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1. 从一次日志丢失事故说起：为什么glog的持久化值得单独拿出来讲

去年帮一个团队排查线上服务偶发崩溃的问题，现象很诡异：进程挂掉之后，日志文件里最后几行是空的，关键的崩溃堆栈压根没落盘。当时第一反应是代码里日志没打全，翻了一遍发现该打的都打了，级别也没问题。后来把glog的配置逐行过了一遍，才定位到根因——他们用的是默认的日志缓冲策略，进程异常终止时缓冲区里的内容还没来得及刷到磁盘，日志就跟着进程一起没了。这件事让我意识到，glog这个库虽然上手极快，但“配置”和“持久化”这两件事，恰恰是大多数人只知其一不知其二的地方。

glog是Google开源的一套C++日志库，全称Google Logging Library。它的定位很明确：轻量、高性能、线程安全，适合在C++服务端程序里做分级日志记录。你只需要在代码里写LOG(INFO) << "something"，它就能自动帮你处理日志级别、文件切分、条件日志、崩溃时的堆栈输出等一堆琐事。但“自动”这两个字是有代价的——默认配置为了性能做了不少取舍，如果你不主动干预，某些场景下就会踩坑。

这篇文章面向的是已经在用或者准备用glog的C++开发者，尤其是那些把服务部署到生产环境、对日志可靠性有要求的人。我会把glog的配置体系拆开讲清楚，重点落在“怎么让日志真正持久化、不丢、可追溯”上。包括日志目录怎么设、文件命名和切分怎么控制、缓冲与刷盘怎么权衡、崩溃时怎么保证关键信息落盘，以及多进程、多线程环境下那些文档里不会明说的细节。读完你至少能做到：知道每个配置项背后的取舍逻辑，能根据自己服务的特性调出一套靠谱的持久化方案，而不是照抄一段初始化代码就完事。

2. glog的配置入口：那些初始化时你必须做的选择

2.1 初始化函数的调用时机与参数含义

glog的配置几乎全部集中在google::InitGoogleLogging()这一个入口上。它的原型是void InitGoogleLogging(const char* argv0)，参数通常传程序名，用来在日志文件命名和崩溃信息里标识是哪个程序产生的日志。很多人随手传个argv[0]就完事，但其实这个字符串会直接影响日志文件名的前缀，后面讲文件命名时会再展开。

调用时机是个容易被忽略的点。InitGoogleLogging必须在任何LOG()宏被调用之前执行，否则glog会用一套内部的默认行为，而且会打印一条警告说初始化晚了。更麻烦的是，如果你在多线程环境里，第一个线程已经开始打日志了，主线程才去初始化，那前面那些日志的配置就是默认的，后面又变成你设的，行为不一致。所以标准做法是在main函数的最开头，做完最基本的参数解析之后就立刻初始化。

还有一个细节：InitGoogleLogging本身不是线程安全的，它设计上就是让你在单线程阶段调用一次。如果你在动态库的构造函数里调用它，而动态库被多个线程同时加载，就可能出问题。稳妥的做法是把它放在一个明确的、单线程执行的初始化阶段。

2.2 日志目录设置：FLAGS_log_dir与环境变量的优先级

glog默认把日志写到/tmp目录下，这在生产环境里几乎不可接受——/tmp可能被清理，可能空间很小，而且多实例部署时容易混在一起。所以第一件事就是设置日志目录。

有两种方式：一是通过FLAGS_log_dir这个全局标志，二是通过环境变量GOOGLE_LOG_DIR。两者的优先级是这样的：如果你在代码里显式设置了FLAGS_log_dir，那它优先；如果没设，glog会去读环境变量；如果环境变量也没有，才落到默认的/tmp。

这里有个坑：FLAGS_log_dir的设置必须在InitGoogleLogging之前完成，因为初始化的时候glog会去解析这个目录并做检查。如果你在初始化之后才改，新的日志文件可能会写到新目录，但已经打开的旧文件句柄还指向老目录，行为就很混乱。我一般建议在代码里统一设置，不依赖环境变量，这样部署时少一个变量，排查问题时也少一个不确定因素。

另外，目录必须提前存在。glog不会帮你创建多级目录，如果FLAGS_log_dir指向的路径不存在，它会退回到默认目录并打印警告。所以初始化之前用mkdir -p或者代码里的std::filesystem::create_directories确保目录存在，是个好习惯。

2.3 日志级别与输出目标的组合控制

glog的日志级别有四级：INFO、WARNING、ERROR、FATAL。默认情况下，INFO级别的日志只写到文件，不输出到stderr；WARNING及以上会同时输出到stderr和文件。这个默认行为在生产环境里其实挺合理——INFO量太大，全打到终端会拖慢性能；WARNING以上需要运维及时看到。

但你可以通过FLAGS_stderrthreshold来调整这个分界线。比如设成google::ERROR，那只有ERROR和FATAL才会同时进stderr。设成google::INFO则所有级别都进stderr，调试时有用，生产环境慎用。

还有一个FLAGS_minloglevel，控制的是“低于这个级别的日志直接丢弃，连文件都不写”。默认是INFO，也就是所有日志都记录。如果你把FLAGS_minloglevel设成WARNING，那所有INFO日志在编译期之后就被运行时过滤掉了，连格式化的开销都省了。这个在性能敏感的场景下很有用，但要注意：一旦设了，INFO日志就彻底没了，排查问题时可能会后悔。

我通常的做法是：生产环境FLAGS_minloglevel保持INFO，但通过日志切分和定期清理来控制磁盘占用；FLAGS_stderrthreshold设成WARNING，避免INFO刷屏。这样既保留了完整的日志，又不会让终端被淹没。

3. 日志文件的生命周期：命名、切分与清理策略

3.1 文件命名规则与程序名的隐藏影响

glog的日志文件名格式是：程序名.主机名.用户名.log.级别.日期时间.进程号。举个例子，一个叫my_service的程序在主机node01上以用户app运行，产生的INFO日志可能叫my_service.node01.app.log.INFO.20240515-103045.12345。

这个命名规则里，程序名来自InitGoogleLogging的参数，主机名和用户名是glog自动获取的。这里有个实际问题：如果你的程序名里带了路径（比如直接传了argv[0]，而argv[0]是/opt/app/bin/my_service），那glog会把路径里的斜杠也带进文件名，导致文件名里出现目录分隔符，在某些文件系统上会创建失败或者行为异常。所以传参时最好只传basename，或者自己传一个干净的标识符。

主机名和用户名的作用是区分不同机器、不同用户产生的日志。在容器化部署里，主机名往往是容器ID，用户名可能是root，这些信息对排查问题其实帮助有限，但glog没有提供直接关闭它们的选项。如果你实在不想要这些，可以在初始化之前用FLAGS_log_prefix之类的标志调整，但更彻底的做法是自己在日志目录上做文章，比如按实例分目录。

3.2 按大小切分：FLAGS_max_log_size的取舍

glog默认的单个日志文件大小上限是1800MB，这个值大得离谱。一个日志文件涨到1.8G，用tail看都费劲，更别说用编辑器打开了。所以FLAGS_max_log_size是必须调的。

设成多少合适？这取决于你的日志量和排查习惯。我一般设成100MB到200MB之间。太小了会导致文件数量爆炸，目录里一堆小文件，管理起来烦；太大了单文件打开慢，而且一旦损坏丢失的信息多。100MB是个比较平衡的值，用less打开还能接受，grep起来也快。

需要注意的是，FLAGS_max_log_size的单位是MB，而且它控制的是“单个级别”的文件大小。也就是说，INFO日志和WARNING日志是分开计数的，各自达到上限后各自切分。这跟有些日志库“所有级别共用一个文件、按总大小切分”的行为不一样，配置的时候要心里有数。

切分后的文件不会自动删除，glog只是新建一个文件继续写，老文件留在原地。所以磁盘清理必须你自己做，后面会讲。

3.3 按天切分与文件名中的时间戳

除了按大小切分，glog还会在每天零点自动切分一次日志文件。这个行为是内置的，没有开关可以关掉。切分后的文件名里带日期，所以你能很清楚地知道每个文件是哪天的。

这个特性在排查“昨天还好好的，今天出问题了”这类问题时特别有用——直接找对应日期的文件就行。但要注意时区问题：glog用的是本地时间，如果你的服务器时区设置不对，切分点就会偏移。生产环境里建议统一用UTC，或者至少确保所有机器的时区一致，否则日志时间戳会对不上。

还有一个细节：如果进程在零点前后正好在写日志，切分的那一瞬间可能会有极短的时间窗口，日志写到旧文件还是新文件取决于具体的时序。这个窗口极小，一般不影响排查，但如果你做严格的日志审计，需要知道这个边界的存在。

3.4 磁盘清理：没有自动删除，就得自己动手

glog不提供自动清理旧日志的功能，这是它设计上的一个明确取舍——它只管写，不管删。所以你必须自己搞一套清理机制。

最简单的做法是写个定时任务，每天跑一次，找出日志目录下超过N天的文件删掉。用find命令一行就能搞定：

find /var/log/my_service -name "*.log.*" -mtime +7 -delete

但这里有个坑：正在被写入的文件，-mtime判断的是修改时间，如果进程一直在写，修改时间就是当前，不会被误删。但如果进程停了，文件不再更新，-mtime就会按最后写入时间算，超过7天就被删。这通常是符合预期的。

更稳妥的做法是在程序内部起一个清理线程，定期扫描日志目录，按文件名的日期部分判断，删除超过保留期的文件。这样不依赖外部定时任务，部署时少一个依赖。但要注意清理线程的权限——它得有删除文件的权限，而且不能误删其他程序的文件。所以日志目录最好独立，不要和其他程序混用。

我个人的习惯是保留7天的日志，同时监控日志目录的磁盘占用，超过阈值就告警。7天足够覆盖大多数“周末出问题、周一才发现”的场景，又不至于占太多空间。

4. 持久化的核心：缓冲、刷盘与崩溃安全

4.1 glog的写入缓冲机制与FLAGS_logbufsecs

这是整篇文章最核心的部分，也是开头那个事故的根因所在。

glog默认不是每写一条日志就立刻刷到磁盘的。它有一个缓冲机制，日志先写到内存缓冲区，然后由后台线程定期刷盘。控制这个定期的标志就是FLAGS_logbufsecs，默认值是30秒。也就是说，最坏情况下，你写的日志可能在内存里待了将近30秒才落盘。如果进程在这30秒内崩溃，这部分日志就丢了。

30秒对于调试来说太长了。你想想，一个请求处理到一半崩溃了，最后30秒的日志全没了，那还排查什么？所以FLAGS_logbufsecs必须调小。设成0会怎样？设成0意味着“每次写日志都立刻刷盘”，也就是关闭缓冲。这最安全，但性能开销最大——每条日志都触发一次系统调用，高并发场景下会成为瓶颈。

那设成多少合适？我的经验是：对于大多数服务，设成1到5秒是个不错的平衡。1秒的窗口，即使崩溃，最多丢1秒的日志，通常不影响定位问题；同时刷盘频率不至于太高，性能可以接受。如果服务对日志完整性要求极高（比如金融交易），那就设0，用性能换安全。如果服务日志量极大且对丢失不敏感（比如访问日志），可以保持默认或设大一点。

这里要澄清一个常见误解：FLAGS_logbufsecs控制的是“定期刷盘”的间隔，但glog在遇到ERROR和FATAL级别日志时，会立即刷盘，不受这个间隔限制。所以崩溃前如果打了ERROR日志，那条是能落盘的。但崩溃往往发生在ERROR之前，或者崩溃本身就是段错误，来不及打ERROR，所以不能指望这个机制。

4.2 崩溃时的日志落盘：信号处理与FATAL行为

glog对FATAL日志有特殊处理：当一条FATAL日志被写入时，glog会先刷盘，然后终止程序。这个“先刷盘再终止”的顺序保证了FATAL日志本身不会丢。所以如果你在代码里对致命错误打了FATAL，那条日志是安全的。

但问题在于，很多崩溃不是通过FATAL触发的，而是段错误、除零、断言失败等信号导致的。glog默认会安装信号处理器，在收到SIGSEGV、SIGABRT等信号时，打印堆栈信息并尝试刷盘。这个堆栈信息对排查崩溃非常有用，但它的可靠性取决于信号处理器的实现和当时的进程状态。

有一个配置叫FLAGS_log_stacktrace，控制是否在崩溃时输出堆栈。默认是开的，建议保持。但要注意，堆栈信息的符号化需要编译时带-g选项，并且链接时不要strip掉符号。生产环境如果为了减小体积strip了符号，那堆栈就是一堆地址，意义不大。折中方案是保留符号表但用objcopy把调试信息单独存一个文件，崩溃时用地址去那个文件里查。

还有一个更隐蔽的问题：如果崩溃发生在信号处理器执行期间（比如信号处理器本身又触发了信号），glog的处理器可能无法正常工作。这种情况极少见，但一旦遇到，日志就完全丢了。对于极端可靠性要求，可以在外部用core dump配合gdb做离线分析，不完全依赖glog的崩溃日志。

4.3 多进程写入同一目录的冲突与规避

glog的文件名里带了进程号，所以多个进程写同一个日志目录时，文件名不会冲突，各写各的。这看起来没问题，但实际使用中有两个坑。

第一个坑是磁盘空间。多个进程同时写，日志量是叠加的，磁盘消耗速度比你预期的快。如果清理策略是按文件数量或总大小，多进程场景下需要重新计算阈值。

第二个坑是日志的关联性。多个进程的日志分散在不同文件里，排查一个跨进程的问题时，你得同时打开好几个文件对照时间戳。glog没有提供跨进程的日志聚合，这是它的定位决定的——它就是个库，不是日志收集系统。如果确实需要聚合，得在glog之上再搭一层，比如用syslog转发，或者自己写个收集器。

规避冲突的实用做法是：每个进程实例用独立的日志目录，目录名里带实例标识。比如/var/log/my_service/instance-01/、/var/log/my_service/instance-02/。这样清理时可以按实例粒度控制，排查时也清楚哪个日志属于哪个实例。代价是目录结构深了一层，但换来的是清晰性，值得。

4.4 性能与安全的平衡：实测数据与调参建议

光讲理论不够，我做过一组简单的实测，在一台普通开发机上，单线程循环写INFO日志，每条日志约100字节，测不同FLAGS_logbufsecs下的吞吐量。

这个数据不是精确基准，但能看出趋势：从0到1，吞吐量提升巨大，因为避免了每条日志一次系统调用；从1到30，提升幅度变小，因为刷盘频率降低带来的收益递减。而丢失窗口从0到1秒是可接受的，从1秒到30秒就有点危险了。

所以我的调参建议是：默认设1秒。如果实测发现刷盘成为瓶颈（比如用strace看到大量write系统调用），再考虑放宽到5秒。设0只在日志量小且对完整性要求极高的场景下用。30秒的默认值，除非你的服务能容忍丢半分钟日志，否则不要用。

另外，FLAGS_logbufsecs是全局的，影响所有级别的日志。如果你想让ERROR级别更及时，可以单独对ERROR日志做处理，但glog没有提供按级别设缓冲的接口，只能靠ERROR触发立即刷盘的机制来兜底。

5. 进阶配置：让日志更贴合你的排查习惯

5.1 日志前缀定制：FLAGS_log_prefix与时间格式

glog默认的日志行格式是：级别 日期 时间 进程号 文件名:行号] 消息内容。这个格式信息量够，但有时候你想调整。比如去掉进程号（单进程场景下没用），或者调整时间格式。

FLAGS_log_prefix可以控制是否输出前缀，设成false就只剩消息内容。这个一般不用关，前缀里的文件名和行号是定位问题的关键。但如果你在做日志解析，前缀格式固定反而方便写正则。

时间格式方面，glog用的是YYYYMMDD HH:MM:SS.uuuuuu，微秒精度。这个精度对大多数场景够用，但如果你做高频交易或者性能分析，可能需要纳秒。glog没有提供纳秒选项，只能自己在消息里带时间戳。

还有一个FLAGS_log_year_in_prefix，控制前缀里是否带年份。默认是带的，但在跨年时如果日志文件按天切分，文件名里已经有日期了，前缀里再带年份有点冗余。这个看个人习惯，我一般保持默认。

5.2 条件日志与频率限制：避免日志洪水

glog提供了一组条件日志宏，比如LOG_IF(INFO, condition)，只有条件为真时才打日志。还有LOG_EVERY_N(INFO, n)，每n次执行打一次。这些宏在循环里特别有用，避免刷屏。

但这里有个坑：LOG_EVERY_N的计数是每个宏调用点独立的，不是全局的。也就是说，你在两个不同的地方各写一个LOG_EVERY_N(INFO, 100)，它们各自计数，互不影响。这通常是符合预期的，但如果你以为它们是共享计数，就会困惑为什么日志比预期多。

还有一个LOG_FIRST_N(INFO, n)，只在前n次执行时打日志。这个适合打“初始化完成”之类的日志，打几次就够了，后面不用重复。

频率限制的另一个维度是FLAGS_log_backtrace_at，可以在特定文件行号处触发堆栈打印。这个用得少，但在排查“为什么走到这里”的问题时有用。

5.3 自定义日志级别与VLOG的启用

glog除了四个标准级别，还有一套VLOG机制，也就是verbose log。VLOG(1) << "detail"这样的日志，默认是不输出的，需要设置FLAGS_v来启用。FLAGS_v设成1，则所有VLOG(1)及以下的都输出；设成2，则VLOG(2)及以下的都输出，以此类推。

这套机制的好处是：你可以在代码里埋大量详细日志，用不同的VLOG级别区分详细程度，生产环境默认关闭，需要排查时通过命令行参数临时打开，不用重新编译。这对于“线上问题复现不了，需要加日志”的场景特别有用。

但要注意，VLOG的级别是全局的，不能按模块单独设。如果你的服务有多个模块，想只打开某个模块的详细日志，glog本身做不到。变通做法是用不同的VLOG级别区间给不同模块，比如模块A用1-10，模块B用11-20，然后通过FLAGS_v控制打开到哪一档。这需要团队内部约定好，不然会乱。

5.4 与外部日志系统的对接思路

glog写的是本地文件，但现代运维往往需要把日志集中收集。glog没有内置的网络输出功能，但提供了google::InstallFailureWriter之类的钩子，可以自定义日志的写入目标。

一个常见的做法是：用glog写本地文件作为第一手记录，同时起一个轻量的转发进程，用tail -F跟踪日志文件，把新内容转发到日志收集系统。这样glog本身不用改，转发进程独立部署，互不影响。

另一个做法是重定向glog的输出。glog在初始化之后，可以通过freopen把stderr重定向到管道，然后从管道读日志。但这种方式会丢失文件写入，而且管道满了会阻塞，不推荐。

如果对实时性要求高，可以考虑用InstallFailureWriter只接管崩溃日志，正常日志还是走文件。崩溃日志量小，实时转发压力不大，而且崩溃信息最需要及时告警。

6. 那些文档里不会写的踩坑记录

6.1 初始化顺序导致的配置失效

前面提过InitGoogleLogging要在打日志之前调用，但还有一个更隐蔽的顺序问题：FLAGS_log_dir的设置和InitGoogleLogging的调用之间，如果插入了其他会打日志的代码（比如某个全局对象的构造函数里打了日志），那这条日志会用默认配置，而且可能触发glog的“未初始化”警告。

C++的全局对象构造顺序是不确定的，所以如果你有全局对象在构造函数里打日志，而InitGoogleLogging在main里调用，那构造顺序就决定了日志是否正常。稳妥的做法是：要么避免在全局对象构造函数里打日志，要么用一个明确的初始化函数，在main开头调用，并且确保没有全局对象在它之前打日志。

6.2 日志文件句柄耗尽与文件描述符限制

glog每写一个级别的日志就打开一个文件句柄，四个级别就是四个句柄。加上切分时新旧文件交替，瞬时句柄数可能更多。一般情况下没问题，但如果你的进程本身已经接近文件描述符上限（比如高并发网络服务），glog再占几个就可能触发EMFILE错误。

表现是：日志突然不写了，或者写一半报错。排查时用lsof -p 进程号 | wc -l看句柄数，如果接近ulimit -n，就要调大限制或者减少其他地方的句柄占用。

glog本身没有提供“用完就关”的选项，它设计上就是保持文件打开以提高性能。所以只能从系统层面解决。

6.3 容器环境下的日志目录挂载陷阱

在容器里跑服务时，日志目录通常挂载自宿主机。这里有个坑：如果挂载的是宿主机的一个目录，而容器里的用户ID和宿主机上的目录权限不匹配，glog会写不进去。表现是日志文件创建失败，glog打印警告后退回到默认目录（容器内的/tmp），而/tmp在容器销毁后就没了。

解决办法是在容器启动时确保挂载目录的权限对容器内用户可写，或者用root跑容器（不推荐），或者在Dockerfile里创建对应用户并设好权限。这个坑在Kubernetes环境里尤其常见，因为Pod的securityContext和挂载卷的权限是分开配置的，容易顾此失彼。

6.4 日志时间戳与系统时钟跳变

glog的时间戳来自系统时钟。如果系统时钟发生跳变（比如NTP同步时大幅调整），日志的时间戳会出现回退或跳跃。这在排查问题时会造成困惑：明明是按时间顺序发生的事，日志里时间却是乱的。

更严重的是，如果时钟跳变发生在日志切分的判断时刻，可能导致切分逻辑异常，比如同一天切分了两次，或者该切分时没切。glog没有对时钟跳变做特殊处理，它信任系统时钟。

规避方法是：确保NTP配置合理，避免大幅跳变；如果对时间顺序要求严格，可以在日志消息里自己带一个单调递增的序列号，不依赖时间戳排序。

6.5 多线程下日志顺序的错觉

glog是线程安全的，多个线程同时打日志不会导致内容交错或崩溃。但“线程安全”不等于“顺序确定”。两个线程几乎同时打日志，谁先谁后是不确定的，即使代码里看起来有先后关系。

这在排查并发问题时会造成误导：你以为日志A在日志B之前，所以A对应的操作先发生，但实际上可能相反。要确定顺序，得靠日志里的其他信息，比如请求ID、线程ID，或者自己加序列号。

glog的前缀里有进程号但没有线程号，所以多线程场景下光看日志分不清是哪个线程打的。如果需要线程号，得自己在消息里带，或者用pthread_self()之类的接口获取后拼进去。

7. 一套可直接抄的配置模板与落地检查清单

7.1 初始化代码模板

把前面讲的整合起来，一个比较稳妥的初始化流程大概长这样：

#include <glog/logging.h> #include <filesystem> void InitLogging(const std::string& program_name, const std::string& log_dir) { // 确保目录存在 std::filesystem::create_directories(log_dir); // 设置日志目录 FLAGS_log_dir = log_dir; // 单个文件最大100MB FLAGS_max_log_size = 100; // 缓冲1秒，平衡性能与安全 FLAGS_logbufsecs = 1; // INFO不输出到stderr，WARNING及以上输出 FLAGS_stderrthreshold = google::WARNING; // 保留所有级别的日志到文件 FLAGS_minloglevel = google::INFO; // 崩溃时输出堆栈 FLAGS_log_stacktrace = true; // 初始化，传basename避免路径污染文件名 google::InitGoogleLogging(program_name.c_str()); }

调用时传干净的program_name，比如"my_service"，不要传带路径的argv[0]。

7.2 上线前的配置检查清单

在把服务部署到生产环境之前，对照这个清单过一遍：

• 日志目录是否独立且可写？权限是否正确？
• FLAGS_max_log_size是否从默认的1800调到了合理值？
• FLAGS_logbufsecs是否从默认的30调到了1或更小？
• FLAGS_stderrthreshold是否设置，避免INFO刷屏？
• 是否有日志清理机制，保留期是否明确？
• 磁盘空间监控是否覆盖日志目录？
• 容器环境下挂载目录权限是否验证过？
• 崩溃堆栈的符号是否保留（编译带-g，不strip）？
• 多进程部署时日志目录是否按实例隔离？
• 系统时钟同步是否配置，避免大幅跳变？

这份清单看着简单，但每一条背后都对应着一个真实的坑。我见过太多团队在出问题之后才回头补这些配置，而那时候日志已经丢了，补也补不回来。

7.3 日志量估算与磁盘规划

最后说一个实操中经常被低估的事：磁盘规划。很多人配完glog就不管了，直到磁盘满了服务挂掉才慌。

估算日志量的方法是：先估算每秒日志条数，乘以平均每条日志的字节数，再乘以保留时间。比如每秒100条，每条200字节，保留7天，那就是100 * 200 * 86400 * 7 ≈ 12GB。这还没算切分产生的额外文件头和可能的重复。

实际值往往比估算高，因为高峰期日志量可能是平均值的几倍，而且ERROR日志可能带堆栈，单条就好几KB。所以规划磁盘时至少留2到3倍的余量。如果磁盘紧张，要么缩短保留期，要么降低日志级别，要么把INFO日志单独存到便宜的大容量存储上。

我一般建议日志目录单独挂一块盘，不要和系统盘或数据盘混用。这样日志写满不会影响服务本身，清理时也放心，不会误删其他数据。