应用日志分析器

解决的问题

排查应用故障时，工程师常常面对的是分散在多个文件里的日志：纯文本访问日志、JSON 行、异常堆栈、轮转压缩包，以及跨服务请求链路。肉眼搜索不仅慢，也容易漏掉真正的根因。

工作流

shengtest 提供一组面向日志分析的操作路径：先用 grep、awk 或 jq 缩小范围，再解析结构化日志、提取堆栈、聚合错误频率，最后把多服务事件按时间或请求 ID 关联起来。它也覆盖开发期常用动作，例如 tail -f 实时监控、grep --line-buffered 管道过滤、从 Nginx/Apache 访问日志和自定义分隔日志中提取字段。若团队尚未结构化，文档给出 Node.js pino、Python structlog、Go zerolog 的落地方向。

注意点

它更像日志排查方法论和命令示例集，而不是通用监控平台。资料强调先找 request ID 或 correlation ID，再结合时间窗口过滤；对大文件优先用 awk 做计数与聚合，并处理 rotated/compressed 文件与采样。若日志缺少稳定 ID，跨服务关联的效果会明显下降。