Production Node.js'de logging ve monitoring'e nasıl yaklaşırsınız?

Question

Accepted Answer

**Logging** uygulamanızın ne yaptığını kaydeder; **monitoring** sağlığını ve performansını izler. Birlikte **observability** sağlarlar — çalışan bir production sistemini anlayabilme ve debug edebilme yeteneği. `console.log` bunun için yetersizdir; yapılandırılmış loglar, metrikler ve alerting gereklidir.

## Yapılandırılmış logging (console.log değil)

```js
import pino from "pino";
const logger = pino();

// ✅ structured JSON logs — machine-parseable, searchable, with context
logger.info({ userId: 123, action: "login", ip: req.ip }, "user logged in");
logger.error({ err, requestId }, "failed to process order");
```

Yapılandırılmış bir logger (pino/winston) kullanın; tutarlı alanlarla **JSON** çıktısı verir. JSON loglar, serbest biçimli `console.log` dizelerinin aksine, log aggregation araçlarında aranabilir ve filtrelenebilirdir. Her loga context (user id, request id) ekleyin.

## Log seviyeleri ve neler log edilmeli

```text
Levels: error > warn > info > debug (configure threshold per environment)
Log:    requests, errors with stack traces, key business events, slow operations
DON'T log: passwords, tokens, PII, full payloads with secrets (security/privacy)
```

## Correlation ID'ler bir requestin tüm servisleri arasında izini sürür

```js
// attach a unique id per request, include it in EVERY log for that request
app.use((req, res, next) => {
  req.id = crypto.randomUUID();
  res.setHeader("X-Request-Id", req.id);
  next();
});
// now you can filter all logs for one request — vital in microservices
```

Bir **correlation/request ID** — hatta birden fazla servis arasında — tek bir requestin tam hikayesini yeniden oluşturmanızı sağlar; distributed sistemleri debug etmek için vazgeçilmezdir.

## Logları merkezileştirin

```text
Ship logs to a central platform (ELK/Elasticsearch, Datadog, Grafana Loki, CloudWatch)
→ search/aggregate across all instances; don't grep files on individual servers.
```

## Monitoring: metrikler, alertler, tracing

```text
Metrics:  request rate, error rate, latency (p50/p95/p99), CPU/memory, event-loop lag
          (often via Prometheus + Grafana, or an APM like Datadog/New Relic)
Health:   /health & /ready endpoints for load balancers and orchestrators
Alerting: notify (PagerDuty/Slack) when error rate spikes or latency degrades
Tracing:  distributed tracing (OpenTelemetry) to follow requests across services
Errors:   error tracking (Sentry) for aggregated exceptions with stack traces & context
```

İzlenecek temel metrikler **"golden signals"** (altın sinyaller)dir: latency, traffic, errors, saturation. Bunlara alert vermek sorunları kullanıcılar şikayetçi olmadan yakalar.

## Neden önemli

Production'da debugger takamadığınız için — **logging ve monitoring aracılığıyla observability, canlı bir sistemi anlamak, debug etmek ve işletmek için nasıl çalışır**.

Correlation ID'lerle yapılandırılmış JSON loglar incidenti teşhis edilebilir hale getirir (özellikle microservislerde); merkezileştirilmiş aggregation logları ölçekte kullanılabilir yapar; ve metrikler, health check'ler, distributed tracing ve alerting ile monitoring, kullanıcılar şikayetçi olmadan sonra değil, sorunları proaktif olarak tespit ve yanıt vermenizi sağlar.

Bunu baştan inşa etmek (bir outage'dan sonra yapıştırmak değil) güvenilir production Node.js servisleri çalıştırmanın tanımlayıcı bir uygulamasıdır.