关于iOS开发:设计一套完整的日志系统

需要

日志对于线上排查问题是十分重要的，很多问题其实是很偶现的，同样的零碎版本，同样的设施，可能就是用户的复现，而开发通过雷同的操作和设施就是不复现。然而这个问题也不能始终不解决，所以能够通过日志的形式排查问题。可能是后盾导致的问题，也可能是客户端逻辑问题，在关键点记录日志能够疾速定位问题。

假如咱们的用户量是一百万日活，其中有 1% 的用户应用呈现问题，即便这个问题并不是解体，就是业务上或播放呈现问题。那这部分用户就是一万的用户，一万的用户数量是很宏大的。而且大多数用户在遇到问题后，并不会被动去分割客服，而是转到其余平台上。

尽管咱们当初有 Kibana 网络监控，然而只能排查网络申请是否有问题，用户是否在某个工夫申请了服务器，服务器下发的数据是否正确，然而如果定位业务逻辑的问题，还是要客户端记录日志。

现状

咱们我的项目中之前有日志零碎，然而从业务和技术的角度来说，存在两个问题。现有的日志零碎从业务层角度，须要用户手动导出并发给客服，对用户有不必要的打搅。而且大多数用户并不会许可客服的申请，不会导出日志给客服。从技术的角度，现有的日志零碎代码很乱，而且性能很差，导致线上不敢继续记录日志，会导致播放器卡顿。

而且现有的日志零碎仅限于 debug 环境开启被动记录，线上是不开启的，线上出问题后须要用户手动关上，并且记录时长只有三分钟。正是因为当初存在的诸多问题，所以大家对日志的应用并不是很踊跃，线上排查问题就比拟艰难。

方案设计

思路

正是针对当初存在的问题，我筹备做一套新的日志零碎，来代替现有的日志零碎。新的日志零碎定位很简略，就是纯正的记录业务日志。Crash、埋点这些，咱们都不记录在外面，这些能够当做当前的扩大。日志零碎就记录三种日志，业务日志、网络日志、播放器日志。

日志收集咱们采纳的被动回捞策略，在日志平台上填写用户的 uid，通过uid 对指定设施下发回捞指令，回捞指令通过长连贯的形式下发。客户端收到回捞指令后，依据筛选条件对日志进行筛选，随后以天为单位写入到不同的文件中，压缩后上传到后端。

在日志平台能够依据指定的条件进行搜寻，并下载文件查看日志。为了便于开发者查看日志，从数据库取出的日志都会写成 .txt 模式，并上传此文件。

API 设计

对于调用的 API 设计，应该足够简略，业务层应用时就像调用 NSLog 一样。所以对于 API 的设计方案，我采纳的是宏定义的形式，调用办法和 NSLog 一样，调用很简略。

#if DEBUG
#define SVLogDebug(frmt, ...)   [[SVLogManager sharedInstance] mobileLogContent:(frmt), ##__VA_ARGS__]
#else
#define SVLogDebug(frmt, ...)   NSLog(frmt, ...)
#endif

日志总共分为三种类型，业务日志、播放器日志、网络日志，对于三种日志别离对应着不同的宏定义。不同的宏定义，写入数据库的类型也不一样，能够用户日志筛选。

• 业务日志：SVLogDebug。
• 播放器日志：SVLogDebugPlayer。
• 网络日子：SVLogDebugQUIC。

淘汰策略

不光是要往数据库里写，还须要思考淘汰策略。淘汰策略须要均衡记录的日志数量，以及时效性的问题，日志数量尽量够排查问题，并且还不会占用过多的磁盘空间。所以，在日志上传之后会将已上传日志删除掉，除此之外日志淘汰策略有以下两种。

1. 日志最多只保留三天，三天以前的日志都会被删掉。在利用启动后进行查看，并后盾线程执行这个过程。
2. 日志减少一个最大阈值，超过阈值的日志局部，以工夫为序，从前往后删除。咱们定义的阈值大小为200MB，个别不会超过这个大小。

记录根底信息

在排查问题时一些要害信息也很重要，例如用户过后的网络环境，以及一些配置项，这些因素对代码的执行都会有一些影响。对于这个问题，咱们也会记录一些用户的配置信息及网络环境，不便排查问题，但不会波及用户经纬度等隐衷信息。

数据库

旧计划

之前的日志计划是通过 DDLog 实现的，这种计划有很重大的性能问题。其写入日志的形式，是通过 NSData 来实现的，在沙盒创立一个 txt 文件，通过一个句柄来向本地写文件，每次写完之后把句柄 seek 到文件开端，下次间接在文件开端持续写入日志。日志是以 NSData 的形式进行解决的，相当于始终在频繁的进行本地文件写入操作，还要在内存中维持一个或者多个句柄对象。

这种形式还有个问题在于，因为是间接进行二进制写入，在本地存储的是 txt 文件。这种形式是没有方法做筛选之类的操作的，扩展性很差，所以新的日志计划咱们打算采纳数据库来实现。

计划抉择

我比照了一下 iOS 平台支流的数据库，发现 WCDB 是综合性能最好的，某些方面比 FMDB 都要好，而且因为是 C++ 实现的代码，所以从代码执行的层面来讲，也不会有 OC 的音讯发送和转发的额定耗费。

依据 WCDB 官网的统计数据，WCDB和 FMDB 进行比照，FMDB是对 SQLite 进行简略封装的框架，和间接用 SQLite 差异不是很大。而 WCDB 则在 sqlcipher 的根底上进行的深度优化，综合性能比 FMDB 要高，以下是性能比照，数据来自 WCDB 官网文档。

单次读操作 WCDB 要比 FMDB 慢5%左右，在 for 循环内始终读。

单次写操作 WCDB 要比 FMDB 快28%，一个 for 循环始终写。

批量写操作比拟显著，WCDB要比 FMDB 快180%，一个批量工作写入一批数据。

从数据能够看出，WCDB在写操作这块性能要比 FMDB 要快很多，而本地日志最频繁的就是写操作，所以这正好合乎咱们的需要，所以抉择 WCDB 作为新的数据库计划是最合适的。而且我的项目中曝光模块曾经用过WCDB，证实这个计划是可行并且性能很好的。

表设计

咱们数据库的表设计很简略，就上面四个字段，不同类型的日志用 type 做辨别。如果想减少新的日志类型，也能够在我的项目中扩大。因为应用的是数据库，所以扩展性很好。

• index：主键，用来做索引。
• content：日志内容，记录日志内容。
• createTime：创立工夫，日志入库的工夫。
• type：日志类型，用来辨别三种类型。

数据库优化

咱们是视频类利用，会波及播放、下载、上传等次要性能，这些性能都会大量记录日志，来不便排查线上问题。所以，防止数据库太大就成了我在设计日志零碎时，比拟看重的一点。

依据日志规模，我对播放、下载、上传三个模块进行了大量测试，播放一天两夜、下载 40 集电视剧、上传多个高清视频，累计记录的日志数量大略五万多条。我发现数据库文件夹曾经到 200MB+ 的大小，这个大小曾经是比拟大的，所以须要对数据库进行优化。

我察看了一下数据库文件夹，有三个文件，db、shm、wal，次要是数据库的日志文件太大，db文件反而并不大。所以须要调用 sqlite3_wal_checkpoint 将wal内容写入到数据库中，这样能够缩小 wal 和shm文件的大小。但 WCDB 并没有提供间接 checkpoint 的办法，所以通过调研发现，执行 database 的敞开操作时，能够触发checkpoint。

我在应用程序退出时，监听了 terminal 告诉，并且把解决理论尽量靠后。这样能够保障日志不被脱漏，而且还能够在程序退出时敞开数据库。通过验证，优化后的数据库磁盘占用很小。143,987条数据库，数据库文件大小为34.8MB，压缩后的日志大小为1.4MB，解压后的日志大小为13.6MB。

wal 模式

这里顺带讲一下 wal 模式，以不便对数据库有更深刻的理解。SQLite在 3.7 版本退出了 wal 模式，但默认是不开启的，iOS版的 WCDB 将wal模式主动开启，并且做了一些优化。

wal文件负责优化多线程下的并发操作，如果没有 wal 文件，在传统的 delete 模式下，数据库的读写操作是互斥的，为了避免写到一半的数据被读到，会等到写操作执行实现后，再执行读操作。而 wal 文件就是为了解决并发读写的状况，shm文件是对 wal 文件进行索引的。

SQLite比拟罕用的 delete 和wal两种模式，这两种模式各有劣势。delete是间接读写 db-page，读写操作的都是同一份文件，所以读写是互斥的，不反对并发操作。而wal 是append新的 db-page，这样写入速度比拟快，而且能够反对并发操作，在写入的同时不读取正在操作的db-page 即可。

因为 delete 模式操作的 db-page 是离散的，所以在执行批量写操作时，delete模式的性能会差很多，这也就是为什么 WCDB 的批量写入性能比拟好的起因。而 wal 模式读操作会读取 db 和wal两个文件，这样会肯定水平影响读数据的性能，所以 wal 的查问性能绝对 delete 模式要差。

应用 wal 模式须要管制 wal 文件的 db-page 数量，如果 page 数量太大，会导致文件大小不受管制。wal文件并不是始终减少的，依据 SQLite 的设计，通过 checkpoint 操作能够将 wal 文件合并到 db 文件中。但同步的时机会导致查问操作被阻塞，所以不能频繁执行 checkpoint。在WCDB 中设置了一个 1000 的阈值，当 page 达到 1000 后才会执行一次checkpoint。

这个 1000 是微信团队的一个经验值，太大会影响读写性能，而且占用过多的磁盘空间。太小会频繁执行checkpoint，导致读写碰壁。

# define SQLITE_DEFAULT_WAL_AUTOCHECKPOINT  1000

sqlite3_wal_autocheckpoint(db, SQLITE_DEFAULT_WAL_AUTOCHECKPOINT);

int sqlite3_wal_autocheckpoint(sqlite3 *db, int nFrame){
#ifdef SQLITE_OMIT_WAL
  UNUSED_PARAMETER(db);
  UNUSED_PARAMETER(nFrame);
#else
#ifdef SQLITE_ENABLE_API_ARMOR
  if(!sqlite3SafetyCheckOk(db) ) return SQLITE_MISUSE_BKPT;
#endif
  if(nFrame>0){sqlite3_wal_hook(db, sqlite3WalDefaultHook, SQLITE_INT_TO_PTR(nFrame));
  }else{sqlite3_wal_hook(db, 0, 0);
  }
#endif
  return SQLITE_OK;
}

也能够设置日志文件的大小限度，默认是 -1，也就是没限度，journalSizeLimit 的意思是，超出的局部会被覆写。尽量不要批改这个文件，可能会导致 wal 文件损坏。

i64 sqlite3PagerJournalSizeLimit(Pager *pPager, i64 iLimit){if( iLimit>=-1){
    pPager->journalSizeLimit = iLimit;
    sqlite3WalLimit(pPager->pWal, iLimit);
  }
  return pPager->journalSizeLimit;
}

下发指令

日志平台

日志上报应该做到用户无感知，不须要用户被动配合即可进行日志的主动上传。而且并不是所有的用户日志都须要上报，只有出问题的用户日志才是咱们须要的，这样也能够防止服务端的存储资源节约。对于这些问题，咱们开发了日志平台，通过下发上传指令的形式告知客户端上传日志。

咱们的日志平台做的比较简单，输出 uid 对指定的用户下发上传指令，客户端上传日志之后，也能够通过 uid 进行查问。如上图，下发指令时能够抉择上面的日志类型和工夫区间，客户端收到指令后会依据这些参数做筛选，如果没抉择则是默认参数。搜寻时也能够应用这三个参数。

日志平台对应一个服务，点击按钮下发上传指令时，服务会给长连贯通道下发一个 json，json 中蕴含下面的参数，当前也能够用来扩大其余字段。上传日志是以天为单位的，所以在这里能够依据天为单位进行搜寻，点击下载能够间接预览日志内容。

长连贯通道

指令下发这块咱们利用了现有的长连贯，当用户反馈问题后，咱们会记录下用户的uid，如果技术须要日志进行排查问题时，咱们会通过日志平台下发指令。

指令会发送到公共的长连贯服务后盾，服务会通过长连贯通道下发指令，如果指令下发到客户端之后，客户端会回复一个 ack 音讯回复，告知通道曾经收到指令，通道会将这条指令从队列中移除。如果此时用户未关上App，则这条指令会在下次用户关上App，和长连贯通道建设连贯时从新下发。

未实现的上传指令会在队列中，但最多不超过三天，因为超过三天的指令就曾经失去其时效性，问题过后可能曾经通过其余路径解决。

静默 push

用户如果关上 App 时，日志指令的下发能够通过长连贯通道下发。还有一种场景，也是最多的一种场景，用户未关上 App 怎么解决日志上报的问题，这块咱们还在摸索中。

过后也调研了美团的日志回捞，美团的计划中蕴含了静默 push 的策略，然而通过咱们调研之后，发现静默 push 根本意义不大，只能笼罩一些很小的场景。例如用户 App 被零碎 kill 掉，或者在后盾被挂起等，这种场景对于咱们来说并不多见。另外和 push 组的人也沟通了一下，push组反馈说静默 push 的达到率有些问题，所以就没采纳静默 push 的策略。

日志上传

分片上传

进行方案设计的时候，因为后端不反对间接展现日志，只能以文件的形式下载下来。所以过后和后端约定的是以天为单位上传日志文件，例如回捞的工夫点是，开始工夫 4 月 21 日 19:00，完结工夫 4 月 23 日 21:00。对于这种状况会被宰割为三个文件，即每天为一个文件，第一天的文件只蕴含 19:00 开始的日志，最初一天的文件只蕴含到 21:00 的日志。

这种计划也是分片上传的一种策略，上传时以每个日志文件压缩一个 zip 文件后上传。这样一方面是保障上传成功率，文件太大会导致成功率降落，另一方面是为了做文件宰割。通过察看，每个文件压缩成 zip 后，文件大小能够管制在 500kb 以内，500kb这个是咱们之前做视频切片上传时的一个经验值，这个经验值是上传成功率和分片数量的一个平衡点。

日志命名应用工夫戳为组合，工夫单位应该准确到分钟，以不便服务端做工夫筛选操作。上传以表单的形式进行提交，上传实现后会删除对应的本地日志。如果上传失败则应用重试策略，每个分片最多上传三次，如果三次都上传失败，则这次上传失败，在其余机会再从新上传。

安全性

为了保障日志的数据安全性，日志上传的申请咱们通过 https 进行传输，但这还是不够的，https仍然能够通过其余形式获取到 SSL 管道的明文信息。所以对于传输的内容，也须要进行加密，抉择加密策略时，思考到性能问题，加密形式采纳的对称加密策略。

但对称加密的秘钥是通过非对称加密的形式下发的，并且每个上传指令对应一个惟一的秘钥。客户端先对文件进行压缩，对压缩后的文件进行加密，加密后分片再上传。服务端收到加密文件后，通过秘钥解密失去 zip 并解压缩。

被动上报

新的日志零碎上线后，咱们发现回捞成功率只有 40%，因为有的用户反馈问题后就失去分割，或者反馈问题后始终没有关上App。对于这个问题，我剖析用户反馈问题的路径次要有两大类，一种是用户从零碎设置里进去反馈问题，并且和客服沟通后，技术染指排查问题。另一种是用户产生问题后，通过反馈群、App Store 评论区、经营等渠道反馈的问题。

这两种形式都实用于日志回捞，但第一种因为有特定的触发条件，也就是用户点击进入反馈界面。所以，对于这种场景反馈问题的用户，咱们减少了被动上报的形式。即用户点击反馈时，被动上报以以后工夫为完结点，三天内的日志。这样能够把日志上报的成功率晋升到 90% 左右，成功率上来后也会推动更多人接入日志模块，不便排查线上问题。

手动导出

日志上传的形式还蕴含手动导出，手动导出就是通过某种形式进入调试页面，在调试页面抉择对应的日志分享，并且调起零碎分享面板，通过对应的渠道分享进来。在新的日志零碎之前，就是通过这种形式让用户手动导出日志给客服的，可想而知对用户的打搅有多重大吧。

当初手动导出的形式仍然存在，但只用于 debug 阶段测试和开发同学，手动导出日志来排查问题，线上是不须要用户手动操作的。