Peeka Logger 命令详解

命令简介

logger 命令用于在运行时动态查看和调整 Python 应用程序的日志级别，无需重启进程或修改配置文件。这是生产环境排查问题的强大工具。

核心功能：

列出所有 logger 及其当前日志级别
查询特定 logger 的配置信息
动态修改 logger 的日志级别
支持通配符模式匹配多个 logger
无需重启进程即时生效

典型场景：

生产环境临时启用 DEBUG 日志排查问题
关闭过于冗长的第三方库日志
动态调整日志级别进行性能优化
排查日志缺失问题（检查 logger 配置）

TUI 使用

在 TUI 模式下，按 7 键切换到 Logger 视图，提供以下交互式功能：

Logger 列表显示：自动加载并展示所有 logger 及其当前级别
- 按 logger 名称排序
- 显示 logger 名称、当前级别、级别数值
- 实时刷新按钮（Refresh）
级别修改：选中 logger 后可快速调整级别
- 支持 DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
- 修改后立即生效
模式过滤：支持 fnmatch 通配符（* 和 ?）过滤 logger
快捷操作：
- 上下方向键选择 logger
- Enter 修改选中 logger 的级别
- 按 r 刷新 logger 列表

CLI 等效命令：下文所有示例使用 CLI 命令演示，TUI 提供了相同功能的图形化界面。

使用场景

1. 生产环境临时开启调试日志

场景：生产环境出现问题，需要临时启用 DEBUG 日志来排查，但不能重启服务。

# 步骤 1：查看当前日志级别
peeka-cli logger --action get --logger myapp.payment

# 输出：
# {"status": "success", "name": "myapp.payment", "level": "INFO", "level_num": 20}

# 步骤 2：临时开启 DEBUG 级别
peeka-cli logger --action set --logger myapp.payment --level DEBUG

# 输出：
# {"status": "success", "name": "myapp.payment", "old_level": "INFO", "new_level": "DEBUG"}

# 步骤 3：排查完成后恢复原级别
peeka-cli logger --action set --logger myapp.payment --level INFO

效果：立即生效，无需重启进程，日志文件开始输出详细调试信息。

2. 关闭第三方库的冗长日志

场景：第三方库（如 urllib3、boto3）输出大量 DEBUG 日志，淹没了应用日志。

# 查看所有包含 "urllib3" 的 logger
peeka-cli logger --action list --pattern "urllib3*"

# 关闭 urllib3 的调试日志
peeka-cli logger --action set --logger urllib3 --level WARNING

# 同样处理 boto3
peeka-cli logger --action set --logger botocore --level WARNING

效果：第三方库只输出 WARNING 及以上级别的日志，应用日志清晰可见。

3. 诊断日志缺失问题

场景：某个模块的日志没有输出，怀疑是 logger 配置问题。

# 步骤 1：检查 logger 是否存在
peeka-cli logger --action get --logger myapp.missing_logs

# 如果输出 "Logger not found"，说明该 logger 未被初始化
# 如果输出 level 为 ERROR，说明日志级别设置过高

# 步骤 2：查看所有 logger，找到可能相关的
peeka-cli logger --action list --pattern "myapp.*"

# 步骤 3：降低级别或创建 logger（通过 set 动作会自动创建）
peeka-cli logger --action set --logger myapp.missing_logs --level DEBUG

4. 批量查看模块日志级别

场景：检查应用所有模块的日志配置是否符合预期。

# 查看所有应用 logger（假设都以 "myapp" 开头）
peeka-cli logger --action list --pattern "myapp.*" | jq .

# 输出格式化的 logger 列表，便于检查配置

5. 性能优化：关闭不必要的日志

场景：生产环境发现日志 I/O 成为性能瓶颈，需要临时关闭部分日志。

# 将所有非核心模块的日志级别提升到 WARNING
peeka-cli logger --action set --logger myapp.analytics --level WARNING
peeka-cli logger --action set --logger myapp.reporting --level WARNING
peeka-cli logger --action set --logger myapp.metrics --level WARNING

命令格式

peeka-cli logger [--action ACTION] [options]

必需：

需要先使用 peeka-cli attach <pid> 附加到目标进程

可选参数：

--action：操作类型（list、get、set，默认 list）
--logger：logger 名称（get 和 set 动作必需）
--level：日志级别（set 动作必需）
--pattern：匹配模式（list 动作可选）

Actions 说明

1. list - 列出所有 logger

用途：查看进程中所有已初始化的 logger 及其当前日志级别。

语法：

peeka-cli logger --action list [--pattern <pattern>]

参数：

--pattern（可选）：fnmatch 风格的模式（支持 * 和 ? 通配符）

示例：

# 列出所有 logger
peeka-cli logger --action list

# 只列出 myapp 命名空间下的 logger
peeka-cli logger --action list --pattern "myapp.*"

# 列出所有包含 "db" 的 logger
peeka-cli logger --action list --pattern "*db*"

输出：

{
  "status": "success",
  "loggers": [
    {"name": "myapp.auth", "level": "INFO", "level_num": 20},
    {"name": "myapp.db", "level": "WARNING", "level_num": 30},
    {"name": "myapp.api", "level": "DEBUG", "level_num": 10}
  ],
  "count": 3
}

2. get - 查询特定 logger

用途：查看某个 logger 的详细配置。

语法：

peeka-cli logger --action get --logger <name>

参数：

--logger（必需）：完整的 logger 名称（不支持通配符）

示例：

peeka-cli logger --action get --logger myapp.payment

输出（成功）：

{
  "status": "success",
  "name": "myapp.payment",
  "level": "INFO",
  "level_num": 20
}

输出（失败）：

{
  "status": "error",
  "error": "Logger not found: myapp.payment"
}

3. set - 修改 logger 级别

用途：动态修改 logger 的日志级别，立即生效。

语法：

peeka-cli logger --action set --logger <name> --level <level>

参数：

--logger（必需）：logger 名称（如果不存在会自动创建）
--level（必需）：新的日志级别（见下方支持的级别）

支持的日志级别： | 级别 | 数值 | 说明 | |——|——|——| | DEBUG | 10 | 详细的调试信息 | | INFO | 20 | 一般信息性消息 | | WARNING | 30 | 警告信息（默认级别） | | ERROR | 40 | 错误信息 | | CRITICAL | 50 | 严重错误 | | NOTSET | 0 | 未设置（继承父 logger） |

示例：

# 启用 DEBUG 日志
peeka-cli logger --action set --logger myapp.auth --level DEBUG

# 关闭 INFO 级别日志（只保留警告和错误）
peeka-cli logger --action set --logger myapp.reporting --level WARNING

# 恢复默认级别
peeka-cli logger --action set --logger myapp.auth --level INFO

输出：

{
  "status": "success",
  "name": "myapp.auth",
  "old_level": "INFO",
  "new_level": "DEBUG",
  "old_level_num": 20,
  "new_level_num": 10
}

注意：

logger 名称不区分大小写（内部会转换为大写）
如果 logger 不存在，会自动创建（使用 logging.getLogger(name)）
修改立即生效，无需重启进程
不会持久化（进程重启后恢复原配置）

参数说明

–pattern - 匹配模式

用于 list 动作，过滤 logger 列表。

支持的通配符：

*：匹配任意长度的字符（包括空字符串）
?：匹配单个字符
[seq]：匹配 seq 中的任意字符
[!seq]：匹配不在 seq 中的任意字符

用法：

# 列出所有 myapp 命名空间下的 logger
peeka-cli logger --action list --pattern "myapp.*"

# 列出所有与数据库相关的 logger
peeka-cli logger --action list --pattern "*db*"

# 列出所有 API 版本的 logger
peeka-cli logger --action list --pattern "*.api.v?"

–logger - Logger 名称

指定要操作的 logger 完整名称。

命名规范：

通常使用模块路径（如 myapp.module.submodule）
Python 标准做法：logger = logging.getLogger(__name__)
第三方库通常使用包名（如 urllib3, boto3）

查找 logger 名称的方法：

# 方法 1：列出所有 logger，找到目标
peeka-cli logger --action list | jq -r '.loggers[].name'

# 方法 2：使用模式匹配缩小范围
peeka-cli logger --action list --pattern "myapp.payment*"

# 方法 3：查看代码中的 getLogger 调用
grep -r "getLogger" myapp/ | grep -v ".pyc"

–level - 日志级别

指定新的日志级别（仅用于 set 动作）。

级别继承关系：

root logger (默认 WARNING)
  └─ myapp (INFO)
       ├─ myapp.auth (DEBUG) ← 使用自己的级别
       └─ myapp.db (NOTSET)  ← 继承 myapp 的 INFO

输出格式

list 动作输出

{
  "status": "success",
  "loggers": [
    {
      "name": "myapp.auth",
      "level": "INFO",
      "level_num": 20
    },
    {
      "name": "myapp.db",
      "level": "DEBUG",
      "level_num": 10
    }
  ],
  "count": 2
}

字段说明：

status：操作状态（success 或 error）
loggers：logger 列表（按名称排序）
name：logger 完整名称
level：日志级别名称（如 INFO）
level_num：日志级别数值（如 20）
count：匹配到的 logger 数量

get 动作输出

成功：

{
  "status": "success",
  "name": "myapp.payment",
  "level": "INFO",
  "level_num": 20
}

失败（logger 不存在）：

{
  "status": "error",
  "error": "Logger not found: myapp.payment"
}

set 动作输出

成功：

{
  "status": "success",
  "name": "myapp.auth",
  "old_level": "INFO",
  "new_level": "DEBUG",
  "old_level_num": 20,
  "new_level_num": 10
}

失败（无效级别）：

{
  "status": "error",
  "error": "Invalid level: INVALID. Valid levels: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL, NOTSET"
}

使用示例

示例 1：查看所有 logger 配置

peeka-cli logger --action list | jq .

输出：

{
  "status": "success",
  "loggers": [
    {"name": "root", "level": "WARNING", "level_num": 30},
    {"name": "myapp", "level": "INFO", "level_num": 20},
    {"name": "myapp.auth", "level": "INFO", "level_num": 20},
    {"name": "myapp.db", "level": "WARNING", "level_num": 30},
    {"name": "urllib3.connectionpool", "level": "WARNING", "level_num": 30}
  ],
  "count": 5
}

示例 2：临时开启 DEBUG 日志排查问题

# 1. 查看当前级别
peeka-cli logger --action get --logger myapp.payment
# 输出：{"status": "success", "name": "myapp.payment", "level": "INFO", ...}

# 2. 开启 DEBUG
peeka-cli logger --action set --logger myapp.payment --level DEBUG
# 输出：{"status": "success", "old_level": "INFO", "new_level": "DEBUG"}

# 3. 观察日志文件（另一个终端）
tail -f /var/log/myapp.log | grep payment

# 4. 排查完成后恢复
peeka-cli logger --action set --logger myapp.payment --level INFO

示例 3：关闭第三方库的冗长日志

# 查看所有第三方库 logger
peeka-cli logger --action list --pattern "*" | \
  jq -r '.loggers[] | select(.level == "DEBUG") | .name'

# 批量关闭（只保留 WARNING 及以上）
for logger in urllib3 botocore requests; do
  peeka-cli logger --action set --logger "$logger" --level WARNING
done

示例 4：检查 logger 是否存在

# 方法 1：使用 get 动作
result=$(peeka-cli logger --action get --logger myapp.missing 2>&1)
echo "$result" | jq -r .status
# 输出：error（如果不存在）

# 方法 2：列出所有并搜索
peeka-cli logger --action list | \
  jq -r '.loggers[] | select(.name == "myapp.missing")'
# 无输出（如果不存在）

示例 5：创建新的 logger 并设置级别

# set 动作会自动创建不存在的 logger
peeka-cli logger --action set --logger myapp.new_module --level DEBUG

# 验证创建成功
peeka-cli logger --action get --logger myapp.new_module
# 输出：{"status": "success", "name": "myapp.new_module", "level": "DEBUG", ...}

示例 6：批量查看特定模块的配置

# 查看所有 myapp.api 子模块的日志级别
peeka-cli logger --action list --pattern "myapp.api.*" | \
  jq -r '.loggers[] | "\(.name): \(.level)"'

输出：

myapp.api.v1: INFO
myapp.api.v2: DEBUG
myapp.api.auth: WARNING

完整诊断流程

流程 1：生产环境问题排查

场景：生产环境出现支付失败，需要临时启用调试日志定位问题。

# 步骤 1：查看支付模块当前日志级别
peeka-cli logger --action get --logger myapp.payment
# 输出：{"level": "INFO"}

# 步骤 2：启用 DEBUG 日志
peeka-cli logger --action set --logger myapp.payment --level DEBUG

# 步骤 3：同时监控日志文件
tail -f /var/log/myapp.log | grep -A 5 -B 5 "payment"

# 步骤 4：复现问题（触发支付流程）

# 步骤 5：查看调试日志，定位问题

# 步骤 6：问题解决后恢复原级别
peeka-cli logger --action set --logger myapp.payment --level INFO

流程 2：日志缺失诊断

场景：某个模块的日志完全没有输出，需要检查原因。

# 步骤 1：检查 logger 是否存在
peeka-cli logger --action get --logger myapp.analytics
# 如果输出 "Logger not found"，说明未初始化

# 步骤 2：查看父 logger 的级别
peeka-cli logger --action get --logger myapp
# 输出：{"level": "WARNING"}

# 步骤 3：创建 logger 并设置为 DEBUG
peeka-cli logger --action set --logger myapp.analytics --level DEBUG

# 步骤 4：验证日志开始输出
tail -f /var/log/myapp.log | grep analytics

流程 3：性能优化 - 减少日志 I/O

场景：系统负载高，日志 I/O 成为瓶颈，需要临时关闭部分日志。

# 步骤 1：查看所有 DEBUG 级别的 logger
peeka-cli logger --action list | \
  jq -r '.loggers[] | select(.level == "DEBUG") | .name'

# 输出：
# myapp.api
# myapp.cache
# myapp.db
# myapp.reporting

# 步骤 2：保留核心模块（api, db）的 DEBUG，关闭其他
peeka-cli logger --action set --logger myapp.cache --level WARNING
peeka-cli logger --action set --logger myapp.reporting --level WARNING

# 步骤 3：观察系统负载变化
# （使用 top、htop 或监控系统）

# 步骤 4：如果需要恢复
peeka-cli logger --action set --logger myapp.cache --level DEBUG
peeka-cli logger --action set --logger myapp.reporting --level DEBUG

流程 4：批量调整第三方库日志

场景：多个第三方库输出大量调试日志，需要批量关闭。

# 步骤 1：列出所有非应用 logger（通常是第三方库）
peeka-cli logger --action list | \
  jq -r '.loggers[] | select(.name | startswith("myapp") | not) | .name'

# 输出：
# urllib3
# urllib3.connectionpool
# botocore
# requests

# 步骤 2：批量设置为 WARNING
cat <<'EOF' | bash
for logger in urllib3 urllib3.connectionpool botocore requests; do
  peeka-cli logger --action set --logger "$logger" --level WARNING
  echo "Set $logger to WARNING"
done
EOF

# 步骤 3：验证
peeka-cli logger --action list --pattern "*" | \
  jq -r '.loggers[] | select(.name | startswith("myapp") | not) | "\(.name): \(.level)"'

注意事项

1. 修改的临时性

重要：logger 命令的修改不会持久化。

修改立即生效，但进程重启后会恢复原配置
需要永久修改请更新配置文件（如 logging.conf 或代码中的 logging.basicConfig()）

2. root logger 的影响

root logger 是所有 logger 的默认父级：

默认级别为 WARNING
所有未显式设置级别的 logger 会继承 root logger
修改 root logger 会影响所有子 logger（除非子 logger 有显式级别）

示例：

# 查看 root logger
peeka-cli logger --action get --logger root

# 全局开启 DEBUG（谨慎使用！）
peeka-cli logger --action set --logger root --level DEBUG

警告：修改 root logger 可能导致日志爆炸，仅在必要时使用。

3. Logger 的创建时机

注意：list 和 get 只能查看已初始化的 logger。

Logger 在首次调用 logging.getLogger(name) 时创建
如果代码尚未执行到相关模块，logger 不会出现在列表中
set 动作会自动创建不存在的 logger

4. 级别继承机制

Python logging 的级别继承规则：

root (WARNING)
  └─ myapp (INFO)
       ├─ myapp.auth (DEBUG)    ← 使用自己的级别
       ├─ myapp.db (NOTSET)     ← 继承 myapp 的 INFO
       └─ myapp.cache (NOTSET)  ← 继承 myapp 的 INFO

实际生效级别：

myapp.auth：DEBUG（自己的级别）
myapp.db：INFO（继承自 myapp）
myapp.cache：INFO（继承自 myapp）

5. Handler 的影响

注意：logger 命令只修改 logger 的级别，不修改 handler 配置。

即使 logger 级别为 DEBUG，如果 handler 级别为 INFO，DEBUG 日志仍不会输出
检查 handler 配置：logger.handlers[0].level（需要在代码中查看）

6. 性能影响

修改 logger 级别本身没有性能开销，但日志级别的变化会影响：

降低级别（如 INFO → DEBUG）：日志量增加，I/O 开销上升
提升级别（如 DEBUG → WARNING）：日志量减少，性能提升

建议：

调试完成后立即恢复原级别
避免长时间开启 DEBUG 级别
定期检查日志文件大小

常见问题

Q1: 为什么修改 logger 级别后日志仍然没有输出？

可能原因：

Handler 级别过高：logger 级别是 DEBUG，但 handler 级别是 INFO
日志未刷新：某些 handler 有缓冲，需要等待刷新
Logger 名称错误：实际使用的 logger 名称与修改的不一致
父 logger 级别过高：即使子 logger 是 DEBUG，父 logger 过滤了消息

诊断方法：

# 1. 确认 logger 级别已修改
peeka-cli logger --action get --logger myapp.target

# 2. 检查父 logger 级别
peeka-cli logger --action get --logger myapp

# 3. 检查 root logger 级别
peeka-cli logger --action get --logger root

# 4. 查看所有 logger（确认名称正确）
peeka-cli logger --action list --pattern "myapp.*"

Q2: 如何批量修改多个 logger？

方法 1：使用 shell 循环

for logger in myapp.auth myapp.db myapp.cache; do
  peeka-cli logger --action set --logger "$logger" --level DEBUG
done

方法 2：从文件读取

# loggers.txt 文件内容：
# myapp.auth
# myapp.db
# myapp.cache

while read logger; do
  peeka-cli logger --action set --logger "$logger" --level DEBUG
done < loggers.txt

方法 3：动态查询后批量修改

# 将所有 INFO 级别的 logger 改为 DEBUG
peeka-cli logger --action list | \
  jq -r '.loggers[] | select(.level == "INFO") | .name' | \
  while read logger; do
    peeka-cli logger --action set --logger "$logger" --level DEBUG
  done

Q3: 修改会影响其他进程吗？

答案：不会。

每个进程的 logger 配置独立
修改只影响指定 PID 的进程
其他进程的 logger 不受影响

Q4: 如何恢复所有 logger 到原始状态？

方法：重启进程（logger 配置会重新加载）。

注意：logger 命令不提供”恢复快照”功能，建议：

修改前记录原始级别
或者直接重启进程恢复配置

示例（记录原始级别）：

# 修改前保存当前配置
peeka-cli logger --action list > logger_backup.json

# 修改后恢复
jq -r '.loggers[] | "\(.name) \(.level)"' logger_backup.json | \
  while read name level; do
    peeka-cli logger --action set --logger "$name" --level "$level"
  done

Q5: 为什么 pattern 匹配不到 logger？

可能原因：

Pattern 语法错误：fnmatch 不支持正则表达式，只支持 * 和 ?
Logger 未初始化：代码尚未执行到该模块
大小写问题：logger 名称区分大小写

调试方法：

# 1. 列出所有 logger（不使用 pattern）
peeka-cli logger --action list | jq -r '.loggers[].name'

# 2. 确认目标 logger 的确切名称

# 3. 使用正确的 pattern
peeka-cli logger --action list --pattern "myapp.*"

Q6: 可以创建不存在的 logger 吗？

答案：可以，使用 set 动作。

# 创建新 logger 并设置级别
peeka-cli logger --action set --logger myapp.new_logger --level DEBUG

# 验证
peeka-cli logger --action get --logger myapp.new_logger
# 输出：{"status": "success", "name": "myapp.new_logger", "level": "DEBUG"}

注意：

新创建的 logger 在进程重启后不会自动重新创建
应用代码需要显式调用 logging.getLogger(name) 才能使用该 logger

高级技巧

1. 动态日志级别切换脚本

场景：频繁开启/关闭调试日志，编写自动化脚本。

#!/bin/bash
# toggle_debug.sh - 切换 myapp.payment 的日志级别

PID=12345
LOGGER="myapp.payment"

current=$(peeka-cli logger --action get --logger $LOGGER | jq -r .level)

if [ "$current" == "DEBUG" ]; then
  echo "Disabling DEBUG..."
  peeka-cli logger --action set --logger $LOGGER --level INFO
else
  echo "Enabling DEBUG..."
  peeka-cli logger --action set --logger $LOGGER --level DEBUG
fi

2. 监控日志级别变化

场景：定期检查 logger 配置，确保生产环境没有意外开启 DEBUG。

#!/bin/bash
# check_debug_loggers.sh - 检查所有 DEBUG 级别的 logger

PID=12345

debug_loggers=$(peeka-cli logger --action list | \
  jq -r '.loggers[] | select(.level == "DEBUG") | .name')

if [ -n "$debug_loggers" ]; then
  echo "WARNING: Found DEBUG loggers in production:"
  echo "$debug_loggers"
  # 发送告警（如 Slack、邮件等）
else
  echo "All loggers are at safe levels."
fi

3. 与 Prometheus 集成

场景：导出 logger 配置到 Prometheus 监控。

#!/bin/bash
# export_logger_metrics.sh

PID=12345

peeka-cli logger --action list | \
  jq -r '.loggers[] | "logger_level{name=\"\(.name)\"} \(.level_num)"' \
  > /var/lib/node_exporter/textfile_collector/logger_levels.prom

Prometheus 查询：

# 查询所有 DEBUG 级别的 logger
logger_level{level="10"}

# 告警规则（检测生产环境 DEBUG logger）
ALERT ProductionDebugLogger
  IF logger_level{name=~"myapp.*", level="10"} > 0
  FOR 5m
  ANNOTATIONS {
    summary = "Production logger at DEBUG level",
    description = "Logger  is at DEBUG level in production."
  }

4. 日志级别分析

场景：统计应用 logger 的级别分布。

peeka-cli logger --action list --pattern "myapp.*" | \
  jq -r '.loggers[] | .level' | sort | uniq -c

输出：

DEBUG
INFO
WARNING

5. 临时日志重定向

场景：临时调整某个模块的日志级别，并将输出重定向到单独文件。

# 1. 启用 DEBUG 日志
peeka-cli logger --action set --logger myapp.payment --level DEBUG

# 2. 在另一个终端监控日志
tail -f /var/log/myapp.log | grep "payment" > payment_debug.log

# 3. 复现问题

# 4. 停止监控（Ctrl+C）

# 5. 恢复日志级别
peeka-cli logger --action set --logger myapp.payment --level INFO

6. 自动恢复脚本

场景：开启 DEBUG 后 5 分钟自动恢复，避免忘记关闭。

#!/bin/bash
# temp_debug.sh - 临时启用 DEBUG，5 分钟后自动恢复

PID=$1
LOGGER=$2
DURATION=${3:-300}  # 默认 5 分钟

# 保存原始级别
original=$(peeka-cli logger --action get --logger $LOGGER | jq -r .level)
echo "Original level: $original"

# 启用 DEBUG
peeka-cli logger --action set --logger $LOGGER --level DEBUG
echo "DEBUG enabled. Will auto-restore in $DURATION seconds..."

# 后台等待后恢复
(
  sleep $DURATION
  peeka-cli logger --action set --logger $LOGGER --level $original
  echo "Restored to $original"
) &

使用方法：

./temp_debug.sh 12345 myapp.payment 300

与 Arthas 对比

功能对比

功能	Arthas (Java)	Peeka (Python)	说明
列出 logger	✅ `logger`	✅ `logger list`	一致
查询 logger	✅ `logger -n name`	✅ `logger get --logger name`	语法略有不同
修改级别	✅ `logger --name x --level DEBUG`	✅ `logger set --logger x --level DEBUG`	一致
通配符过滤	✅	✅ `--pattern`	一致
级别选项	TRACE, DEBUG, INFO, WARN, ERROR	DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL	Python 标准级别
修改 appender	✅	❌	Peeka 不支持
查看 handler	✅	❌	Peeka 不支持

命令对比

Arthas (Java)：

# 列出所有 logger
logger

# 查询特定 logger
logger -n com.example.MyClass

# 修改级别
logger --name com.example.MyClass --level DEBUG

Peeka (Python)：

# 列出所有 logger
peeka-cli logger --action list

# 查询特定 logger
peeka-cli logger --action get --logger myapp.MyClass

# 修改级别
peeka-cli logger --action set --logger myapp.MyClass --level DEBUG

优势对比

Peeka 优势：

JSON 输出，易于程序化处理
fnmatch 模式匹配，更灵活
与 jq 等工具无缝集成

Arthas 优势：

支持修改 appender/handler
支持查看 logger 的完整配置（包括 handler、formatter）
内置 Web UI

总结

logger 命令是生产环境日志诊断的强大工具，特别适合：

临时开启调试日志排查问题
关闭第三方库的冗长日志
动态调整日志级别进行性能优化
诊断日志缺失问题

最佳实践：

修改前记录原始级别（便于恢复）
调试完成后立即恢复原级别
避免长时间开启 DEBUG（日志爆炸）
使用 --pattern 过滤 logger（提高效率）
结合 jq 进行强大的数据分析

下一步：

了解 watch 命令（观测函数调用）
了解 stack 命令（追踪调用栈）
了解 memory 命令（内存分析）
参考 AGENTS.md（开发者指南）