Linux 的日志分析命令

前言

熟练掌握 Linux 的日志分析命令是基本功，有助于排查解决问题。

tail 实时监控

对于大文件，cat 会导致屏幕刷屏，还容易把终端卡死。

复制代码

# -f (follow)：实时追加显示文件尾部内容
tail -f logs/application.log

# 只看最后 200 行，并保持实时刷新，避免被历史日志干扰

tail -n 200 -f logs/application.log

此时只需要盯着最新的 log 打印就行。

less 按需加载

vim 会一次性加载整个文件占用大量内存，如果文件很大，就会卡住。

less 是按需加载，打开几个 G 的文件也极其流畅，且支持向后回溯。

真实场景：追查某笔客诉订单

运营反馈：刚才 10 点左右，订单号 ORD12345678 支付失败了。

你需要从日志末尾开始，往前反向查找这个订单号。

复制代码

less logs/application.log

进入界面后的操作流：

Shift + G 先跳到日志最末尾(因为报错通常发生在最近)。
?ORD12345678 输入问号+订单号，向上反向搜索。
n：如果当前这行不是关键信息，按 n 继续向上找上一次出现的位置。
Shift + F 如果看着看着，日志又更新了，按这个组合键可以让 less 进入类似 tail -f 的实时滚动模式；按 Ctrl + C 退回浏览模式。

grep 关键词搜索

显示上下文报错

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# 搜索异常关键字，并显示该行 "前后各 20 行"，-C (Context) 参数
grep -C 20 "NullPointerException" logs/application.log

全链路追踪 TraceId

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# 搜索当前目录下所有以 app.log 开头的文件
grep "TraceId-20251219001" logs/app.log*

统计异常频次

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# -c (count)：只统计匹配的行数
grep -c "RedisConnectionException" logs/application.log

排除干扰项

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# -v (invert)：显示不包含 "HealthCheck" 的所有行
grep -v "HealthCheck" logs/application.log

sed 日志切割

有时候日志非常大，例如有 10GB，grep 搜出来的内容依然过多。

如果我们明确知道生产事故发生在 14:00 到 14:05 之间。

sed 可以帮我们把这段时间的日志单独切出来，保存成一个小文件分析。

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# 语法：sed -n '/开始时间/,/结束时间/p' 源文件 > 目标文件
# 注意：时间格式必须和日志里的格式完全一致
sed -n '/2025-12-19 14:00/,/2025-12-19 14:05/p' logs/application.log > error_segment.log

awk 处理列数据

分析 Nginx 日志，找出访问量最高的 IP，假设日志格式第一列是 IP 。

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awk '{print $1}' access.log | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 10

# 1. awk '{print $1}'：提取第一列(IP)
# 2. sort：排序，把相同的 IP 排在一起
# 3. uniq -c：去重并统计每个 IP 出现的次数
# 4. sort -nr：按次数(n)倒序(r)排列
# 5. head -n 10：取前 10 名