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光年日志分析工具

光年日志分析工具高效处理海量日志，支持实时监控、错误追踪及多维度数据可视化分析，助力运维与开发快速定位问题、优化系统

核心功能

  1. 实时日志采集

    • 支持多来源日志接入（文件、数据库、API、云端存储等）。
    • 动态感知新增日志文件，自动跟踪采集。
    • 可配置采集频率（秒级~小时级）。

  2. 智能日志解析

    • 内置正则表达式、JSON、XML等常见格式解析器。
    • 支持自定义字段提取规则，兼容非标日志。
    • 自动识别时间戳并标准化为统一格式。

  3. 多维度数据分析

    • 统计类：日志总量、错误率、TOP N高频事件。
    • 趋势类：按时间粒度（秒/分钟/小时/天）生成流量曲线。
    • 关联分析：挖掘字段间相关性（如错误码与IP地址关联）。

  4. 可视化与告警

    • 预置折线图、饼图、表格等可视化组件，支持拖拽排版。
    • 阈值告警（如错误率>5%触发邮件/短信通知）。
    • 支持导出PDF/Excel报告。

技术架构

层级 组件
数据采集层 Flume/Logstash代理、Kafka消息队列、文件监听服务
数据处理层 Spark Streaming实时计算、Flink流处理、正则/JSON解析引擎
存储层 Elasticsearch（全文检索）、HBase（海量存储）、MySQL（元数据）
应用层 Spring Boot后端服务、React前端界面、RESTful API接口

使用场景

场景 典型应用
电商大促监控 实时统计订单创建成功率、支付失败原因分布、各地区访问量差异
游戏服务器日志分析 捕捉玩家卡顿报错、道具异常发放、开挂行为模式识别
金融交易审计 检测异常交易IP、超时未完成订单、敏感操作（如大额转账）日志追溯

安装与配置

  1. 环境要求

    • JDK 1.8+、Maven、Elasticsearch 7.x
    • 最低4核CPU/8GB内存（推荐16GB+）

  2. 快速启动

    # 下载打包文件
wget https://github.com/guangnian/logtool/releases/latest.zip
unzip latest.zip && cd logtool
# 修改配置文件
vi config/application.yml

  3. 关键配置项
    | 参数 | 说明 |
    |————————|——————————————|
    | log_path | 日志文件绝对路径或目录 |
    | parse_rule | 解析规则（如"timestamp:[0-9]{4}-[0-9]+"）|
    | alert_threshold | 告警阈值（如error_rate>0.05） |

常见问题与解答

Q1：安装后无法采集日志，如何处理？
A1：检查以下内容：

  • 确认log_path配置正确且文件权限允许读取。
  • 查看Elasticsearch服务是否正常运行。
  • 检查防火墙是否拦截了工具的网络请求。

Q2：日志解析失败，显示“字段不匹配”，如何解决？
A2：

  1. 在配置中调整parse_rule， 
    parse_rule: "timestamp:\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}"
  2. 使用工具内置的“解析调试”功能，手动输入样本日志测试规则
实时监控性能优化
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