日志分析器

日志分析器 将应用程序日志解析为可操作的错误摘要，包括模式分组、严重性分类、趋势检测和修复建议。

快速开始 # 分析单个日志文件 python3 scripts/analyze_logs.py /var/log/app.log # 分析目录中的所有日志 python3 scripts/analyze_logs.py /var/log/myapp/ # 只分析最近 24 小时的错误和以上级别 python3 scripts/analyze_logs.py /var/log/app.log --since 24h --severity error # 以 JSON 格式输出用于程序化使用 python3 scripts/analyze_logs.py /var/log/app.log --output json # 以 Markdown 格式输出趋势报告 python3 scripts/analyze_logs.py /var/log/app.log --output markdown --trends # 忽略噪音模式 python3 scripts/analyze_logs.py /var/log/app.log --ignore "healthcheck" --ignore "GET /favicon"

支持的格式（自动检测） JSON 结构化 — Bunyan、Winston、Pino、structlog、任何 {"level": ...， "msg": ...} 格式 Syslog — RFC 3164（Mar 28 02:31:00 host service: msg） Apache/Nginx 访问 — 综合日志格式 Nginx 错误 — 2026/03/28 02:31:00 [error] ... Python 跟踪 — 多行跟踪集合 Docker — ISO 8601 时间戳与容器输出 通用时间戳 — [2026-03-28 02:31:00] LEVEL: message 如果自动检测失败，可以使用 --format 强制指定格式。

它的作用 解析日志条目并自动检测格式 分类严重性（TRACE → DEBUG → INFO → WARN → ERROR → FATAL） 规范化消息（用占位符替换 UUID、IP、时间戳、路径） 根据指纹对类似错误进行分组以查找重复模式 根据严重性和频率对错误进行排名 使用 --trends 选项检测趋势（按小时频率分桶） 为 15+ 个已知错误模式推荐修复方法（OOM、连接拒绝、磁盘满、超时、SSL 问题、速率限制等）

选项 标志 默认值 描述 --format auto 强制日志格式 --since all 时间过滤（1h、24h、7d 或 ISO 日期） --severity warn 要报告的最低严重性 --top 20 要显示的顶级模式数量 --output text 输出格式：text、json、markdown --trends off 显示按小时频率的趋势 --ignore none 要排除的正则表达式模式（可重复） -q off 只显示摘要，跳过个别条目

退出代码 0 — 未找到错误 1 — 找到错误（警告/错误级别） 2 — 找到致命/关键条目

在 CI/CD 流水线中使用以在日志错误时失败构建。

工作流 事件调查 使用 --since 1h --severity error --trends 运行以查看最近的错误和频率 查看顶级模式 — 最频繁的错误通常是根本原因 检查已知模式的建议 使用 --output json 将输出馈送到监控仪表板

定期健康检查 使用 --since 24h --output markdown 运行以获取每日报告 比较不同天的模式计数以发现趋势 设置为 cron 作业以进行自动每日摘要

深入分析 使用 --severity debug 运行以查看完整情况 使用 --ignore 过滤掉已知噪音 检查 references/error-patterns.md 以获取特定错误类型的详细修复步骤

错误模式参考 有关特定错误类型（内存、网络、数据库、SSL 等）的详细修复指导，请参阅 references/error-patterns.md。

使用 GitHub 和 API 进行集成。 使用 CLI 运行脚本。