Linux WebLogic日志如何分析

Linux环境下WebLogic日志分析与故障排查指南

一、日志文件位置

WebLogic日志文件集中存储在域目录下的servers子目录中，不同日志对应不同功能：

• 服务器日志（server.log）：记录单个服务器实例（如AdminServer、Managed Server）的详细运行信息（启动/停止、请求处理、异常等），路径为DOMAIN_HOME/servers/<server_name>/logs/<server_name>.log。
• 域日志（domain.log）：记录整个域的全局事件（如服务器状态变更、集群通信、安全策略变更），路径为DOMAIN_HOME/servers/AdminServer/logs/AdminServer.log（管理服务器默认路径）。
• 访问日志（access.log）：记录HTTP请求详情（客户端IP、请求时间、URL、HTTP状态码、响应时间），路径为DOMAIN_HOME/servers/<server_name>/logs/access.log。

二、常用命令行分析工具

1. 基础查看与过滤

• 实时查看日志：使用tail -f命令实时跟踪日志新增内容（如tail -f DOMAIN_HOME/servers/AdminServer/logs/AdminServer.log），便于监控实时运行状态。
• 搜索关键字：用grep命令过滤特定关键字（如错误、警告），例如grep "ERROR" server.log可提取所有错误日志；grep -C 5 "Timeout" access.log可显示匹配行及前后5行上下文，帮助定位问题场景。
• 提取特定字段：结合awk提取日志中的关键字段（如时间、状态码），例如awk '{print $1, $2, $9}' access.log可提取访问日志中的时间、IP和HTTP状态码，便于统计分析。

2. 高级文本处理

• 统计错误数量：用awk统计特定时间段内的错误日志数量（如2025-10-18的ERROR日志），例如awk '/ERROR/ && $1=="2025-10-18" {count++} END {print "Error count:", count}' server.log。
• 排序与去重：用sort和uniq分析高频错误（如grep "ERROR" server.log | sort | uniq -c | sort -nr），快速找出出现次数最多的错误类型。

三、日志级别与配置优化

1. 日志级别设置

通过WebLogic控制台调整日志级别（Environment > Servers > <server_name> > Logging），级别从低到高依次为：

• TRACE：最详细（记录方法调用、变量值），用于深度调试；
• DEBUG：调试信息（记录业务流程细节）；
• INFO：正常运行信息（默认级别，记录服务器启动、停止等）；
• WARN：警告信息（潜在问题，如端口冲突）；
• ERROR：错误信息（影响服务运行的异常，如数据库连接失败）；
• CRITICAL：严重错误（导致服务崩溃，如JVM内存溢出）。
  建议：生产环境设置为INFO，排查问题时临时调整为DEBUG，避免日志量过大。

2. 日志滚动策略

配置日志滚动以避免单个日志文件过大（影响读取效率），通过控制台设置：

• 基于时间滚动：如每天生成一个新日志文件（Rolling Policy > Time-based，设置Rolling Period为Daily）；
• 基于大小滚动：如日志文件超过100MB时滚动（Rolling Policy > Size-based，设置File Size为100MB）；
• 保留数量：设置保留的日志文件数量（如Keep Files为7，保留最近7天的日志）。

四、常见故障日志分析示例

1. 服务器启动失败

• 典型错误：java.net.BindException: Address already in use（端口冲突）。
• 分析步骤：
  ① 查看服务器日志，定位BindException错误及发生时间；
  ② 检查config.xml中的端口配置（如<listen-port>），确认是否与其他服务（如Apache、Nginx）端口冲突；
  ③ 修改config.xml中的端口（如将7001改为7002），重启服务器。

2. 数据库连接池异常

• 典型错误：java.sql.SQLException: Connection timed out（连接超时）。
• 分析步骤：
  ① 查看服务器日志，定位SQLException错误及连接池名称（如jdbc/MyDB）；
  ② 检查数据库服务器是否正常运行（ping、telnet测试端口）；
  ③ 登录WebLogic控制台（Environment > Servers > <server_name> > Services > Data Sources），调整连接池参数（增加Max Capacity、设置Connection Timeout为30秒）。

3. 内存溢出（OutOfMemoryError）

• 典型错误：java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space（永久代内存溢出）或OutOfMemoryError: Java heap space（堆内存溢出）。
• 分析步骤：
  ① 查看服务器日志，定位OutOfMemoryError错误及发生时间；
  ② 调整JVM内存参数（在startWebLogic.sh中增加-Xms2048m -Xmx2048m -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=512m）；
  ③ 使用jmap和jvisualvm工具分析内存使用情况（如jmap -dump:format=b,file=heap.hprof <pid>导出堆转储文件，用jvisualvm打开分析内存泄漏点）。

五、自动化与进阶分析工具

1. ELK Stack（Elasticsearch+Logstash+Kibana）

• 功能：实现日志的集中收集、存储、搜索和可视化；
• 优势：支持大规模日志分析（如集群环境）、自定义仪表盘（如展示错误率趋势、请求响应时间分布）；
• 配置步骤：用Logstash的file插件采集WebLogic日志，通过Elasticsearch索引日志数据，用Kibana创建可视化面板。

2. WebLogic Scripting Tool（WLST）

• 功能：通过Python脚本自动化提取和分析日志；
• 示例：使用WLST脚本连接服务器，提取指定服务器的日志内容并保存到本地文件（如前面提到的getMessages()方法），便于批量处理和分析。

3. GoAccess

• 功能：实时分析WebLogic访问日志（access.log），生成HTML报告；
• 优势：无需安装数据库，快速生成可视化图表（如请求量、状态码分布、Top IP），适合安全审计和性能分析。