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DB調査をしやすくするためのログ設計
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Satoshi Kaneyasu
May 24, 2024
Programming
6
820
DB調査をしやすくするためのログ設計
[第34回 中国地方DB勉強会 in 広島](
https://dbstudychugoku.connpass.com/event/316403/)での発表資料です
。
Satoshi Kaneyasu
May 24, 2024
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Transcript
DB調査をしやすくするための ログ設計 〜バックエンド編〜 2024.05.25 SATOSHI KANEYASU
⾃⼰紹介 ⽒名︓兼安 聡 所属︓株式会社サーバーワークス 在住︓広島(フルリモート) 担当︓DevOps、プロジェクトマネージャー 資格︓ 最近よく触るDB: Amazon DynamoDB、Amazon
Timestream、Amazon Neptune など
•最近、ベテラン–若⼿というチームをよく組みます • 中間層いません •ログ設計について、議論が必要だと思っていませんで したが、必要性を感じたので今回この話題を挙げてみ ました はじめに
•⼩中規模のWEBシステムのバックエンド •⼩⼈数、DBA1名、アプリエンジニア若⼲名 本発表のターゲット
調査の始まり • データ不整合 • レスポンス遅延 なら ユーザーからの連絡 • 負荷上昇 なら
監視機構からの通知
次のステップ 連絡の後は バックエンドのログ へ • グラフ • Performance Insights (分析機能)
を⾒てからバックエ ンドのログへ
⼩中規模だとDBの情報は活⽤しづらい ⼩中規模だと、 DBサーバーの情報は、 スキル・環境の制約に より活⽤しきれない ことが多い 馴染みが深く 制約も⽐較的ゆるい こちらの情報を充実 化した⽅が効果が⾼
い
バックエンドのログで意識すること • ログレベルを使い分ける • 更新・削除件数やトランザクションはINFOで出⼒する • SQLはDEBUGで出⼒する(またはファイルを分ける) • SQLは完成系で出⼒する •
バインド変数「︖」があるまま出⼒しない • SQLの実⾏時間を出⼒する • ログフォーマットにログインIDを含める • ログフォーマットにセッションIDやリクエストIDを含める
ログレベルを使い分ける • データの更新・削除件数を⾒て成功・失敗を判断 • パッと⾒でわからなければ⼀旦ログレベルをDEBUGにして 再現待ちにする • 正直なところ時間稼ぎの側⾯はある • トランザクションは(迷うところだが)DEBUG
SQLは完成系で出⼒する • 調査のためにバインド変数を置換するのは⾟すぎる • 抽出したSQLでデータ抽出したりEXPLAINに繋げたい • 「⼀⼿間かかる」と思われると作業を引き受けてくれる⼈が いなくなる <余談> •
ORMを使ってれば基本SQLは⼀⾏になるはずなので、SQLに 改⾏があるとベタ書きしてる︖とヒアリングするかも
ログフォーマットにIDを含める • ID=ログインID・セッションID・リクエストIDなど • IDでGrepすることで、特定ユーザーの操作や1アクション分 の操作を特定することができる • DBのグラフで時間帯特定 →バックエンドのログを⾒る →Grepして⼀連の操作を追う
→ApacheやLBのログと付き合わせて更に特定
Performance Insightsはサポートへの 問い合わせに有⽤ • Amazon RDS Performance InsightsはAmazon RDSに備 わっている分析機能
• だいぶ有効な機能だと思う • AWSサポートに問い合わせる場合、 Performance Insights の情報を⾒せてほしいと⾔われることがある • Performance Insightsは無料だと7⽇分しか保存できない これだとサポートの⽅とのやり取り中に消失してしまうの で、有料を使うのがオススメ
まとめ • ⼩中規模システムのDBだとバックエンドのログが⼤事 • ログに⼀⼿間かかると調査をしてもらえない →技術継承の⾯でもよろしくない • 本資料の内容を意識してなかった⼈は試してみてください
ありがとうございました