Vendure项目中实现纯净JSON日志输出的解决方案
背景介绍
在现代Web应用开发中,日志记录是系统监控和故障排查的重要环节。Vendure作为一个现代化的电子商务框架,提供了灵活的日志记录机制。在实际生产环境中,我们经常需要将日志以JSON格式输出,以便于日志收集系统(如ELK、Fluentd等)进行解析和处理。
问题描述
开发者在Vendure项目中实现自定义JSON日志记录器时,发现日志输出中包含了多余的进程上下文前缀(如[worker]),这破坏了日志的纯JSON格式,导致日志收集系统无法直接解析。
解决方案分析
自定义日志记录器实现
Vendure允许开发者通过实现VendureLogger接口来创建自定义日志记录器。以下是使用pino日志库实现JSON格式日志的典型代码:
export class VendureLoggerImpl implements VendureLogger {
private logger;
constructor({ level }: { level: string }) {
this.logger = pino({
formatters: {
level: (label) => {
return { level: label.toUpperCase() };
},
},
level: level ?? 'info',
customLevels: {
verbose: 10,
},
messageKey: 'message',
timestamp: () => {
return ', "@timestamp":"' + new Date(Date.now()).toISOString() + '"';
},
});
}
// 实现各种日志级别的方法
error(message: string, context?: string, trace?: string): void {
this.logger.error({ message, context, trace });
}
// ...其他日志级别方法
}
进程上下文前缀问题
在实际运行中,日志输出会包含类似[worker]的前缀,这实际上是来自进程管理工具(如concurrently)的输出,而非Vendure框架本身添加的内容。concurrently是一个常用的Node.js进程管理工具,它可以同时运行多个命令,并为每个命令的输出添加前缀以便区分。
解决方案
要获得纯净的JSON日志输出,有以下几种解决方案:
-
直接运行进程:不通过concurrently启动应用,而是直接运行主进程和工作进程
node dist/index.js node dist/worker.js -
配置concurrently:如果必须使用concurrently,可以配置其不添加前缀
concurrently --prefix none "command1" "command2" -
使用进程管理工具:考虑使用PM2等更专业的进程管理工具,它们提供更灵活的日志处理选项
最佳实践建议
-
生产环境部署:在生产环境中,建议使用专业的进程管理工具如PM2,它不仅能更好地管理Node.js进程,还提供了完善的日志管理功能。
-
日志格式化:确保日志格式统一,所有相关信息都应包含在JSON结构中,而不是作为前缀。
-
上下文信息:将进程类型(worker/main)作为JSON字段包含在日志中,而不是依赖前缀。
-
日志级别:合理设置日志级别,生产环境通常使用info级别,开发环境可以使用更详细的debug级别。
总结
通过理解日志前缀的来源并选择合适的进程管理方式,开发者可以在Vendure项目中实现纯净的JSON日志输出。这对于构建现代化的、可观测性强的电子商务系统至关重要。记住,良好的日志实践是系统可维护性的基石,值得投入适当的时间进行规划和实施。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00