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光年日志分析哪些
光年日志分析需关注错误追踪、访问路径、性能瓶颈及异常事件，助排查问题
日志收集分析
| 分析维度 | 关键指标 |
|---|---|
| 来源多样性 | 支持多平台（服务器、客户端、网络设备） 覆盖不同业务模块（API、页面、数据库） |
| 格式标准化 | 统一日志格式（JSON/XML/Key-Value） 字段定义规范（时间戳、级别、消息、标签） |
| 传输可靠性 | 断点续传机制 重试策略 传输加密（TLS/SSL） |
| 实时性要求 | 低延迟场景（毫秒级） 近实时分析（秒级） 批量处理（分钟级） |
日志解析与结构化
| 处理逻辑 | 技术实现 |
|---|---|
| 结构化解析 | 正则表达式提取字段 JSON/XML解析器 自定义分隔符处理 |
| 时间字段处理 | 时区转换 时间戳格式化 延迟计算（事件顺序修正） |
| 错误识别 | 异常堆栈解析 错误码映射表 频率统计（如5分钟内超过100次ERROR） |
| 上下文补充 | 会话ID关联 用户ID绑定 请求参数嵌入 |
存储与归档策略
| 存储方案 | 适用场景 |
|---|---|
| Elasticsearch | 全文检索 实时分析 横向扩展 |
| Hadoop HDFS | 海量冷数据存储 离线批处理 |
| TimescaleDB | 时序数据优化 SQL查询兼容 |
| 对象存储 | 长期归档（AWS S3/Azure Blob） 低成本存储 |
查询与分析模式
| 分析类型 | 典型查询示例 |
|---|---|
| 全文检索 | message:exception AND response_code:500 |
| 多条件过滤 | app_name=payment AND timestamp >= "2023-10-01T00:00:00Z" AND level=ERROR |
| 统计计算 | COUNT() BY user_id HAVING SUM(duration) > 1000 |
| 历史对比 | COMPARE(today, yesterday) WHERE endpoint=/api/order |
监控与告警规则
| 告警类型 | 触发条件 |
|---|---|
| 阈值告警 | CPU使用率>90%持续5分钟 错误率>5%持续1分钟 |
| 模式匹配 | 特定错误栈出现 敏感词检测（如”OutOfMemory”） |
| 趋势预测 | 基于机器学习的异常检测 环比增长超过200% |
| 抑制规则 | 同一源的重复告警合并 白天忽略低优先级告警 |
可视化与报表
| 图表类型 | 应用场景 |
|---|---|
| 折线图 | 展示吞吐量/错误率随时间变化趋势 |
| 饼图 | 各业务模块日志量占比 |
| 热力图 | 显示错误集中时间段或地域分布 |
| 桑基图 | 追踪用户行为路径（如登录→加购→支付） |
安全与合规控制
| 控制项 | 实施方法 |
|---|---|
| 传输加密 | 启用TLS1.2+协议 证书双向认证 |
| 访问控制 | 基于角色的RBAC模型 IP白名单 |
| 数据脱敏 | 动态掩码处理（如手机号中间四位号） 敏感字段哈希化 |
| 合规审计 | GDPR/CCPA数据留存政策 操作日志保留180天以上 |
问题与解答
Q1：如何优化海量日志的存储空间？
A1：可采用以下组合策略：
- 压缩编码（如LZ4/Snappy算法）
- 冷热数据分层（热数据存ES，冷数据转存至HDFS）
- 日志抽样（按比例保留非核心日志）
- 字段裁剪（删除无用字段，如debug级日志的堆栈信息）
- 生命周期管理（设置7天/30天自动清理策略）
Q2：如何处理高并发场景下的日志写入压力？
A2：推荐解决方案：
- 异步写入（通过Kafka/RabbitMQ缓冲队列）
- 批量提交（每500条打包写入）
- 负载均衡（按app_name/source_ip分片存储）
- 限流保护（对单个源设置QPS上限）
- 分布式存储（采用Elasticsearch集群水平扩展
