}else{ //若无时间参数则获取当前时间，然后精度默认 var date = new Date(+new Date()+8*3600*1000).toISOString().replace(/T/g,' ').replace(/\.[\d]{3}Z/,'').slice(0,10) var type=null
} var op = arguments[2] var countResult = 0 //对日志结果进行统计 var logPath = appDirName.slice(0,-3)+'log\\'+'ivsvr_'+date+'.log' //拼接日志文件名称 var logStr = ''
fs.stat(logPath, function (err, stats) { //获取对应的日志文件状态 if(err){ //日志不存在或者异常处理信息
$('#logTipInfo tr td').html('无日志信息可供查看') console.log(err)
}else{ var lineCount = 0 var readline = require('readline') var fReadName = logPath var fRead = fs.createReadStream(fReadName) var objReadline = readline.createInterface({ input: fRead,
}) //按行读取日志
objReadline.on('line', (line)=>{ var itemStr = $.trim(line) var time = itemStr.slice(0,19) var content = itemStr.substr(20) if(!time || !content){return}
++ lineCount //计数行数 var matched = true var itemStr = $.trim(line) var itemArr = itemStr.split(' ') var logDate = itemArr[0] var logTime = itemArr[1] var time = logDate+' '+logTime switch(type){ //进度查找过滤 case '0': case null:
matched = true break case '1': var timeSplit = logTime.slice(0,2) if(timeSplit == hour){
matched = true break
}
matched = false break case '2': var timeSplit = logTime.slice(0,5) if(timeSplit == minute){
matched = true break
}
matched = false break case '3': var timeSplit = logTime.slice(0,8) if(timeSplit == second){
matched = true break
}
matched = false break default: console.log('unkonw type!') break
} if(matched === true &&(lineCount>logReadFlag)){ //日志结果格式化输出呈现
countResult ++ var result = itemArr[2] if(result == 'err'){ var operation = itemArr[4]
result = '失败：'+itemArr[5]+' '+(itemArr[6]?itemArr[6]:'')
}else{ var operation = itemArr[4]+' '+itemArr[5]+(itemArr[6]?itemArr[6]:'')
result = '成功'
}
logStr += '<tr><td>'+time+'</td><td>'+operation+'</td><td>'+result+'</td></tr>'
}
logStr += '<tr><td>'+time+'</td><td>'+content+'</td></tr>'
}) objReadline.on('close', ()=>{ if(logReadFlag == 0 && (logStr == '')){ var info = '无日志信息可供查看'
} if(logReadFlag >0 && (logStr != '')){ var newLogNum = lineCount - logReadFlag var info = '刷新成功,更新'+newLogNum+'条日志!'
$('#logInfoTable').prepend(logStr)
}else if(logReadFlag >0 && (logStr == '')){ var info = '刷新成功,无日志更新!'
}else{
$('#logInfoTable').html(logStr)
} if(op == 'search'){ var info = '查找到'+countResult+'条日志'
}
$('#logTipInfo tr td').html(info) if((op == 'search' || op == 'refresh') &&(logReadFlag != 0 || newLogNum >0 || countResult >0)){
setTimeout(function() {$('#logTipInfo').fadeOut(567)}, 2000) //操作结束后给出信息反馈，反馈自动淡出消失
} else{
$('#logTipInfo').hide()
}
logReadFlag = lineCount console.log('closed')
})
}
})
}
为了完成这点，你会需要使用一个最流行的开发包，叫做 winston. Winston 是一个 Node.js 的多通道异步传输日志库。
你可以通过安装 winston 的方式，添加它到你的项目中：
一旦你安装之后，你可以这样添加 winston 到你的项目：
上面的代码片段会推送接下来的这行信息到 stdout ：
如同你所看到的那样，我们传递了 info 字符串到 winston ，从而告诉 winston 这个将要日志的事件有一个日志级别与之关联，也就是 info。默认情况下， winston 附带了接下来的几种日志级别 （也可以添加自定义的级别） ：
你可以通过接下来的一行设置日志的级别：
在 RisingStack ，我们通常利用一个叫 LOG_LEVEL 的环境变量来配置。这样的话，我们就可以动态改变哪些内容应该被日志记录：
当你的日志级别是 silly 时，你应该尽可能的多记录所有的日志。尽管如此，你还是需要遵守一个经验法则：绝对不要记录凭证，密码以及任何敏感的信息。
“绝对不要记录凭证，密码以及任何敏感的信息。” via @RisingStack #nodejs #logging #security
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通常来说，会有至少一个以上的用户访问日志，所以，日志事件里面包含凭证信息会增加额外的风险。
当你 开始使用微服务 ， 从日志角度来看，最大的挑战就是分布式追踪。
在一个分布式的架构中，错误检测会令人沮丧，因为由于系统的瑕疵会导致大量的警报信息涌现。分布式追踪的目的就是为了消除这个问题，它可以提供更多的事务和错误的视角，而普通的日志文件并没有能力做到这些。
为了做到这点，你不得不使用一个所谓的相关标识符——并且把它传递给所有的参与事务操作的服务。然后，如果每行日志都标注了这个 ID ，你就可以搜索这些事件了。
为了生成一个唯一的 ID ，你可以这样使用 uuid 模块:
这个 ID 不得不在函数调用中传递，并且它也不得不被发送到下游的服务。 如同你可以想象到的，这不是个特别值当的任务。
这里讲到追踪，我们的 Node.js / 微服务监控 解决方案如下图所示。追踪相关的 ID 到请求的容器，并且可视化了一个简单的树状图的数据流。你不会需要去搜索日志，因为它会直接以一种容易理解的方式去展示你的事务：
Node.js distributed tracing with trace by risingstack
根据这种方式， 你可以直接看到你的微服务和持续产生的 issue 之间的依赖关系
如果你实现了我们刚刚讨论的这些方法和工具，Node.js 的日志记录将不再是一件难事。
