Bilang isang modelo ng wika ng AI, wala akong partikular na diskarte, ngunit narito ang ilang pangkalahatang pinakamahusay na kasanayan upang mahawakan ang pare-parehong pag-log in sa isang microservice architecture: 1.
Gumamit ng sentralisadong sistema ng pag-log: Mga sentralisadong sistema ng pag-log tulad ng ELK (Elasticsearch + Logstash + Kibana) o Fluentd ay tumutulong upang mangolekta at mag-imbak ng mga log mula sa iba't ibang microservice sa isang sentralisadong lokasyon para sa madaling pagsusuri at pag-troubleshoot.
2. Tukuyin ang structured logging format: Gumamit ng standardized logging format na madaling ma-parse ng mga tao at machine. Dapat kasama sa mga structured na log ang kinakailangang impormasyon tulad ng pangalan ng microservice, timestamp, antas ng kalubhaan, at isang natatanging ID ng transaksyon.
3. I-log ang lahat ng error at exception: Ang pag-log sa lahat ng error at exception ay mahalaga para maunawaan ang anumang isyu o bug na maaaring mangyari sa isang microservice-based system.
4. Isama ang impormasyon ng konteksto: Bilang karagdagan sa mga error sa pag-log at pagbubukod, isama ang impormasyon sa konteksto gaya ng mga header ng HTTP, session ID, at user ID. Makakatulong ito sa pag-debug ng mga isyu na maaaring partikular sa isang user.
5. Gumamit ng log correlation: Ang log correlation ay nagbibigay-daan sa pagsubaybay sa isang transaksyon sa dulo hanggang dulo, kahit na ito ay dumaan sa maraming microservice. Ang log na ito ay nagbibigay-daan sa epektibong pagsubaybay at mga diagnostic ng buong platform ng microservices.
6. Tukuyin ang mga antas ng pag-log: Dapat tukuyin ng mga microservice ang mga antas ng pag-log para sa iba't ibang mga sitwasyon. Halimbawa, ang isang antas ng pag-log ng debug ay maaaring maging kapaki-pakinabang para sa mga developer sa panahon ng pagsubok ngunit maaaring hindi kinakailangan para sa produksyon.
7. Magdagdag ng mga filter at panuntunan sa pagsasama-sama: Maaaring gamitin ang mga filter at panuntunan sa pagsasama-sama upang pamahalaan ang dami ng log sa arkitektura ng microservices. Ang mga tool tulad ng Logstash, Fluentd ay maaaring maglapat ng mga filter sa mga log na nagbibigay-daan sa iyong limitahan ang dami ng data na kailangan mong iimbak at pag-aralan.
8. Ipatupad ang pag-ikot ng log: Ang mga microservice ay nangangailangan ng mahusay na tinukoy na mga patakaran sa pag-ikot ng log upang mapanatili ang pinakamainam na antas ng pagganap. Tiyaking pana-panahong pinu-purga o na-archive ang mga log upang maiwasan ang akumulasyon ng mga log na maaaring magdulot ng downtime ng system.
Sa buod, ang pare-parehong pag-log ay mahalaga sa pag-unawa sa gawi ng mga microservice at pagpapanatili ng performance ng application at kasiyahan ng user.
Petsa ng publikasyon: