面试题：HBase log4j.properties日志管理与集群故障排查

Question

假设HBase集群出现了间歇性故障，通过分析log4j.properties配置的日志未能快速定位问题。请设计一套基于log4j.properties扩展的日志管理方案，以便在类似复杂故障场景下能够更高效地排查和定位问题，包括但不限于日志格式设计、日志收集与分析策略等。

Answer 1

日志格式设计

1. 增加时间戳精度：在原有的时间格式基础上，精确到毫秒，便于更精准地定位故障发生时间点。例如将%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}修改为%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS}。
2. 添加线程信息：在日志中加入线程名，方便了解并行操作中各线程的执行情况，格式为%t。
3. 记录类名和方法名：添加%C（类名）和%M（方法名），能够快速定位问题代码所在位置。
4. 增加唯一标识符：为每个请求生成唯一ID并记录在日志中，方便追踪一个请求在整个系统中的流转情况。

完整日志格式示例：%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} [%t] %-5level %C{1}:%M - %X{requestId} - %msg%n

日志收集策略

1. 分布式收集：在每个HBase节点上部署日志收集代理（如Flume），实时收集本地产生的日志文件，并将其发送到集中存储。
2. 分级别收集：根据日志级别（如DEBUG、INFO、WARN、ERROR）进行分类收集，对于DEBUG级别的日志可以设置较低频率收集，而ERROR级别则需立即收集。
3. 按时间和大小滚动：配置日志文件按时间（如每天）和文件大小（如100MB）进行滚动，防止单个日志文件过大影响收集和分析效率。

日志分析策略

1. 实时监控：使用工具（如Kibana结合Elasticsearch）实时分析收集到的日志，设置告警规则，如当ERROR级别日志数量在短时间内激增时发出警报。
2. 关联分析：利用日志中的唯一标识符，将不同节点上与同一请求相关的日志关联起来，梳理请求处理流程，发现问题节点和环节。
3. 历史数据分析：定期对历史日志进行深度分析，挖掘潜在问题模式和规律，如某些操作在特定时间段容易出现故障，为预防故障提供依据。
4. 故障模拟分析：根据已知故障场景，在测试环境中模拟并收集日志，对比正常和故障场景下的日志差异，为实际故障排查提供参考。