日志记录系统设计
　　
　　对于生鲜软件这类需要高可用性和快速问题响应的系统，完善的日志记录至关重要。
　　
　　 日志级别设计
　　```
　　1. DEBUG - 开发调试信息
　　2. INFO - 正常业务操作记录
　　3. WARN - 潜在问题但不影响系统运行
　　4. ERROR - 业务错误需要关注
　　5. FATAL - 系统级严重错误
　　```
　　
　　 关键日志字段
　　```json
　　{
　　 "timestamp": "2023-11-15T14:30:45.123Z",
　　 "level": "ERROR",
　　 "service": "order-service",
　　 "traceId": "abc123xyz456",
　　 "message": "库存不足，商品ID: 1001",
　　 "exception": "com.example.OutOfStockException: ...",
　　 "user": "user_10086",
　　 "extra": {
　　 "sku": "FRUIT-APPLE-001",
　　 "requestedQty": 10,
　　 "availableQty": 3
　　 }
　　}
　　```
　　
　　 万象源码部署方案
　　
　　万象(可能是指类似ELK或自研的日志分析平台)的源码部署需要特别注意生鲜行业的特殊需求。
　　
　　 部署架构建议
　　
　　```
　　生鲜应用集群 → 日志收集器(Filebeat/Fluentd) → 消息队列(Kafka) → 日志处理(Logstash) → 存储(Elasticsearch) → 可视化(Kibana)
　　```
　　
　　 关键部署要点
　　
　　1. 高可用部署
　　 - 至少3节点Elasticsearch集群
　　 - Kafka多分区多副本
　　 - 日志处理节点无单点
　　
　　2. 生鲜行业特殊配置
　　 - 冷热数据分离：热数据(近7天)存SSD，冷数据存HDD
　　 - 订单相关日志保留期延长至180天(符合生鲜行业审计要求)
　　 - 实时告警配置：库存异常、配送延迟等关键指标
　　
　　3. 源码编译优化
　　 ```bash
　　 　　 示例Elasticsearch编译参数(针对生鲜高并发场景)
　　 ./gradlew assemble -Pbuild_snapshot=true \
　　 -Dtests.security.manager=false \
　　 -Des.logging.level=DEBUG \
　　 -Dbuild.snapshot=true \
　　 -DskipTests
　　 ```
　　
　　 常见问题排查流程
　　
　　 1. 订单处理失败排查
　　```
　　1. 检查订单服务日志中ERROR级别记录
　　2. 跟踪traceId查看完整调用链
　　3. 检查库存服务日志确认库存变更记录
　　4. 验证支付网关回调日志
　　```
　　
　　 2. 配送延迟分析
　　```
　　1. 筛选配送服务WARN/ERROR日志
　　2. 结合GPS定位数据日志分析路线偏差
　　3. 检查交通状况API调用日志
　　4. 分析骑手APP端异常日志
　　```
　　
　　 3. 库存同步问题
　　```
　　1. 检查WMS系统日志中的库存变更事件
　　2. 验证消息队列中的库存消息是否积压
　　3. 对比数据库库存与缓存库存日志
　　4. 检查分布式锁获取日志
　　```
　　
　　 性能优化建议
　　
　　1. 日志采集优化
　　 - 对生鲜商品SKU等高频字段使用短字段名
　　 - 启用日志压缩传输
　　 - 批量提交日志减少IO
　　
　　2. 查询优化
　　 - 为常用查询字段建立索引：orderId、userId、sku等
　　 - 对时间范围查询使用时间分区
　　 - 实现日志预聚合减少实时计算量
　　
　　3. 存储优化
　　 - 对历史日志启用ILM(Index Lifecycle Management)
　　 - 实现冷热数据自动迁移
　　 - 定期归档重要业务日志到对象存储
　　
　　 监控告警配置
　　
　　建议配置以下关键告警：
　　```
　　1. 订单处理失败率 > 1%
　　2. 库存同步延迟 > 5分钟
　　3. 配送超时订单数 > 10单/小时
　　4. 关键服务接口响应时间 > 500ms
　　5. 日志处理队列积压 > 1000条
　　```
　　
　　通过以上方案，可以构建一个适合生鲜行业的高效日志系统，结合万象源码的灵活部署，实现快速问题定位和系统优化。