Ubuntu Node.js日志如何提高可读性

Ubuntu Node.js日志可读性提升实践

一 统一日志格式与级别

• 使用成熟的日志库，统一控制台与文件的输出格式，包含关键信息：时间戳、日志级别、模块/标签、消息、请求ID等。
• 按环境设置日志级别：开发环境用debug，生产环境用info/warn，错误单独落盘。
• 控制台输出可读性强（彩色、简洁），文件输出结构化（便于检索与分析）。

示例 Winston 统一配置（开发/生产可切换 transports 与 level）：

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

const isProd = process.env.NODE_ENV === 'production';


const logger = winston.createLogger({

  level: isProd ? 'info' : 'debug',
  format: winston.format.combine(
    winston.format.timestamp({
 format: 'YYYY-MM-DD HH:mm:ss' }
),
    winston.format.errors({
 stack: true }
), // 错误堆栈
    winston.format.metadata({
 fillExcept: ['message', 'level', 'timestamp', 'label'] }
),
    winston.format.printf(({
 timestamp, level, message, label, metadata }
    ) =>
 {
    
      const meta = Object.keys(metadata).length ? JSON.stringify(metadata) : '';

      return `[${
timestamp}
] ${
level.toUpperCase()}
 [${
label || 'app'}
] ${
message}
 ${
meta}
    `;

    }
)
  ),
  transports: [
    new winston.transports.Console({

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

module.exports = logger;

要点：

• 结构化字段（如requestId、userId、traceId）放入 metadata，便于检索与聚合。
• 错误日志使用**errors({ stack: true } )**保留堆栈，便于定位。

二 控制台与文件差异化输出

• 控制台：面向开发/排障，使用彩色、单行可读格式（如 simple/printf）。
• 文件：面向持久化与检索，使用JSON 或 key=value，便于后续分析、聚合与可视化。
• 高性能场景优先选择Pino/Bunyan，开发期可接入pino-pretty/bunyan-pretty美化输出。

示例 Pino 开发期美化（生产移除 transport 以回归 JSON）：

// pino 示例（开发）
const pino = require('pino');


const logger = pino({

  level: 'debug',
  transport: {

    target: 'pino-pretty',
    options: {

      colorize: true,
      translateTime: 'SYS:yyyy-mm-dd HH:MM:ss',
      ignore: 'pid,hostname'
    }

  }

}
    );
    

要点：

• 生产建议直接输出 JSON 到文件/集中系统；美化仅用于本地/开发。

三 HTTP 请求日志规范化

• Express 使用morgan记录访问日志，选择或自定义格式，包含method、url、status、response-time、content-length等关键字段。
• 将访问日志与业务日志分离，便于独立分析与告警。

示例 morgan 自定义格式：

const express = require('express');
    
const morgan = require('morgan');
    
const fs = require('fs');
    
const path = require('path');


const accessLogStream = fs.createWriteStream(
  path.join(__dirname, 'logs', 'access.log'),
  {
 flags: 'a' }
    
);


app.use(morgan(':method :url :status :res[content-length] - :response-time ms', {

  stream: accessLogStream
}
    ));
    

要点：

• 常用格式：combined（包含 Referer/User-Agent）、common；也可按需自定义。

四 日志轮转与保留策略

• 文件轮转避免单文件过大、便于按时间/大小归档与清理。
• 方案A：应用内使用winston-daily-rotate-file（按天/大小切分、压缩、保留天数）。
• 方案B：系统级使用logrotate（适合 systemd 服务，统一运维策略）。

示例 winston-daily-rotate-file：

const DailyRotateFile = require('winston-daily-rotate-file');


const rotateTransport = new DailyRotateFile({

  filename: 'logs/application-%DATE%.log',
  datePattern: 'YYYY-MM-DD',
  zippedArchive: true,
  maxSize: '20m',
  maxFiles: '14d'
}
    );

示例 logrotate（/etc/logrotate.d/nodejs）：

/var/log/nodejs/*.log {

  daily
  missingok
  rotate 7
  compress
  notifempty
  create 0640 root adm
}

# 执行：sudo logrotate /etc/logrotate.d/nodejs

要点：

• 按日切分+压缩+保留7–14天是常见实践；systemd 服务优先用 logrotate。

五 集中化与快速检索分析

• 小规模：用grep/awk/sed在服务器上快速检索与统计。
• 中大规模：接入ELK Stack（Elasticsearch/Logstash/Kibana）或Graylog/Fluentd，实现集中存储、搜索、可视化与告警。

示例 ELK Filebeat → Logstash → ES（关键片段）：

# /etc/logstash/conf.d/nodejs.conf
input {

  file {
    
    path =>
     "/var/log/nodejs/*.log"
    start_position =>
     "beginning"
    codec =>
 json
  }

}

filter {

  # 如为文本日志，可用 grok 解析；JSON 可直接使用
}

output {

  elasticsearch {
    
    hosts =>
     ["localhost:9200"]
    index =>
 "nodejs-logs-%{
+YYYY.MM.dd}
"
  }

}
    

要点：

• 统一字段命名（如timestamp、level、msg、module、requestId）能显著提升检索与分析效率。

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