Node.js日志在Ubuntu如何做性能分析

1. 启用结构化日志记录
结构化日志（如JSON格式）是性能分析的基础，便于后续用工具解析和聚合数据。推荐使用Winston或Pino这类高级日志库，它们支持多传输（文件、控制台）、日志级别（info/warn/error）和格式化。例如，用Winston配置JSON日志：

const winston = require('winston');
const logger = winston.createLogger({
  level: 'info',
  format: winston.format.json(), // 结构化输出
  transports: [
    new winston.transports.File({ filename: 'error.log', level: 'error' }),
    new winston.transports.File({ filename: 'combined.log' })
  ]
});
logger.info('Request received', { method: 'GET', path: '/api', latency: 120 }); // 包含性能指标

2. 记录关键性能指标
在代码中埋点记录响应时间、内存使用、CPU占用等核心指标，为分析提供数据源。例如：

// 记录请求响应时间（毫秒）
const start = process.hrtime();
app.get('/api', (req, res) => {
  // 业务逻辑...
  const diff = process.hrtime(start);
  const latency = (diff[0] * 1e9 + diff[1]) / 1e6;
  logger.info('Request completed', { method: req.method, path: req.path, latency });
});

// 定期记录内存和CPU使用率
setInterval(() => {
  const memory = process.memoryUsage();
  const cpu = process.cpuUsage();
  logger.info('System metrics', { 
    memoryUsage: `${memory.heapUsed / 1024 / 1024}MB`, 
    cpuUsage: `${(cpu.user / 1e6).toFixed(2)}ms` 
  });
}, 5000); // 每5秒记录一次

3. 使用命令行工具快速分析
Ubuntu的命令行工具可快速定位性能问题，适合日常排查：

grep：过滤错误日志或特定请求。例如，查找所有错误日志：
```
grep 'ERROR' /path/to/combined.log
```
awk：统计平均响应时间或高频请求。例如，计算combined.log中所有请求的平均延迟（假设日志中有latency字段）：
```
awk -F'latency":' '{if($2) {sum+=$2; count++}} END {print "Average latency: " sum/count "ms"}' combined.log
```

sort/uniq：找出高频错误或慢请求。例如，统计错误类型分布：

grep 'ERROR' combined.log | awk -F'"message":' '{print $2}' | sort | uniq -c | sort -nr

4. 利用日志管理工具深度分析
对于大规模或分布式系统，使用ELK Stack（Elasticsearch+Logstash+Kibana）或Graylog等工具，实现日志的集中存储、可视化和高级分析：

ELK Stack配置步骤：
1. 安装Elasticsearch和Logstash：sudo apt install elasticsearch logstash。
2. 配置Logstash解析Node.js日志（创建/etc/logstash/conf.d/nodejs.conf）：
```
input { file { path => "/path/to/combined.log" start_position => "beginning" codec => "json" } }
filter { 
  grok { match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:loglevel} %{GREEDYDATA:msg}" } }
  date { match => ["timestamp", "ISO8601"] }
}
output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "nodejs-%{+YYYY.MM.dd}" } }
```
3. 启动Logstash：sudo systemctl start logstash。
4. 用Kibana（http://localhost:5601）创建索引模式，可视化分析日志中的性能指标（如响应时间趋势、错误率）。

PM2集成：PM2是Node.js进程管理工具，内置日志管理和性能监控：

npm install -g pm2
pm2 start app.js --name "my-app"
pm2 logs my-app # 实时查看日志
pm2 monit # 监控CPU、内存使用

5. 日志轮转避免文件过大
使用Logrotate工具定期分割、压缩日志文件，防止磁盘空间耗尽。创建/etc/logrotate.d/nodejs配置文件：

/path/to/your/nodejs/*.log {
  daily # 每天轮转
  missingok # 文件不存在不报错
  rotate 7 # 保留7天
  compress # 压缩旧日志
  notifempty # 空文件不轮转
  create 0640 root adm # 新日志权限
}

6. 高级性能分析工具

APM工具：如New Relic、Datadog或Elastic APM，集成到Node.js应用中，提供端到端的性能追踪（如数据库查询、外部API调用耗时），无需手动埋点。
Chrome DevTools：通过--inspect标志启动应用，用Chrome的Performance面板分析CPU、内存使用：
```
node --inspect app.js
```
然后在Chrome中打开chrome://inspect，点击“Open dedicated DevTools for Node”进行调试。

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