本文通过查询、关联分析、统计分析等场景介绍如何使用日志服务对程序日志进行查询和分析。
背景信息
程序日志内容全、存在一定共性，它是运维程序的重要信息，但程序日志具有如下不便于存储与分析的特性：
- 格式随意：不同开发者的代码风格不同，对应的日志风格也不同，难以统一。
- 数据量大：程序日志一般比访问日志大1个数量级。
- 分布的服务器多：大部分应用为无状态模式，运行在不同框架中，例如云服务器、容器服务等，对应的实例数从几个到数千个，需要有一种跨服务器的日志采集方案。
- 运行环境复杂：程序运行在不同的环境中，产生的日志也保存在不同的环境中，例如应用相关的日志在容器中、API相关日志在FunctionCompute中、旧系统日志在本地IDC中、移动端相关日志在用户处、网页端日志在浏览器中等。
为了能够获得全量日志，必须把所有日志统一存储。针对该场景，日志服务提供多样化的日志采集方式及一站式分析功能，您可通过查询+SQL92语法对日志进行实时分析，并以图表形式直观展示分析结果。和开源方案对比，日志服务提供的解决方案在查询分析成本上仅是开源方案的25%。
查询程序日志
例如某App出现订单错误或请求延时等问题，您可以通过查询语句在TB级数据量的日志中快速（1s内）定位问题。还可以根据业务需求，设置时间范围、查询关键字等信息，更精准地返回查询结果。
- 查询延时大于1s，并且请求方法是以Post开头的请求数据。
Latency > 1000000 and Method=Post* - 查找包含error关键词但不包含merge关键词的日志。
error not merge
关联分析程序日志
关联分析包括进程内关联与跨进程关联，区别如下：
- 进程内关联：一般比较简单，因为同一个进程前后日志都在一个文件中。在多线程环节中，只需根据线程ID进行过滤即可。
- 跨进程关联：跨进程的请求一般没有明确线索，一般通过RPC中传入的TracerId来进行关联。
- 进程内关联
通过上下文查询查看关联日志。例如通过关键词查询定位到一个异常日志，然后单击上下文浏览，查看该日志前后N条日志，操作步骤请参见上下文查询。
上下文查询结果如下所示：
- 跨进程关联
跨进程关联也叫Tracing，比较常见的工具有鹰眼、Dapper、StackDriver Trace、Zipkin、Appdash、X-ray等。
此处基于日志服务，实现基本的Tracing功能。您可以在各模块日志中输出Request_id、OrderId等可以关联的标示字段，通过在不同的日志库中查找，获取所有相关日志。
例如通过SDK查询前端机、后端机、支付系统、订单系统等日志。获得结果后，制作一个前端页面将跨进程分析关联起来，如下图所示。
统计分析程序日志
查询到日志后，您还可以做进一步统计分析。
执行如下查询分析语句，统计所有错误发生的类型和位置的分布。
__level__:error | select __file__, __line__, count(*) as c group by __file__, __line__ order by c desc
相关操作
- 备份日志
将日志备份至OSS、MaxCompute等产品中。
- 关键词告警
- 通过日志服务告警
- 通过云监控告警
- 日志查询权限分配管理
可以通过RAM用户授权方法隔离开发、PE等权限。
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