Debian JS日志如何监控

Debian 上监控 JavaScript 日志的实用方案

一 场景与总体架构

• 前端 JS（浏览器）侧重运行期错误与用户行为，建议接入Sentry等前端异常监控，并在控制台与开发者工具观察错误堆栈与网络请求。
• 后端 Node.js（服务端）侧重日志采集、检索与告警，建议用Winston/Bunyan/Morgan输出结构化日志，配合systemd/journalctl或写入文件，再由ELK（Elasticsearch/Logstash/Kibana）/Graylog集中分析与可视化。

二 快速上手 本地与实时查看

• 系统与服务日志
  • 实时查看系统日志：journalctl -f
  • 查看某服务日志：journalctl -u your-js-app -f
  • 查看最近时间范围：journalctl --since “1 hour ago”
• 应用日志文件
  • 实时跟踪文件：tail -f /var/log/your-app/*.log
  • 结合过滤：tail -f app.log | grep “error”
• 前端实时调试
  • 浏览器按 F12 打开开发者工具，在Console查看错误与日志。

三 Node.js 服务端监控落地

• 结构化日志输出
  • 使用Winston/Bunyan/Morgan输出到控制台与文件，便于后续检索与告警（如按级别分流：info/warn/error）。
• systemd 托管与集中
  • 创建服务单元（示例）：

    [Unit]
    Description=My Node.js App
    After=network.target
    
    [Service]
    ExecStart=/usr/bin/node /opt/myapp/app.js
    Restart=always
    User=www-data
    Environment=NODE_ENV=production
    StandardOutput=syslog
    StandardError=syslog
    SyslogIdentifier=my-js-app
    
    [Install]
    WantedBy=multi-user.target
    

  • 启用与查看：

    sudo systemctl daemon-reload
    sudo systemctl enable --now my-js-app
    sudo journalctl -u my-js-app -f
    

• 集中式日志平台
  • ELK：Filebeat/Logstash 采集日志到 Elasticsearch，在 Kibana 建立索引模式与可视化看板（如按时间字段创建索引模式 nodejs-logs-*）。
  • Graylog：集中聚合、检索与告警，适合统一治理多服务日志。

四 前端 JS 异常监控

• 代码埋点与错误捕获
  • 全局异常：window.onerror、unhandledrejection 捕获同步/异步错误。
  • 资源加载错误：监听 error 事件（对 、 等资源）。
  • 网络请求异常：对 fetch/axios 统一拦截并记录状态码、耗时与响应。
• 接入 Sentry（示例）
  • 安装：npm install @sentry/browser
  • 初始化（在应用入口）：

    import * as Sentry from "@sentry/browser";
    
    
    Sentry.init({
    
      dsn: "YOUR_DSN",
      environment: "production",
      release: "1.0.0",
      tracesSampleRate: 1.0, // 性能追踪采样率
    }
        );
        
    

  • 结合source map上传，可在 Sentry 中还原压缩后堆栈，准确定位问题。

五 告警与最佳实践

• 告警策略
  • 错误率阈值：如 5xx/4xx 比例、单位时间内 ERROR 日志数超过阈值触发告警。
  • 关键字告警：如日志中出现 “OutOfMemory”、“EADDRINUSE”、“timeout” 等立即通知。
  • 指标联动：结合 Prometheus + Grafana 对进程存活、响应时延、内存占用设阈值，配合日志做根因定位。
• 日志规范与治理
  • 统一字段：如 timestamp、level、service、env、trace_id、msg、err.stack。
  • 采样与脱敏：生产环境对debug/trace采样，避免敏感信息落库。
  • 保留与归档：按日/周滚动，冷数据转入对象存储，控制成本。
• 安全与合规
  • 限制日志访问权限，避免泄露密钥/个人信息；对外仅开放必要的查询与可视化接口。

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