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Debian Tomcat日志如何帮助定位问题
小樊
47
2025-12-14 11:14:24
Debian Tomcat日志定位问题的实用指南
一 日志位置与关键文件
- 日志默认位于 $CATALINA_HOME/logs,Debian常见路径包括:
- /var/log/tomcat9(按发行包安装的 Tomcat 9)
- /usr/local/tomcat/logs 或 /opt/tomcat/logs(手动安装)
- 关键文件与作用
- catalina.out:标准输出与错误输出,包含启动、运行期 ERROR/WARN 与异常堆栈
- catalina.YYYY-MM-DD.log:按日期的 Catalina 引擎日志
- localhost.YYYY-MM-DD.log:与本地主机应用相关的事件与异常
- localhost_access_log.YYYY-MM-DD.txt:访问日志(客户端 IP、请求 URL、响应 状态码 等)
- manager.YYYY-MM-DD.log / host-manager.YYYY-MM-DD.log:管理应用日志
- 若不确定日志目录,检查 /etc/tomcat9/logging.properties 中的配置项(如 java.util.logging.FileHandler.pattern)。
二 快速定位步骤与常用命令
- 实时观察与初步筛选
- 实时查看:tail -f /var/log/tomcat9/catalina.out
- 关键字过滤:grep -i “ERROR\|Exception\|Failed” catalina.out
- 分页查看:less catalina.out(支持 / 搜索、n/N 跳转)
- 按时间段定位
- sed -n ‘/2025-12-14 10:00:00/,/ 2025-12-14 10:05:00/p’ catalina.out
- 访问与错误关联
- 统计 5xx 响应:grep “HTTP/1.1" 5[0-9][0-9]” localhost_access_log.*.txt | wc -l
- 按 IP 统计请求数:awk ‘{print $1}’ localhost_access_log.*.txt | sort | uniq -c | sort -nr | head
- 异常堆栈阅读要点
- 从 “Caused by:” 向上追溯,优先关注应用代码帧(非 JDK/框架帧)
- 记录异常类型(如 NullPointerException、SQLException)、消息与时间点,便于回溯复现。
三 典型问题与日志线索
- 端口冲突
- 线索:启动失败,日志含 “Address already in use” 或 “端口被占用”
- 处置:lsof -i:8080 查占用进程,必要时 kill -9 PID;或调整 server.xml 的 Connector port
- 启动失败或类/文件缺失
- 线索:catalina.out 出现 ClassNotFoundException、FileNotFoundException
- 处置:核对 CLASSPATH、应用 WEB-INF/lib、依赖与目录权限;检查 context.xml 与部署包完整性
- 数据库连接失败
- 线索:SQLException、连接超时、拒绝连接
- 处置:核对 JDBC URL、用户名/密码、驱动版本;确认数据库服务与网络连通(如 3306/5432)
- 内存不足
- 线索:OutOfMemoryError(Java heap space / PermGen/Metaspace)
- 处置:分析堆转储(见下节)、优化代码与缓存、适当增加堆内存(-Xms/-Xmx)
- 响应缓慢或无响应
- 线索:访问日志出现长时延、线程阻塞;catalina.out 无新输出
- 处置:生成线程转储(见下节),结合业务日志定位热点与锁竞争。
四 进阶诊断与日志管理
- 线程与内存快照
- 获取线程转储:jstack <Tomcat_PID> > threaddump.txt(多次间隔采样,观察 RUNNABLE/BLOCKED 状态)
- 堆转储与分析:jmap -dump:format=b,file=heap.hprof <Tomcat_PID>;用 VisualVM/MAT 分析泄漏与大对象
- 日志级别与滚动
- 调整日志级别:编辑 conf/logging.properties,将 .level 或特定 logger 调为 FINE/ALL 以获取更细信息(注意磁盘占用)
- 日志分割:使用 cronolog 按日期切分,便于检索与归档(修改 catalina.sh 的日志输出)
- 集中化与可视化
- 使用 ELK Stack(Elasticsearch/Logstash/Kibana)、Splunk 或 Graylog 做收集、检索、告警与可视化,适合多实例与长期观测。