关于日志的那些事儿

日志的力量
本文深入探讨了日志在软件开发中的核心作用,包括日志的基本概念、不同类型的日志及其应用场景,如诊断、数据和交易日志。文章还讨论了日志的等级划分,如INFO、WARN、ERROR和FATAL,并阐述了日志带来的好处,如提高代码可见性和性能监控。最后,文中也提到了日志可能带来的性能问题及应对策略。

在学校的时候其实没怎么了解和好好使用过日志,我想不少人可能跟我都差不多。那会儿写代码,说实在的,日志?那会儿的认知一般也就是所谓的 console.log(),print() 等等,多数时候都是在代码中通过 console.log(),print() 将日志输出到控制台输出到控制台,这其实挺 low 的,对于初学者还好,但入门一段时间后就该好好学学怎么使用日志了。

在学校那会儿,跟着视频啥的做项目的时候,一般都会加入 log4j 之类的 jar 包,也只是知道这个 jar 包加进去是为了使用日志,其实对日志完全没有啥了解和认识。写这篇文章是源于耗子叔在左耳听风专栏的群里发布了命题作文「关于日志的那些事儿」,正好可以去查阅资料,学习了解一下日志方面的知识。

什么是日志


首先,什么是日志呢?可能不少人的意识里,日志无非就是将程序运行的一些信息输出到控制台或者是写到一个文件里面。对于这个答案,虽然部分正确,但是太过于简单了。日志有很多不同的定义,这里有两个定义我觉得是比较好的,如下:

A log is simply a writing of what is being done in details by a
computer program.

日志是通过计算机程序对代码正在进行的操作的一种详细描述。

Logging is the process of recording application actions and state to a secondary interface.

日志记录是将应用程序操作和状态记录到辅助接口的过程。

这个定义鼓励我们更多地去思考如何在我们的应用程序中记录日志信息。那么,一个日志中一般会包含哪些信息呢?也就是说,从一个日志中我们能读出什么信息呢?

  • 从一个连接(connection)中接收的数据
  • 通过数据调用的函数信息
  • 从一个请求(request)中接收的数据
  • 一个操作(action)执行成功或者失败的信息
  • 用户的输入信息,比如单击 x,y 坐标等

由此可见,一个日志无非是关于 数据(data)、操作(event)和时间(time)的记录。

日志的使用场景


诊断日志

应用程序打印异常信息,排查问题用,一般是给人看的,输出格式会比较随意,里面可能会有异常堆栈,或者排查问题用的一些文本信息;

数据日志

一般是用来做监控和数据分析的,可以人肉临时分析,也可以给机器分析,要求格式比较固定;

交易日志

一般在日志式文件系统、NoSQL、DB 中使用,一般有 journaling,WAL(write-ahead logging),binlog。这种日志通常都不是给人看的。

日志的等级


一般来说,典型的分类系统将日志级别与发送到日志的每个项目相关联,根据应用程序中发生问题的严重程度一般可以分为三种类型,用于记录一般信息的 INFO,用于调试程序的 DEBUG ,还有就是记录一些比较严重的错误信息、警告信息的 WARN, ERROR, FATAL。

INFO

记录信息性的消息日志,不应用于记录程序中的故障或者错误的状态信息。比如可以记录:

  • 与软件相关的版本信息
  • 软件的使用信息——谁在使用?目前正在做什么?
  • 应用程序使用了那些外部服务——数据库,Web 服务等等

WARN

通常用来指明应用程序可能面临的但不影响用户体验的潜在问题的一类日志。

ERROR

通常用来指明应用程序面临的比较严重并且在某种程度上影响了用户体验的一类日志,比如数据库连接可能失败,导致部分应用程序无法使用的问题。

FATAL

通常用来记录应用程序致命的错误信息的,这类错误不但严重影响用户体验,甚至直接导致应用停止运行。

DEBUG

通常用作调试阶段打印的日志,一般是对于开发人员而言。


日志的好处


使用日志可能有时候会是代码显得很冗余,但很多时候使用日志可以比单元测试更快、更有效地开发代码,更好地传达代码所做的事情。

  1. 对代码的可见性有助于管理代码的复杂性,可以一目了然地了解代码所做的事情
  2. 代码发布后的可见性,代码发布后,通过日志记录,如果有 API 接口,我们可以查看正在触发问题的点以及何时触发等信息状态
  3. 代码开发时的可见性,与代码发布后的可见性一样有用,通过记录函数的调用和返回结果,可以很好地进行堆栈跟踪。
  4. 日志记录允许其他开发人员查看代码正在执行的操作,从而更加有利于开发人员之间的交流

日志的性能问题

一般来说,在写日志方面,有以下几个目标:

  • 写日志性能要足够好,应避免影响应用主流程;
  • 写日志对系统影响尽量小,在系统压力很大的时候,甚至可以选择放弃输出日志。


本文参考

  1. In programming, what is a log?
  2. 写日志的那些事儿
  3. How Logging Made me a Better Developer
  4. Java日志性能那些事
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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