内容简介：系统运行过程中，或多或少会产生不同级别的日志：详情、普通、严重、错误等。一般越严重/重要的，产生的数量越少，反之，越多。在开发环境中，我们一般会启用最详细的级别，这样可以全程跟踪系统运行情况，在生产环境中，我们一般只打开严重/错误级别，因为这样才是我们感兴趣的。但是，但真的遇到严重问题的时候，我们不能定位具体问题，就可能要打开更详细的级别来辅助我们找到问题的根源。一些公司仍然把所有日志写入文本文件，譬如Windows的IIS网络服务器的日志就是用的CSV格式。
级别
系统运行过程中，或多或少会产生不同级别的日志：详情、普通、严重、错误等。一般越严重/重要的，产生的数量越少，反之，越多。
在开发环境中，我们一般会启用最详细的级别，这样可以全程跟踪系统运行情况，在生产环境中，我们一般只打开严重/错误级别，因为这样才是我们感兴趣的。但是，但真的遇到严重问题的时候，我们不能定位具体问题，就可能要打开更详细的级别来辅助我们找到问题的根源。
记录/通知方式
一些公司仍然把所有日志写入文本文件，譬如Windows的IIS网络服务器的日志就是用的CSV格式。
稍好一点做法，是数据库表。但是日志数量不断增加，这些数据都存放在一个表里面，迟早也会遇到需要切分的问题，而且一般数据库的成本比磁盘文件要高，所以一般来说，生成环境只记录最关心的内容。
而且，因为日志有一个天生的特点，就是每天记录的产生都有一个时间戳，而且是随着时间变化不断变大。我们做查询的时候，一般是按照时间来排序，最常见的就是倒序，也就是最新的日志，我们最感兴趣。所以，日志在数据库中的存储，一般是按时间戳做聚集倒序索引。
当然还有更特别的，就是遇到严重/异常的时候，通过邮件发送，甚至短信通知运维。
切分方式
一般是按每天来切分存储，如果数据量很大，那颗粒度会更低，譬如每个小时等。也有按大小来切分的，譬如每10M生成一个文件。这些都是所谓的窗口大小，可以按时间、大小、地区、部门等等来切分。
查询统计
日志的记录，除了排除，我们来会用来做数据统计。
然而从不同纬度分析这些数据麻烦，譬如分布式系统哪个地方的哪个模块那些用户群只有特定问题等，而且一般不能实时。
Raygun.io这个云日志服务提供商满足以上需求，他们以前用的nodejs，后来改成asp.net core，性能提升了20倍。
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