跳到主要内容

日志异常处理

介绍​

日志异常处理是运维工作中的关键环节，它帮助开发者快速发现系统问题并定位根本原因。在Grafana Loki中，通过高效的日志聚合和查询能力，我们可以更轻松地识别异常模式。本章将介绍常见的日志异常类型、Loki中的分析方法以及实际解决方案。

常见的日志异常类型​

  1. 错误激增：短时间内错误日志数量陡增
  2. 模式突变：日志格式或内容突然变化（如缺失字段）
  3. 静默失败：预期日志未出现
  4. 性能指标异常：日志时间戳间隔异常（如延迟增加）
提示

使用Loki的 rate() 或 count_over_time() 函数可快速检测错误激增现象：

logql
sum(rate({job="myapp"} |= "error" [5m])) by (level)

异常检测步骤​

第一步：建立基线​

通过历史日志确定正常模式：

第二步：实时监控​

使用Loki告警规则（Alertmanager集成）：

yaml
# loki-alert.yaml
groups:
- name: errors
  rules:
  - alert: HighErrorRate
    expr: sum(rate({job="myapp"} |= "error" [5m])) by (level) > 10
    for: 10m

第三步：根本原因分析​

通过日志标签钻取：

logql
{cluster="prod"} |= "panic"
| json
| line_format "{{.trace_id}}"

实际案例：数据库连接泄漏​

现象​

每20分钟出现too many connections错误，但无对应业务高峰。

解决方案​

  1. 使用LogQL定位时间模式：
logql
sum by (pod) (rate({job="mysql"} |= "too many connections" [1m]))
  1. 关联应用日志发现未关闭的连接：
logql
{app="backend"} |= "opened connection"
|~ "duration=(5m|10m)"
  1. 最终定位到未调用.Close()的代码段。

处理静默失败​

当预期日志缺失时：

  1. 使用absent()函数检测：
logql
absent({job="cronjob"} |= "task completed")
  1. 检查最近部署记录
  2. 验证日志采集配置：
yaml
# promtail配置示例
scrape_configs:
  - job_name: myapp
    static_configs:
      - targets: [localhost]
        labels:
          job: myapp
          __path__: /var/log/myapp/*.log

总结​

异常类型检测工具解决方向
错误激增rate()/count()流量控制/错误处理
模式突变pattern analysis日志规范/版本兼容
静默失败absent()流程验证/监控覆盖

推荐练习：

  1. 在测试环境故意注入日志异常，尝试用Loki定位
  2. 为您的应用设计一个关键错误告警规则
备注

延伸阅读：