logging.getLogger() 返回的实例在多进程里不共享，因子进程会重新初始化日志系统，导致父进程配置的处理器失效或冲突；需在子进程单独配置或使用 QueueHandler + QueueListener。
为什么 logging.getLogger() 返回的实例在多进程里不共享
Python 的 logging 模块本身不是进程安全的，getLogger() 拿到的是当前进程内的对象，子进程会重新初始化日志系统，导致父进程配置的日志处理器（比如文件写入、网络发送）在子进程中失效或重复触发。
常见错误现象：INFO 级别日志在主进程能写入文件，fork 出的子进程却完全没输出，或者多个子进程同时往同一个文件写导致内容错乱。
- 使用
multiprocessing时，应在每个子进程启动后单独调用logging.basicConfig()或重建Handler，不要复用父进程的 logger 实例 - 若需集中收集日志，推荐改用
QueueHandler+QueueListener：子进程只往队列发日志，由单独监听线程统一处理 - 避免在子进程中调用
logging.basicConfig()多次——它默认有“仅首次生效”逻辑，但不同进程间互不影响，容易误以为配置成功
如何让日志自动带上 trace_id 支持监控链路追踪
标准 Formatter 不知道当前请求上下文，必须靠 LogRecord 动态注入字段。Django/Flask 等框架有中间件支持，但纯 logging 需手动绑定。
使用场景：排查线上某个请求耗时高，需要从 Prometheus/Grafana 查到对应日志；或 ELK 中按 trace_id 聚合全部相关日志行。
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- 用
LoggerAdapter包裹 logger，通过extra参数传入trace_id，再在Formatter的format()中读取record.trace_id - 别直接修改
record.__dict__—— 某些 handler（如SocketHandler）序列化时会丢掉自定义字段 - 如果用
structlog，优先走它的绑定机制（bind()），比原生 logging 更稳
adapter = logging.LoggerAdapter(logger, {"trace_id": "abc123"})
adapter.info("user login") # 输出含 trace_id 的日志行logging + Prometheus 的典型集成方式有哪些
日志本身不是指标，但日志量、错误率、响应延迟分布这些可以从日志里提取出来喂给 Prometheus。关键不是“把日志塞进 Prometheus”，而是选对采集层和聚合逻辑。
性能影响：每条日志都实时解析并上报 Counter 是灾难性的，应避免在业务线程中做正则匹配+HTTP 上报。
- 用
filebeat或fluent-bit做日志采集，在采集端用 grok 过滤出status_code、duration_ms等字段，再通过prometheus_exporter插件暴露指标 - 如果必须代码内埋点，用
prometheus_client.Counter统计错误次数，但只在关键路径上.inc()，别在每条 info 日志后加一句 - 注意时间窗口：日志打点时间和指标采集时间不同步，Prometheus 抓取间隔设为 15s 时，
rate(http_errors_total[1m])可能漏掉短突发
为什么日志文件没滚动、磁盘爆满却没报错
RotatingFileHandler 默认不检查磁盘空间，只按大小或数量轮转；TimedRotatingFileHandler 在 Windows 下可能因文件锁无法删除旧文件；更隐蔽的是，backupCount=0 或 maxBytes=0 会让轮转彻底失效。
常见错误现象：日志目录占满 100GB，ls -l 显示只有单个 app.log 文件持续增长，app.log.1 等备份文件一个没有。
- 确认
maxBytes > 0且backupCount > 0，例如RotatingFileHandler(..., maxBytes=10485760, backupCount=5) - Linux 下检查是否有残留的 deleted 文件句柄：
lsof | grep deleted | grep app.log，有就说明进程还在写已删文件，得重启服务 - 别依赖
delay=True来“延迟创建文件”——它只是推迟 open() 调用，不解决轮转逻辑问题
最麻烦的情况是日志路径权限不对，handler 静默失败，连 ERROR 都打不出来。上线前务必用 touch /path/to/log/app.log && chmod 644 $_ 手动验证可写性。
