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# 远光智炼 — 日志使用指南
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> 版本：v2.0 | 适用范围：后端开发 & 运维 & 测试 & 业务排查
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## 一、日志系统总览
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本平台的日志系统由三个核心组件构成，所有日志均输出为 **JSON 结构化格式**，按用途分流到不同文件。
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**所有日志的 `message` 字段均为中文**，直接可读，无需解析 JSON 字段即可知道"谁干了什么"。
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```
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backend/app/core/
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├── logging.py ← 日志基础设施（格式化、脱敏、滚动、中间件）
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└── op_log.py ← 操作日志（@op_log 装饰器 + log_operation 函数）
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```
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### 1.1 日志文件分流
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日志文件存放在 `backend/logs/` 目录，按日期命名，按大小滚动：
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| 文件名格式 | 用途 | 记录内容 | 保留周期 |
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|-----------|------|---------|---------|
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| `app-biz-YYYY-MM-DD.log` | **业务日志** | 用户操作（登录、删除、创建、停止等） | 7 天 |
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| `app-access-YYYY-MM-DD.log` | **访问日志** | 所有 HTTP 请求的方法、路径、状态码、耗时 | 15 天 |
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| `app-error-YYYY-MM-DD.log` | **错误日志** | 仅 ERROR 级别，含完整堆栈 | 30 天 |
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> 每个文件超过配置的 `max_bytes`（默认 100MB）时自动滚动为 `.1`、`.2` 后缀文件。
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### 1.2 日志数据流
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```
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用户请求
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│
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▼
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FastAPI 中间件 (logging.py: request_logging_middleware)
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│── 生成 traceId（UUID）
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│── 写入 app-access（中文 message：HTTP请求 DELETE /路径 → 200（耗时xxms））
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│
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▼
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路由处理函数
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│── @op_log 装饰器自动记录操作
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│ ├── 写入 app-biz（中文 message：用户[admin] 删除模型推理「cmp_xxx」，结果：成功）
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│ └── 写入 operation_logs 表（数据库审计）
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│
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│── 手动调用 biz_logger.info()
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│ └── 写入 app-biz（中文 message：用户创建数据处理任务成功）
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│
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└── 异常时
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├── 写入 app-error（中文 message + 完整堆栈）
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└── 写入 app-biz（中文 message：用户[xxx] 删除xxx，结果：失败（PoolTimeout: xxx））
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```
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## 二、日志格式说明
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### 2.1 业务日志（app-biz）— 中文 message 示例
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每条业务日志的 `message` 字段直接用中文描述"谁干了什么"，一眼就能看懂：
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```json
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{
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"@timestamp": "2026-08-20T08:38:45.516+08:00",
|
||
"level": "INFO",
|
||
"logger": "app.biz",
|
||
"traceId": "31a4773a-e2ac-4ec7-8dd7-0e2431ec982e",
|
||
"message": "用户[admin] 删除模型推理「cmp_74e0d2f34b43」，结果：成功",
|
||
"clientIp": "127.0.0.1",
|
||
"fields": {
|
||
"action": "delete",
|
||
"bizModule": "model-inference",
|
||
"durationMs": 6799.44,
|
||
"opStatus": "success",
|
||
"targetId": "cmp_74e0d2f34b43",
|
||
"targetName": "cmp_74e0d2f34b43",
|
||
"targetType": "inference",
|
||
"username": "admin",
|
||
"requestMethod": "DELETE",
|
||
"requestPath": "/modelTF/model-inference/cmp_74e0d2f34b43"
|
||
}
|
||
}
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||
```
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**怎么读**：直接看 `message` 字段 → `用户[admin] 删除模型推理「cmp_74e0d2f34b43」，结果：成功`
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失败时的 message 示例：
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```json
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||
"message": "用户[admin] 删除模型训练「ft_001」，结果：失败（PoolTimeout: database connection timeout）"
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||
```
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### 2.2 访问日志（app-access）— 中文 message 示例
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||
```json
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{
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"@timestamp": "2026-08-20T08:38:45.657+08:00",
|
||
"level": "INFO",
|
||
"logger": "app.access",
|
||
"traceId": "31a4773a-e2ac-4ec7-8dd7-0e2431ec982e",
|
||
"message": "HTTP请求 DELETE /modelTF/model-inference/cmp_74e0d2f34b43 → 200（耗时175.06ms）",
|
||
"clientIp": "127.0.0.1",
|
||
"fields": {
|
||
"request_method": "DELETE",
|
||
"request_path": "/modelTF/model-inference/cmp_74e0d2f34b43",
|
||
"status_code": 200,
|
||
"duration_ms": 175.06,
|
||
"client_ip": "127.0.0.1"
|
||
}
|
||
}
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||
```
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**怎么读**：直接看 `message` → `HTTP请求 DELETE /modelTF/model-inference/cmp_74e0d2f34b43 → 200（耗时175.06ms）`
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### 2.3 错误日志（app-error）— 中文 message 示例
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```json
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{
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"@timestamp": "2026-08-20T08:59:27.017+08:00",
|
||
"level": "ERROR",
|
||
"logger": "app.workers.compute_poller",
|
||
"traceId": "-",
|
||
"message": "计算轮询执行失败",
|
||
"error": {
|
||
"type": "PoolTimeout",
|
||
"message": "计算轮询执行失败",
|
||
"stack_trace": "Traceback (most recent call last):\n File \"compute_poller.py\", line 23 ..."
|
||
}
|
||
}
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```
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**怎么读**：`message` → `计算轮询执行失败`，再看 `error.type` 和 `error.stack_trace` 确认具体原因。
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### 2.4 message 格式速查
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| 日志类型 | message 格式 | 示例 |
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|---------|-------------|------|
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| 业务操作成功 | `用户[xxx] 动词+模块+对象，结果：成功` | `用户[admin] 删除模型推理「cmp_001」，结果：成功` |
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| 业务操作失败 | `用户[xxx] 动词+模块+对象，结果：失败（异常类型: 异常消息）` | `用户[admin] 删除模型训练「ft_001」，结果：失败（PoolTimeout: 超时）` |
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| 系统操作 | `系统 动词+模块+对象，结果：成功` | `系统 退出登录用户，结果：成功` |
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| HTTP 请求 | `HTTP请求 方法 路径 → 状态码（耗时xxms）` | `HTTP请求 DELETE /modelTF/xxx → 200（耗时175ms）` |
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||
| HTTP 异常 | `HTTP请求异常 方法 路径（耗时xxms）— 服务内部错误` | `HTTP请求异常 POST /modelTF/xxx（耗时5000ms）— 服务内部错误` |
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| 后台任务 | 中文描述 | `计算轮询执行失败`、`数据处理预览完成` |
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## 三、如何看日志
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### 3.1 快速查看某天的操作
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```bash
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# 查看今天用户做了哪些操作（直接看 message 字段）
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cat backend/logs/app-biz-2026-08-20.log | python -m json.tool
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# 在 PowerShell 中格式化查看
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Get-Content backend/logs/app-biz-2026-08-20.log | ForEach-Object { ($_ | ConvertFrom-Json).message }
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```
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||
输出效果（只看 message）：
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```
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||
用户[admin] 删除模型推理「cmp_74e0d2f34b43」，结果：成功
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||
用户[admin] 删除模型管理「tm_aaaa8e5ad5d7」，结果：成功
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||
用户创建数据处理任务成功
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||
用户停止数据处理任务成功
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||
用户发布数据处理任务成功
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||
```
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### 3.2 按用户筛选
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```bash
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# Linux/Mac
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grep '"username":"admin"' backend/logs/app-biz-2026-08-20.log
|
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# PowerShell
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Select-String -Path backend/logs/app-biz-2026-08-20.log -Pattern '"username":"admin"'
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```
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### 3.3 按操作类型筛选
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```bash
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||
# 查看所有删除操作
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grep '"action":"delete"' backend/logs/app-biz-2026-08-20.log
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||
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||
# 查看所有失败的操作
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grep '"opStatus":"failure"' backend/logs/app-biz-2026-08-20.log
|
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# 用中文关键词搜索（直接搜 message 中的中文）
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||
grep '删除' backend/logs/app-biz-2026-08-20.log
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grep '失败' backend/logs/app-biz-2026-08-20.log
|
||
grep '登录' backend/logs/app-biz-2026-08-20.log
|
||
```
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### 3.4 按链路追踪（traceId）排查
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```bash
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# 拿到一个 traceId 后，搜索所有相关日志
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grep '31a4773a-e2ac-4ec7-8dd7-0e2431ec982e' backend/logs/app-*.log
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```
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这会同时匹配 `app-biz`、`app-access`、`app-error` 三个文件，让你看到该请求的完整链路：
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||
- `app-biz`：用户做了什么操作
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- `app-access`：HTTP 请求的方法、路径、状态码
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||
- `app-error`：有没有触发错误
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### 3.5 查看错误
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```bash
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||
# 当天的所有错误
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cat backend/logs/app-error-2026-08-20.log | python -m json.tool
|
||
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||
# 只看错误类型
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||
Get-Content backend/logs/app-error-2026-08-20.log | ForEach-Object { ($_ | ConvertFrom-Json).error.type }
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||
```
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---
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## 四、开发指南：如何写日志
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### 4.1 使用 `@op_log` 装饰器（推荐）
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对于所有写操作（创建、删除、启动、停止等），在路由函数上加 `@op_log` 装饰器，自动记录操作日志：
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```python
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||
from app.core.op_log import op_log, OpModule, OpAction
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||
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||
@router.delete("/model-eval/{eval_id}")
|
||
@op_log(module=OpModule.MODEL_EVAL, action=OpAction.DELETE, target_type="eval")
|
||
async def delete_eval(eval_id: str, current_user: dict, request: Request):
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||
# 你的业务逻辑
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store.delete_eval(eval_id)
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||
return {"message": "删除成功"}
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||
```
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装饰器会自动生成中文 message，例如：
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||
> `用户[admin] 删除模型评测「eval_001」，结果：成功`
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同时自动：
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- 捕获成功/失败状态
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||
- 记录操作耗时（`durationMs`）
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||
- 记录请求方法和路径（`requestMethod`、`requestPath`）
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||
- 失败时记录完整异常堆栈
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||
- 同时写入 `app-biz` 文件日志 + `operation_logs` 数据库表
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### 4.2 手动调用 `biz_logger`
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对于不方便用装饰器的场景（如多步骤操作、流程中间节点），使用 `StructuredLogger`：
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```python
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||
from app.core.logging import get_structured_logger
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||
biz_logger = get_structured_logger("app.biz.data_process")
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||
# 记录成功（message 直接用中文）
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||
biz_logger.info("用户创建数据处理任务成功", taskId="dpt_001", processType="unstructured")
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|
||
# 记录失败
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||
biz_logger.error("用户发布数据处理任务失败", taskId="dpt_001", errorType="ConnectionError")
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||
```
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### 4.3 模块和动作中文映射表
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`@op_log` 装饰器会自动将模块和动作翻译为中文，无需手动处理：
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| 英文（代码常量） | 中文（日志显示） |
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|-----------------|----------------|
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| `fine-tune` | 模型训练 |
|
||
| `model-eval` | 模型评测 |
|
||
| `model-inference` | 模型推理 |
|
||
| `model-manage` | 模型管理 |
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||
| `dataset` | 数据集 |
|
||
| `data-process` | 数据处理 |
|
||
| `data-convert` | 数据转换 |
|
||
| `compute` | 算力节点 |
|
||
| `system` | 系统 |
|
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|
||
| 动作（英文） | 动作（中文） |
|
||
|-------------|-------------|
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| `create` | 创建 |
|
||
| `update` | 更新 |
|
||
| `delete` | 删除 |
|
||
| `start` | 启动 |
|
||
| `stop` | 停止 |
|
||
| `upload` | 上传 |
|
||
| `download` | 下载 |
|
||
| `login` | 登录 |
|
||
| `logout` | 退出登录 |
|
||
| `publish` | 发布 |
|
||
| `retry` | 重试 |
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||
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## 五、错误排查实战示例
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### 场景一：用户反馈"删除模型评测任务后列表仍显示该记录"
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#### 第一步：确认操作是否被记录
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用户说在 8 月 20 日 08:38 左右执行了删除操作。先查业务日志：
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```bash
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# 方法 1：用中文关键词搜（最傻瓜）
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||
grep '删除' backend/logs/app-biz-2026-08-20.log
|
||
|
||
# 方法 2：用英文字段搜（更精确）
|
||
grep '"action":"delete"' backend/logs/app-biz-2026-08-20.log | grep 'model-eval'
|
||
```
|
||
|
||
找到记录，直接看 `message` 字段：
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"@timestamp": "2026-08-20T08:38:45.516+08:00",
|
||
"level": "INFO",
|
||
"logger": "app.biz",
|
||
"traceId": "31a4773a-e2ac-4ec7-8dd7-0e2431ec982e",
|
||
"message": "用户[admin] 删除模型推理「cmp_74e0d2f34b43」，结果：成功",
|
||
"fields": {
|
||
"action": "delete",
|
||
"bizModule": "model-inference",
|
||
"opStatus": "success",
|
||
"targetId": "cmp_74e0d2f34b43",
|
||
"username": "admin",
|
||
"durationMs": 6799.44,
|
||
"requestMethod": "DELETE",
|
||
"requestPath": "/modelTF/model-inference/cmp_74e0d2f34b43"
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**一眼就能读明白**：`用户[admin]` 在 `08:38:45` 删除了模型推理 `cmp_74e0d2f34b43`，操作成功，耗时 6.8 秒。
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||
#### 第二步：用 traceId 追踪完整请求链路
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||
拿到 `traceId` 后，搜索所有日志文件：
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```bash
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||
grep '31a4773a-e2ac-4ec7-8dd7-0e2431ec982e' backend/logs/app-*.log
|
||
```
|
||
|
||
会看到两条日志，`message` 直接告诉你发生了什么：
|
||
|
||
1. **app-biz**：`用户[admin] 删除模型推理「cmp_74e0d2f34b43」，结果：成功`
|
||
2. **app-access**：`HTTP请求 DELETE /modelTF/model-inference/cmp_74e0d2f34b43 → 200（耗时175.06ms）`
|
||
|
||
#### 第三步：确认是否有错误
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||
|
||
```bash
|
||
grep '31a4773a-e2ac-4ec7-8dd7-0e2431ec982e' backend/logs/app-error-2026-08-20.log
|
||
```
|
||
|
||
没有匹配 → 没有错误。
|
||
|
||
#### 排查结论
|
||
|
||
| 日志文件 | message | 结论 |
|
||
|---------|---------|------|
|
||
| `app-biz` | `用户[admin] 删除模型推理「cmp_xxx」，结果：成功` | 后端删除成功 |
|
||
| `app-access` | `HTTP请求 DELETE /modelTF/... → 200` | 接口正常返回 |
|
||
| `app-error` | 无 | 没有异常 |
|
||
|
||
**结论**：删除操作本身没问题，问题出在查询逻辑（列表接口未过滤软删除记录）。
|
||
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||
---
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||
|
||
### 场景二：数据库连接超时导致后台轮询失败
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||
|
||
用户反馈"训练任务状态一直不更新"。
|
||
|
||
#### 第一步：查看错误日志
|
||
|
||
```bash
|
||
cat backend/logs/app-error-2026-08-19.log
|
||
```
|
||
|
||
直接看 `message`：
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"@timestamp": "2026-08-19T11:19:10.341+08:00",
|
||
"level": "ERROR",
|
||
"logger": "app.workers.compute_poller",
|
||
"traceId": "-",
|
||
"message": "计算轮询执行失败",
|
||
"error": {
|
||
"type": "PoolTimeout",
|
||
"stack_trace": "...\npsycopg_pool.PoolTimeout: couldn't get a connection after 30.00 sec"
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**一眼读明白**：`计算轮询执行失败`，错误类型是 `PoolTimeout`（数据库连接池超时）。
|
||
|
||
#### 第二步：确认频率
|
||
|
||
```bash
|
||
grep '计算轮询执行失败' backend/logs/app-error-2026-08-19.log | wc -l
|
||
```
|
||
|
||
从 11:19 到 13:49，每 33 秒一条，共 30+ 条 → 数据库不可用持续约 2.5 小时。
|
||
|
||
#### 排查结论
|
||
|
||
| 问题 | 原因 | 解决方案 |
|
||
|------|------|---------|
|
||
| 训练任务状态不更新 | 数据库连接池超时（PoolTimeout），后台轮询无法查询任务状态 | 检查 PostgreSQL 服务是否存活；增大连接池配置；检查网络连通性 |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### 场景三：数据处理预览失败（网络超时）
|
||
|
||
用户反馈"点击数据处理预览后一直转圈"。
|
||
|
||
#### 第一步：查看错误日志
|
||
|
||
```bash
|
||
grep '数据处理' backend/logs/app-error-2026-08-20.log
|
||
```
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"@timestamp": "2026-08-20T08:59:27.017+08:00",
|
||
"level": "ERROR",
|
||
"logger": "app.api.v1.endpoints.data_process",
|
||
"traceId": "7e00377f-12ed-4130-bd40-8bbd0bc4992b",
|
||
"message": "数据处理预览失败 task_id=dpt_54045fd0ec744cc4ab8c preview_run_id=dpprun_8453fe1f349e4913809e duration_ms=45254.31",
|
||
"error": {
|
||
"type": "LocalEntryNotFoundError",
|
||
"stack_trace": "...httpx.ConnectTimeout: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复..."
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**一眼读明白**：`数据处理预览失败`，task_id 是 `dpt_54045fd0ec744cc4ab8c`，耗时 45 秒，错误类型是 `LocalEntryNotFoundError`，根因是网络超时（`WinError 10060`）。
|
||
|
||
#### 第二步：用 traceId 看请求链路
|
||
|
||
```bash
|
||
grep '7e00377f-12ed-4130-bd40-8bbd0bc4992b' backend/logs/app-access-2026-08-20.log
|
||
```
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"message": "HTTP请求 POST /modelTF/data-process/dpt_54045fd0ec744cc4ab8c/preview/start → 500（耗时45255ms）",
|
||
"fields": {
|
||
"request_method": "POST",
|
||
"request_path": "/modelTF/data-process/dpt_54045fd0ec744cc4ab8c/preview/start",
|
||
"status_code": 500
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**一眼读明白**：`POST 请求返回了 500`，耗时 45 秒（网络超时导致）。
|
||
|
||
#### 排查结论
|
||
|
||
| 问题 | 原因 | 解决方案 |
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| 数据处理预览一直转圈 | docling 需要从 HuggingFace 下载模型，网络连接超时 | 检查网络连通性；配置 HuggingFace 镜像源；或预下载模型到本地缓存 |
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## 六、日志文件位置速查
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backend/logs/
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├── app-biz-2026-08-20.log ← 今天的业务操作日志（用户干了啥）
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├── app-biz-2026-08-20.log.1 ← 滚动后的旧业务日志
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├── app-access-2026-08-20.log ← 今天的访问日志（HTTP 请求记录）
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├── app-error-2026-08-20.log ← 今天的错误日志（ERROR + 堆栈）
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├── backend-2026-08-20.log ← 兼容旧格式（全部日志）
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└── error-2026-08-19.log ← 兼容旧错误日志
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> **提示**：日期会自动变化，文件名中的日期就是当天。超过保留周期的旧文件会被自动清理。
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## 七、快速排查口诀
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1. 先看 app-biz —— 谁干了什么，成功还是失败（直接看 message）
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2. 再看 app-access —— 请求了什么路径，返回什么状态码
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3. 有错误看 app-error —— 什么异常，堆栈在哪一行
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4. 用 traceId 串联三个文件 —— 一个请求的完整链路
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**中文关键词速查**：
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| 想查什么 | 搜什么关键词 |
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| 删除操作 | `删除` |
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| 创建操作 | `创建` |
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| 登录/退出 | `登录`、`退出登录` |
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| 失败的操作 | `结果：失败` |
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| HTTP 请求 | `HTTP请求` |
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| HTTP 异常 | `HTTP请求异常` |
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| 计算轮询 | `计算轮询` |
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| 数据处理 | `数据处理` |
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## 八、开发检查清单
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新增接口或修改业务逻辑时，请对照此清单：
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- [ ] 所有写操作（create/delete/start/stop/update）是否加了 `@op_log` 装饰器？
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- [ ] 手动 `biz_logger` 的 message 是否用了中文描述？
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- [ ] 多步骤流程是否用 `biz_logger.info()` 记录了关键中间节点？
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- [ ] 异常分支是否用 `logger.exception()` 记录了失败原因？
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- [ ] 日志中是否包含了足够的业务上下文（`taskId`、`datasetId` 等）？
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- [ ] 是否避免了在日志中打印密码、token 等敏感信息？（系统已自动脱敏，但仍需注意）
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- [ ] 是否避免了在 for/while 循环内打印 INFO 级别日志？
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## 九、核心源码位置
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| 功能 | 文件位置 | 关键类/函数 |
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| 日志配置入口 | `backend/app/core/logging.py` | `configure_logging()` |
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| JSON 格式化 | `backend/app/core/logging.py` | `JsonLogFormatter` |
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| 链路追踪 | `backend/app/core/logging.py` | `TraceIdFilter`、`request_id_var` |
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| 敏感数据脱敏 | `backend/app/core/logging.py` | `mask_sensitive_dict()`、`mask_value()` |
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| 大对象截断 | `backend/app/core/logging.py` | `truncate_large_value()` |
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| 文件滚动 | `backend/app/core/logging.py` | `DateSizeRotatingFileHandler` |
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| 请求日志中间件 | `backend/app/core/logging.py` | `setup_request_logging()` |
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| 结构化日志器 | `backend/app/core/logging.py` | `StructuredLogger`、`get_structured_logger()` |
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| 操作日志装饰器 | `backend/app/core/op_log.py` | `@op_log`、`log_operation()` |
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| 操作日志常量 | `backend/app/core/op_log.py` | `OpModule`、`OpAction`、`OpStatus` |
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| 中文 message 生成 | `backend/app/core/op_log.py` | `_build_cn_message()`、`MODULE_CN`、`ACTION_CN`、`TARGET_TYPE_CN` |
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