生产环境日志必须采用结构化JSON格式（如logstash-logback-encoder），含@timestamp、level、service、trace_id等必选字段，禁用%L/%l，ERROR需全堆栈，敏感信息须脱敏，强制UTF-8编码与%n换行。
Java 生产环境日志输出格式必须兼顾可读性、可解析性、安全性与排障效率，不能只图控制台看着顺眼。核心是统一结构、保留关键上下文、适配采集链路，同时规避敏感信息泄露和性能隐患。
统一结构化格式（推荐 JSON）
纯文本日志在 ELK / Loki 等平台中解析成本高、易出错。生产环境应强制使用结构化输出：
- 引入
logstash-logback-encoder依赖，配置LoggingEventCompositeJsonEncoder - 必含字段：时间戳（
@timestamp）、日志级别（level）、服务名（service）、TraceId（trace_id）、SpanId（span_id）、线程名（thread）、类/方法（logger_name、method）、原始消息（message）、异常堆栈（stack_trace） - MDC 中的业务字段（如
user_id、order_id）自动注入到 JSON，无需手动拼接
文本格式兜底方案（非结构化场景）
若暂未接入日志平台，或需保留控制台可读性，按以下规范约束文本格式：
-
INFO/WARN/ERROR 公共格式：
%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%X{trace_id:-}] [%thread] %-5level %C{1}.%M - %msg%n -
ERROR 单独增强：追加行号和完整异常（
%ex{full}），便于快速定位错误源头 -
禁止使用
%L（行号）或%l（全位置）作为常规输出——性能损耗大，且编译优化后可能不准 -
不打印堆栈到 INFO 日志；WARN 级别仅在必要时用
%ex{short}，ERROR 才用%ex{full}
关键字段动态注入与脱敏
格式只是载体，内容质量决定排障效率：
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- 所有日志必须携带
trace_id，通过 MDC 自动注入（SkyWalking / Sleuth 可零代码支持；无组件时需 Filter + Interceptor 手动塞入） - 敏感字段（如身份证、手机号、token）必须在日志写入前脱敏，推荐在工具类或 AOP 中统一拦截处理，而非依赖格式模板
- 避免在日志中拼接 JSON 字符串（如
logger.info("req: " + JSON.toJSONString(req))），既影响性能，又破坏结构化
编码与换行强制约束
看似细节，却是线上日志乱码、截断、解析失败的高频原因：
-
encoder 必须显式声明
<charset>UTF-8</charset>，尤其在 Linux 容器中默认 locale 不一定为 UTF-8 -
每条日志末尾必须有
%n，缺失会导致多条日志合并成一行，Filebeat 采集时无法按行切分 - 禁用
ConsoleAppender，生产环境只允许RollingFileAppender或异步封装后的AsyncAppender
