2023年5月1日 星期一

專案日誌設計與實踐指南

專案日誌設計與實踐指南

前言

介紹文件的目的和背景

本指南旨在為程式設計師提供一個關於日誌設計和實踐的綜合性指南。日誌記錄是軟件開發過程中的一個關鍵部分,它有助於開發人員更好地了解應用程序的運行情況,並在出現問題時迅速進行排查。為了確保團隊中所有成員在日誌記錄方面遵循統一的標準和最佳實踐,我們制定了本指南。希望通過本指南的指導,程式設計師能夠在專案中更有效地應用日誌功能,提高開發效率和軟件質量。

解釋日誌的重要性

日誌記錄在軟件開發過程中具有重要意義,以下是日誌的主要作用:

  • 診斷和排查問題:當應用程序遇到問題時,日誌提供了有關錯誤和異常的詳細信息,幫助開發人員快速定位和修復問題。
  • 監控系統性能:通過分析日誌數據,我們可以獲得關於應用程序性能的實時信息,例如,響應時間、資源消耗等,從而及時發現潛在問題並進行優化。
  • 了解用戶行為和應用程序使用情況:日誌可以記錄用戶在使用應用程序時的操作,幫助我們更好地了解用戶需求,並根據這些信息進行功能改進和擴展。
  • 提供審計跟踪:對於涉及敏感數據和操作的應用程序,日誌記錄可以作為審計跟踪的依據,有助於確保數據安全和合規性。

綜上所述,日誌記錄在軟件開發過程中具有不可忽視的作用。因此,掌握日誌設計與實踐的技巧,對於提高專案質量和開發效率至關重要。

日誌等級

定義各個日誌等級的含義

日誌等級是用於區分不同重要性的日誌信息的標記。通常,日誌等級分為以下幾種:

DEBUG:用於記錄開發過程中的詳細信息,以便開發人員了解應用程序的運行狀況,進行問題排查和性能優化。在生產環境中,通常不會記錄 DEBUG 等級的日誌。

INFO:用於記錄應用程序的運行狀況和事件,例如,啟動和終止、用戶操作等。INFO 等級的日誌可幫助開發人員了解應用程序的正常運行情況。

WARNING:用於記錄可能對應用程序造成問題的潛在風險和非致命性錯誤。例如,資源不足、配置問題等。這些日誌應引起開發人員的關注,並進行相應的優化和修復。

ERROR:用於記錄導致應用程序無法正常運行的錯誤,例如,無法連接資料庫、遺失數據文件等。這些錯誤需要開發人員立即進行排查和修復。

CRITICAL:用於記錄導致應用程序嚴重故障的錯誤,例如,系統崩潰、數據泄露等。這些錯誤應該立即引起開發人員和運維團隊的高度重視,並迅速采取措施解決。

提供選擇適當日誌等級的建議

選擇合適的日誌等級有助於確保日誌的有效性和可讀性。在記錄日誌時,應根據信息的重要性和對問題排查的需求選擇適當的日誌等級。以下是一些建議:

在開發和測試階段,可以使用 DEBUG 等級記錄詳細信息,方便開發人員了解應用程序的運行情況並進行問題排查。

對於生產環境,建議記錄 INFO、WARNING、ERROR 和 CRITICAL 等級的日誌。這樣可以避免過多的 DEBUG 日誌干擾正常運行狀況的觀察,並確保重要的警告和錯誤信息不會被忽略。

在設計日誌記錄策略時,要考慮應用程序的性能需求。過多的日誌記錄可能會影響性能,因此建議在性能敏感的場景中適當降低日誌等級,僅記錄關鍵信息。

根據專案的實際需求,可以為不同模組和功能設定不同的日誌等級。例如,對於關鍵模組,可以記錄更詳細的日誌信息,以便對其運行狀況進行更精確的監控和分析。

可以使用日誌框架或庫提供的動態配置功能,在運行時根據需要調整日誌等級。這樣可以在保證性能的前提下,靈活地獲取所需的日誌信息。

通過選擇適當的日誌等級,開發人員可以確保應用程序的日誌記錄既有效又高效,有助於提高專案的開發質量和運維效率。

日誌格式

說明統一的日誌格式要求

統一的日誌格式對於提高日誌的可讀性和可維護性具有重要意義。一個良好的日誌格式應具有以下特點:

易於閱讀和理解:日誌應以清晰、簡潔的方式呈現,方便開發人員迅速了解應用程序的運行狀況。

具有結構性:日誌應該包含結構化的數據,以便於搜尋、過濾和分析。

包含足夠的上下文信息:為了方便問題排查,日誌應包含足夠的上下文信息,例如,發生錯誤的模組、函數、行號等。

建議的統一日誌格式如下:

[timestamp] [log level] [module/function] [message] [contextual information]

示範格式化日誌的範例

以下是一些使用建議的統一日誌格式的範例:

記錄普通信息(INFO):

2023-05-01T10:15:30.123Z INFO main Starting the application...

記錄警告(WARNING):

2023-05-01T10:15:40.456Z WARNING database/connection Connection pool is running low on resources. Current usage: 80%

記錄錯誤(ERROR):

2023-05-01T10:15:50.789Z ERROR file/reader FileNotFoundError: Unable to locate 'data.txt' in the specified directory.

記錄嚴重錯誤(CRITICAL):

2023-05-01T10:16:00.123Z CRITICAL security/authentication Unauthorized access attempt from IP: 192.168.1.1

通過遵循統一的日誌格式要求,開發人員可以更方便地閱讀和分析日誌信息,從而提高專案的開發和維護效率。

日誌策略

闡述日誌文件的生成、轉儲和存儲策略

日誌文件的生成、轉儲和存儲策略對於確保日誌的完整性和可用性具有重要意義。以下是一些建議的策略:

生成策略:根據應用程序的需求和日誌量,可以選擇按時間、大小或者事件觸發生成日誌文件。例如,可以每天生成一個新的日誌文件,或者當日誌文件大小達到一定限制時,生成一個新的日誌文件。

轉儲策略:為了避免日誌文件過大導致的性能問題,應該定期轉儲日誌文件。轉儲策略可以包括壓縮、歸檔或者刪除舊的日誌文件。在設定轉儲策略時,應該考慮到應用程序的運行狀況和對日誌的需求。

存儲策略:應該將日誌文件存儲在可靠的存儲介質上,以防止數據丟失。此外,可以考慮將日誌文件備份到離線存儲或者雲端存儲,以提高數據安全性和可用性。

指定日誌保留期限

日誌保留期限是指日誌文件應該保留多久的時間。保留期限的設定取決於應用程序的需求和法律法規要求。以下是一些建議:

對於開發和測試環境,可以設定較短的保留期限,例如 7 天或者 30 天,以節省存儲空間。

對於生產環境,應該根據應用程序的性質和數據保護要求設定合適的保留期限。例如,對於涉及敏感數據的應用程序,可能需要保留日誌文件較長時間,如 90 天、180 天或者更長。

在設定日誌保留期限時,應該充分考慮法律法規和業務需求,以確保合規性和數據安全性。有些行業可能存在特定的法規要求,例如金融、醫療和教育等,需要根據相應法規設定日誌保留期限。

在達到保留期限後,應該及時清理過期的日誌文件,以免占用過多存儲空間。此外,應該確保在清理過期日誌文件之前已經對其進行了備份,以防止意外數據丟失。 通過制定合適的日誌策略,包括生成、轉儲和存儲策略,以及指定日誌保留期限,開發人員可以確保應用程序的日誌信息得到有效管理和保護,從而提高專案的可維護性和安全性。

日誌庫與框架

推薦適合專案的日誌庫或框架

選擇一個適合專案的日誌庫或框架對於簡化開發過程和提高應用程序的性能具有重要意義。以下是一些建議的日誌庫和框架:

Python:Python 的標準庫中包含了一個強大的日誌模塊 logging,可以滿足大多數專案的需求。

Java:對於 Java 應用程序,可以選擇使用 SLF4J(Simple Logging Facade for Java)作為日誌抽象層,配合 Logback、Log4j2 或者其他日誌實現庫進行使用。

JavaScript:在 JavaScript 專案中,可以選擇使用 Winston、Bunyan 或者 Pino 等流行的日誌庫。

.NET:對於 .NET 專案,推薦使用 NLog 或者 Serilog 作為日誌庫。

以上只是一些常見的語言和對應的日誌庫建議,實際選擇時應根據專案需求和開發團隊的熟悉程度進行選擇。

說明如何配置和使用選定的日誌庫

以 Python 的 logging 模塊為例,以下是如何配置和使用該日誌庫的示例:

配置日誌庫:

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,  # 設定日誌等級
    format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s: %(message)s",  # 設定日誌格式
    handlers=[
        logging.StreamHandler(),  # 將日誌輸出到控制台
        logging.FileHandler("app.log"),  # 將日誌輸出到文件
    ],
)

使用日誌庫:

logger = logging.getLogger("my_app")  # 獲取日誌實例

logger.info("This is an info message.")
logger.warning("This is a warning message.")
logger.error("This is an error message.")

在其他語言和日誌庫中,配置和使用方法可能有所不同,但基本概念和步驟類似。請參考相應日誌庫的官方文檔進行配置和使用。

日誌最佳實踐

列舉有關日誌記錄的最佳實踐原則

適當的日誌等級:使用合適的日誌等級可以幫助開發人員更容易地查找和過濾日誌信息。根據不同的情況選擇對應的日誌等級(如 DEBUG、INFO、WARNING、ERROR 或 CRITICAL)。

結構化日誌:使用結構化的日誌格式,例如 JSON,可以使日誌更容易被解析和分析,提高日誌的可用性。

保持日誌簡潔明了:避免在日誌中包含過多無關的信息,保持日誌簡潔、明了並提供足夠的上下文信息以便問題排查。

不要將敏感信息寫入日誌:為了保護用戶和系統的安全,避免將敏感信息(如密碼、API 密鑰等)寫入日誌。

使用一致的日誌格式:在整個專案中使用統一的日誌格式,有助於提高日誌的可讀性和可維護性。

設定合適的日誌策略:根據專案需求設定合適的日誌生成、轉儲和存儲策略,以及日誌保留期限。

針對常見問題提供解決方法

日誌過於繁雜難以閱讀:可以通過過濾特定日誌等級或使用日誌分析工具來解決這個問題。

日誌文件過大:可以設定日誌轉儲策略,例如按照時間或文件大小進行轉儲,以及壓縮舊的日誌文件。

日誌文件丟失:使用可靠的存儲介質保存日誌文件,並定期對日誌文件進行備份。

日誌性能影響:避免過度使用高性能成本的日誌操作,例如寫入大量 DEBUG 日誌。此外,可以使用異步日誌記錄以減少對應用程序性能的影響。

遵循以上最佳實踐原則和解決方法,可以確保專案的日誌記錄更加有效、可靠並且易於維護。通過實施這些建議,開發團隊可以更容易地識別和解決應用程序中的問題,提高專案的整體質量和穩定性。

以下是一些建議用於提升日誌管理效果的工具和技術:

集中式日誌管理:通過使用集中式日誌管理系統(如 ELK Stack、Graylog 或 Splunk),可以將分散在多個應用程序和服務中的日誌集中起來,方便分析和管理。

日誌監控和警報:使用日誌監控工具(如 Logstash、Prometheus 或 Grafana)設定警報規則,可以在出現異常情況時及時通知相應人員進行處理。

日誌分析:利用日誌分析工具(如 Kibana、Loggly 或 Sumo Logic)對日誌數據進行可視化展示和深入分析,有助於識別應用程序中的潛在問題和優化點。

綜合利用這些日誌最佳實踐和相應的工具,開發團隊可以更好地管理日誌信息,提高專案的可維護性和穩定性,從而實現更高效的軟件開發和運維。

範例與應用

提供日誌記錄的實際範例

以下是一個 Python 語言使用標準 logging 模塊進行日誌記錄的範例:

import logging

# 配置日誌
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s: %(message)s",
    handlers=[
        logging.StreamHandler(),
        logging.FileHandler("app.log"),
    ],
)

## 獲取日誌實例

logger = logging.getLogger("my_app")

# 使用不同等級的日誌
logger.debug("This is a debug message.")
logger.info("This is an info message.")
logger.warning("This is a warning message.")
logger.error("This is an error message.")
logger.critical("This is a critical message.")

說明如何在專案中實施日誌功能

選擇合適的日誌庫或框架:根據專案的語言和需求,選擇適合的日誌庫或框架,並將其整合到專案中。

配置日誌:根據專案需求和開發團隊的習慣,設定日誌的等級、格式、輸出目的地等。

在代碼中添加日誌記錄:在專案的關鍵部分,如錯誤處理、性能瓶頸和重要業務邏輯處添加日誌記錄語句。

遵循日誌最佳實踐:根據前文提到的日誌最佳實踐原則,確保日誌記錄的有效性和可維護性。

日誌監控和分析:部署適當的日誌監控和分析工具,以便實時掌握專案運行狀況並及時發現問題。

通過以上步驟,可以在專案中實施日誌功能,幫助開發團隊更好地監控和維護應用程序。

總結與後續工作

對文件內容進行總結

本指南介紹了日誌記錄的重要性,並提供了關於日誌設計和實踐的一些建議,包括日誌等級、格式、策略、庫與框架、最佳實踐以及範例與應用。遵循這些建議,開發團隊可以實現更有效、可靠且易於維護的日誌記錄。

提出後續改進日誌設計和實踐的建議

持續評估和改進日誌策略:隨著專案的發展和需求變化,應該定期檢查和調整日誌策略,以確保其適應性和有效性。

優化日誌性能:研究和應用新的日誌技術和工具,以提高日誌記錄和分析的性能,降低對應用程序的性能影響。

提高日誌安全性:采用加密、訪問控制等措施來保護日誌數據,防止未經授權的訪問和篡改。

深入挖掘日誌價值:通過數據挖掘和機器學習等技術對日誌數據進行深入分析,以發現潛在的問題和優化點。

建立日誌知識庫:將專案中遇到的常見問題和解決方法整理成日誌知識庫,供開發團隊成員參考和學習。

通過不斷改進日誌設計和實踐,開發團隊可以更好地利用日誌數據,提高專案的可維護性和穩定性。

故障排除和日誌分析

介紹如何使用日誌進行故障排除和問題定位

日誌是一個重要的故障排除和問題定位工具,開發團隊可以通過分析日誌來獲取關於應用程序運行狀況的信息。以下是使用日誌進行故障排除和問題定位的一些建議:

查找與問題相關的日誌條目:通過時間戳、關鍵字或日誌等級過濾日誌,找到與問題相關的日誌條目。

分析日誌條目中的信息:仔細閱讀與問題相關的日誌條目,分析其中的信息,尋找可能的原因和解決方法。

比較正常和異常情況下的日誌:通過比較正常和異常情況下的日誌,可以找出導致問題的特定操作或事件。

推薦一些日誌分析工具和技巧

以下是一些常用的日誌分析工具和技巧:

工具:Kibana、Loggly、Sumo Logic 等日誌分析工具可以幫助開發團隊快速檢索、過濾和分析日誌數據。

技巧:使用正則表達式、數據聚合和可視化等技巧來提取日誌中的有用信息。

提供使用日誌解決常見問題的案例

案例1:應用程序性能下降

開發團隊在分析應用程序日誌時,發現某些請求的處理時間明顯增加。通過查看日誌,團隊找到了造成性能下降的慢查詢,並優化了相應的數據庫操作,解決了性能問題。

案例2:API 調用失敗

開發團隊收到用戶反饋,稱某個功能無法正常工作。團隊通過查看日誌,發現問題出在某個 API 調用失敗。團隊進一步分析日誌,找到了 API 調用失敗的原因,並修復了相應的代碼,解決了問題。

發團隊可以定位並解決應用程序中的各種問題,提高專案的可靠性和穩定性。有了完善的日誌設計和實踐,開發團隊可以更加高效地進行故障排除和問題分析。

案例3:定期任務失敗

開發團隊在檢查日誌時,發現某個定期任務經常失敗。通過分析日誌,團隊定位到了任務失敗的具體原因,並對相關代碼進行了修復。在修復後,定期任務恢復正常運行,避免了進一步的問題和潛在風險。

案例4:資源競爭問題

開發團隊在分析應用程序日誌時,發現某些操作出現了資源競爭問題,導致應用程序性能下降。通過仔細閱讀和分析日誌,團隊找到了資源競爭的根源,並對相應的代碼進行了優化,解決了資源競爭問題。

這些案例說明了日誌在故障排除和問題分析過程中的重要作用。建立一套完善的日誌設計和實踐,將有助於開發團隊更好地利用日誌數據,提高專案的可維護性和穩定性。

日誌監控和告警

闡述如何實現日誌的實時監控

要實現日誌的實時監控,您可以使用第三方監控工具或自行開發監控系統。對於C#專案,您可以使用NLog作為日誌記錄器,並結合第三方監控工具,如ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)或Seq等。

例如,配置NLog將日誌數據發送到Elasticsearch,然後使用Kibana進行實時監控和分析。以下是一個使用NLog.Targets.ElasticSearch套件來實現的配置示例:

<nlog xmlns="http://www.nlog-project.org/schemas/NLog.xsd" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">
  <extensions>
    <add assembly="NLog.Targets.ElasticSearch"/>
  </extensions>
  <targets>
    <target xsi:type="ElasticSearch" name="elastic" uri="http://localhost:9200" index="myapplication-${date:format=yyyy.MM.dd}" />
  </targets>
  <rules>
    <logger name="*" minlevel="Info" writeTo="elastic" />
  </rules>
</nlog>

說明根據日誌生成告警的方法

根據日誌生成告警可以通過以下幾種方式實現:

使用監控工具的告警功能:例如,Kibana具有內置的告警功能,允許您根據查詢條件設置告警。

自行開發告警系統:您可以開發一個獨立的應用程序,定期從日誌數據中讀取並分析信息,根據設定的告警條件生成告警。

設置告警閾值和條件的建議

設置告警閾值和條件時,應考慮以下幾點:

根據應用程序的性質和需求確定告警條件,例如錯誤次數、性能指標等。

設置合理的告警閾值,避免過於敏感導致頻繁告警,也避免過於寬鬆導致錯過重要事件。

為不同的日誌等級設置不同的告警條件,如警告、錯誤和致命事件應具有不同的處理和通知策略。

在實際情況中測試告警條件和閾值,根據反饋進行調整。

使用持續集成和持續部署(CI/CD)工具自動化告警規則的部署和更新。

定期檢查和維護告警規則,確保其及時有效。

綜上所述,對於日誌監控和告警,應用程序應首先確保將日誌數據實時發送到遠程監控系統。接著,在監控系統中根據應用程序的需求設置合理的告警條件和閾值。通過這些方法,可以實現對應用程序的實時監控和告警,從而及時發現和解決問題。

隱私和安全

重申避免記錄敏感信息的重要性

在記錄日誌時,必須格外注意避免記錄敏感信息,如用戶密碼、個人身份信息、信用卡號等。因為這些信息可能被不當使用,導致用戶資料洩露和其他安全問題。確保開發人員在實現日誌功能時,對敏感信息進行適當的過濾和脫敏處理。

提供保護日誌文件安全的方法和建議

保護日誌文件安全的方法和建議包括:

使用操作系統的訪問控制列表(ACL)限制對日誌文件的訪問權限,只允許授權的用戶和應用程序讀取日誌文件。

將日誌文件存儲在安全的位置,例如使用專用的日誌伺服器或儲存服務,以減少潛在的安全風險。

定期審查日誌文件,以確保它們不包含敏感信息並遵循適當的安全措施。

介紹如何實現日誌加密和訪問控制

實現日誌加密和訪問控制可以通過以下方法:

使用加密技術對日誌文件進行加密。例如,使用AES加密算法對日誌數據進行加密,以確保只有授權的用戶和應用程序可以訪問加密後的日誌。在C#中,可以使用System.Security.Cryptography命名空間提供的類來實現加密。

使用NLog的布局渲染器對敏感數據進行脫敏。例如,自定義一個布局渲染器來過濾敏感信息。以下是一個簡單的示例:

using NLog;
using NLog.LayoutRenderers;
using System.Text;

[LayoutRenderer("maskSensitiveData")]
public class MaskSensitiveDataLayoutRenderer : LayoutRenderer
{
    protected override void Append(StringBuilder builder, LogEventInfo logEvent)
    {
        string message = logEvent.FormattedMessage;
        // 對敏感信息進行脫敏處理,例如將電子郵件地址替換為 "****"
        message = Regex.Replace(message, @"\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z]{2,}\b", "****");
        builder.Append(message);
    }
}

然後在NLog配置中使用自定義的布局渲染器:

<nlog xmlns="http://www.nlog-project.org/schemas/NLog.xsd" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">
  <extensions>
    <add assembly="YourAssemblyName"/>
  </extensions>
  <targets>
    <target xsi:type="File" name="fileTarget" fileName="logs/${shortdate}.log">
      <layout xsi:type="MaskSensitiveDataLayoutRenderer" />
    </target>
  </targets>
  <rules>
    <logger name="*" minlevel="Info" writeTo="fileTarget" />
  </rules>
</nlog>

實施訪問控制:在應用程序層面,確保只有授權的用戶和角色可以訪問日誌數據。在存儲層面,使用操作系統的訪問控制列表(ACL)限制對日誌文件的訪問權限,或者在使用雲存儲時,使用雲服務提供商提供的訪問控制機制。例如,AWS S3支持基於IAM策略的訪問控制。 通過以上方法,可以有效地保護日誌數據的隱私和安全,避免敏感信息的洩露,並確保日誌功能符合企業和法規要求。

日誌整合與集中管理

解釋為什麼需要日誌整合和集中管理

在大型應用程式或微服務架構中,可能涉及多個組件和服務,每個組件和服務都有自己的日誌記錄。日誌整合和集中管理有助於:

提高問題定位和故障排除的效率,避免手動查看和分析各個組件的日誌。

方便日誌分析和報告,可以生成應用程序的全局性能報告和錯誤報告。

實現日誌的長期存儲和查詢,便於進行歷史數據分析和瞭解應用程序的運行趨勢。

推薦適合專案的日誌整合和管理解決方案

對於日誌整合和集中管理,推薦使用Elastic Stack(Elasticsearch、Logstash、Kibana)或Graylog等成熟的開源解決方案。這些工具可以自動收集、存儲、分析和展示多個組件和服務的日誌數據,並提供強大的日誌查詢和可視化功能。

說明如何配置和使用選定的解決方案

以下是使用NLog將C#應用程序的日誌數據發送到Elasticsearch的示例:

安裝NLog.ElasticSearch套件:

Install-Package NLog.ElasticSearch

在NLog配置文件中添加Elasticsearch目標:

<nlog>
  <extensions>
    <add assembly="NLog.ElasticSearch" />
  </extensions>
  <targets>
    <target xsi:type="ElasticSearch" name="elasticTarget" uri="http://your-elasticsearch-server:9200" index="your-log-index">
      <field name="timestamp" layout="${longdate}" />
      <field name="level" layout="${level}" />
      <field name="logger" layout="${logger}" />
      <field name="message" layout="${message}" />
    </target>
  </targets>
  <rules>
    <logger name="*" minlevel="Info" writeTo="elasticTarget" />
  </rules>
</nlog>

這樣,C#應用程序的日誌數據將自動發送到Elasticsearch。接著,可以使用Kibana進行日誌查詢、分析和可視化。根據具體需求,也可以選擇其他日誌整合和管理解決方案,並按照相應的文檔進行配置和使用。

日誌應用於性能優化

介紹如何利用日誌進行性能分析

利用日誌進行性能分析,可以幫助我們發現應用程序中的性能瓶頸和潛在問題。通過分析日誌中的時間戳、執行時間、資源使用情況等信息,可以找到需要優化的代碼區域和系統組件。以下是一些基本步驟:

在代碼中添加計時器,記錄方法或功能的執行時間。

使用適當的日誌級別(如Debug或Info),記錄性能相關的信息。

分析日誌數據,找出耗時過長的操作和瓶頸區域。

提供根據日誌優化系統性能的方法和建議

針對耗時過長的操作,分析是否存在算法優化的空間,或者考慮使用快取技術減少重複計算。

識別資源競爭或阻塞的情況,如網絡延遲、資料庫連接不足等。針對這些問題,可以優化資源分配策略或使用異步編程降低阻塞性能影響。

評估系統組件的擴展性,根據負載情況進行適當的優化和調整,如增加緩衝區大小、調整線程數量等。

舉例說明日誌在性能優化中的應用

以下是使用C#和NLog在應用程序中記錄執行時間的示例:

using System;
using System.Diagnostics;
using NLog;

public class PerformanceLogger
{
    private static readonly Logger Logger = LogManager.GetCurrentClassLogger();

    public static void LogExecutionTime(Action action, string actionDescription)
    {
        var stopwatch = new Stopwatch();
        stopwatch.Start();

        action();

        stopwatch.Stop();
        Logger.Info($"{actionDescription} execution time: {stopwatch.ElapsedMilliseconds} ms");
    }
}

// 使用示例
PerformanceLogger.LogExecutionTime(() => SomeMethod(), "SomeMethod");'

在這個示例中,我們使用PerformanceLogger類的LogExecutionTime方法對指定操作進行計時,並將執行時間記錄到日誌中。通過分析這些日誌數據,可以找出需要優化的代碼區域,從而提高應用程序的性能。

日誌的持續改進

定期檢查日誌實踐的效果

要確保日誌系統的持續改進,建議定期檢查日誌實踐的效果。這可以包括檢查日誌記錄的質量、日誌監控和告警的靈敏度、日誌檔案的存儲和管理等方面。根據評估結果,可以對日誌策略進行調整和優化。

與團隊分享日誌的最佳實踐和經驗

與團隊分享日誌的最佳實踐和經驗可以提高整個團隊的日誌素養。例如,可以定期舉辦內部分享會,讓團隊成員分享他們在日誌方面的經驗和心得。這有助於將好的日誌實踐擴散到整個團隊,並促進團隊成員之間的交流和學習。

適應技術變化和新需求

隨著技術的發展和業務需求的變化,日誌系統可能需要作出相應的調整。例如,隨著雲計算和容器技術的普及,可能需要考慮如何將日誌系統與這些新技術整合。此外,對於新出現的安全和隱私問題,也應及時調整日誌策略以應對挑戰。因此,團隊應保持對新技術和新需求的關注,並根據實際情況對日誌系統進行持續改進。

希望這份專案日誌設計與實踐指南對您的專案有所幫助,請根據實際情況靈活運用和調整。祝您的專案取得成功! 









2023年4月24日 星期一

體驗使用 Azure OpenAI client library for .NET 套件之設計聊天GPT - 開發教學

體驗使用 Azure OpenAI client library for .NET 套件之設計聊天GPT - 開發教學

上一篇文章 體驗使用 Azure OpenAI client library for .NET 套件之驗經驗分享 - 開發教學 中,對於 微軟官方的 Azure.AI.OpenAI 套件,使用 Prompt / Completion 模式來進行一個 GPT API 呼叫,說明整個設計過程與會用到相關程式碼用法。

至於當初一開始設計呼叫 Azure OpenAI API 的時候,從網路上找到這個 [Betalgo.OpenAI.GPT3] 套件,來呼叫 Azure OpenAI GPT 相關 API 似乎都沒有遇到甚麼問題,最重要的是,可以同時支援 OpenAI GPT API 與 微軟這裡的 OpenAI GPT API,這樣的功能真的是太完美了,因為可以同時切換在不同系統下來使用 GPT 所提供的功能。

這麼好用與開發上相當容易的套件,為什麼要更換成為 微軟官方的 Azure.AI.OpenAI 套件呢?其中一個最主要的原因,那就是之前使用的套件,無法使用 Azure OpenAI 內提供的 GPT4 功能,所以,只好放棄使用這個套件。

然而,最重要的原因就是,市面上滿滿 OpenAI GPT 的開發文章,幾乎一面倒地使用 Python 這個語言來做為演練主角,這讓身為 .NET 資深開發者很沒面子,也很無奈呀,難道 .NET / C# 真的與 OpenAI 這波浪潮無緣嗎?我不斷地搜尋,發現到,微軟真的有認真投入在 OpenAI 與 C# 開發工具支援上(說實在的,自己的小孩,自己不疼,還有誰會疼),真的做到讓人刮目相看的地步,原本以為要再等很久的時間,才能夠看到有哪位大神可以釋放出可以使用 C# 開發 OpenAI GPT 應用的套件,沒想到微軟這麼快就推出了,而且驚訝的是相當親切、容易、完成,這與我之前所認識的微軟作風與做事態度,180度的顛覆我的認知。

話不多說,堅持是一定要的,這裡還是要持續使用 C# 來做到任何事情,經過第一次上手 [Azure.AI.OpenAI] 套件後,發現到這個套件也不會難用,很快速就可以上手,也許是之前有使用與呼叫過 GPT API,所以幾乎無痛就這麼開發下去了。

在第一次看到這個套件說明文件的時候,我就眼睛一亮有看到 [Chat Messages] 這個主題,心裡想說這到底是可以做出類似 ChatGPT 這樣應用的 API,還是甚麼其他鬼東西,由於尚有許多工作、文章、簡報需要去處理,心中的那個疑惑也就暫時放下了;就在今天,還是來解除這個疑問吧?

在這篇文章將會使用 [Azure.AI.OpenAI] 提供的 [Chat Messages] API,設計出一個智慧大主廚功能,使用者只需要輸入手頭上的食材,智能大主廚就會幫你設計出菜單,並且告訴你怎們做出這套菜,最後為這道菜做出完美說明。

取得 Azure OpenAI Key 並且儲存為系統環境變數

同樣的,這裡還是使用 Azure 上提供的 OpenAI 服務來進行 API 呼叫

  • 打開 Azure 網頁,並且登入該服務

  • 切換到你自己建立 [Azure OpenAI] 服務

  • 在 Overview 儀表板頁面中,將會看到 [Manage keys] 欄位

  • 點選該欄位名稱右邊的 [Click here to manage keys] 文字

  • 現在將會看到 [Keys and Endpoint] 這個頁面

  • 你可以點選 [Show Keys] 來看到 API Key 的內容,又或者點選最右方的複製按鈕,將 API Key 複製到剪貼簿內

  • 開啟命令提示字元視窗

  • 使用底下命令將建立 OpenAI Key 永久性的環境變數

setx OpenAIKey "剪貼簿內的 OpenAI Key 值" /M

建立使用 Azure OpenAI client library for .NET 測試用的專案

為了簡化測試用專案的複雜度,因此,在這裡將會建立一個 Console 主控台應用類型的專案。

  • 打開 Visual Studio 2022 IDE 應用程式
  • 從 [Visual Studio 2022] 對話窗中,點選右下方的 [建立新的專案] 按鈕
  • 在 [建立新專案] 對話窗右半部
    • 切換 [所有語言 (L)] 下拉選單控制項為 [C#]
    • 切換 [所有專案類型 (T)] 下拉選單控制項為 [主控台]
  • 在中間的專案範本清單中,找到並且點選 [主控台應用程式] 專案範本選項

    專案,用於建立可在 Windows、Linux 及 macOS 於 .NET 執行的命令列應用程式

  • 點選右下角的 [下一步] 按鈕
  • 在 [設定新的專案] 對話窗
  • 找到 [專案名稱] 欄位,輸入 AzureOpenAIClientLibraryChatMessages 作為專案名稱
  • 在剛剛輸入的 [專案名稱] 欄位下方,確認沒有勾選 [將解決方案與專案至於相同目錄中] 這個檢查盒控制項
  • 點選右下角的 [下一步] 按鈕
  • 現在將會看到 [其他資訊] 對話窗
  • 在 [架構] 欄位中,請選擇最新的開發框架,這裡選擇的 [架構] 是 : .NET 7.0 (標準字詞支援)
  • 在這個練習中,需要去勾選 [不要使用最上層陳述式(T)] 這個檢查盒控制項

    這裡的這個操作,可以由讀者自行決定是否要勾選這個檢查盒控制項

  • 請點選右下角的 [建立] 按鈕

稍微等候一下,這個主控台專案將會建立完成

安裝要用到的 NuGet 開發套件

因為開發此專案時會用到這些 NuGet 套件,請依照底下說明,將需要用到的 NuGet 套件安裝起來。

安裝 Azure.AI.OpenAI 套件

  • 滑鼠右擊 [方案總管] 視窗內的 [專案節點] 下方的 [相依性] 節點
  • 從彈出功能表清單中,點選 [管理 NuGet 套件] 這個功能選項清單
  • 此時,將會看到 [NuGet: AzureOpenAIClientLibraryChatMessages] 視窗
  • 切換此視窗的標籤頁次到名稱為 [瀏覽] 這個標籤頁次
  • 在左上方找到一個搜尋文字輸入盒,在此輸入 Azure.AI.OpenAI
  • 對於這個套件,現在尚在 Preview 階段,因此,請勾選 [包括搶鮮版] 這個檢查盒控制項
  • 稍待一會,將會在下方看到這個套件被搜尋出來
  • 點選 [Azure.AI.OpenAI] 套件名稱
  • 在視窗右方,將會看到該套件詳細說明的內容,其中,右上方有的 [安裝] 按鈕
  • 點選這個 [安裝] 按鈕,將這個套件安裝到專案內

安裝 Azure.Identity 套件

  • 滑鼠右擊 [方案總管] 視窗內的 [專案節點] 下方的 [相依性] 節點
  • 從彈出功能表清單中,點選 [管理 NuGet 套件] 這個功能選項清單
  • 此時,將會看到 [NuGet: AzureOpenAIClientLibraryChatMessages] 視窗
  • 切換此視窗的標籤頁次到名稱為 [瀏覽] 這個標籤頁次
  • 在左上方找到一個搜尋文字輸入盒,在此輸入 Azure.Identity
  • 稍待一會,將會在下方看到這個套件被搜尋出來
  • 點選 [Azure.Identity] 套件名稱
  • 在視窗右方,將會看到該套件詳細說明的內容,其中,右上方有的 [安裝] 按鈕
  • 點選這個 [安裝] 按鈕,將這個套件安裝到專案內

修正主程序 Program.cs 的程式碼

  • 在此專案節點下,找到並且打開 [Program.cs] 這個檔案
  • 使用底下 C# 程式碼替換掉 [Program.cs] 檔案內所有程式碼內容
using Azure.AI.OpenAI;
using Azure;

namespace AzureOpenAIClientLibraryChatMessages
{
    internal class Program
    {
        static async Task Main(string[] args)
        {
            #region 使用 Azure.AI.OpenAI 套件來 OpenAIClient 物件
            var apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("OpenAIKey");
            string endpoint = "https://vulcan-openai.openai.azure.com/";
            var client = new OpenAIClient(new Uri(endpoint), new AzureKeyCredential(apiKey));
            #endregion

            #region 準備使用 OpenAI GPT 的 聊天記憶功能,並且呼叫 GPT API 來生成內容
            while (true)
            {
                Console.WriteLine("請輸入手頭上可用的食材名稱");
                string input = Console.ReadLine();
                Console.WriteLine("請稍後,主廚正在思考中...");
                var chatCompletionsOptions = new ChatCompletionsOptions()
                {
                    Messages =
                    {
                        new ChatMessage(ChatRole.System, "你是一個全方位主廚,擅長世界各地美食製作與烹飪," +
                        "將會根據輸入食材,建議要做出的菜名與建議作法(並不一定只能夠使用指定食材來設計這道菜),最後給予這道菜一個完美說明與介紹;" +
                        "若輸入內容沒有食材,請回應:這難倒我了,我不是食神"),
                        new ChatMessage(ChatRole.User, "食材:雞胸肉、檸檬、迷迭香"),
                        new ChatMessage(ChatRole.Assistant, "建議:檸檬迷迭香烤雞胸"),
                        new ChatMessage(ChatRole.User, "食材:番茄、義大利麵、大蒜"),
                        new ChatMessage(ChatRole.Assistant, "建議:番茄大蒜義大利麵"),
                        new ChatMessage(ChatRole.User, $"食材:{input}"),
                    },
                    Temperature = (float)0.7,
                    MaxTokens = 800,
                    NucleusSamplingFactor = (float)0.95,
                    FrequencyPenalty = 0,
                    PresencePenalty = 0
                };

                string deploymentName = "gpt-4";
                Response<ChatCompletions> response = await client.GetChatCompletionsAsync(
                    deploymentOrModelName: deploymentName,
                    chatCompletionsOptions);
                var result = response.Value;

                foreach (var message in result.Choices)
                {
                    Console.WriteLine(message.Message.Content);
                }
                await Console.Out.WriteLineAsync();
                await Console.Out.WriteLineAsync();
                #endregion
            }

            Console.WriteLine("Press any key for continuing...");
            Console.ReadKey();
        }
    }
}

在這個進入點程式碼內,首先會進行使用 Azure.AI.OpenAI 套件來 OpenAIClient 物件,這裡先呼叫 Environment.GetEnvironmentVariable("OpenAIKey") 敘述,取得剛剛設定在系統環境變數中的 OpenAI Key 值,並且將 Key 儲存到 [apiKey] 這個物件內。會想要這麼設計的理由是很單純的,就是不想把 OpenAI Key 內容寫在程式碼內,並且 Commit 到版控系統內,如果是這樣的話,那麼,大家都會知道你的 OpenAI Key 內容,當然,也就可以透過這個 Key 來存取你的 Azure OpenAI Service,最後將是你需要負擔這些呼叫 API 的費用。

緊接著使用 OpenAIClient 類別來建立一個物件,這個類別建構函式將會需要 Azure OpenAI Service 的服務端點與 Azure OpenAI Key 這兩個資訊,使用 new OpenAIClient(new Uri(endpoint), new AzureKeyCredential(apiKey)) 這樣方式,建立起這個物件。

緊接著就是要來學習如何使用 Chat Completion 功能,建立一個 [ChatCompletionsOptions] 類別會用到的物件;一旦這個物件建立完成後,需要設定 [Messages] 這個屬性內容,其型別為 [IList],也就是說,這裡會有一連串的角色與需要描述的提示 Prompt 內容,所以,每產生一個 [ChatMessage] 物件,根據這個類別建構函式描述

/// <summary>
/// Initializes a new instance of ChatMessage.
/// </summary>
/// <param name="role">The role to associate with the message.</param>
/// <param name="content">The content to associate with the message.</param>
public ChatMessage(ChatRole role, string content)
{
    Role = role;
    Content = content;
}

需要傳遞一個 [ChatRole] 型別物件,與一個提示字串文字內容

對於 [ChatRole] 型別是一個 [struct] 型別,裡面會有三個主要的角色,分別是 [ChatRole.System]、[ChatRole.Assistant]、[ChatRole.User],這可以透過該型別的提供的三個靜態欄位來取得

  • [ChatRole.System] : 對系統指示的、用戶提示的輸入提供響應的角色
  • [ChatRole.Assistant] : 指示或設置助手行為的角色
  • [ChatRole.User] : 為聊天完成提供輸入的角色

因此,透過不同角色與其相對應的 Prompt 內容,將會讓 GTP 可以具有少數樣本的學習與產出能力,能夠產生真正需要的內容。

底下將會是這個範例所設計出來的少數樣本程式碼

Messages =
{
    new ChatMessage(ChatRole.System, "你是一個全方位主廚,擅長世界各地美食製作與烹飪," +
    "將會根據輸入食材,建議要做出的菜名與建議作法(並不一定只能夠使用指定食材來設計這道菜),最後給予這道菜一個完美說明與介紹;" +
    "若輸入內容沒有食材,請回應:這難倒我了,我不是食神"),
    new ChatMessage(ChatRole.User, "食材:雞胸肉、檸檬、迷迭香"),
    new ChatMessage(ChatRole.Assistant, "建議:檸檬迷迭香烤雞胸"),
    new ChatMessage(ChatRole.User, "食材:番茄、義大利麵、大蒜"),
    new ChatMessage(ChatRole.Assistant, "建議:番茄大蒜義大利麵"),
    new ChatMessage(ChatRole.User, $"食材:{input}"),
}

每一次使用者輸入的食材內容(這些內容將會儲存在 input 這個字串物件內),都會把上述的聊天情境文字,加入此次輸入的內容,一併送至 GPT API 內,而將會產生出預期的內容。

對於這個 ChatCompletionsOptions 物件,還在這個程式碼中使用到

Temperature = (float)0.7,
MaxTokens = 800,
NucleusSamplingFactor = (float)0.95,
FrequencyPenalty = 0,
PresencePenalty = 0

這些參數將會用於設定 GPT 可以控制生成回答或文本的風格和長度,而主要目的是讓您能夠根據您的需求和偏好,客製化生成的文本。當然,上述的參數值是可以依據本身需求來自行調整,或者執行各種問題後,再來變更這些參數內容,觀察哪個參數或者內容是合適的。

  • Temperature(溫度): 此參數控制生成文本的創意程度。較高的溫度值(如1.0)將導致生成的文本更具創意和多樣性,但可能較難理解或較為離題。較低的溫度值(如0.2)則會讓生成的文本更為保守、連貫和專注,但可能較為重複和保守。
  • MaxTokens(最大生成字數): 此參數限制生成文本的最大字數。這可以幫助您控制生成的文本的長度,避免產生過長或冗長的回答。
  • NucleusSamplingFactor(核抽樣因子): 此參數控制生成文本時使用的核抽樣策略。核抽樣是一種在生成過程中採樣候選字的方法,它選擇了一個概率閾值,僅考慮概率高於此閾值的候選字。NucleusSamplingFactor越高,生成的文本越具創意和多樣性,但可能較難理解或較為離題。
  • FrequencyPenalty(頻率懲罰): 這個參數用於控制生成文本中出現的單詞的罕見程度。較高的FrequencyPenalty值將抑制常見單詞的出現,從而使生成的文本更具特色和創意。然而,過高的值可能會導致文本難以理解。
  • PresencePenalty(出現懲罰): 此參數用於控制生成文本中重複詞語的程度。較高的PresencePenalty值會減少生成文本中重複單詞的機率,使文本更為多樣化。然而,過高的值可能會導致生成的文本不夠連貫。

完成之後,就可以透過 [GetChatCompletionsAsync] API,將需要使用的模型和 [ChatCompletionsOptions] 物件值傳送給 GPT,完成呼叫之後,將會得到 [Response] 型別的物件,現在便可以將 GPT 生成的內容輸出到螢幕上。

底下是執行這個專案的結果

請輸入手頭上可用的食材名稱
紅茶, 蝦子, 節瓜
請稍後,主廚正在思考中...
建議:紅茶燉蝦與節瓜

菜名:紅茶風味燉蝦搭配節瓜

作法:

1. 先將紅茶泡好,選擇一款濃郁的紅茶,如阿薩姆紅茶,並將紅茶濾出待用。

2. 準備新鮮的蝦子,去殼去腸,洗淨後瀝乾。

3. 節瓜削皮,切成小塊。

4. 大蒜切末,備用。

5. 熱鍋,倒入適量的橄欖油,先炒香大蒜末,再加入蝦子翻炒至變色,盛出備用。

6. 用剩餘的油和蒜末,將節瓜塊放入鍋中翻炒,炒至表面微焦後,倒入步驟1的紅茶,煮至節瓜軟熟。

7. 將炒好的蝦子放回鍋中,與節瓜一起煮沸,稍加調味(可用鹽、胡椒等,根據個人口味調整)。

8. 煮好之後,盛出並撒上適量的蔥花或香菜。

完成這道美味的紅茶風味燉蝦搭配節瓜,紅茶的香氣為蝦子帶來了一抹特別的風味,而節瓜則提供了清爽的口感,是一道很特別的中西合璧佳餚。

現在來輸入一個與食材無關的內容,看看會如何回應

不過,若輸入 打火機, 牛肉 文字,來看看 GPT 會如何生成,當然,可以透過不同的控制生成內容參數,讓生成的內容更具有參考價值