日志记录方案设计
　　
　　对于生鲜类软件，完善的日志记录是问题排查的关键，建议采用以下日志策略：
　　
　　 1. 日志分级体系
　　- ERROR：严重错误（如支付失败、库存异常、数据不一致）
　　- WARN：潜在问题（如库存预警、订单超时）
　　- INFO：关键业务流程（如订单创建、配送状态变更）
　　- DEBUG：调试信息（如API调用参数、数据转换过程）
　　- TRACE：详细执行流程（适用于复杂业务逻辑）
　　
　　 2. 核心模块日志记录要点
　　- 订单模块：记录订单创建、支付、分拣、配送各状态变更时间戳
　　- 库存模块：记录库存变更原因（销售、退货、盘点）、变更前后数量
　　- 冷链模块：记录温度传感器数据、异常温度报警
　　- 用户模块：记录登录失败原因、敏感操作（修改配送地址）
　　
　　 3. 日志格式建议
　　```json
　　{
　　 "timestamp": "2023-11-15T14:30:22.123Z",
　　 "level": "ERROR",
　　 "module": "inventory",
　　 "transaction_id": "ORD20231115001",
　　 "message": "库存不足，商品SKU: FRESH-001",
　　 "current_stock": 5,
　　 "required_stock": 10,
　　 "stack_trace": "..."
　　}
　　```
　　
　　 万象源码部署优化建议
　　
　　 1. 部署架构优化
　　- 容器化部署：使用Docker+K8s实现环境标准化
　　- 微服务拆分：按业务域拆分（订单服务、库存服务、配送服务等）
　　- 配置中心：使用Apollo/Nacos管理不同环境配置
　　
　　 2. 监控集成方案
　　- 日志收集：Filebeat/Fluentd收集日志 → ELK分析
　　- 指标监控：Prometheus+Grafana监控业务指标（订单处理时效、库存周转率）
　　- 链路追踪：SkyWalking/Zipkin追踪跨服务调用
　　
　　 3. 常见问题排查流程
　　
　　 订单处理异常排查
　　1. 检查订单服务日志中ERROR级别记录
　　2. 确认支付网关回调日志（如有）
　　3. 检查库存服务日志确认扣减是否成功
　　4. 核对配送服务日志确认任务是否生成
　　
　　 库存数据不一致排查
　　1. 检查所有库存变更操作的日志时间戳
　　2. 对比数据库事务日志与业务日志
　　3. 检查是否有并发修改导致的冲突
　　
　　 性能问题排查
　　1. 通过APM工具查看慢请求
　　2. 检查GC日志（如使用Java）
　　3. 分析数据库慢查询日志
　　
　　 实施建议
　　
　　1. 日志轮转策略：按大小/时间轮转，保留最近30天日志
　　2. 敏感信息脱敏：用户手机号、地址等需脱敏处理
　　3. 告警规则配置：对ERROR日志、关键业务指标异常设置告警
　　4. 部署回滚机制：蓝绿部署/金丝雀发布降低变更风险
　　
　　 示例日志查询命令
　　
　　```bash
　　 查询最近1小时的ERROR日志
　　grep "ERROR" /var/log/fresh-app/app.log | grep "2023-11-15 14:"
　　
　　 按交易ID追踪订单全链路日志
　　grep "ORD20231115001" /var/log/fresh-app/*
　　
　　 分析库存变更频率
　　awk {print $1,$2} /var/log/fresh-app/inventory.log | uniq -c | sort -nr | head -20
　　```
　　
　　通过以上方案，可实现生鲜软件问题的高效定位和快速解决，保障业务连续性。