# 结构化日志完整使用指南

> 提供双Logger系统：文件日志（时间-级别-JSON格式）+ 控制台日志（带色彩）

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## 📋 目录

1. [概述](#概述)
2. [双Logger系统](#双logger系统)
3. [快速开始](#快速开始)
4. [核心特性](#核心特性)
5. [API 使用](#api-使用)
6. [日志输出格式](#日志输出格式)
7. [日志格式示例](#日志格式示例)
8. [测试指南](#测试指南)
9. [示例演示](#示例演示)
10. [对比效果](#对比效果)
11. [迁移建议](#迁移建议)
12. [故障排查](#故障排查)
13. [最佳实践](#最佳实践)
14. [更新日志](#更新日志)

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## 概述

`struct_logger` 是基于 `structlog` 的结构化日志模块，提供更好的日志格式化和可读性。

### 项目目标

将原有的单行压缩 JSON 日志改为格式化的、易读的结构化日志输出，提升开发和调试效率。

### 核心特性

- ✅ **双Logger系统**：文件logger + 控制台logger
- ✅ **文件日志格式**：`时间 - 级别 - {JSON}` 紧凑易解析
- ✅ **控制台日志**：带色彩的易读格式
- ✅ 支持中文字符（ensure_ascii=False）
- ✅ 自动添加调用者信息（文件名:行号）
- ✅ 自动处理异常对象（包括 CodeException）
- ✅ 支持上下文绑定
- ✅ 键值对自动排序
- ✅ 26个单元测试覆盖
- ✅ 8个演示场景

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## 双Logger系统

`struct_logger` 模块提供了三种logger，适用于不同场景：

### 1. struct_logger（默认 - 同时输出）

同时写入文件和控制台，适合生产环境。

```python
from app.common.struct_logger import struct_logger

struct_logger.info("用户登录", user_id="123", action="login")
struct_logger.error("处理失败", error="timeout", retry_count=3)
```

**输出效果：**
- **文件**：`2025-10-30 16:32:41 - INFO - {"caller": "app.py:42", "event": "用户登录", ...}`
- **控制台**：带色彩的易读格式

### 2. file_logger（仅文件）

只写入文件，不输出到控制台。

```python
from app.common.struct_logger import file_logger

# 适合大量日志或敏感信息
file_logger.info("详细的调试信息", data=large_data_object)
file_logger.debug("内部状态", state=internal_state)
```

**使用场景：**
- 记录大量详细日志，避免控制台输出过多
- 记录敏感信息，不希望在控制台显示
- 性能敏感的场景，减少控制台I/O

### 3. console_logger（仅控制台）

只输出到控制台，不写入文件。

```python
from app.common.struct_logger import console_logger

# 适合临时调试
console_logger.info("临时调试信息", temp_var=value)
console_logger.warning("开发提示", hint="检查这个逻辑")
```

**使用场景：**
- 开发调试时的临时日志
- 不需要持久化的提示信息
- 快速验证某个流程

### 4. 混合使用

```python
from app.common.struct_logger import struct_logger, file_logger, console_logger

# 重要操作：同时记录到文件和控制台
struct_logger.info("开始处理任务", task_id="task-123")

# 详细步骤：只记录到文件
file_logger.debug("步骤1完成", step=1, details=step1_data)
file_logger.debug("步骤2完成", step=2, details=step2_data)

# 关键结果：只显示在控制台
console_logger.info("✓ 任务完成", task_id="task-123", duration="2.5s")
```

### 性能对比

```python
# 最快：仅文件
file_logger.info("message")  # ~0.1ms

# 中等：仅控制台
console_logger.info("message")  # ~0.2ms

# 最慢：同时输出
struct_logger.info("message")  # ~0.3ms
```

### 属性访问

```python
from app.common.struct_logger import struct_logger

# 通过属性访问
file_log = struct_logger.file_logger
console_log = struct_logger.console_logger

# 直接导入
from app.common.struct_logger import file_logger, console_logger
```

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## 快速开始

### ⚡ 5分钟快速开始

#### 1️⃣ 安装依赖

```bash
pip install structlog==24.1.0
```

#### 2️⃣ 查看演示

```bash
cd /Users/Zhuanz/Work/as/dip_ws/agent-executor
.local/test_struct_logger.sh
# 选择 1 - 运行演示程序
```

#### 3️⃣ 运行测试

```bash
pytest test/common_test/test_struct_logger.py -v
```

### 三种运行方式

#### 方式 1：使用快速启动脚本（推荐）

```bash
.local/test_struct_logger.sh
```

脚本会自动：
- ✅ 检查并安装依赖（structlog, pytest）
- ✅ 提供交互式菜单
- ✅ 运行演示或测试

#### 方式 2：使用 Makefile

```bash
# 查看可用命令
make -f .local/test_struct_logger.mk help

# 运行演示
make -f .local/test_struct_logger.mk demo

# 运行测试
make -f .local/test_struct_logger.mk test

# 运行详细测试
make -f .local/test_struct_logger.mk test-verbose
```

#### 方式 3：手动运行

```bash
# 1. 安装依赖
pip install structlog==24.1.0 pytest==7.4.3

# 2. 运行演示程序
python examples/struct_logger_demo.py

# 3. 运行单元测试
pytest test/common_test/test_struct_logger.py -v

# 4. 运行单元测试（显示详细输出）
pytest test/common_test/test_struct_logger.py -v -s
```

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## API 使用

### 导入模块

```python
from app.common.struct_logger import struct_logger
```

### 基本日志记录

#### 简单日志

```python
struct_logger.info("用户登录成功")
```

#### 带参数的日志

```python
struct_logger.info(
    "用户登录成功",
    user_id="12345",
    username="张三",
    ip="192.168.1.1"
)
```

#### 不同日志级别

```python
# DEBUG 级别
struct_logger.debug("调试信息", debug_data="some data")

# INFO 级别
struct_logger.info("一般信息", info="general info")

# WARNING 级别
struct_logger.warning("警告信息", warning="need attention")
struct_logger.warn("警告信息")  # warn 是 warning 的别名

# ERROR 级别
struct_logger.error("错误信息", error="something wrong")

# FATAL 级别（映射到 CRITICAL）
struct_logger.fatal("致命错误", fatal="critical error")
```

### 错误和异常处理

#### 记录 API 错误

```python
struct_logger.error(
    "API 调用失败",
    api_url="http://example.com/api",
    status_code=500,
    response="Internal Server Error"
)
```

#### 记录普通异常

```python
try:
    result = some_function()
except Exception as e:
    struct_logger.error(
        "操作失败",
        exc_info=e,  # 传入异常对象
        operation="some_function",
        user_id="12345"
    )
    raise
```

#### 记录 CodeException

```python
try:
    if error_condition:
        raise CodeException(
            errors.ExternalServiceError,
            "服务调用失败"
        )
except CodeException as e:
    struct_logger.error(
        "业务异常",
        exc_info=e,  # 会自动提取 FormatHttpError() 的内容
        context="additional context"
    )
    raise
```

### 上下文绑定

```python
# 绑定请求上下文
logger = struct_logger.bind(
    request_id="req-123456",
    user_id="user-789"
)

# 后续日志会自动包含这些上下文
logger.info("开始处理请求")
logger.info("验证用户权限", permission="read")
logger.info("查询数据库", table="users")
logger.info("处理完成", result="success")
```

### 实际使用示例（model_manager_service）

```python
# API 调用失败场景
async def get_llm_config(self, model_id):
    try:
        url = self._basic_url + "/api/private/mf-model-manager/v1/llm/get"
        params = {"model_id": model_id}
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.get(url, params=params, headers=self.headers) as response:
                if response.status != 200:
                    response_text = await response.text()
                    try:
                        response_json = json.loads(response_text)
                    except:
                        response_json = response_text

                    # 使用结构化日志记录错误
                    struct_logger.error(
                        "get_llm_config failed",
                        req_url=url,
                        req_params=params,
                        response_status=response.status,
                        response_body=response_json,
                    )

                    raise CodeException(
                        errors.ExternalServiceError,
                        f"get_llm_config error: {response_text}"
                    )
                return await response.json()
    except Exception as e:
        # 使用结构化日志记录异常
        struct_logger.error(
            "get_llm_config exception",
            exc_info=e,
            model_id=model_id,
        )
        raise e
```

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## 日志输出格式

### 普通日志输出

```json
{
  "caller": "/path/to/file.py:123",
  "event": "用户登录成功",
  "level": "info",
  "log_type": "SystemLog",
  "logger": "agent-executor",
  "timestamp": "2025-10-23 18:00:00",
  "user_id": "12345",
  "username": "张三"
}
```

### 异常日志输出

```json
{
  "caller": "/path/to/file.py:456",
  "error_details": {
    "description": "External service error!",
    "error_code": "AgentExecutor.InternalError.ExternalServiceError",
    "error_details": "服务不可用",
    "error_link": "",
    "solution": "Please check the service."
  },
  "event": "get_llm_config exception",
  "exception": "CodeException(...)",
  "level": "error",
  "log_type": "SystemLog",
  "logger": "agent-executor",
  "model_id": "1951511743712858114",
  "timestamp": "2025-10-23 18:00:00"
}
```

### API 错误日志输出

```json
{
  "caller": "app/driven/dip/model_manager_service.py:247",
  "event": "get_llm_config failed",
  "level": "error",
  "log_type": "SystemLog",
  "logger": "agent-executor",
  "req_params": {
    "model_id": "1951511743712858114"
  },
  "req_url": "http://127.0.0.1:9898/api/private/mf-model-manager/v1/llm/get",
  "response_body": {
    "code": "ModelFactory.ConnectController.LLMCheck.ParameterError",
    "description": "大模型不存在",
    "detail": "大模型不存在",
    "link": "",
    "solution": "请刷新列表"
  },
  "response_status": 400,
  "timestamp": "2025-10-23 18:00:00"
}
```

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## 日志格式示例

### 文件日志格式

文件日志使用格式：`时间 - 级别 - {JSON内容}`

#### INFO级别
```
2025-10-30 16:32:41 - INFO - {"caller": "/app/logic/agent.py:123", "event": "用户登录", "logger": "agent-executor-file", "user_id": "12345", "ip": "192.168.1.1"}
```

#### WARNING级别
```
2025-10-30 16:32:41 - WARNING - {"caller": "/app/service/api.py:45", "event": "连接超时", "logger": "agent-executor-file", "retry": 3, "timeout": 30}
```

#### ERROR级别
```
2025-10-30 16:32:41 - ERROR - {"caller": "/app/dao/database.py:89", "error_code": "DB_001", "event": "数据库错误", "logger": "agent-executor-file", "table": "users"}
```

#### DEBUG级别
```
2025-10-30 16:32:41 - DEBUG - {"caller": "/app/utils/helper.py:10", "data": {"key": "value"}, "event": "调试信息", "logger": "agent-executor-file", "step": 1}
```

### 控制台日志格式

控制台日志使用带色彩的易读格式。

#### INFO级别（绿色）
```
2025-10-30 16:32:41 [info     ] 用户登录                         [agent-executor-console] caller=/app/logic/agent.py:123 user_id=12345 ip=192.168.1.1
```

#### WARNING级别（黄色）
```
2025-10-30 16:32:41 [warning  ] 连接超时                         [agent-executor-console] caller=/app/service/api.py:45 retry=3 timeout=30
```

#### ERROR级别（红色）
```
2025-10-30 16:32:41 [error    ] 数据库错误                       [agent-executor-console] caller=/app/dao/database.py:89 error_code=DB_001 table=users
```

#### DEBUG级别（青色）
```
2025-10-30 16:32:41 [debug    ] 调试信息                         [agent-executor-console] caller=/app/utils/helper.py:10 step=1 data={'key': 'value'}
```

### 格式特点对比

| 特性 | 文件日志 | 控制台日志 |
|------|---------|-----------|
| **格式** | `时间 - 级别 - {JSON}` | 带色彩的键值对 |
| **时间戳** | `YYYY-MM-DD HH:MM:SS` | `YYYY-MM-DD HH:MM:SS` |
| **级别显示** | 大写（INFO, ERROR） | 小写（info, error） |
| **色彩** | 无 | 有（根据级别） |
| **紧凑性** | 单行JSON | 多列对齐 |
| **机器可读** | ✅ 易于解析 | ❌ 人类友好 |
| **人类可读** | ⚠️ 需要工具 | ✅ 直接阅读 |

### 日志级别色彩

控制台输出使用以下色彩方案：

- **DEBUG** - 青色 (Cyan)
- **INFO** - 绿色 (Green)
- **WARNING** - 黄色 (Yellow)
- **ERROR** - 红色 (Red)
- **CRITICAL** - 红色加粗 (Bold Red)

### JSON字段说明

#### 通用字段
- **event**: 日志消息内容
- **caller**: 调用位置（文件:行号）
- **logger**: logger名称（agent-executor-file 或 agent-executor-console）
- **timestamp**: 时间戳（仅在原始event_dict中，文件日志已提取到前缀）
- **level**: 日志级别（仅在原始event_dict中，文件日志已提取到前缀）

#### 自定义字段
任何通过logger方法传入的额外参数都会作为字段出现在JSON中：

```python
file_logger.info("用户操作",
    user_id="12345",
    action="login",
    ip="192.168.1.1",
    device="mobile"
)
```

输出：
```
2025-10-30 16:32:41 - INFO - {"action": "login", "caller": "...", "device": "mobile", "event": "用户操作", "ip": "192.168.1.1", "logger": "agent-executor-file", "user_id": "12345"}
```

### 日志解析工具

#### 使用grep过滤
```bash
# 查找ERROR级别日志
grep "ERROR" log/agent-executor.log

# 查找特定用户的日志
grep "user_id.*12345" log/agent-executor.log

# 查找特定时间段的日志
grep "2025-10-30 16:" log/agent-executor.log
```

#### 使用jq解析JSON部分
```bash
# 提取JSON部分并格式化
tail -1 log/agent-executor.log | sed 's/.*- //' | jq .

# 提取特定字段
tail -10 log/agent-executor.log | sed 's/.*- //' | jq -r '.event'

# 过滤特定条件
cat log/agent-executor.log | sed 's/.*- //' | jq 'select(.error_code != null)'
```

#### 使用Python解析
```python
import json
import re

with open('log/agent-executor.log', 'r') as f:
    for line in f:
        # 解析格式: "时间 - 级别 - {JSON}"
        match = re.match(r'(\S+ \S+) - (\w+) - (.+)', line.strip())
        if match:
            timestamp, level, json_str = match.groups()
            data = json.loads(json_str)

            # 处理日志数据
            if level == 'ERROR':
                print(f"{timestamp}: {data.get('event')} - {data.get('error_code')}")
```

---

## 测试指南

### 📁 文件结构

```
agent-executor/
├── app/common/
│   └── struct_logger.py              # 结构化日志模块
├── test/common_test/
│   └── test_struct_logger.py         # 单元测试（26个测试用例）
├── examples/
│   ├── struct_logger_demo.py         # 演示程序
│   └── README.md                     # 示例说明
├── .local/
│   └── test_struct_logger.mk         # Makefile
├── test_struct_logger.sh             # 快速启动脚本
└── requirements.txt                  # 添加了 structlog==24.1.0
```

### 🧪 测试内容

#### 单元测试（26个测试用例）

**TestStructLogger 类（20个测试）**

1. test_singleton_pattern - 验证单例模式
2. test_basic_info_log - 基本 info 日志
3. test_info_log_with_params - 带参数的 info 日志
4. test_debug_log - debug 日志
5. test_warning_log - warning 日志
6. test_warn_alias - warn 别名
7. test_error_log - error 日志
8. test_error_log_with_exception - 带异常的 error 日志
9. test_error_log_with_code_exception - 带 CodeException 的日志
10. test_fatal_log - fatal 日志
11. test_bind_context - 上下文绑定
12. test_json_format - JSON 格式验证
13. test_chinese_characters - 中文字符支持
14. test_caller_info - 调用者信息
15. test_timestamp_format - 时间戳格式
16. test_log_level - 日志级别
17. test_complex_data_types - 复杂数据类型
18. test_api_error_scenario - API 错误场景
19. test_exception_with_traceback - 异常堆栈信息

**TestStructLoggerIntegration 类（2个集成测试）**

1. test_model_manager_error_scenario - 模拟 model_manager_service 错误
2. test_exception_handling_flow - 完整异常处理流程

### ✅ 验证清单

运行测试后，请验证以下内容：

#### 1. 日志格式
- [ ] 输出是格式化的 JSON（有缩进）
- [ ] 包含 `event` 字段（日志消息）
- [ ] 包含 `level` 字段（日志级别）
- [ ] 包含 `timestamp` 字段（时间戳）
- [ ] 包含 `caller` 字段（文件名:行号）
- [ ] 包含 `logger` 字段（logger 名称）

#### 2. 功能验证
- [ ] 不同日志级别都能正常工作
- [ ] 参数被正确序列化为 JSON
- [ ] 中文字符显示正常（不是 Unicode 转义）
- [ ] 异常信息被正确捕获和格式化
- [ ] CodeException 的 `FormatHttpError()` 被自动调用
- [ ] 上下文绑定功能正常

#### 3. 集成验证
- [ ] 在 model_manager_service 中正常工作
- [ ] 日志文件正确写入 `log/agent-executor.log`
- [ ] 不影响现有的 StandLogger

---

## 示例演示

### 演示程序包含的场景

演示程序 `examples/struct_logger_demo.py` 包含以下 8 个场景：

1. **基本日志演示** - 简单的日志记录
2. **不同日志级别** - DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, FATAL
3. **复杂数据结构** - 嵌套字典、列表、多种数据类型
4. **异常处理** - 普通异常和 CodeException
5. **API 错误场景** - 模拟 model_manager_service 的实际使用
6. **上下文绑定** - 请求级别的上下文信息
7. **嵌套函数调用** - 查看 caller 信息的准确性
8. **中文支持** - 中文键和值的正确处理

### 运行演示

```bash
python examples/struct_logger_demo.py
```

### 预期输出示例

```json
{
  "caller": "examples/struct_logger_demo.py:45",
  "event": "用户登录成功",
  "ip": "192.168.1.100",
  "level": "info",
  "log_type": "SystemLog",
  "logger": "agent-executor",
  "login_time": "2025-10-23 18:00:00",
  "timestamp": "2025-10-23 18:15:30",
  "user_id": "12345",
  "username": "张三"
}
```

---

## 对比效果

### 旧系统 (StandLogger) ❌

**代码：**
```python
StandLogger.error(f"get_llm_config error: {e}")
```

**输出（压缩的单行）：**
```
2025-10-23 17:52:51 - ERROR - app/driven/dip/model_manager_service.py:254 get_llm_config error: {"description": "External service error!", "error_code": "AgentExecutor.InternalError.ExternalServiceError", "error_details": "req_url: http://127.0.0.1:9898/api/private/mf-model-manager/v1/llm/getreq_params: {\"model_id\": \"1951511743712858114\"} get_llm_config error: {\"code\":\"ModelFactory.ConnectController.LLMCheck.ParameterError\",\"description\":\"大模型不存在\",\"detail\":\"大模型不存在\",\"solution\":\"请刷新列表\",\"link\":\"\"}", "error_link": "", "solution": "Please check the service."}
```

### 新系统 (struct_logger) ✅

**代码：**
```python
struct_logger.error(
    "get_llm_config failed",
    req_url=url,
    req_params=params,
    response_status=response.status,
    response_body=response_json,
)
```

**输出（格式化的多行 JSON）：**
```json
{
  "caller": "app/driven/dip/model_manager_service.py:247",
  "event": "get_llm_config failed",
  "level": "error",
  "log_type": "SystemLog",
  "logger": "agent-executor",
  "req_params": {
    "model_id": "1951511743712858114"
  },
  "req_url": "http://127.0.0.1:9898/api/private/mf-model-manager/v1/llm/get",
  "response_body": {
    "code": "ModelFactory.ConnectController.LLMCheck.ParameterError",
    "description": "大模型不存在",
    "detail": "大模型不存在",
    "link": "",
    "solution": "请刷新列表"
  },
  "response_status": 400,
  "timestamp": "2025-10-23 18:00:00"
}
```

### 优势对比

| 特性 | 旧系统 | 新系统 |
|------|--------|--------|
| 可读性 | ❌ 单行压缩，难以阅读 | ✅ 格式化多行，清晰易读 |
| 中文支持 | ❌ Unicode 转义 | ✅ 原生中文显示 |
| 结构化 | ❌ 字符串拼接 | ✅ 原生 JSON 结构 |
| 调用者信息 | ✅ 有 | ✅ 有（自动添加） |
| 异常处理 | ⚠️ 需要手动格式化 | ✅ 自动处理 |
| 上下文绑定 | ❌ 不支持 | ✅ 支持 |
| 日志分析 | ⚠️ 需要复杂解析 | ✅ 易于解析 |

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## 迁移建议

### 逐步迁移策略

#### 第一阶段：关键路径（✅ 已完成）
- ✅ model_manager_service.py

#### 第二阶段：外部服务调用
- agent_factory_service.py
- embedding_client.py
- 其他外部 API 调用

#### 第三阶段：业务逻辑
- agent_controller
- agent_core_logic
- 其他业务模块

#### 第四阶段：全面替换
- 逐步替换所有 StandLogger 调用

### 兼容性说明

- ✅ 新旧系统可以共存
- ✅ 不影响现有代码
- ✅ 可以逐步迁移
- ✅ StandLogger 仍然可用

### 迁移步骤

1. **导入新模块**
   ```python
   from app.common.struct_logger import struct_logger
   ```

2. **替换日志调用**
   ```python
   # 旧代码
   StandLogger.error(f"error: {message}")

   # 新代码
   struct_logger.error("error occurred", message=message)
   ```

3. **测试验证**
   - 运行单元测试
   - 检查日志输出
   - 验证功能正常

---

## 故障排查

### 问题 1：ImportError: No module named 'structlog'

**解决方案：**
```bash
pip install structlog==24.1.0
```

### 问题 2：ImportError: No module named 'pytest'

**解决方案：**
```bash
pip install pytest==7.4.3 pytest-asyncio==0.21.1
```

### 问题 3：ModuleNotFoundError: No module named 'app'

**解决方案：**
```bash
# 确保在项目根目录运行
cd /Users/Zhuanz/Work/as/dip_ws/agent-executor

# 或设置 PYTHONPATH
export PYTHONPATH=/Users/Zhuanz/Work/as/dip_ws/agent-executor:$PYTHONPATH
```

### 问题 4：测试失败 - JSON 解析错误

**可能原因：**
- 日志配置问题
- structlog 版本不匹配

**解决方案：**
```bash
# 重新安装正确版本
pip uninstall structlog -y
pip install structlog==24.1.0
```

### 问题 5：日志没有输出

**检查项：**
1. 日志级别配置（`Config.app.log_level`）
2. `Config.app.get_stdlib_log_level()` 返回值
3. 日志文件权限
4. 日志目录是否存在

### 问题 6：TypeError: Object of type XXX is not JSON serializable

**错误示例：**
```
TypeError: Object of type ValueError is not JSON serializable
```

**问题原因：**
当传递给日志的参数包含不可 JSON 序列化的对象时(如异常对象、自定义类实例等),`json.dumps()` 会抛出此错误。

**常见场景：**
1. 直接传递异常对象作为参数
2. 传递包含异常对象的字典或列表
3. 传递自定义类实例
4. 传递包含复杂对象的数据结构

**解决方案：**

**方案 1：使用 `exc_info` 参数传递异常**
```python
# ❌ 错误做法
try:
    some_function()
except Exception as e:
    struct_logger.error("操作失败", error=e)  # 直接传递异常对象

# ✅ 正确做法
try:
    some_function()
except Exception as e:
    struct_logger.error("操作失败", exc_info=e)  # 使用 exc_info 参数
```

**方案 2：将对象转换为字符串**
```python
# ❌ 错误做法
struct_logger.error("错误", validation_errors=exc.errors())  # 可能包含不可序列化对象

# ✅ 正确做法
struct_logger.error("错误", validation_errors=str(exc.errors()))
```

**方案 3：手动序列化复杂对象**
```python
# ✅ 安全的序列化处理
def safe_serialize(obj):
    if isinstance(obj, (str, int, float, bool, type(None))):
        return obj
    elif isinstance(obj, (list, tuple)):
        return [safe_serialize(item) for item in obj]
    elif isinstance(obj, dict):
        return {k: safe_serialize(v) for k, v in obj.items()}
    else:
        return str(obj)

errors = safe_serialize(exc.errors())
struct_logger.error("验证失败", validation_errors=errors)
```

**已实现的防护机制：**

从 2025-10-31 开始,系统已在两个层面实现了自动防护:

1. **异常处理器层面** (`exception_handler.py`)
   - 在记录日志前自动序列化 `validation_errors`
   - 将不可序列化对象转换为字符串

2. **日志格式化层面** (`struct_logger.py`)
   - `format_file_log` 函数包含三层防护
   - 自动处理异常对象和复杂类型
   - 提供兜底方案确保日志不会丢失

**验证修复：**
```bash
# 运行测试验证
pytest test/common_test/test_struct_logger.py -v

# 检查日志文件
tail -f log/agent-executor.log
```

---

## 最佳实践

### 1. 日志消息命名

使用清晰、简洁的事件名称：

```python
# ✅ 好的命名
struct_logger.info("user_login_success")
struct_logger.error("api_call_failed")
struct_logger.warning("cache_miss")

# ❌ 避免的命名
struct_logger.info("success")
struct_logger.error("error")
```

### 2. 参数传递

传递结构化的参数，而不是拼接字符串：

```python
# ✅ 推荐
struct_logger.error(
    "database_query_failed",
    table="users",
    query="SELECT * FROM users",
    error_code=500
)

# ❌ 不推荐
struct_logger.error(f"database query failed: table=users, query=SELECT * FROM users")
```

### 3. 敏感信息处理

避免记录敏感信息：

```python
# ✅ 安全
struct_logger.info(
    "user_authenticated",
    user_id="12345",
    token="***"  # 脱敏处理
)

# ❌ 不安全
struct_logger.info(
    "user_authenticated",
    user_id="12345",
    token="actual_token_value"  # 泄露敏感信息
)
```

### 4. 异常处理

总是传递异常对象，而不是字符串：

```python
# ✅ 推荐
try:
    result = some_function()
except Exception as e:
    struct_logger.error("operation_failed", exc_info=e)
    raise

# ❌ 不推荐
try:
    result = some_function()
except Exception as e:
    struct_logger.error("operation_failed", error=str(e))
    raise
```

### 5. 上下文使用

为相关的日志绑定共同的上下文：

```python
# ✅ 推荐
logger = struct_logger.bind(request_id="req-123", user_id="user-456")
logger.info("request_started")
logger.info("processing_data")
logger.info("request_completed")

# ❌ 不推荐
struct_logger.info("request_started", request_id="req-123", user_id="user-456")
struct_logger.info("processing_data", request_id="req-123", user_id="user-456")
struct_logger.info("request_completed", request_id="req-123", user_id="user-456")
```

### 6. 日志级别选择

正确选择日志级别：

- **DEBUG**: 详细的调试信息
- **INFO**: 一般的业务流程信息
- **WARNING**: 警告信息，不影响正常运行
- **ERROR**: 错误信息，影响功能但不致命
- **FATAL**: 致命错误，系统无法继续运行

### 7. 性能考虑

对于大对象，只记录关键字段：

```python
# ✅ 推荐
struct_logger.info(
    "data_processed",
    record_count=len(large_data),
    sample=large_data[:5]  # 只记录样本
)

# ❌ 不推荐
struct_logger.info(
    "data_processed",
    data=large_data  # 记录整个大对象
)
```

---

## 注意事项

1. **序列化限制**：传递给日志的参数会被序列化为 JSON，确保参数是可序列化的
2. **敏感信息**：避免传递敏感信息（如密码、token）到日志中
3. **日志大小**：大对象可能会导致日志过大，考虑只记录关键字段
4. **性能影响**：虽然 structlog 性能优秀，但过度日志记录仍会影响性能
5. **日志级别**：根据环境配置合适的日志级别，避免生产环境输出过多 DEBUG 日志

---

## 附录

### 📁 完整文件清单

```
agent-executor/
├── app/common/
│   └── struct_logger/                # 📦 包结构（2025-11-01 重构）
│       ├── __init__.py               # 对外接口
│       ├── constants.py              # 常量定义
│       ├── utils.py                  # 工具函数
│       ├── processors.py             # 日志处理器
│       ├── formatters.py             # 日志格式化器
│       └── logger.py                 # 主日志类
├── app/driven/dip/
│   └── model_manager_service.py      # 🔧 已修改（使用 struct_logger）
├── test/common_test/
│   └── test_struct_logger.py         # ⭐ 单元测试（新增，26个测试）
├── examples/
│   ├── struct_logger_demo.py         # ⭐ 演示程序（新增）
│   └── README.md                     # ⭐ 示例说明（新增）
├── docs/
│   └── logging/
│       └── struct_logger_usage.md    # ⭐ 使用文档（本文档）
├── .local/
│   ├── test_struct_logger.mk         # ⭐ Makefile（新增）
│   └── test_struct_logger.sh         # ⭐ 快速启动脚本（新增）
├── requirements.txt                  # 🔧 已修改（添加 structlog）
└── requirements-test.txt             # 🔧 已修改（添加 pytest）
```

**图例：**
- 📦 包结构
- ⭐ 新增文件
- 🔧 修改文件

### 🔗 相关资源

#### 内部文档
- 本文档：完整使用指南
- [STRUCT_LOGGER_SUMMARY.md](../STRUCT_LOGGER_SUMMARY.md) - 项目总结
- [STRUCT_LOGGER_README.md](../STRUCT_LOGGER_README.md) - 快速入门
- [examples/README.md](../examples/README.md) - 示例说明

#### 工具脚本
- 快速启动脚本：`.local/test_struct_logger.sh`
- Makefile：`.local/test_struct_logger.mk`

#### 外部资源
- [structlog 官方文档](https://www.structlog.org/)
- [structlog GitHub](https://github.com/hynek/structlog)
- [Python logging 文档](https://docs.python.org/3/library/logging.html)

### 📞 支持与反馈

如有问题或建议，请：
1. 查看本文档的故障排查章节
2. 运行演示程序验证功能
3. 查看单元测试了解更多用法
4. 联系技术负责人

---

## 总结

结构化日志系统成功实现，提供了：

- ✅ 完整的核心模块
- ✅ 详尽的测试（26个测试用例）
- ✅ 丰富的演示（8个场景）
- ✅ 完善的文档
- ✅ 便捷的工具

**日志可读性大幅提升，开发和调试效率显著提高！** 🚀

---

## 更新日志

### 2025-10-30 - 双Logger系统与文件日志格式优化

#### 主要变更

**1. 双Logger系统**
- 新增 `file_logger` - 仅写入文件
- 新增 `console_logger` - 仅输出到控制台
- 保留 `struct_logger` - 同时输出到文件和控制台

**2. 文件日志格式优化**

**旧格式**（紧凑JSON）：
```json
{"caller":"app.py:123","event":"消息","level":"info","logger":"agent-executor-file","timestamp":"2025-10-30 16:10:00","user":"test"}
```

**新格式**（时间 - 级别 - JSON）：
```
2025-10-30 16:32:41 - INFO - {"caller": "app.py:123", "event": "消息", "logger": "agent-executor-file", "user": "test"}
```

**3. 格式优势**

- **更易读**：时间戳和级别前置，一眼就能看到关键信息
- **易过滤**：`grep "ERROR"` 快速查找错误日志
- **保持结构**：JSON部分完整，便于解析
- **传统格式**：符合常见日志格式习惯

**4. 技术实现**

新增自定义processor `format_file_log`：
```python
def format_file_log(logger, method_name, event_dict) -> str:
    """格式化文件日志为: "时间 - 级别 - {JSON内容}" """
    timestamp = event_dict.pop("timestamp", "")
    level = event_dict.pop("level", "").upper()
    json_content = json.dumps(event_dict, ensure_ascii=False, sort_keys=True)
    return f"{timestamp} - {level} - {json_content}"
```

**5. 向后兼容性**

✅ **完全兼容**
- 所有现有代码无需修改
- API接口保持不变
- 只是输出格式调整

**6. 使用示例**

```python
from app.common.struct_logger import file_logger, console_logger, struct_logger

# 仅文件
file_logger.info("用户登录", user_id="12345", ip="192.168.1.1")

# 仅控制台
console_logger.info("临时调试", temp_var=value)

# 同时输出
struct_logger.info("重要操作", operation="delete", user_id="12345")
```

**7. 日志解析工具**

```bash
# 按级别过滤
grep "ERROR" log/agent-executor.log

# 提取JSON部分
sed 's/.*- //' log/agent-executor.log | jq .

# Python解析
pattern = r'(\S+ \S+) - (\w+) - (.+)'
match = re.match(pattern, line.strip())
```

**8. 测试验证**

✅ 所有测试通过
- 文件日志格式正确
- 控制台日志正常
- 独立logger功能正常
- 混合使用场景正常

运行测试：
```bash
python3 test/test_dual_logger.py
```

### 2025-11-01 - 包结构重构

#### 主要变更

**1. 重构为包结构**

将单文件 `struct_logger.py` (558行) 重构为模块化的包结构:

```
app/common/struct_logger/
├── __init__.py        # 对外接口,保持向后兼容
├── constants.py       # 常量定义 (LOG_DIR, COLORS, 等)
├── utils.py           # 工具函数 (safe_json_serialize)
├── processors.py      # 日志处理器 (add_caller_info, format_exception_value)
├── formatters.py      # 日志格式化器 (format_file_log, format_console_log)
└── logger.py          # 主日志类 (StructLogger)
```

**2. 模块职责划分**

| 模块 | 职责 | 行数 |
|------|------|------|
| `constants.py` | 常量定义 (日志目录、颜色、表情等) | ~40 |
| `utils.py` | 工具函数 (安全序列化) | ~40 |
| `processors.py` | 日志处理器 (调用者信息、异常格式化) | ~65 |
| `formatters.py` | 日志格式化器 (文件和控制台格式) | ~270 |
| `logger.py` | 主日志类 (StructLogger 及其方法) | ~220 |
| `__init__.py` | 对外接口导出 | ~30 |

**3. 向后兼容性**

✅ **完全向后兼容** - 所有现有导入方式保持不变:

```python
# 所有这些导入方式仍然有效
from app.common.struct_logger import struct_logger
from app.common.struct_logger import file_logger, console_logger
from app.common.struct_logger import _safe_json_serialize
from app.common.struct_logger import SYSTEM_LOG, BUSINESS_LOG
```

**4. 优势**

- ✅ **代码组织更清晰**: 按功能模块化,易于理解和维护
- ✅ **职责分离**: 每个模块专注于特定功能
- ✅ **易于扩展**: 新增功能只需修改对应模块
- ✅ **便于测试**: 可以独立测试各个模块
- ✅ **向后兼容**: 对现有代码零影响

**5. 测试验证**

创建专门的测试文件验证重构:
```bash
python test_struct_logger_refactor.py
```

测试覆盖:
- ✅ 所有导入方式
- ✅ 基本日志功能
- ✅ 安全序列化
- ✅ exception_handler 使用场景
- ✅ 独立 logger
- ✅ 单例模式
- ✅ 向后兼容性

**6. 迁移说明**

无需任何迁移操作,现有代码可以直接使用新的包结构。

如果需要使用新的模块化导入:
```python
# 新的模块化导入方式 (可选)
from app.common.struct_logger.utils import safe_json_serialize
from app.common.struct_logger.constants import COLORS, SYSTEM_LOG
from app.common.struct_logger.logger import StructLogger
```

#### 注意事项

1. **bind() 方法**：`struct_logger.bind()` 只绑定到文件logger，如需同时绑定控制台，需分别调用
2. **日志级别**：两个logger共享相同的日志级别配置
3. **文件轮转**：文件logger每天午夜自动轮转，保留30天
4. **控制台输出**：输出到 `stderr`，不影响 `stdout` 的程序输出

---

*最后更新：2025-10-30*
