[Django] Logging: LOGGING 설정과 구조화 로그
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정의
Django는 Python logging 모듈을 그대로 사용하나 LOGGING 설정 dict로 일괄 구성한다. 구조화 로그(JSON), 외부 서비스(Sentry, Datadog, CloudWatch) 연동, request ID 주입 등이 표준 패턴.
기본 설정
# settings.py
LOGGING = {
"version": 1,
"disable_existing_loggers": False,
"formatters": {
"verbose": {
"format": "{asctime} {levelname} {name} {message}",
"style": "{",
},
"simple": {
"format": "{levelname} {message}",
"style": "{",
},
},
"handlers": {
"console": {
"class": "logging.StreamHandler",
"formatter": "verbose",
},
"file": {
"class": "logging.handlers.RotatingFileHandler",
"filename": BASE_DIR / "logs" / "app.log",
"maxBytes": 10 * 1024 * 1024,
"backupCount": 5,
"formatter": "verbose",
},
},
"root": {
"handlers": ["console"],
"level": "INFO",
},
"loggers": {
"django.request": {
"handlers": ["console", "file"],
"level": "WARNING",
"propagate": False,
},
"django.db.backends": {
"level": "WARNING", # DEBUG로 모든 SQL 로그
},
"myapp": {
"handlers": ["console"],
"level": "DEBUG",
"propagate": False,
},
},
}사용
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
def my_view(request):
logger.info("Processing request")
logger.warning("Suspicious activity from %s", request.META["REMOTE_ADDR"])
try:
do_work()
except Exception:
logger.exception("Work failed") # 자동 traceback 포함logger.exception은 error 레벨 + exc_info=True 자동.
Django 빌트인 logger
| 이름 | 용도 |
|---|---|
django | 모든 |
django.request | 요청 (5xx 자동 ERROR) |
django.server | runserver |
django.db.backends | SQL (DEBUG 시) |
django.security.* | 보안 이벤트 |
django.template | 템플릿 |
JSON 구조화 로그
pip install python-json-loggerLOGGING["formatters"]["json"] = {
"()": "pythonjsonlogger.json.JsonFormatter",
"format": "%(asctime)s %(levelname)s %(name)s %(message)s",
"rename_fields": {"levelname": "level", "asctime": "timestamp"},
}
LOGGING["handlers"]["console"]["formatter"] = "json"출력:
{"timestamp": "2026-06-20 14:30:00", "level": "INFO", "name": "myapp.views", "message": "Processing", "user_id": 42}logger.info("Processing", extra={"user_id": 42, "request_id": "abc123"})extra는 자동으로 JSON에 병합.
Request ID 미들웨어
# middleware.py
import uuid
import contextvars
request_id_var = contextvars.ContextVar("request_id", default="-")
class RequestIDMiddleware:
def __init__(self, get_response):
self.get_response = get_response
def __call__(self, request):
req_id = request.headers.get("X-Request-ID") or str(uuid.uuid4())
token = request_id_var.set(req_id)
try:
request.id = req_id
response = self.get_response(request)
response["X-Request-ID"] = req_id
return response
finally:
request_id_var.reset(token)
# logging filter
class RequestIDFilter(logging.Filter):
def filter(self, record):
record.request_id = request_id_var.get()
return True# settings.py
LOGGING["filters"] = {
"request_id": {"()": "myapp.middleware.RequestIDFilter"},
}
LOGGING["handlers"]["console"]["filters"] = ["request_id"]
LOGGING["formatters"]["verbose"]["format"] = "{asctime} [{request_id}] {levelname} {message}"모든 로그에 자동 request ID. 분산 시스템에서 요청 추적 핵심.
Sentry 통합
pip install sentry-sdkimport sentry_sdk
from sentry_sdk.integrations.django import DjangoIntegration
sentry_sdk.init(
dsn=env("SENTRY_DSN"),
integrations=[DjangoIntegration()],
traces_sample_rate=0.1,
send_default_pii=False,
)자동으로:
- 모든 예외 (5xx) 캡처
- 슬로우 트랜잭션 (performance)
- 로깅의 ERROR 이상
CloudWatch / Datadog
watchtower (CloudWatch) 또는 datadog-agent + JSON 로그.
pip install watchtowerLOGGING["handlers"]["cloudwatch"] = {
"class": "watchtower.CloudWatchLogHandler",
"log_group": "myapp",
"stream_name": "django",
}structlog (대안)
pip install structlog더 풍부한 구조화. 자동 컨텍스트 누적, JSON 또는 ConsoleRenderer, async 친화.
import structlog
logger = structlog.get_logger()
logger = logger.bind(user_id=42)
logger.info("processing", action="checkout")
logger = logger.bind(order_id=123)
logger.info("completed")설정은 별도. Django와 통합 작업 필요.
자주 보는 패턴
사용자 컨텍스트
class UserContextMiddleware:
def __init__(self, get_response):
self.get_response = get_response
def __call__(self, request):
if request.user.is_authenticated:
sentry_sdk.set_user({"id": request.user.id, "email": request.user.email})
return self.get_response(request)SQL 로그 (개발)
LOGGING["loggers"]["django.db.backends"] = {
"level": "DEBUG",
"handlers": ["console"],
}모든 SQL + 시간 출력. 프로덕션엔 끔 (성능).
Slow query 추적
class SlowQueryLogger:
def __init__(self, get_response):
self.get_response = get_response
def __call__(self, request):
from django.db import connection
n_before = len(connection.queries)
response = self.get_response(request)
if settings.DEBUG:
for q in connection.queries[n_before:]:
if float(q["time"]) > 0.1:
logger.warning("Slow query (%ss): %s", q["time"], q["sql"])
return responseproduction은 APM이 자동.
비밀 필터링
SENSITIVE_FIELDS = {"password", "token", "api_key", "secret"}
class SensitiveDataFilter(logging.Filter):
def filter(self, record):
if hasattr(record, "args") and isinstance(record.args, dict):
for key in SENSITIVE_FIELDS:
if key in record.args:
record.args[key] = "[FILTERED]"
return True또는 Sentry의 before_send hook으로 자동 필터.
함정
1. console 백엔드 X (Docker)
Docker는 STDOUT만 capture. 파일에 쓰지 말고 console로:
LOGGING["handlers"] = {
"console": {
"class": "logging.StreamHandler",
},
}2. log level 너무 낮게
LOGGING["root"]["level"] = "DEBUG" # 모든 로그 (디스크 폭발)INFO 또는 WARNING이 표준. DEBUG는 개발만.
3. propagate=False 누락
LOGGING["loggers"]["myapp"] = {
"handlers": ["console"],
}
# propagate=True (기본) → root logger에도 전달 → 중복"propagate": False로 중복 방지.
4. exc_info 빠뜨림
logger.error("Failed: %s", e) # exception 정보 X
logger.exception("Failed") # stacktrace 포함
logger.error("Failed", exc_info=True)5. 큰 객체 로깅
logger.info("user: %s", user) # user.__str__()
logger.info("user data: %s", user.__dict__) # 전체 dict 직렬화 (큼)필요한 필드만.
모니터링 도구
| 도구 | 특징 |
|---|---|
| Sentry | 에러 + 일부 APM |
| Datadog | 종합 |
| New Relic | 종합 |
| ELK (Elasticsearch + Logstash + Kibana) | 자체 호스팅 |
| Loki + Grafana | 자체 호스팅, 가벼움 |
| CloudWatch | AWS 통합 |
대부분 Django 자동 통합 라이브러리 제공.
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