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Android网络请求日志封装与高效接口调用实践指南

作者：沙与沫2025.09.15 11:01浏览量：0

简介：本文详细讲解Android开发中如何通过日志封装优化接口调用流程，提供可复用的代码方案和实用建议，帮助开发者提升调试效率和代码质量。

一、接口调用日志封装的必要性

在Android开发中，网络请求是连接客户端与服务端的核心环节。然而，实际开发中常面临以下问题：

  1. 调试困难：请求参数、响应数据、异常信息分散在不同位置，难以快速定位问题
  2. 性能监控缺失：无法直观统计接口耗时、成功率等关键指标
  3. 重复代码：每个接口都需要单独编写日志记录逻辑，违反DRY原则
  4. 安全风险：敏感信息可能通过日志泄露

通过系统化的日志封装，可以：

  • 统一管理请求/响应日志
  • 自动记录关键指标（耗时、状态码）
  • 提供灵活的日志级别控制
  • 集成错误重试机制
  • 支持日志脱敏处理

二、核心封装方案实现

1. 基础日志工具类

  1. object NetworkLogger {
  2.     private const val TAG = "NetworkRequest"
  4.     // 日志级别枚举
  5.     enum class LogLevel { DEBUG, INFO, WARNING, ERROR }
  7.     // 配置日志开关和级别
  8.     var isLoggingEnabled = true
  9.     var currentLogLevel = LogLevel.DEBUG
  11.     fun log(
  12.         level: LogLevel,
  13.         tag: String = TAG,
  14.         message: String,
  15.         throwable: Throwable? = null
  16.     ) {
  17.         if (!isLoggingEnabled || level.ordinal < currentLogLevel.ordinal) return
  19.         val logMessage = "[$tag] ${level.name}: $message"
  20.         when (level) {
  21.             LogLevel.DEBUG -> Log.d(tag, logMessage, throwable)
  22.             LogLevel.INFO -> Log.i(tag, logMessage, throwable)
  23.             LogLevel.WARNING -> Log.w(tag, logMessage, throwable)
  24.             LogLevel.ERROR -> Log.e(tag, logMessage, throwable)
  25.         }
  26.     }
  28.     // 敏感信息脱敏处理
  29.     fun maskSensitiveData(input: String): String {
  30.         return input.replace(Regex("(\"token\":\")[^\"]*"), "\"token\":\"***\"")
  31.             .replace(Regex("(\"password\":\")[^\"]*"), "\"password\":\"***\"")
  32.     }
  33. }

2. 接口调用拦截器实现

基于OkHttp的拦截器实现完整请求日志记录：

  1. class LoggingInterceptor : Interceptor {
  2.     override fun intercept(chain: Interceptor.Chain): Response {
  3.         val request = chain.request()
  4.         val startTime = System.nanoTime()
  6.         // 记录请求信息
  7.         logRequest(request)
  9.         try {
  10.             val response = chain.proceed(request)
  11.             val endTime = System.nanoTime()
  12.             val durationMs = (endTime - startTime) / 1_000_000
  14.             // 记录响应信息
  15.             logResponse(response, durationMs)
  17.             return response
  18.         } catch (e: IOException) {
  19.             val endTime = System.nanoTime()
  20.             val durationMs = (endTime - startTime) / 1_000_000
  21.             NetworkLogger.log(
  22.                 level = NetworkLogger.LogLevel.ERROR,
  23.                 message = "Request failed in $durationMs ms",
  24.                 throwable = e
  25.             )
  26.             throw e
  27.         }
  28.     }
  30.     private fun logRequest(request: Request) {
  31.         val requestBody = request.body
  32.         val requestLog = StringBuilder().apply {
  33.             append("\n--> ${request.method} ${request.url}")
  34.             append("\nHeaders: ${request.headers}")
  36.             requestBody?.let {
  37.                 val buffer = Buffer()
  38.                 it.writeTo(buffer)
  39.                 append("\nBody: ${NetworkLogger.maskSensitiveData(buffer.readUtf8())}")
  40.             }
  41.         }
  43.         NetworkLogger.log(NetworkLogger.LogLevel.DEBUG, message = requestLog.toString())
  44.     }
  46.     private fun logResponse(response: Response, durationMs: Long) {
  47.         val responseBody = response.body
  48.         val responseLog = StringBuilder().apply {
  49.             append("\n<-- ${response.code} ${response.message} ($durationMs ms)")
  50.             append("\nHeaders: ${response.headers}")
  52.             responseBody?.let {
  53.                 val source = it.source()
  54.                 source.request(Long.MAX_VALUE)
  55.                 val buffer = source.buffer
  56.                 append("\nBody: ${NetworkLogger.maskSensitiveData(buffer.clone().readUtf8())}")
  57.             }
  58.         }
  60.         NetworkLogger.log(NetworkLogger.LogLevel.DEBUG, message = responseLog.toString())
  61.     }
  62. }

3. Retrofit集成方案

  1. object RetrofitClient {
  2.     private const val BASE_URL = "https://api.example.com/"
  4.     fun create(): Retrofit {
  5.         return Retrofit.Builder()
  6.             .baseUrl(BASE_URL)
  7.             .client(provideOkHttpClient())
  8.             .addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
  9.             .build()
  10.     }
  12.     private fun provideOkHttpClient(): OkHttpClient {
  13.         val httpLoggingInterceptor = HttpLoggingInterceptor().apply {
  14.             level = HttpLoggingInterceptor.Level.BODY // 仅用于示例，实际应使用自定义拦截器
  15.         }
  17.         return OkHttpClient.Builder()
  18.             .addInterceptor(LoggingInterceptor()) // 使用我们的自定义拦截器
  19.             .addInterceptor(httpLoggingInterceptor) // 可选：保留原生日志作为补充
  20.             .connectTimeout(30, TimeUnit.SECONDS)
  21.             .readTimeout(30, TimeUnit.SECONDS)
  22.             .build()
  23.     }
  24. }

三、高级功能扩展

1. 日志分级存储策略

  1. object LogStorageManager {
  2.     private const val MAX_LOG_FILES = 5
  3.     private const val MAX_FILE_SIZE = 1024 * 1024 // 1MB
  5.     fun saveLogToFile(log: String, level: NetworkLogger.LogLevel) {
  6.         val logDir = File(context.getExternalFilesDir(null), "network_logs")
  7.         if (!logDir.exists()) logDir.mkdirs()
  9.         val logFile = File(logDir, "${level.name}_${System.currentTimeMillis()}.log")
  11.         // 轮转策略实现
  12.         if (logFile.exists() && logFile.length() > MAX_FILE_SIZE) {
  13.             rotateLogFiles(logDir, level)
  14.         }
  16.         FileOutputStream(logFile, true).bufferedWriter().use {
  17.             it.write("$log\n")
  18.         }
  19.     }
  21.     private fun rotateLogFiles(logDir: File, level: NetworkLogger.LogLevel) {
  22.         // 实现日志文件轮转逻辑
  23.     }
  24. }

2. 接口调用监控面板

  1. data class ApiMetric(
  2.     val apiName: String,
  3.     val successCount: Int,
  4.     val failureCount: Int,
  5.     val totalDuration: Long,
  6.     val lastCallTime: Long
  7. )
  9. object ApiMonitor {
  10.     private val metrics = mutableMapOf<String, ApiMetric>()
  12.     fun recordApiCall(
  13.         apiName: String,
  14.         isSuccess: Boolean,
  15.         durationMs: Long
  16.     ) {
  17.         val currentMetric = metrics.getOrPut(apiName) {
  18.             ApiMetric(apiName, 0, 0, 0, 0)
  19.         }
  21.         metrics[apiName] = currentMetric.copy(
  22.             successCount = if (isSuccess) currentMetric.successCount + 1 else currentMetric.successCount,
  23.             failureCount = if (!isSuccess) currentMetric.failureCount + 1 else currentMetric.failureCount,
  24.             totalDuration = currentMetric.totalDuration + durationMs,
  25.             lastCallTime = System.currentTimeMillis()
  26.         )
  27.     }
  29.     fun getMetricsReport(): String {
  30.         return metrics.entries.joinToString("\n") { (apiName, metric) ->
  31.             val avgDuration = if (metric.successCount > 0) 
  32.                 metric.totalDuration / metric.successCount else 0
  33.             "$apiName: Success=${metric.successCount}, " +
  34.                 "Fail=${metric.failureCount}, " +
  35.                 "AvgTime=${avgDuration}ms"
  36.         }
  37.     }
  38. }

四、最佳实践建议

  1. 生产环境配置：

    • 发布版本关闭DEBUG级别日志
    • 实现日志上传机制（需用户授权）
    • 敏感信息必须脱敏处理

  2. 性能优化：

    • 对大响应体进行采样记录
    • 异步写入日志文件
    • 实现日志分级存储

  3. 错误处理：

    • 统一捕获网络异常
    • 实现自动重试机制
    • 提供优雅的降级方案

  4. 测试建议：

    • 编写单元测试验证日志内容
    • 使用MockWebServer进行接口测试
    • 监控日志文件大小增长

五、完整调用示例

  1. interface ApiService {
  2.     @GET("user/{id}")
  3.     suspend fun getUser(@Path("id") userId: String): Response<User>
  4. }
  6. class UserRepository(private val apiService: ApiService) {
  7.     suspend fun fetchUserDetails(userId: String): User? {
  8.         return try {
  9.             val response = apiService.getUser(userId)
  10.             if (response.isSuccessful) {
  11.                 response.body()?.also {
  12.                     ApiMonitor.recordApiCall("getUser", true, 0) // 实际应计算耗时
  13.                 }
  14.             } else {
  15.                 ApiMonitor.recordApiCall("getUser", false, 0)
  16.                 throw ApiException("Request failed: ${response.code()}")
  17.             }
  18.         } catch (e: Exception) {
  19.             ApiMonitor.recordApiCall("getUser", false, 0)
  20.             NetworkLogger.log(
  21.                 level = NetworkLogger.LogLevel.ERROR,
  22.                 message = "Failed to fetch user details",
  23.                 throwable = e
  24.             )
  25.             throw e
  26.         }
  27.     }
  28. }
  30. // 使用示例
  31. val retrofit = RetrofitClient.create()
  32. val apiService = retrofit.create(ApiService::class.java)
  33. val repository = UserRepository(apiService)
  35. viewModelScope.launch {
  36.     try {
  37.         val user = repository.fetchUserDetails("123")
  38.         // 处理用户数据
  39.     } catch (e: ApiException) {
  40.         // 处理错误
  41.     }
  42. }

通过上述封装方案，开发者可以获得：

  1. 统一的日志格式和存储
  2. 自动化的性能监控
  3. 简化的错误处理流程
  4. 可配置的日志级别控制
  5. 敏感信息保护机制

这种实现方式既保持了代码的简洁性，又提供了足够的灵活性，可以根据项目需求进行定制扩展。建议在实际项目中结合代码审查和自动化测试，确保日志系统的稳定性和安全性。

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