在大数据、高并发场景下的Java应用中，通过有效方式分析Java报错日志并提供运维指导，能有效减轻产品运营维护成本。日志服务支持采集各云产品的Java报错日志，通过数据加工解析Java错误日志。
前提条件
已采集各SLS、OSS、SLB、RDS的Java错误日志到cloud_product_error_log的Logstore。具体操作，请参见Logtail采集日志。
场景描述
某企业基于阿里云OSS、SLS等产品开发Java应用A过程中，在华东1（杭州）地域创建了名为cloud_product_erro_log的Logstore，用于存储调用各云产品接口发生的Java报错日志。该企业需要使用日志服务定期分析调用接口发生的Java报错日志，便于制定Java报错处理措施。
为实现以上需求，您需要解析日志中的时间、错误码、状态码、产品信息、错误码信息、请求方法和出错行号，存储到各产品的Logstore中，用于错误日志分析。
原始日志样例如下：
__source__:192.0.2.10
__tag__:__client_ip__:203.0.113.10
__tag__:__receive_time__:1591957901
__topic__:
message: 2021-05-15 16:43:35 ParameterInvalid 400
com.aliyun.openservices.log.exception.LogException:The body is not valid json string.
at com.aliyun.openservice.log.Client.ErrorCheck(Client.java:2161)
at com.aliyun.openservice.log.Client.SendData(Client.java:2312)
at com.aliyun.openservice.log.Client.PullLogsk(Client.java:1397)
at com.aliyun.openservice.log.Client.SendData(Client.java:2265)
at com.aliyun.openservice.log.Client.GetCursor(Client.java:1123)
at com.aliyun.openservice.log.Client.PullLogs(Client.java:2161)
at com.aliyun.openservice.log.Client.ErrorCheck(Client.java:2426)
at transformEvent.main(transformEvent.java:2559)总体流程
通过Logtail采集应用A的报错日志到名称为cloud_product_error_log的Logstore中，然后再经过数据加工后投递到各自产品的Logstore中，最后对各个产品的错误日志做分析。总体流程如下：
设计数据加工语句：数据加工分析，编写数据加工语句。
创建数据加工任务：根据产品不同，将日志分发至不同产品的错误分析Logstore。
查询和分析数据：在各产品的错误分析Logstore中进行日志分析。
步骤一：设计数据加工语句
加工流程
为便于错误日志分析，需要：
提取message字段中的时间、错误码、状态码、产品信息、错误码信息、请求方法和出错行号。
将错误日志存储到各产品的Logstore。
加工逻辑分析
分析原始日志字段中的时间、错误码、状态码、产品信息、错误码信息、请求方法和出错行号，为提取每种字段设计正则表达式。
语法详解
使用regex_match函数匹配出此条日志中是否有LogException。更多信息，请参见regex_match。
如果匹配上则按照解析SLS错误日志的规则进行处理；如果匹配上OSSException则按照解析OSS错误日志的规则进行处理。更多信息，请参见e_switch。
使用e_regex正则解析函数解析相应的错误日志。更多信息，请参见e_regex。
删除原字段message信息，并投递到相应产品的Logstore。更多信息，请参见e_drop_fields和e_output、e_coutput。
更多信息，请参见正则表达式-分组。
加工语法分析
以使用正则表达式解析SLS错误日志为例，具体如下：
具体的加工语法为：
e_switch(
regex_match(v("message"), r"LogException"),
e_compose(
e_regex(
"message",
"(?P<data_time>\S+\s\S+)\s(?P<error_code>[a-zA-Z]+)\s(?P<status>[0-9]+)\scom\.aliyun\.openservices\.log\.exception\.(?P<product_exception>[a-zA-Z]+)\:(?P<error_message>[a-zA-Z0-9:,\-\s]+)\.(\s+\S+\s\S+){5}\s+\S+\scom\.aliyun\.openservices\.log\.Client\.(?P<method>[a-zA-Z]+)\S+\s+\S+\stransformEvent\.main\(transformEvent\.java\:(?P<error_line>[0-9]+)\)",
),
e_drop_fields("message"),
e_output("sls-error"),
),
regex_match(v("message"), r"OSSException"),
e_compose(
e_regex(
"message",
"(?P<data_time>\S+\s\S+)\scom\.aliyun\.oss\.(?P<product_exception>[a-zA-Z]+)\:(?P<error_message>[a-zA-Z0-9,\s]+)\.\n\[ErrorCode\]\:\s(?P<error_code>[a-zA-Z]+)\n\[RequestId\]\:\s(?P<request_id>[a-zA-Z0-9]+)\n\[HostId\]\:\s(?P<host_id>[a-zA-Z-.]+)\n\S+\n\S+(\s\S+){3}\n\s+\S+\s+(.+)(\s+\S+){24}\scom\.aliyun\.oss\.OSSClient\.(?P<method>[a-zA-Z]+)\S+\s+\S+\stransformEvent\.main\(transformEvent\.java:(?P<error_line>[0-9]+)\)",
),
e_drop_fields("message"),
e_output("oss-error"),
),
)步骤二：创建数据加工任务
进入数据加工页面。
在Project列表区域，单击目标Project。
在页签中，单击目标Logstore。
在查询和分析页面，单击数据加工。
在页面右上角，选择数据的时间范围。
请确保在原始日志页签中有Log。
在编辑框中，输入数据加工语句。
e_switch( regex_match(v("message"), r"LogException"), e_compose( e_regex( "message", "(?P<data_time>\S+\s\S+)\s(?P<error_code>[a-zA-Z]+)\s(?P<status>[0-9]+)\scom\.aliyun\.openservices\.log\.exception\.(?P<product_exception>[a-zA-Z]+)\:(?P<error_message>[a-zA-Z0-9:,\-\s]+)\.(\s+\S+\s\S+){5}\s+\S+\scom\.aliyun\.openservices\.log\.Client\.(?P<method>[a-zA-Z]+)\S+\s+\S+\stransformEvent\.main\(transformEvent\.java\:(?P<error_line>[0-9]+)\)", ), e_drop_fields("message"), e_output("sls-error"), ), regex_match(v("message"), r"OSSException"), e_compose( e_regex( "message", "(?P<data_time>\S+\s\S+)\scom\.aliyun\.oss\.(?P<product_exception>[a-zA-Z]+)\:(?P<error_message>[a-zA-Z0-9,\s]+)\.\n\[ErrorCode\]\:\s(?P<error_code>[a-zA-Z]+)\n\[RequestId\]\:\s(?P<request_id>[a-zA-Z0-9]+)\n\[HostId\]\:\s(?P<host_id>[a-zA-Z-.]+)\n\S+\n\S+(\s\S+){3}\n\s+\S+\s+(.+)(\s+\S+){24}\scom\.aliyun\.oss\.OSSClient\.(?P<method>[a-zA-Z]+)\S+\s+\S+\stransformEvent\.main\(transformEvent\.java:(?P<error_line>[0-9]+)\)", ), e_drop_fields("message"), e_output("oss-error"), ), )单击预览数据。
创建数据加工任务。
单击保存数据加工。
在创建数据加工任务面板，配置如下信息，然后单击确定。
参数
说明
任务名称
数据加工任务的名称。例如test。
授权方式
选择默认角色读取源Logstore数据。
存储目标
目标名称
存储目标的名称。例如sls-error和oss-error。
目标Region
选择目标Project所在地域。例如华东1（杭州）。
目标Project
用于存储数据加工结果的目标Project名称。
目标库
用于存储数据加工结果的目标Logstore名称。例如sls-error和oss-error。
授权方式
选择择默认角色将数据加工结果写入目标日志库。
加工范围
时间范围
时间范围选择所有。
创建数据加工任务后，日志服务默认为每个加工任务创建一个仪表盘，您可以在仪表盘中查看数据加工任务运行指标。
通过异常详情图表，可以查到具体哪一条日志没有解析出来，然后再调整正则表达式。
如果解析Log失败，上报WARNING级别日志。该类报错不会影响到整个加工任务继续执行。
如果上报ERROR级别日志，则会影响到整个加工任务的继续执行。需要逐步查找定位问题，并修改正则表达式，直到加工任务能够成功解析各个不同类型的错误日志。
步骤三：分析错误日志数据
基于加工后的错误日志，可以进行错误日志数据分析。本文只对日志服务的Java错误日志做分析。
在Project列表区域，单击目标Project。
在页签中，单击目标Logstore。
在搜索框中输入查询和分析语句。
统计每个调用方法出现错误的数量。
* | SELECT COUNT(method) as m_ct, method GROUP BY method统计PutLogs中哪一类的错误信息占比最大。
* | SELECT error_message,COUNT(error_message) as ct_msg, method WHERE method LIKE 'PutLogs' GROUP BY error_message,method统计各个错误码出现的错误次数。
* | SELECT error_code,COUNT(error_code) as count_code GROUP BY error_code设置报错时间轴，实时查看调用接口错误信息。
* | SELECT date_format(data_time, '%Y-%m-%d %H:%m:%s') as date_time,status,product_exception,error_line, error_message,method ORDER BY date_time desc
单击15分钟（相对），设置查询分析的时间范围。
您可以设置相对时间、整点时间和自定义时间。
说明查询结果有1 min以内的误差。
单击查询/分析，查看查询分析结果。