3.1 日志生成和格式化

由于很多系统本身并没有日志模块，或者一些语言本身没有自动化日志库，所以我们很难收集到程序本身的运行情况，针对不同的系统，我们需要采用一些特定的技术手段，收集到程序运行时的输出信息，收集到程序的运行情况，大到某个模块的运行状态，小到某个方法的运行参数，运行时间，所以客户端针对不同的操作系统，针对不同的语言，提供了类库和插件，收集到这些信息。

在收集到这些信息以后，根据日志的类型，将日志格式化为标准日志格式，主要包括

日志类型：主要反应这条日志的类型是信息（I）、警告（W）还是错误（E）信息

产生时间：记录产生此条日志的行为发生的日期和时间

模块信息：记录产生这条信息的应用程序信息，模块名称

主机信息：记录了运行该模块的主机名称或者是IP地址

返回码：返回码就是HTTP返回码，可以看出此次请求的响应情况

访问IP：记录下了，此次访问行为的IP地址

响应时间：记录了此次访问行为的响应时间，可以很方便统计系统的效率

在将信息标准化为日志格式以后，客户端还负责将日志发送到中央服务器的服务地址，以便于后续处理和持久化及相关功能。

3.2 日志收集

客户端将日志发送到服务端以后，服务端根据配置信息，做两种不同的处理，分别是将日志持久化在指定的文件系统中，或者发送到其他的二级服务端中，其他服务端递归的作出相应处理，这部分细节，在后面的论述中，将详细说明。源:自~优尔·论`文'网·www.youerw.com/

3.3 日志持久化

日志持久化主要依靠的本地文件系统和分布式文件系统。

在系统日志量不大的情况下，可以简单的使用本地的文件系统，这样的好处就是，可以保证在读取日志信息的时候，不会因为信息分散存放在不同的节点上，而增加合并的代价，同时使得系统架构简单，可用性高，但是问题就是存储的日志量有限，而且多个应用同时访问日志的时候，会给单点的网络和磁盘造成较大的负担，使得机器性能下降。

为了应对这种情况，当日志量很大，访问量很大的时候，我们就必须从软件架构方面，基础设施方面下手，解决这个问题了，所以我们设计了一个可以实现简单集群的服务器框架，同时底层基础设施可以使用基于网络的DFS（分布式文件系统），将日志分布式的存储在不同的节点上，设计统一的访问接口，使得上层使用上和访问本地单机文件系统基本无差别，屏蔽上层对于下层结构的依赖。