java日志输出管理 java如何输出日志

精通日志查询： 如何翻页获取日志和计算结果

日志服务提供一站式的日志采集、存储、查询、计算功能。交互式的日志采集体验，释放用户的运维压力，解放用户的双手； 交互式的查询分析体验，让用户自由的构建数据模型、探索式分析挖掘数据深层。

用户使用日志服务的查询分析能力，不仅可以在控制台交互式查询，也可以使用SDK，在程序中使用查询分析。 当计算结果比较大时，怎么把全量结果读取到本地，是一个比较比较头疼的问题。幸好，日志服务提供了翻页的功能，不仅可以翻页读取原始日志内容，也可以把SQL的计算结果翻页读取到本地。开发者可以通过日志服务提供的SDK，或者Cli，通过读数据接口翻页读取日志。

查询和分析使用不同的分页方式

日志服务提供一个统一的查询日志入口:GetLogstoreLogs，既可以根据关键字查询日志原始内容，也可以提交SQL计算，获取计算结果。

• 使用关键字查询，获取原始内容，可以通过API中的offset和lines参数来翻页获取所有内容。
• 使用SQL计算，获取SQL的计算结果，使用SQL的limit语法来达到翻页的目的。

查询翻页使用案例

在GetLogStoreLogs api中，包含offset和lines两个参数

• offset ： 用于指定从第一行开始读取日志
• lines : 用于指定当前的请求读取多少行，该参数最大100行，如果设置该参数大于100行，则仍然返回100行。

在翻页读取时，不停的增大offset，知道读取到某个offset后，获取的结果行数为0，并且结果的progress为complete状态，则认为读取到了全部数据，可以结束了。

翻页代码样例

offset = 0                           // 从第0行开始读取
lines = 100                          //每次读取100行
query = "status:200"                 //查询status字段包含200的所有日志
while True:
     response = get_logstore_logs(query, offset, lines) // 执行读取请求
     process (response)                                 //调用自定义逻辑，处理返回的结果
     如果 response.get_count() == 0 && response.is_complete()   
         则读取结束，跳出当前循环
     否则
        offset += 100                           offset增加100，读取下一个100行

python 翻页读取样例

endpoint = ''       # 选择与上面步骤创建Project所属区域匹配的Endpoint
    accessKeyId = ''    # 使用您的阿里云访问密钥AccessKeyId
    accessKey = ''      # 使用您的阿里云访问密钥AccessKeySecret
    project = ''        # 上面步骤创建的项目名称
    logstore = ''       # 上面步骤创建的日志库名称
    client = LogClient(endpoint, accessKeyId, accessKey)
    topic = ""
    query = "index"
    From = int(time.time()) - 600
    To = int(time.time())
    log_line = 100
    offset = 0
    while True:
        res4 = None
        for retry_time in range(0, 3):
            req4 = GetLogsRequest(project, logstore, From, To, topic, query, log_line, offset, False)
            res4 = client.get_logs(req4)
            if res4 is not None and res4.is_completed():
                break
            time.sleep(1)
        offset += 100
        if res4.is_completed() && res4.get_count() == 0:
              break;
        if res4 is not None:
            res4.log_print()  # 这里处理结果

Java 翻页读取样例

int log_offset = 0;
        int log_line = 100;//log_line 最大值为100，每次获取100行数据。若需要读取更多数据，请使用offset翻页。offset和lines只对关键字查询有效，若使用SQL查询，则无效。在SQL查询中返回更多数据，请使用limit语法。
        while (true) {
            GetLogsResponse res4 = null;
            // 对于每个 log offset,一次读取 10 行 log，如果读取失败，最多重复读取 3 次。
            for (int retry_time = 0; retry_time < 3; retry_time++) {
                GetLogsRequest req4 = new GetLogsRequest(project, logstore, from, to, topic, query, log_offset,
                        log_line, false);
                res4 = client.GetLogs(req4);
                
                if (res4 != null && res4.IsCompleted()) {
                    break;
                }
                Thread.sleep(200);
            }
            System.out.println("Read log count:" + String.valueOf(res4.GetCount()));
            log_offset += log_line;
            if (res4.IsCompleted() && res4.GetCount() == 0) {
                        break;
            }
            
        }

SQL分析结果翻页读取

在SQL分析中，GetLogStoreLogs API 参数中的offset 和lines是无效的，填写。也就是说，如果按照上文翻页读取原始内容的方式，遍历offset翻页，那么每次SQL执行的结果都是一样的。理论上，我们可以在一次调用中，获取全部的计算结果，但是如果结果集太大，可能会产生以下问题：

• 网络上传输大量数据延时比较高。
• 客户端的内存要保存大量的结果，供进一步处理。

为了解决SQL翻页的问题，我们提供了标准SQL的limit翻页语法

limit Offset, Line

• Offset表示从第几行开始读取结果
• Line表示读取多少行，Line没有大小限制；但是如果一次读取太多，会影响网络延时和客户端的处理。

一个典型案例，假如以下SQL共产生2000条日志

* | select count(1) , url  group by url 

那么可以翻页，每次读取500行，共4次读取完成：

* | select count(1) , url  group by url  limit 0, 500
* | select count(1) , url  group by url  limit 500, 500
* | select count(1) , url  group by url  limit 1000, 500
* | select count(1) , url  group by url  limit 1500, 500

延伸资料

产品架构_产品简介_日志服务-阿里云help.aliyun.com