客户端请求处理日志记录：让系统行为有迹可循

你有没有遇到过这种情况：用户说他提交了订单，但后台查不到；或者某个接口突然变慢，却不知道是哪个环节出了问题？这时候，最靠谱的“目击证人”往往不是代码，也不是监控图表，而是日志——尤其是客户端请求处理过程中的日志记录。

为什么需要记录客户端请求

每个来自浏览器、App 或第三方服务的请求，都是系统运行的一次“动作”。如果不记录，就像在黑夜里开车，出了问题只能靠猜。而一旦把请求进来的时间、来源、参数、处理路径都记下来，排查问题就变成了“看录像回放”。

比如某天运营反馈说促销活动页面打不开，开发一查日志，发现大量请求卡在用户鉴权环节，进一步追踪发现是认证服务响应超时。如果没有这些日志，可能得花半天时间从前端到网关一层层排查。

记录哪些关键信息

不是所有日志都有用。太多无意义的日志反而会淹没关键信息。一个有效的客户端请求日志，通常包含以下几个字段：

• 请求唯一ID（用于链路追踪）
• 客户端IP和User-Agent
• 请求路径和方法（GET/POST等）
• 请求参数（敏感信息需脱敏）
• 进入时间和处理耗时
• 响应状态码和大小
• 关联的用户ID或会话ID

这些信息组合起来，就能还原出一次请求的完整生命周期。

实际代码怎么写

以一个常见的Node.js服务为例，可以用中间件的方式统一记录：

const logger = require('winston');

app.use((req, res, next) => {
  const start = Date.now();
  const requestId = generateId(); // 生成唯一请求ID
  
  req.log = logger.child({ requestId });
  
  req.log.info('request received', {
    method: req.method,
    url: req.url,
    ip: req.ip,
    userAgent: req.get('User-Agent'),
    query: req.query,
    body: maskSensitiveData(req.body) // 脱敏处理
  });

  const originalEnd = res.end;
  res.end = function(chunk) {
    const duration = Date.now() - start;
    req.log.info('response sent', {
      statusCode: res.statusCode,
      contentLength: chunk ? Buffer.byteLength(chunk) : 0,
      durationMs: duration
    });
    originalEnd.call(this, chunk);
  };

  next();
});

避免踩坑

日志不是越多越好。曾经有个项目每条请求都打印完整Body，结果日志文件一天就涨到几十GB，磁盘爆满导致服务瘫痪。后来加上了采样机制，只记录1%的请求详情，常规请求只记关键字段，问题才缓解。

另外，别忘了设置合理的日志保留策略。生产环境一般保留7到30天，太长占用存储，太短查历史问题时又找不到数据。

配合工具才能发挥最大价值

光有日志不够，还得能快速检索。ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）或者 Loki + Grafana 这类组合，能把分散的日志集中起来，支持按关键词、状态码、耗时等条件过滤。比如想查昨天所有500错误的请求，几秒钟就能出结果。

再加上分布式追踪系统（如Jaeger或Zipkin），还能把一个请求经过的多个服务串联起来，真正实现端到端可观测。