java日志应完整记录异常堆栈和业务上下文，推荐logback+slf4j组合，通过slf4j占位符+异常参数（异常必须为最后一个参数）、mdc绑定traceid/userid/orderno等上下文、敏感信息统一脱敏、jsonlayout输出结构化日志实现优雅记录。
在 Java 日志中完整记录异常堆栈和业务上下文，关键不是简单调用 e.printStackTrace() 或只打 e.getMessage()，而是让日志既包含可定位的堆栈轨迹，又附带能还原现场的业务变量（如订单号、用户 ID、请求参数等）。Logback + SLF4J 是目前最主流且灵活的组合，配合结构化日志和 MDC 可以做到真正“优雅”。
用 SLF4J 的占位符 + 异常参数记录堆栈
SLF4J 支持将 Throwable 作为最后一个参数传入日志方法，框架会自动将其堆栈信息追加到日志末尾，且不影响格式化占位符。这是最基础也最关键的写法：
logger.error("订单支付失败，订单号：{}，用户ID：{}", orderNo, userId, e);
⚠️ 注意：异常对象必须是最后一个参数；若放在中间或前面，会被当成普通对象 toString()，堆栈就丢了。
用 MDC 绑定业务上下文，避免重复传参
MDC（Mapped Diagnostic Context）是 SLF4J 提供的线程级键值存储，适合存放一次请求共有的上下文字段。它能自动注入到每条日志中，无需在每个 log 语句里手动拼接：
- 在 Web 过滤器（如
OncePerRequestFilter）中提取请求头、参数或解析后的业务 ID，放入 MDC：
MDC.put("traceId", request.getHeader("X-Trace-ID"));
MDC.put("userId", String.valueOf(getCurrentUserId()));
MDC.put("orderNo", request.getParameter("orderNo"));
- 在 Logback 配置中使用
%X{key}输出 MDC 字段（例如：%d [%X{traceId} %X{userId}] %-5level %logger - %msg%n）； - 请求结束时务必调用
MDC.clear()，防止线程复用导致上下文污染。
对敏感信息做脱敏，再写入日志
订单号、手机号、身份证号等不能明文落盘。不要在日志语句里自己拼接脱敏逻辑（易遗漏、难维护），推荐统一拦截处理：
- 自定义
Converter或Layout，对 MDC 中特定 key（如idCard、phone）自动掩码； - 或使用日志门面层封装工具类，例如：
logger.error("用户登录异常，手机号：{}，IP：{}",
Desensitization.phone(userPhone), clientIp, e);
脱敏逻辑集中管理，后续调整（如从 138****1234 改为 138****234）只需改一处。
必要时记录结构化日志（JSON 格式）
当排查链路问题需要被其他系统（如 ELK、SkyWalking）消费时，纯文本日志解析成本高。Logback 支持 JsonLayout，把上下文字段、异常堆栈、时间戳等序列化为 JSON：
- 配置
JsonLayout并启用includeException和appendLineSeparator； - MDC 中的字段会自动成为 JSON 的 top-level 字段；
- 异常堆栈转为
exception字段（含 message、type、stackTrace 数组），便于 Kibana 聚合分析。
这样一条日志就是一个自描述的事件对象，不再依赖日志格式约定。
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