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Lua
Capítulo 5. Boas Práticas de Codificação
Registro de Logs

Lua:
Registro de Logs

Como Fazer:

Lua não tem um framework de logging integrado, mas implementar uma função simples de logging é direto. Abaixo está um exemplo básico de tal função:

function logMessage(level, message)
    -- Logging básico para console
    print(string.format("[%s] %s: %s", os.date("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), level, message))
end

-- Exemplos de uso:
logMessage("INFO", "A aplicação foi iniciada.")
logMessage("WARN", "Detecção de chamada a função depreciada.")
logMessage("ERROR", "Falha ao abrir arquivo.")

Quando o código acima é executado, você verá uma saída como esta:

[2023-03-22 14:55:01] INFO: A aplicação foi iniciada.
[2023-03-22 14:55:01] WARN: Detecção de chamada a função depreciada.
[2023-03-22 14:55:01] ERROR: Falha ao abrir arquivo.

Para necessidades de logging mais sofisticadas, bibliotecas de terceiros como LuaLogging podem ser incluídas para fornecer funcionalidades adicionais como níveis de log, múltiplos manipuladores e especificações de formato.

Aprofundando

Historicamente, logging tem sido um aspecto essencial dos diagnósticos de software, tornando-se uma prática estabelecida desde os primeiros dias da programação. A importância do logging não pode ser excessivamente enfatizada, pois ele serve como a ‘caixa preta’ em caso de falha do sistema, fornecendo insights sobre as causas raízes dos problemas.

Enquanto o exemplo acima atende apenas às necessidades mais rudimentares, existem muitas alternativas com conjuntos de recursos mais ricos. Algumas destas incluem:

  • Logging em arquivos para armazenamento persistente.
  • Rotação de arquivos de log para gerenciar o uso do espaço em disco.
  • Envio de logs para um sistema ou serviço de gerenciamento de logs.

Ao se aprofundar na implementação de um sistema de logging, os pontos de decisão podem incluir decidir sobre os níveis de log apropriados (debug, info, warn, error, fatal, etc.), estruturando mensagens de log (por exemplo, JSON para fácil análise) e garantindo que a performance não seja significativamente impactada pela atividade de logging.

Para logging em sistemas distribuídos, é comum usar soluções centralizadas de gerenciamento de logs como ELK (Elasticsearch, Logstash e Kibana) ou Splunk, que podem agregar logs de múltiplas fontes, fornecer capacidades robustas de busca, e visualizar dados para facilitar a depuração e análise.

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