Elixir в полной мере использует инфраструктуру ведения журнала Erlang для создания логов. Начиная с версии 1.10, которая должна быть выпущена в ближайшее время, нам становятся доступны новые пользовательские функции ведения журнала, которые появились в Erlang/OTP 21+.
В то время как OTP предоставляет всю инфраструктуру для доставки журнальных событий (ивентов) абонентам, само протоколирование, если понимать его как хранение и/или отображение событий журнала, должно быть реализовано приложением. С этой целью вводится соответствующая абстракция Logger.Backend.
Вот выдержка из официальной документации:
Loggerподдерживает различные бэкэнды, куда записываются сообщения журнала.
Доступные бэкенды по умолчанию ограничиваются одним:
:console— регистрирует сообщения в консоли (включено по умолчанию)
Любой разработчик может создать свой собственный жать, как бэкэнд дляLogger. ПосколькуLogger— это менеджер событий, реализующий эрланговский:gen_eventbehaviour, написание нового бэкэнда — просто вопрос создания своего обработчика событий, согласно тому, как это описано в документации для:gen_event.
Используемые бэкенды загружаются через :backends секцию в конфигурационном файле, которая должна быть обработана до запуска приложения :logger.
Наиболее распространенный подход, подаривший жизнь многим однотипным библиотекам на hex.pm, состоит в том, чтобы создать Logger.Backend, который понимает и выплевывает в консоль JSON, и прикрутить какую-нибудь доставку журнала куда нужно (обычно, это какой-нибудь LaaS). Таким образом все логи обычно попадают в базу данных NoSQL, типа Elastic, или чего-то похожего.
Мы не стали оригинальничать, и тоже храним наши логи в Elastic, но нынче одних логов уже недостаточно: современные модные пацаны цепляют ко всем сообщениям в логах — метрики на все про все. Стандартом де-факто для работы с метриками в приложениях OTP недавно стала библиотека Telemetry, относительно свежий проект с открытым исходным кодом, направленный на унификацию и стандартизацию того, как библиотеки и приложения на BEAM инструментируются и контролируются.
Подход, принятый в Telemetry прост до ужаса: мы зовете :telemetry.execute/2 всякий раз, когда в приложении возникает потребность что-нибудь замерить, и библитека в ответ дернет зарегистрированный при старте приложения коллбэк. Кроме того, есть возможность прицепить Telemetry.Poller и выполнять запросы метрик периодически. Пример в статье, на которую я дал ссылку выше, предлагает вызывать Logger.log/3 из внутреннего обработчика событий Telemetry.
Gelato
Я ненавижу шаблонный код, который приходится таскать за собой копи-пастом из проекта в проект, из файла — в файл. Я хочу, чтобы все, что может быть сделано компилятором, планировщиком и воркерами — было сделано так, чтобы я об этом даже не думал. Для этого я часто упаковываю шаблонный код в крошечные библиотеки, которые скрывают весь необходимый boilerplate под капотом и предоставляют чистые интерфейсы для выполнения действий, необходимых нашему приложению. Мне просто хотелось бы, чтобы что-то, что можно вызвать как report("message", payload) — создавало запись, добавляло телеметрические данные, и отправляло эту запись в наше эластичное хранилище.
Оказывается, это не так уж и сложно сделать.
Мы решили использовать стандартные вызовы Logger в качестве интерфейса, чтобы простым изменением конфигов можно было бы внедрить желаемую функциональность в уже существующие проекты. Просто добавить новый Logger.Backend к существующему проекту:
config :logger, backends: [Our.Fancy.Logger.Backend]— и voilà — логи с телеметрией теперь отправляются в эластичный бункер.
Вот так и появилась библиотека Gelato. Я знаю, что настоящие суровые вдумчивые разработчики любят, чтобы библиотеки назывались чуть менее эзотерически, но я не настоящий разработчик. Какой есть, придется смириться. Хотя, gelato (в переводе с испанского — мороженое, кстати) даже немного созвучен эластику.
Библиотека сильно заточена на то, как вижу правильный мир я, и в хвост и в гриву использует подход «конвенция превыше конфигурации». Она упаковывает все, что может понадобиться, в один JSON и отправляет его на предварительно настроенный эластичный сервер простым HTTP-запросом. Она также прикрепляет все метаданные, до которых может дотянуться, типа метрик, полученных с помощью Process.info/1 и т. п.
Чтобы начать использовать эту библиотеку в проекте, необходимо добавить в свой config/releases.exs файл следующее:
config :gelato,
uri: "http://127.0.0.1:9200", # Elastic API endoint
events: [:foo, :bar], # attached telemetry events
handler: :elastic # or :console for tests
config :logger,
backends: [Gelato.Logger.Backend],
level: :infoПосле этого любой вызов Logger.log/3, подобный приведенному ниже, будет передан telemetry и отправлен настроенному эластичному серверу.
Logger.info "foo",
question: "why?",
answer: 42,
now: System.monotonic_time(:microsecond)Еще библиотека представляет макрос Gelato.bench/4, который принимает блок и выполняет два вызова Logger.log/3: один до выполнения блока и другой сразу после него, по типу аспектов в джаве.
Gelato ненавязчиво настаивает на лучшей организации интерфейсов внутри поектов при помощи макроса Gelato.defdelegatelog/2, простой композиции Gelato.bench/4 и Kernel.defdelegate/2. Используя этот макрос, можно извлечь все интерфейсы проекта в ограниченный набор модулей верхнего уровня, и сделать эти вызовы логгируемыми с телеметрией из коробки.
Envío.Log
Еще одна реализация Logger.Backend, которая родилась в нашем закутке технологического аффекта, — это Envío.Log. Он использует библиотеку Envío для отправки сообщений в выделенный канал Slack. У этого логгера своя собственную настройка log_level, значение которой обычно устанавливается в :warn либо :error, для предотвращения заспамливания канала Slack, и все вызовы на уровнях меньше настроенного удаляются из BEAM во время компиляции.
Типичная конфигурация будет выглядеть так:
config :envio, :log,
level: :warn, # do not send :info to Slack
process_info: false # do not attach process info
config :logger, backends: [Envio.Log.Backend], level: :debug
config :envio, :backends, %{
Envio.Slack => %{
{Envio.Log.Publisher, :info} => [
hook_url: {:system, "YOUR_SLACK_CHANNEL_API_ENDPOINT"}
]
}
}После настройки все вызовы Logger.{warn,error}/2 будут отправлены в соответствующий канал Slack. Это очень удобно для мониторинга рабочих процессов в производстве в режиме реального времени.
Удачного логгинга!
