Python API日志监控需结构化日志、上下文绑定、集中收集与可观测性集成：用JsonFormatter输出JSON，绑定request_id等字段，按环境设日志级别，FastAPI中通过Depends和LoggerAdapter自动注入上下文，重点在入口层、业务主干、外部调用、后台任务埋点，并对接CloudWatch/Loki/ELK等平台实现分钟级问题定位。
在Python API开发中，日志监控不是“加个print就行”的事，而是要能定位问题、追踪请求链路、区分环境级别、支持快速检索和告警联动。核心是：结构化日志 + 上下文绑定 + 集中式收集 + 可观测性集成。
用logging模块打基础，但必须结构化
Python自带的logging足够用，但默认输出是纯文本，不利于解析。关键改造点有三个：
- 用JsonFormatter替代默认Formatter，让每条日志都是合法JSON（方便ELK或Loki摄入）
- 在Logger实例上绑定request_id、user_id、endpoint等上下文字段，避免日志散落无法关联
- 按环境设置不同level：开发用DEBUG，测试用INFO，生产强制WARNING及以上，防止日志刷爆磁盘
FastAPI/Flask中自动注入请求上下文
每次HTTP请求进来，都要生成唯一request_id，并透传到整个处理链路。以FastAPI为例：
- 用Depends()定义一个中间件依赖，生成UUID并存入request.state
- 自定义LoggerAdapter，在每次log调用时自动带上request.state.request_id等字段
- 异常处理器里统一捕获未处理异常，记录ERROR日志并包含traceback和请求体摘要（注意脱敏敏感字段）
日志分级与关键埋点位置
不是所有地方都该打日志，重点监控这四类节点：
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- 入口层：记录method、path、status_code、duration_ms、client_ip、user_agent（INFO级）
- 业务主干：如“用户登录成功”、“订单创建ID=xxx”（INFO级），失败路径必须打ERROR并带错误码
- 外部依赖调用：调用支付网关、短信服务前/后，记录参数摘要和响应状态（DEBUG级，生产可关）
- 定时任务/后台任务：起止时间、处理数量、失败条目ID列表（INFO+ERROR组合）
对接可观测平台不难，关键是字段对齐
本地日志写完只是第一步。要真正用起来，需导出到集中式系统：
- 用watchtower库直传AWS CloudWatch；用loki-logger发给Grafana Loki；或走Filebeat→Logstash→ES经典链路
- 确保日志里有timestamp（ISO8601格式）、level（大写字符串）、service（你的服务名）、span_id（若已接入OpenTelemetry）
- 在Grafana里建Dashboard，至少包含：QPS趋势图、P95延迟热力图、ERROR率TOP5接口、高频错误关键词词云
基本上就这些。不复杂但容易忽略的是上下文一致性——从Nginx access log到Python应用日志再到数据库慢查询日志，request_id必须全程透传。做到这点，一次线上问题排查时间能从小时级降到分钟级。
