Node.js アプリのログ記録のベスト プラクティス
Node.js 開発者にとって、アプリケーションのデバッグ、監視、保守に関しては、ログ記録がほぼすべてです。しかし、ログ記録のベスト プラクティスを使用していますか? Node.js アプリを次のレベルに引き上げることができるログ記録テクニックをいくつか見てみましょう。
詳細については、ブログ投稿全文をご覧ください。
1. ウィンストン:伐採のスイスアーミーナイフ
?ツール: ウィンストン
?説明: Node.js
の多用途ログ ライブラリ
?主な機能:
- 複数のトランスポート オプション (コンソール、ファイル、データベース)
- カスタマイズ可能なログレベル
- さまざまな形式 (JSON、プレーンテキスト) でのログ記録をサポート
javascriptCopyconst winston = require('winston'); const logger = winston.createLogger({ level: 'info', format: winston.format.json(), transports: [ new winston.transports.File({ filename: 'error.log', level: 'error' }), new winston.transports.File({ filename: 'combined.log' }) ] });
2. Morgan: HTTP リクエスト ロガー ミドルウェア
?ツール: モーガン
?説明: Express.js
での HTTP リクエストのログ記録を簡素化します。
?主な機能:
- 事前定義されたログ形式
- カスタムトークンのサポート
- Express.js との簡単な統合
javascriptCopyconst express = require('express'); const morgan = require('morgan'); const app = express(); app.use(morgan('combined'));
3. Bunyan: Node.js の JSON ロギング
?道具:バニヤン
?説明: Node.js アプリケーションの構造化された JSON ロギング
?主な機能:
- デフォルトの JSON ログ形式
- 子ロガーをサポートします
- ログを表示するための組み込み CLI
javascriptCopyconst bunyan = require('bunyan'); const log = bunyan.createLogger({name: "myapp"}); log.info("Hi"); log.warn({lang: 'fr'}, "Au revoir");
4. Pino: 超高速 Node.js ロガー
?道具:ピノ
?説明: JSON 出力による低オーバーヘッドのロギング
?主な機能:
- 非常に高速なパフォーマンス
- 自動ログローテーション
- 子ロガーをサポートします
javascriptCopyconst pino = require('pino'); const logger = pino(); logger.info('hello world'); logger.error('this is at error level');
5. debug: 小さなデバッグユーティリティ
?ツール: デバッグ
?説明: Node.js
用の小さなデバッグ ユーティリティ
?主な機能:
- 軽量で使いやすい
- 名前空間を使用した選択的デバッグ
- ブラウザのサポート
javascriptCopyconst debug = require('debug')('http'); debug('booting %o', name);
6. Log4js: JavaScript の柔軟なログ記録
?ツール: Log4js
?説明: log4j フレームワークの JavaScript への変換
?主な機能:
- 階層的なログレベル
- 複数の出力アペンダ
- 設定可能なレイアウト
javascriptCopyconst log4js = require("log4js"); log4js.configure({ appenders: { cheese: { type: "file", filename: "cheese.log" } }, categories: { default: { appenders: ["cheese"], level: "error" } } }); const logger = log4js.getLogger("cheese"); logger.error("Cheese is too ripe!");
7. Elasticsearch、Logstash、Kibana (ELK スタック)
?ツール: ELK スタック
?説明: ログ管理と分析のための強力な組み合わせ
?主な機能:
- 集中ログ
- リアルタイムログ分析
- ビジュアライゼーションとダッシュボード
javascriptCopyconst winston = require('winston'); const Elasticsearch = require('winston-elasticsearch'); const esTransportOpts = { level: 'info', clientOpts: { node: 'http://localhost:9200' } }; const logger = winston.createLogger({ transports: [ new Elasticsearch(esTransportOpts) ] });
8. Sentry: エラー追跡とパフォーマンス監視
?ツール: セントリー
?説明: リアルタイムのエラー追跡とパフォーマンス監視
?主な機能:
- 自動エラーキャプチャ
- リリース追跡
- パフォーマンスの監視
javascriptCopyconst Sentry = require("@sentry/node"); Sentry.init({ dsn: "https://examplePublicKey@o0.ingest.sentry.io/0" }); try { someFunction(); } catch (e) { Sentry.captureException(e); }
9. New Relic: アプリケーションのパフォーマンス監視
?ツール: New Relic
?説明: 包括的なアプリケーションパフォーマンス監視
?主な機能:
- リアルタイムのパフォーマンス指標
- エラー分析
- カスタムインスツルメンテーション
javascriptCopyconst newrelic = require('newrelic'); newrelic.setTransactionName('myCustomTransaction'); // Your application code here
10. Loggly: クラウドベースのログ管理
?ツール: Loggly
?説明: クラウドベースのログ管理および分析サービス
?主な機能:
- ログの一元管理
- リアルタイムのログ検索と分析
- カスタム ダッシュボードとアラート
javascriptCopyconst winston = require('winston'); const { Loggly } = require('winston-loggly-bulk'); winston.add(new Loggly({ token: "YOUR-TOKEN", subdomain: "YOUR-SUBDOMAIN", tags: ["Winston-NodeJS"], json: true }));
winston.log('info', "Node.js から Hello World!");
おまけのヒント: 構造化ロギング
選択したツールに関係なく、構造化ログを実装すると、ログ分析機能が大幅に向上します。
javascriptCopylogger.info({ event: 'user_login', userId: user.id, timestamp: new Date().toISOString(), ipAddress: req.ip });
これらの追加ツールとプラクティスを使用すると、基本的なデバッグから高度なアプリケーション パフォーマンス監視までのすべてをカバーする包括的なログ戦略が得られます。効果的なロギングの鍵は、特定のニーズに適したツールを選択し、コードベース全体にベスト プラクティスを一貫して適用することであることを忘れないでください。
Web アプリのデバッグにサポートが必要な場合は、https://alerty.ai を参照して、簡単なフロントエンド監視の詳細を確認してください。
ロギングを成功させ、Node.js アプリがスムーズに動作しますように! ??
以上がNode.js アプリのログ記録のベスト プラクティスの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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さまざまなJavaScriptエンジンは、各エンジンの実装原則と最適化戦略が異なるため、JavaScriptコードを解析および実行するときに異なる効果をもたらします。 1。語彙分析:ソースコードを語彙ユニットに変換します。 2。文法分析:抽象的な構文ツリーを生成します。 3。最適化とコンパイル:JITコンパイラを介してマシンコードを生成します。 4。実行:マシンコードを実行します。 V8エンジンはインスタントコンピレーションと非表示クラスを通じて最適化され、Spidermonkeyはタイプ推論システムを使用して、同じコードで異なるパフォーマンスパフォーマンスをもたらします。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

C/CからJavaScriptへのシフトには、動的なタイピング、ゴミ収集、非同期プログラミングへの適応が必要です。 1)C/Cは、手動メモリ管理を必要とする静的に型付けられた言語であり、JavaScriptは動的に型付けされ、ごみ収集が自動的に処理されます。 2)C/Cはマシンコードにコンパイルする必要がありますが、JavaScriptは解釈言語です。 3)JavaScriptは、閉鎖、プロトタイプチェーン、約束などの概念を導入します。これにより、柔軟性と非同期プログラミング機能が向上します。

Web開発におけるJavaScriptの主な用途には、クライアントの相互作用、フォーム検証、非同期通信が含まれます。 1)DOM操作による動的なコンテンツの更新とユーザーインタラクション。 2)ユーザーエクスペリエンスを改善するためにデータを提出する前に、クライアントの検証が実行されます。 3)サーバーとのリフレッシュレス通信は、AJAXテクノロジーを通じて達成されます。

現実世界でのJavaScriptのアプリケーションには、フロントエンドとバックエンドの開発が含まれます。 1)DOM操作とイベント処理を含むTODOリストアプリケーションを構築して、フロントエンドアプリケーションを表示します。 2)node.jsを介してRestfulapiを構築し、バックエンドアプリケーションをデモンストレーションします。

JavaScriptエンジンが内部的にどのように機能するかを理解することは、開発者にとってより効率的なコードの作成とパフォーマンスのボトルネックと最適化戦略の理解に役立つためです。 1)エンジンのワークフローには、3つの段階が含まれます。解析、コンパイル、実行。 2)実行プロセス中、エンジンはインラインキャッシュや非表示クラスなどの動的最適化を実行します。 3)ベストプラクティスには、グローバル変数の避け、ループの最適化、constとletsの使用、閉鎖の過度の使用の回避が含まれます。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

開発環境におけるPythonとJavaScriptの両方の選択が重要です。 1)Pythonの開発環境には、Pycharm、Jupyternotebook、Anacondaが含まれます。これらは、データサイエンスと迅速なプロトタイピングに適しています。 2)JavaScriptの開発環境には、フロントエンドおよびバックエンド開発に適したnode.js、vscode、およびwebpackが含まれます。プロジェクトのニーズに応じて適切なツールを選択すると、開発効率とプロジェクトの成功率が向上する可能性があります。
