关于「日志采样」的一些思考及实践
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一、背景
系统日志可用于追踪用户操作轨迹，异常情况下，合理的日志有助于快速排查、定位问题，毫无疑问，打印日志对于系统是很重要的。
当业务规模较小时，大家都倾向于享受日志带来的便利，从而忽略日志带来的潜在的负面影响，缺乏对日志的管控。在JD当前用户量、业务规模下，绝大多数C端系统、甚至B端系统都是高吞吐的，毫无疑问，过大的日志量对系统的性能、磁盘IO有着显著负面影响，赶上大促时，问题尤为突出。日志在为我们提供便利的同时，也无时无刻成为一根刺，时不时刺我们一下。
作为一个共性问题，由于集团暂没推出统一的日志框架，不少团队都会尝试基于log4j、logback 进行轻度的封装，通过跟配置中心联动，增加一些诸如 '动态降级' 的功能、来缓解日志带来的负面影响。降级带来的效果是显著的，但同时也让系统丧失了记录 '操作轨迹' 的能力，从而又带来了新的问题。
此时，很容易想到，可以通过对 '请求' 采样，实现请求日志的采样输出，并通过控制采样比例平衡不同场景下日志对性能的影响，系统吞吐量较大时，降级采样比例，系统吞吐量较低时，提高采样比例。
二、正文
Ⅰ
在请求入口处，通过一定的采样算法，计算当前请求是否采样，并借助 Java 的 ThreadLocal 机制，可以实现当前请求线程的日志采样。但是，大部分关注日志性能的系统，往往处理逻辑也是复杂的，会有各样的异步运算逻辑，因此，大量的日志不一定来自请求线程，更多的可能来自子线程、线程池线程，甚至嵌套在线程池线程下的线程。
如何将请求线程、子线程、线程池线程统一协调起来，实现 '采样标识' 的跨线程透传，从而确保请求维度采样的一致性，是本文关注的重点，希望可以给大家提供一些思路、并附上我们业务场景下的具体案例。
（1） 可以像 Transmittable Thread Local 一样，通过对线程池类、或者任务类（Runnable、Callable）进行包装，将透传逻辑封装起来，JD内部比较典型的用法有 pfinder、jade。
必须承认，使用这种方式实现是有一定优势的，但是奈何现在各团队都有自己独特功能的线程池包装类，并已经在业务系统中广泛使用，如果此时再增加一个处理 '日志采样' 的包装，会出现嵌套包装的情况，这样会让程序变得混乱，增加理解成本，由于各包装实现之间缺乏磨合，甚至面临不可控的风险，这样做甚至有 '添乱' 的嫌疑，我认为至少在当前的环境下是不可取的。
（2） 直接粗暴一些，在业务系统中，涉及子线程、线程池的地方，通过代码 '显式的' 将 '采样标识' 不断透传。
这样做是能达到目的的，但是，会有大量的逻辑代码和业务耦合的情况（线程池越多，业务越复杂，耦合越严重），虽然单系统改造量不大（当然，这个也是因系统而异），但是辐射面太广，需要各业务系统都要配合改造，同时有影响业务逻辑的风险，也不可取。
（3） 将请求线程的控制逻辑跟具体业务解耦开来，封装为一个组件，并在组件中提供合适的 api，将组件复用于各业务系统，并根据业务系统具体情况，来决策是否使用 api 来处理异步线程（子线程、线程池线程的统一简称）的情况。
在没有特别合适的、集团级统一api的情况下，这是一种较为务实的做法，通过接入抽象组件来控制请求线程的日志采样，并通过扩展 api 来协调请求线程和异步线程的采样一致性，并根据业务系统的实际情况，来决策是否需要 '修改代码' 来协调异步线程。
- 如果业务系统中使用异步线程的处理逻辑较少，只接入组件，进行请求线程的日志采样即可；
- 如果业务系统中大量使用异步线程做逻辑，可接入组件再针对必要的地方通过扩展 api 来协调请求线程和异步线程的采样一致性。
除上述外，应该还有其他的办法，比如 AOP 机制，但是 AOP 只能到最低方法粒度，对于存量系统来说，改造量还是偏大，如果是新系统开发，可以考虑。
Ⅱ
最后，上面的思考都是偏向全局的，在具体实现时，需要考虑、斟酌的细节还有很多、下面抛砖引玉列出一些，希望对大家拓展思路有所帮助！
- 采样的算法，是 '随机' 还是 '对 traceId 取模'，然后通过配置中心控制取样比例。甚至跟入参关联起来，对特定场景（对哪个接口、方法，按什么规则进行入参筛选）进行采样，即所谓场景化采样；
- 扩展 api 应该提供哪些功能，怎么封装能做到让业务应用改动量最少？
- 怎么保证全局（包括异步线程日志）请求 traceId 的一致性，这方面其实 pfinder 也有方案可供参考；
- 采样比例的最小粒度，是 百分之一、千分之一、还是万分之一？
- 整系统使用一个采样概率（即当前请求命中采样时，各级别都打），还是各级别分别设置（分别设置时还要考虑联动）
- 通常，我们倾向于，如果需要对当前请求进行采样，可能 info、error 一块打，也可能只打 error，但是不太可能只打 info 不打 error，所以需要有一个策略去控制；
- 当大量 error 产生时，怎么收敛日志？控制打印速率？甚至可以晋级一步，将磁盘IO 和打印速率联动。
三、实践
促销交易这边目前恰好在做这方面相关的技术改造，通过在目前既存日志组件（通过 JD JSF 前置过滤器实现）基础上，实现请求线程的日志采样，并提供扩展 api 给业务系统，实现整体上请求维度的日志采样，从而尽可能的减少业务系统的改造，以下流程图描述了大致落地过程，供参考，有兴趣的可以评论区留言进一步探讨具体落地细节。
// 改造前，线程池任务执行逻辑threadPoolExecutor.execute(() -> "your business logic");// 使用扩展 api 改造后，对 '线程池执行逻辑' 进行包装，实现 '采样标识' 的跨线程透传threadPoolExecutor.execute(XxxUtils.wrap(() -> "your business logic"));
转自：京东零售 卢吉欣/京东云开发者，
链接：juejin.cn/post/7330504778562601012
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