日志查询

完成日志分析部署后，部署在业务集群中的 Filebeat 组件将采集日志并上报至 monitor-collector，最终存储在 Elasticsearch。您可以进入 微服务治理平台 > 诊断分析 > 日志分析 > 日志查询 查看。

查询条件

日志的字段主要分为两类，内容字段（content）和标签字段（tags.*），其中日志内容字段为全文匹配模式，日志标签字段为精确匹配模式。

查询语法的基本形式为 field:"keyword"（当 Keyword 不包含空格时可省略引号），同时支持操作符 AND 、OR 和 NOT，以及使用 () 分组实现更复杂的查询条件。

由于内容字段（content）是相对常用的搜索字段，平台为此做了简化，当搜索的字段为 content 时，可以将 field:keyword 简化为 keyword 形式，查询引擎将默认未指明字段的查询语句目标字段为 content 字段。

示例如下：

• 搜索内容字段包含关键词 quick 的日志

  quick 或 content:quick

• 搜索内容字段精确匹配 John Smith 的日志

  "John Smith" 或 content:"John Smith"

• 搜索内容字段包含关键词 quick 或 brown 的日志

  quick OR brown 或 content:quick OR content:brown

• 搜索内容字段包含关键词 quick 且同时包含 brown 的日志

  quick AND brown 或 content:quick AND content:brown

• 搜索内容字段包含关键词 John Smith 且同时包含 quick 或 brown 任意一个关键词的日志

  "John Smith" AND (quick OR brown) 或 content:"John Smith" AND (content:quick OR content:brown)

• 搜索应用标签为 erda-demo 且日志内容包含 quick 的日志

  tags.application_name:"erda-demo" AND quick 或 tags.application_name:"erda-demo" AND content:quick

标签数据主要来源于平台内置标签和应用自定义标签。

平台内置标签

部署在业务集群中的采集组件在上报数据时，将自动提取部分环境上下文信息作为标签上报，主要有以下标签：

自定义标签

除平台内置的标签外，Erda 的采集组件同样支持业务自定义标签。自定义标签需以规定格式写入日志方可识别。从日志中提取标签的正则表达式如下：

(?P<timedate>^\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{1,2}:\d{1,2}:\d{1,2}(\.\d+)*)\s+(?P<log_level>[Aa]lert|ALERT|[Tt]race|TRACE|[Dd]ebug|DEBUG|[Nn]otice|NOTICE|[Ii]nfo|INFO|[Ww]arn(?:ing)?|WARN(?:ING)?|[Ee]rr(?:or)?|ERR(?:OR)?|[Cc]rit(?:ical)?|CRIT(?:ICAL)?|[Ff]atal|FATAL|[Ss]evere|SEVERE|[Ee]merg(?:ency)?|EMERG(?:ENCY))\s+\[(?P<ext_info>.*?)\](?P<content>.*?$)

匹配示例：

2021-08-09 10:27:57.704 DEBUG [apm-demo-api,bc3d8ffa-5388-4c76-861b-f121955c2dec,tag1=value1,tag2=value2] - [qtp1590404373-19] org.eclipse.jetty.io.ManagedSelector    : content

如上所示，正则表达式的 ext_info 分组将匹配出 apm-demo-api、bc3d8ffa-5388-4c76-861b-f121955c2dec、tag1=value1、tag2=value2，其中 tag1=value1、tag2=value2 部分即为允许业务插入自定义标签的位置。前两项目前作为保留字段，专用于 Trace 信息的插入，如示例中的 bc3d8ffa-5388-4c76-861b-f121955c2dec 即为当前日志所对应的请求 ID。

若为 Java 或 Node.js 应用，可通过平台提供的对应 Agent，自动注入 Trace 信息，当前主要为请求 ID：

对于 Java 应用，还可结合使用 SLF4J 提供的 Mapped Diagnostic Context（MDC）在日志中插入自定义键值对，Agent 将感知 MDC 中的值并自动按照上述格式作为标签插入日志的 ext_info 位置。

数据统计

日志数据统计柱状图用于展示符合上方查询条件的数据在指定时间段内的分布情况。您可以在此查看数据分布特征，并通过鼠标滑选范围快速更改查询时间区段，从而聚焦关注时间段内的日志情况。

标签数据

标签数据统计分布区与数据统计柱状图的作用相似，主要用于：

• 展示符合查询条件的数据，以及在某一特征标签上不同值的分布情况。
• 点击某个标签，可快速添加至查询条件进行查询。

日志列表

日志列表区以分页形式展示搜索结果，查询关键字将高亮显示。

• 时间：点击切换时间顺序重新查询。
• 下载：日志列表仅能查看前 10000 条日志，如需查看更多日志，可点击该按钮将日志下载至本地。
• 设置：点击该按钮可设置日志列表显示的字段和标签（以 tags.* 开头的字段），用于排除无关字段。

每条日志均有对应的快捷操作按钮，具体说明如下：

• 复制：点击可快速复制 content 字段内容。
• 上下文浏览：点击将弹出新窗口，可进一步查看该条日志前后的相关日志。
• 创建分析规则：作为创建分析规则的快捷入口，点击将跳转至 分析规则 页面，并自动将日志的部分标签和内容作为信息输入。关于日志分析相关信息，请参见 分析规则。

当鼠标悬停在列表中某条日志的标签和内容时，点击可快速将该关键词添加为查询条件。

• 添加到查询：将选中的关键词追加至查询输入框。
• 新建查询：将选中的关键词作为查询条件替换查询输入框中的内容。

如需保留当前的查询条件和结果，可点击右侧图标打开新页面。

上下文浏览

假设某个应用在执行某段逻辑时出现异常，通过关键词查询可找出关键的异常堆栈日志，但关于该段逻辑的请求上下文参数信息位于先前的日志，此时便需要查看当前异常日志之前的日志。上下文浏览功能即为此类场景而设计。

如图所示，每条日志均有对应的上下文浏览入口。

点击弹出上下文浏览页面。

上下文浏览页面顶部默认展示 application_name、service_name、pod_name 三个过滤标签，表示默认浏览同一个 K8s Pod 层面某条关键日志前后的日志，列表中标记为 0 的日志即方才点击的关键日志。在该页面您还可以进行自定义显示字段、自定义高亮内容等操作。

实时 Tail

实时 Tail 的功能类似于 tail -f ｜ grep 指令，用于查看某条日志后是否再次出现符合筛选条件的日志。

如图所示，每条日志均有对应的实时 Tail 入口。

点击弹出实时 Tail 页面。

实时 Tail 页面支持灵活的输入条件，可输入查询语句，点击右侧的 开始 按钮即可自动刷新，重新加载符合条件的日志。