL', 'INFO'), # 日志级别,通过环境变量设置,默认为 INFO
format=env.str('LOGURU_FORMAT', DEFAULT_LOG_FORMAT), # 日志格式,通过环境变量设置,使用默认格式
backtrace=env.bool('LOGURU_BACKTRACE', True), # 是否启用堆栈回溯
diagnose=env.bool('LOGURU_DIAGNOSE', True), # 是否启用诊断信息
filter=lambda record: record["extra"].get("write_tag") is None, # 过滤器:只记录没有 write_tag 的日志
)
# 配置 Elasticsearch 日志处理器
logger.add(
os.path.join(LOGS_PATH, 'task.log'), # 将日志输出到指定的文件
level=env.str('ES_LOG_LEVEL', 'INFO'), # Elasticsearch 日志级别,通过环境变量设置,默认为 INFO
rotation=env.str('TASK_LOG_ROTATION', '500 MB'), # 日志文件轮换策略,达到 500 MB 后轮换
format='{message}', # Elasticsearch 日志格式,只记录消息部分
filter=lambda record: record["extra"].get("write_tag") == 'elasticsearch', # 过滤器:只记录 write_tag 为 'elasticsearch' 的日志
)
# 配置异常处理选项
logger.opt(exception=True)
如何使用 Loguru 进行日志记录
在实际使用中,我们可以通过绑定 write_tag
来区分日志的目标。例如,若我们要记录 Elasticsearch 相关日志,可以这样进行配置:
# 绑定 write_tag,并记录 Elasticsearch 日志
logger.bind(write_tag="elasticsearch").info(orjson.dumps(es_log).decode('utf-8'))
便利性
Loguru 的设计旨在提供一种简单且无感的日志记录方式。通过直接从 loguru
模块导入 logger
对象,我们可以很方便地在代码中记录各种日志信息,而无需复杂的配置。通过 write_tag
,我们能够标记日志的目标,使得日志的处理更加高效和精准。
总结
使用 Loguru 进行日志分类处理不仅能够提高系统的可维护性,还能帮助我们在关键节点进行有效的监控和分析。通过合理配置日志处理器和过滤器,我们可以确保系统日志和关键节点日志的准确记录,从而更好地理解和优化系统的运行状态。
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