做后台系统比做客户端软件的辛苦的地方，就是不能让程序轻易地挂掉。因为在生产环境中无法容易地复现或调试 bug，很多时候需要程序日志提供足够的信息，所以一个后台系统的程序员必须要明白该如何打日志(logging)。

    很多语言都有自己现成的 logging 库，比如 Python 标准库中的 logging 模块，Apache 的 log4cxx(C++), log4j(Java)。如果你愿意找，很容易能找到基本满足自己需求的日志程序库。当然，自己实现一个也不是很困难。难点不在于写这些库，而是如何去使用它们。

    大部分情况下，我们关注的都是日志的级别和内容。即哪些情况下，该打哪个级别的日志，日志语句中，该怎么写。

    在程序开发的过程中，我们需要很多的日志协助分析程序问题；但在生产环境中，我们没有那么多的空间存储丰富的日志，而且日志量太大对于问题排查反而是累赘。有些人使用预处理解决这个问题，在 debug 版本和 release 版本中编译进不同的日志语句。这样能够解决一些问题，但却使得在生产环境中无法轻易地打印更多的日志。大部分人更接受的做法是，使用配置(参数)控制日志的打印级别，在需要更多日志的时候，可以随时打开它们。为了实现日志“少但是足够”的目标，开发人员必须明白日志信息的价值，即哪些日志应该属于哪个级别。

    日志的作用是提供信息，但不同的日志语句，提供的信息量却是不一样的。有的日志里会写“Failed to get sth..”，但却忘记加上失败调用的返回值。同程序一样，日志语句中有的是变量(某个变量内容)，有的是常量(提示信息)。常量你总能从程序源代码中获得，但变量不行。所以在一条日志中，信息量最大的是变量，是函数返回值/字符串内容/错误码，因而变量应该尽量放在靠前的位置。常量也不是一点价值没有，写得好的提示语句，会使问题一目了然，可以免去你到代码中 grep，然后重读代码的麻烦。

    上面这两点，几乎所有知道 logging 重要性的同学都会了解。但关于 logging 对性能的影响，很多人没有足够的警惕心。例如有人会在一个按行解析文件的函数中写下这样的日志：

int parseline(...)
{
log_trace("Enter parseline with ...");
DO_SOMETHING;
log_trace("Exit parseline with ...");
return 0;
}

    乍一看，由于 log_trace 级别不高，在生产环境中肯定会关闭，那么这样做看起来对性能没太大影响。但实际上 log_trace 可能是这样实现的：

#define log_trace(fmt, arg...) \\
    xx_log(LVL_TRACE, "[%s:%d][time:%uus]" fmt, __FILE__, __LINE__,\\
           log_getussecond(), ## arg)
#endif

    可以看到 log_trace 宏中自动添加了很多信息，值得注意的是时间参数 log_getussecond()。大家都知道统计时间需要系统调用，那么无论 log_getussecond() 函数是如何实现的，它的代价肯定是高于一般的简单函数。

    我们本以为 log_trace 在 LVL_TRACE 级别被关闭的情况下，消耗的代价仅仅是一个函数调用和分支判断，却没有发现宏参数中还隐藏着一个需要调用系统调用的函数。当文件不大是还算能够忍受，但当这个文件是一个数据库，扫描每一行都要执行两次 log_trace() 时，它对系统性能的影响就绝不可忽视了。

    所以，最佳的做法还是，在性能攸关的代码中，使用可被预处理掉的 logging 语句，仅仅在 debug 发布中才能见到这些日志，release 版本中不把它们编译进来。

    此外，上面这个 log_trace，是一个糟糕的设计。logging 模块只应该干 logging 的事情，开发人员需要时间统计时会自己完成。

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