Node.js日志中的用户行为怎么追踪

Node.js 日志追踪用户行为的落地方案

一 核心思路与最小实现

• 使用结构化日志（推荐 JSON），在每条日志中固化可检索的维度：userId/匿名ID、sessionId、event、path、method、status、duration、ip、userAgent、referer、timestamp。这样便于后续检索、聚合与可视化。
• 在 Express 中通过中间件统一采集请求级行为，关键业务（如登录、注册、支付）再显式打点，避免重复埋点与遗漏。
• 生产环境避免使用 console，改用成熟的日志库（如 winston、morgan、pino）并配置多目标输出（文件、控制台、远程）。

二 采集与打点代码示例

• 结构化日志器（winston，输出到文件与控制台）

// logger.js
const winston = require('winston');

const {
 combine, timestamp, json }
     = winston.format;


const logger = winston.createLogger({

  level: 'info',
  format: combine(timestamp(), json()),
  transports: [
    new winston.transports.File({
 filename: 'logs/error.log', level: 'error' }
),
    new winston.transports.File({
 filename: 'logs/combined.log' }
),
    new winston.transports.Console({
 format: winston.format.simple() }
),
  ],
}
    );
    

module.exports = logger;
    

• Express 中间件采集请求行为（含响应耗时与用户信息）

// middleware/audit.js
const logger = require('../logger');


function auditMiddleware(req, res, next) {
    
  const start = Date.now();

  const {
 method, originalUrl: url, ip, headers, body }
     = req;
    
  const userId = req.user?.id || req.sessionID || 'anonymous';
     // 按项目实际取值
  const sessionId = req.sessionID || 'unknown';
    

  res.on('finish', () =>
 {
    
    const durationMs = Date.now() - start;

    logger.info({

      event: 'http_request',
      userId,
      sessionId,
      method,
      url,
      status: res.statusCode,
      durationMs,
      ip,
      userAgent: headers['user-agent'],
      referer: headers['referer'],
      // 仅记录必要字段，避免敏感信息
    }
    );

  }
    );
    

  next();

}
    

• 业务关键事件显式打点

// routes/auth.js
const express = require('express');
    
const router = express.Router();
    
const logger = require('../logger');
    

router.post('/login', (req, res) =>
 {

  // ... 登录逻辑
  const {
 username }
     = req.body;

  logger.info({

    event: 'user_login',
    userId: username, // 或实际用户ID
    method: req.method,
    path: req.path,
    ip: req.ip,
    userAgent: req.headers['user-agent'],
  }
    );

  res.json({
 message: 'ok' }
    );

}
    );
    

module.exports = router;
    

• 可选：使用 morgan 输出访问日志（与业务日志分离）

// app.js
const morgan = require('morgan');
    
const express = require('express');
    
const app = express();
    

morgan.token('custom', (req, res) =>
 JSON.stringify({

  method: req.method,
  url: req.url,
  status: res.statusCode,
  userAgent: req.headers['user-agent'],
  referrer: req.headers['referer'],
}
    ));
    
app.use(morgan(':custom'));
    

上述组合能在不侵入业务代码的前提下，稳定采集请求轨迹与关键业务事件。

三 检索与定位特定用户行为

• 文件检索（适用于中小规模日志）

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


async function locateUserActions(userId, logPath = 'logs/combined.log') {
    
  const fileStream = fs.createReadStream(logPath);

  const rl = readline.createInterface({
 input: fileStream, crlfDelay: Infinity }
    );


  for await (const line of rl) {

    try {
    
      const entry = JSON.parse(line);

      if (entry.userId === userId) {
    
        console.log(entry);

      }

    }
 catch (err) {

      // 忽略非 JSON 行
    }

  }

}
    

locateUserActions('user123');

• 大规模与集中式检索建议将日志导入 ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana） 或 Graylog，通过 Kibana 建立索引模式与筛选器，实现按 userId、event、时间范围 的快速检索与可视化。

四 解析分析与可视化

• 命令行快速分析（示例：统计页面浏览次数）

# 提取 page_view 事件并统计各页面次数
grep 'page_view' logs/combined.log | \
  awk -F'"page":"' '{
print $2}
' | awk -F'"' '{
print $1}
' | \
  sort | uniq -c | sort -nr

• 入库分析（示例：写入 MongoDB 并聚合）

// ingest.js（节选）
const {
 MongoClient }
     = require('mongodb');
    
const fs = require('fs');
    
const readline = require('readline');


async function ingest(logPath, uri = 'mongodb://localhost:27017') {
    
  const client = new MongoClient(uri);
    
  await client.connect();
    
  const col = client.db('logs').collection('user_behavior');
    

  const stream = fs.createReadStream(logPath);

  const rl = readline.createInterface({
 input: stream, crlfDelay: Infinity }
    );


  for await (const line of rl) {

    try {
    
      const doc = JSON.parse(line);
    
      await col.insertOne(doc);

    }
 catch (e) {
 /* 忽略解析错误 */ }

  }
    
  await client.close();

}

• 可视化与监控
  • 使用 Kibana 构建仪表盘：PV/UV、登录转化率、API 成功率、延迟分布等。
  • 使用 Prometheus + Grafana 暴露并可视化指标（如请求耗时直方图、活跃请求数），与日志形成互补。

五 生产实践与合规要点

• 日志轮转与保留：使用 pm2 或 logrotate 按日轮转、压缩与保留（如保留 7 天），避免磁盘被占满。

# /etc/logrotate.d/nodejs
/var/log/nodejs/*.log {

  daily
  missingok
  rotate 7
  compress
  notifempty
  create 0640 root adm
}
    

• 采样与性能：高流量接口可对访问日志做采样（如 10%），关键业务事件保持全量；避免在日志中记录密码、令牌、身份证号等敏感信息，必要时进行脱敏或哈希。
• 关联标识：尽量在日志中统一使用 userId（已登录）或 sessionId（未登录），便于跨请求与跨服务串联；对前端 SPA 可注入 traceId 贯穿链路。
• 监控告警：结合 Prometheus/Grafana 设置错误率、延迟、异常流量等告警规则，缩短故障发现时间。

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