💻 Spring batch 와 Logging

Background

회사에서 Spring batch 를 통해 데이터 검증을 할 때, logging 의 필요성을 점차 느끼게 되었다.

개발 DB 에서 데이터를 CUD 를 진행하기 전, 로직 자체에 대한 검증을 확인할 때 Logging 이 도움이 많이 되었기 때문이다.

따라서, Spring batch 에서의 Logging 에 관련해 정리해보고자 한다.

1️⃣ Spring batch 에서의 Logging

Spring batch 는 주로 대용량 데이터를 처리한다.

• 나의 경우, 한 번의 사이클에 8천여건의 데이터까지 시도를 해보았다.

이때, logging 이 없을 경우 다음과 같은 상황에 blocking 을 마주하게 된다.

1. 실패 지점 추적: 많은 데이터 중 몇 번째 Step의 어떤 Item에서 에러가 났는지 파악해야 한다.
2. 성능 모니터링: 각 Step의 실행 시간 및 I/O 병목 구간을 알 수 없다.
3. 데이터 무결성 확인: 처리된 데이터 건수(Read Count, Write Count)와 실제 DB 상태를 대조하기에 어려워진다.
4. 재시작 및 복구: 배치 작업이 중단되었을 때, 로그를 통해 어디서부터 재시작(Restart)할지 판단하기에 어려워진다.

따라서, Spring batch 시 Logging 은 여러 방면에 있어서 필수적인 수단이다.

2️⃣ Spring Logging 설정

이러한 Logging 은 다음과 같이 Level 을 통해 설정할 수 있다.

Logging level

TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR

이때, 시스템은 "현재 설정된 레벨과 그보다 높은(중요한) 레벨"의 로그만 출력하게 된다.

• 여기서 설정된 레벨이라고 한다면, application.yml 에 설정된 값을 의미한다.

가장 많이 적용하는 level 인 INFO(default) 를 예시로 들어보자면 다음과 같다.

설정이 INFO일 때: INFO, WARN, ERROR만 console 에 출력된다.
이때, TRACE 및 DEBUG는 무시된다.

➕ 패키지 별로 logging 을 다르게 두고 싶다면, 다음과 같이 설정할 수 있다.

logging:
  level:
    # 전체는 INFO로 유지하되
    root: INFO
    # 내 비즈니스 로직 패키지만 DEBUG로 변경
    com.example.batch: DEBUG

3️⃣ 실무 환경에서의 Logging 의 role

2️⃣ 에서 Logging 의 default 값인 INFO를 예시로 들었는데, 실제로 실무에서 INFO level 을 쓰는 이유는 다음과 같은 것으로 파악했다.

1. 📌 운영 환경 (INFO 레벨): "배치가 시작되었습니다", "1,000건 처리가 완료되었습니다" 같은 핵심 흐름만 기록한다.

• 너무 많은 로그는 서버 디스크를 순식간에 채워버려 부담이 될 수 있기 때문이다.

2. 💻 개발/로컬 환경 (DEBUG 레벨): "현재 변수 A의 값은 10입니다", "SQL 쿼리 실행 직전입니다" 등 아주 세세한 정보를 남긴다. 문제가 생겼을 때 어디가 고장 났는지 범인을 찾기 위함이다.