如何使用Linux日志进行JS监控

Linux日志下的JS监控实操指南

一场景与总体思路

前端或 Node.js 应用将日志写入文件或标准输出，Linux 端用命令行工具实时查看与过滤，或用 Node.js 脚本做增量读取与自定义处理，再结合 Logstash/Fluentd/Graylog/ELK 做集中化与可视化。
典型链路：应用日志 → 本地文件或 stdout → 命令行实时 tail/grep →（可选）Node.js 增量处理 →（可选）集中化平台告警与看板。

二命令行快速监控

实时跟踪日志尾部：tail -f /path/to/app.log
关键字高亮与过滤：tail -f /path/to/app.log | grep --color=auto ERROR
多关键字匹配：tail -f /path/to/app.log | grep -E ‘ERROR|WARN’
定时统计新增关键字：watch -n 1 “grep -c ‘ERROR’ /path/to/app.log”
分页查看并跟随：tail -f /path/to/app.log | less
说明：将 ERROR/WARN/Exception 等替换为你的业务关键字；Node.js 应用可用 console.error/console.log 输出到文件或 stdout 再由上述命令监控。

三用 Node.js 监听日志文件

方案A 基于 fs.watchFile 的增量读取（简单直观）

// logMonitor.js
const fs = require('fs');
const path = require('path');

// 注意：生产环境请处理文件轮转（如 logrotate），本例为简化演示
const logPath = '/var/log/myapp/app.log';
let lastSize = 0;

fs.watchFile(logPath, { interval: 500 }, (curr, prev) => {
  if (curr.size > lastSize) {
    const stream = fs.createReadStream(logPath, {
      start: lastSize,
      encoding: 'utf8'
    });
    stream.on('data', chunk => process.stdout.write(chunk));
    stream.on('end', () => { lastSize = curr.size; });
  }
});

运行：node logMonitor.js（需对日志文件有读取权限；仅适用于本地日志）。

方案B 基于 readline 的按行处理（更稳健，便于解析）

// lineReader.js
const fs = require('fs');
const readline = require('readline');

const logPath = '/var/log/myapp/app.log';
const rl = readline.createInterface({
  input: fs.createReadStream(logPath, { encoding: 'utf8' }),
  crlfDelay: Infinity
});

rl.on('line', line => {
  if (/ERROR|WARN|Exception/i.test(line)) {
    // 可接入告警：sendAlert(line)
    console.log('[ALERT]', new Date().toISOString(), line);
  }
});

运行：node lineReader.js（同样需读取权限；可按需扩展正则与上报逻辑）。

四集中化监控与告警

日志收集与处理：使用 Logstash/Fluentd/Graylog 统一采集、解析与转发日志，便于多实例与多环境聚合。
存储与可视化：将处理后的日志送入 Elasticsearch，用 Kibana 建立索引模式、仪表板与告警规则，实现错误趋势、Top 报错、响应时延等关键指标的可视化与阈值告警。

五排错与运维要点

权限与路径：确保运行监控的用户对日志文件具备读取权限；容器或 systemd 场景注意日志实际路径与挂载。
文件轮转：日志切割后需处理 inode/句柄变化，避免漏读或重复读；生产可结合 logrotate 并在脚本中处理轮转事件。
远程场景：跨机日志建议用 SSH 隧道 + tail -f 或在目标机部署采集代理（如 Filebeat/Logstash/Fluent Bit）再集中到平台。
Node.js 应用侧：使用结构化日志（如 Winston/Bunyan/Morgan），统一时间格式与字段（level、msg、trace_id），便于检索与聚合。

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