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一、YLog系统整体架构实现原理

1.1 YLog系统启动与初始化架构

// YLog系统启动架构实现原理 ylog_system_start() ├── 1. 配置文件加载 (ylog.conf) │ ├→ 解析配置文件格式 │ ├→ 加载日志级别配置 │ ├→ 配置存储路径 │ ├→ 设置采集模块开关 │ └→ 初始化系统参数 ├── 2. 存储系统初始化 │ ├→ 创建基础目录结构 │ │ ├→ ylog_sd_in/ (根目录) │ │ ├→ ap/current/ (当前AP日志) │ │ ├→ modem/ (调制解调器日志) │ │ ├→ connectivity/ (连接性日志) │ │ ├→ poweron/ (开机日志) │ │ └→ sensorhub/ (传感器日志) │ ├→ 设置文件权限 (chmod/chown) │ ├→ 初始化文件系统监控 │ ├→ 创建会话目录 (00-0926_165400) │ └→ 生成会话元数据 ├── 3. 日志采集器初始化 │ ├→ Android日志采集器 │ │ ├→ fork() logcat进程 │ │ ├→ 设置过滤器 (main/events/radio/system) │ │ ├→ 重定向输出到文件 │ │ ├→ 监控logcat状态 │ │ └→ 异常重启机制 │ ├→ 内核日志采集器 │ │ ├→ 打开/proc/kmsg │ │ ├→ 设置dmesg级别 │ │ ├→ 监控内核缓冲区 │ │ ├→ 内核模块日志 │ │ └→ ftrace配置 │ ├→ 硬件日志采集器 │ │ ├→ 打开串口设备 │ │ ├→ 配置I2C/SPI接口 │ │ ├→ 初始化共享内存 │ │ ├→ DMA缓冲区映射 │ │ └→ 固件调试接口 │ └→ 网络日志采集器 │ ├→ tcpdump进程启动 │ ├→ 配置抓包过滤规则 │ ├→ 网络接口监控 │ ├→ 流量统计初始化 │ └→ 协议分析配置 ├── 4. 监控系统初始化 │ ├→ 进程监控器 │ │ ├→ 监控采集器进程状态 │ │ ├→ 进程崩溃恢复 │ │ ├→ 资源使用监控 │ │ ├→ 性能指标收集 │ │ └→ 异常报警 │ ├→ 存储监控器 │ │ ├→ 磁盘空间监控 │ │ ├→ 文件大小监控 │ │ ├→ 存储健康检查 │ │ ├→ 自动清理机制 │ │ └→ 存储报警 │ ├→ 网络监控器 │ │ ├→ 网络连接状态 │ │ ├→ 数据传输监控 │ │ ├→ 网络质量检测 │ │ ├→ 带宽使用监控 │ │ └→ 网络异常检测 │ └→ 系统监控器 │ ├→ CPU使用率监控 │ ├→ 内存使用监控 │ ├→ 温度监控 │ ├→ 电源状态监控 │ └→ 系统负载监控 └── 5. 分析工具初始化 ├→ Python分析脚本部署 ├→ 索引文件创建 (0000) ├→ 概要文件生成 (outline) ├→ 分析模板加载 └→ 报告系统初始化

1.2 目录结构生成实现原理

# YLog目录结构生成实现原理 # 1. 根目录创建逻辑 mkdir -p /data/ylog_sd_in ​ # 2. 分层目录生成算法 generate_directory_structure() { # 基础层目录 mkdir -p ap current mkdir -p modem mkdir -p connectivity mkdir -p poweron mkdir -p sensorhub # 时间戳格式: YY-MMDD_HHMMSS SESSION_ID=$(date +%y-%m%d_%H%M%S) # AP层目录结构 mkdir -p ap/current/$SESSION_ID cd ap/current/$SESSION_ID # 创建各模块目录 mkdir -p android mkdir -p iodebug mkdir -p kernel mkdir -p sgm/cpu_memory mkdir -p sys_info mkdir -p tcpdump/ytag # 创建索引和概要文件 echo "0" > android/0000 echo "session: $SESSION_ID" > android/outline echo "start_time: $(date)" >> android/outline # 复制分析脚本 cp /system/etc/ylog/analyzer.py android/ # 其他模块类似 for module in iodebug kernel sys_info tcpdump; do echo "0" > $module/0000 cp /system/etc/ylog/analyzer.py $module/ echo "session: $SESSION_ID" > $module/outline done # SGM特殊处理 echo "0" > sgm/cpu_memory/0000 cp /system/etc/ylog/analyzer.py sgm/cpu_memory/ echo "session: $SESSION_ID" > sgm/cpu_memory/outline }

二、各模块日志采集实现原理

2.1 Android日志采集实现原理

// Android日志采集实现架构 android_log_collector() ├── 1. logcat进程管理 │ ├→ fork()创建子进程 │ │ pid = fork(); │ │ if (pid == 0) { │ │ // 子进程执行logcat │ │ execlp("logcat", "logcat", │ │ "-b", "main", // 主缓冲区 │ │ "-b", "events", // 事件缓冲区 │ │ "-b", "radio", // 无线缓冲区 │ │ "-b", "system", // 系统缓冲区 │ │ "-v", "threadtime", // 详细格式 │ │ "-f", log_file, // 输出文件 │ │ "-r", rotate_size, // 轮转大小 │ │ "-n", rotate_count, // 保留数量 │ │ NULL); │ │ } │ ├→ 进程状态监控 │ │ while (1) { │ │ int status; │ │ pid_t result = waitpid(pid, &status, WNOHANG); │ │ if (result > 0) { │ │ // 进程异常退出，重启 │ │ restart_logcat(); │ │ } │ │ sleep(5); │ │ } │ ├→ 输出重定向管理 │ │ // 创建命名管道 │ │ mkfifo(log_pipe, 0666); │ │ // 重定向标准输出 │ │ dup2(fileno(log_pipe), STDOUT_FILENO); │ │ // 后台线程读取管道 │ │ pthread_create(&reader_thread, NULL, pipe_reader, log_pipe); │ └→ 缓冲区清理机制 │ // 定期清理logcat缓存 │ system("logcat -c"); ├── 2. 日志文件管理 │ ├→ 文件轮转策略 │ │ // 基于大小的轮转 │ │ if (file_size > 10*1024*1024) { // 10MB │ │ rotate_log_file(); │ │ } │ ├→ 文件命名规范 │ │ // 时间戳命名: 0000.log, 0001.log │ │ char filename[32]; │ │ snprintf(filename, sizeof(filename), "%04d.log", file_index++); │ ├→ 索引文件更新 │ │ // 更新0000文件内容 │ │ FILE *index = fopen("0000", "w"); │ │ fprintf(index, "%d", file_index); │ │ fclose(index); │ └→ 概要文件生成 │ // 生成outline概要 │ update_outline_statistics(); ├── 3. 日志过滤和处理 │ ├→ 实时过滤规则 │ │ // PID过滤 │ │ if (log_entry.pid == excluded_pid) return; │ │ // TAG过滤 │ │ if (strstr(log_entry.tag, "DEBUG") != NULL) return; │ │ // 关键字过滤 │ │ if (strstr(log_entry.msg, "password") != NULL) return; │ ├→ 日志解析 │ │ // 解析日志格式: 01-02 12:34:56.789 1234 5678 I Tag: message │ │ parse_log_format(buffer, &timestamp, &pid, &tid, &level, &tag, &msg); │ ├→ 结构化存储 │ │ // 转换为JSON格式存储 │ │ json_log = { │ │ "timestamp": timestamp, │ │ "pid": pid, │ │ "tid": tid, │ │ "level": level, │ │ "tag": tag, │ │ "message": msg │ │ }; │ └→ 压缩处理 │ // 实时压缩 │ compressed_data = gzip_compress(json_log); └── 4. 监控和异常处理 ├→ 采集状态监控 │ // 监控日志生成速率 │ log_rate = logs_per_second(); │ if (log_rate < threshold) alert("低日志率"); ├→ 存储空间监控 │ // 检查磁盘空间 │ free_space = get_free_space("/data"); │ if (free_space < 100*1024*1024) { // 100MB │ emergency_cleanup(); │ } ├→ 进程健康检查 │ // 心跳检测 │ if (!process_alive(logcat_pid)) { │ restart_process(); │ } └→ 异常恢复机制 // 自动恢复策略 if (detect_abnormal_state()) { reset_collector(); restore_from_checkpoint(); }

2.2 内核日志采集实现原理

// 内核日志采集实现架构 kernel_log_collector() ├── 1. /proc/kmsg读取实现 │ ├→ 打开内核消息接口 │ │ int kmsg_fd = open("/proc/kmsg", O_RDONLY | O_NONBLOCK); │ ├→ 设置读取缓冲区 │ │ char buffer[4096]; │ │ ssize_t bytes = read(kmsg_fd, buffer, sizeof(buffer)-1); │ ├→ 解析内核消息格式 │ │ // 内核消息格式: <level>[,timestamp] message │ │ // 例: <6>[ 1234.567890] kernel: message │ │ parse_kmsg_format(buffer, &level, ×tamp, &msg); │ ├→ 过滤和分类 │ │ // 按级别过滤 │ │ if (level < KERNEL_LOG_LEVEL) return; │ │ // 按关键字分类 │ │ classify_kernel_message(msg); │ └→ 写入日志文件 │ write_kernel_log(level, timestamp, msg); ├── 2. dmesg缓冲区管理 │ ├→ 读取环形缓冲区 │ │ // 执行dmesg命令 │ │ FILE *fp = popen("dmesg", "r"); │ │ while (fgets(buffer, sizeof(buffer), fp)) { │ │ process_dmesg_line(buffer); │ │ } │ │ pclose(fp); │ ├→ 缓冲区大小控制 │ │ // 设置dmesg缓冲区大小 │ │ sysctl -w kernel.printk_ratelimit=5 │ │ sysctl -w kernel.printk_ratelimit_burst=10 │ ├→ 历史记录保存 │ │ // 保存历史dmesg │ │ system("dmesg > /data/ylog_sd_in/ap/current/kernel/dmesg_history.log"); │ └→ 缓冲区清理 │ // 清理dmesg缓冲区 │ system("dmesg -c"); ├── 3. ftrace配置和采集 │ ├→ ftrace系统初始化 │ │ mount -t debugfs none /sys/kernel/debug │ │ echo 0 > /sys/kernel/debug/tracing/tracing_on │ │ echo function > /sys/kernel/debug/tracing/current_tracer │ ├→ 跟踪点配置 │ │ // 设置跟踪函数 │ │ echo schedule >> /sys/kernel/debug/tracing/set_ftrace_filter │ │ echo irq_handler_entry >> /sys/kernel/debug/tracing/set_ftrace_filter │ ├→ 数据采集 │ │ echo 1 > /sys/kernel/debug/tracing/tracing_on │ │ cat /sys/kernel/debug/tracing/trace_pipe > kernel_trace.log & │ └→ 性能优化 │ // 减少跟踪开销 │ echo 100 > /sys/kernel/debug/tracing/buffer_size_kb │ echo nop > /sys/kernel/debug/tracing/current_tracer └── 4. 内核模块日志 ├→ 模块加载监控 │ // 监控/sys/module目录 │ monitor_module_directory("/sys/module"); ├→ 模块参数收集 │ // 收集模块参数 │ collect_module_parameters(); ├→ 调试信息提取 │ // 从/proc/modules提取信息 │ extract_module_debug_info(); └→ 异常模块检测 // 检测崩溃模块 detect_failed_modules();

2.3 硬件日志采集实现原理

// 调制解调器日志采集实现 modem_log_collector() ├── 1. 串口通信初始化 │ ├→ 打开串口设备 │ │ int serial_fd = open("/dev/ttyUSB0", O_RDWR | O_NOCTTY | O_NONBLOCK); │ ├→ 配置串口参数 │ │ struct termios options; │ │ tcgetattr(serial_fd, &options); │ │ cfsetispeed(&options, B115200); // 波特率115200 │ │ cfsetospeed(&options, B115200); │ │ options.c_cflag |= (CLOCAL | CREAD); // 本地连接，启用接收 │ │ options.c_cflag &= ~PARENB; // 无奇偶校验 │ │ options.c_cflag &= ~CSTOPB; // 1位停止位 │ │ options.c_cflag &= ~CSIZE; │ │ options.c_cflag |= CS8; // 8位数据位 │ │ tcsetattr(serial_fd, TCSANOW, &options); │ ├→ 设置读写超时 │ │ options.c_cc[VMIN] = 0; // 最小读取字符数 │ │ options.c_cc[VTIME] = 10; // 超时时间(0.1秒) │ └→ 启用硬件流控制 │ options.c_cflag |= CRTSCTS; // 硬件流控制 ├── 2. AT命令交互 │ ├→ 发送AT命令 │ │ write(serial_fd, "AT\r\n", 4); // 发送AT命令 │ ├→ 读取响应 │ │ char response[1024]; │ │ read(serial_fd, response, sizeof(response)); │ ├→ 解析响应格式 │ │ if (strstr(response, "OK") != NULL) { │ │ // 命令成功 │ │ } else if (strstr(response, "ERROR") != NULL) { │ │ // 命令失败 │ │ } │ └→ 错误处理 │ // 超时重试 │ if (timeout) retry_at_command(); ├── 3. 日志收集协议 │ ├→ 启动日志收集 │ │ write(serial_fd, "AT+ELOG=1\r\n", 11); // 启用日志 │ ├→ 设置日志级别 │ │ write(serial_fd, "AT+ELOGLVL=5\r\n", 14); // 设置级别5 │ ├→ 数据接收处理 │ │ // 异步读取数据 │ │ pthread_create(&read_thread, NULL, modem_reader, serial_fd); │ ├→ 数据解析 │ │ // 解析二进制日志格式 │ │ parse_modem_log(raw_data, &log_entry); │ └→ 文件存储 │ // 写入日志文件: md_20210926-165613.log │ write_modem_log_file(log_entry); └── 4. 数据库和校验 ├→ 日志数据库生成 │ // 生成modem_db.gz │ create_modem_database(); │ gzip_compress("modem.db", "modem_db.gz"); ├→ 校验文件生成 │ // 生成sha1.txt │ generate_checksum("modem_db.gz", "sha1.txt"); ├→ 完整性验证 │ // 验证文件完整性 │ verify_checksum(); └→ 异常恢复 // 数据库损坏恢复 recover_database();

2.4 网络日志采集实现原理

// tcpdump网络抓包实现 tcpdump_collector() ├── 1. tcpdump进程管理 │ ├→ 启动tcpdump进程 │ │ pid_t pid = fork(); │ │ if (pid == 0) { │ │ // 子进程执行tcpdump │ │ execlp("tcpdump", "tcpdump", │ │ "-i", "any", // 监听所有接口 │ │ "-s", "0", // 抓包完整大小 │ │ "-w", capture_file, // 输出文件 │ │ "-C", "10", // 文件大小10MB │ │ "-W", "5", // 保留5个文件 │ │ "-Z", "root", // 运行用户 │ │ NULL); │ │ } │ ├→ 进程监控 │ │ monitor_process(pid); │ ├→ 输出文件管理 │ │ // 监控文件生成 │ │ monitor_capture_files(); │ └→ 异常重启 │ restart_if_crashed(pid); ├── 2. 抓包过滤规则 │ ├→ BPF过滤器设置 │ │ // 设置过滤规则 │ │ char *filter = "port 80 or port 443"; // HTTP/HTTPS │ │ pcap_setfilter(pcap_handle, &bpf_filter); │ ├→ 协议过滤 │ │ // 特定协议过滤 │ │ filter_tcp_protocols(); │ ├→ IP地址过滤 │ │ // 排除内部地址 │ │ exclude_internal_ips(); │ └→ 流量采样 │ // 减少存储压力 │ sample_packets(1000); // 每1000个包采样1个 ├── 3. 文件命名和存储 │ ├→ 时间戳命名 │ │ // 生成文件名: 00000.tcpdump.2021-09-26_16.54.05.cap │ │ char filename[256]; │ │ snprintf(filename, sizeof(filename), │ │ "%05d.tcpdump.%s.cap", │ │ file_index++, │ │ get_timestamp_string()); │ ├→ 索引文件更新 │ │ // 更新0000索引 │ │ update_index_file(file_index); │ ├→ 存储优化 │ │ // 压缩存储 │ │ compress_capture_file(); │ └→ 元数据记录 │ record_file_metadata(filename); └── 4. 分析和处理 ├→ 实时分析 │ // 实时分析网络流量 │ analyze_live_traffic(); ├→ 统计生成 │ // 生成流量统计 │ generate_traffic_stats(); ├→ 异常检测 │ // 检测网络异常 │ detect_network_anomalies(); └→ 报告生成 // 生成网络分析报告 generate_network_report();

2.5 传感器日志采集实现原理

// 传感器中枢日志采集 sensorhub_log_collector() ├── 1. 传感器接口初始化 │ ├→ 打开传感器设备 │ │ int sensor_fd = open("/dev/sensorhub", O_RDWR); │ ├→ 配置传感器参数 │ │ struct sensor_config config = { │ │ .sampling_rate = 100, // 100Hz采样率 │ │ .batch_timeout = 1000, // 1秒批处理 │ │ .max_latency = 10000 // 10毫秒最大延迟 │ │ }; │ │ ioctl(sensor_fd, SENSOR_SET_CONFIG, &config); │ ├→ 启用传感器 │ │ int sensors[] = {ACCEL, GYRO, MAG, PROX, LIGHT}; │ │ for (int i = 0; i < 5; i++) { │ │ ioctl(sensor_fd, SENSOR_ENABLE, sensors[i]); │ │ } │ └→ 设置事件监听 │ // 注册事件回调 │ register_sensor_events(); ├── 2. 数据采集流程 │ ├→ 传感器数据读取 │ │ struct sensor_event events[64]; │ │ ssize_t count = read(sensor_fd, events, sizeof(events)); │ │ int num_events = count / sizeof(struct sensor_event); │ ├→ 数据解析 │ │ for (int i = 0; i < num_events; i++) { │ │ parse_sensor_event(&events[i]); │ │ } │ ├→ 时间戳同步 │ │ // 同步系统时间 │ │ sync_sensor_timestamps(); │ ├→ 数据过滤 │ │ // 过滤异常数据 │ │ filter_abnormal_readings(); │ └→ 批处理优化 │ // 批量处理提高效率 │ batch_process_events(); ├── 3. 日志存储实现 │ ├→ 二进制格式存储 │ │ // 高效二进制存储 │ │ write_binary_sensor_data(); │ ├→ 压缩存储 │ │ // 实时压缩传感器数据 │ │ compress_sensor_stream(); │ ├→ 索引创建 │ │ // 创建数据索引 │ │ create_sensor_index(); │ └→ 元数据记录 │ // 记录传感器配置 │ record_sensor_metadata(); └── 4. 监控和分析 ├→ 传感器健康监控 │ // 监控传感器状态 │ monitor_sensor_health(); ├→ 数据质量分析 │ // 分析数据质量 │ analyze_data_quality(); ├→ 异常检测 │ // 检测传感器异常 │ detect_sensor_anomalies(); └→ 性能优化 // 优化采集性能 optimize_collection_performance();

三、分析工具实现原理

3.1 analyzer.py分析脚本实现原理

# analyzer.py实现架构 class LogAnalyzer: def __init__(self, log_dir): """初始化分析器""" self.log_dir = log_dir self.stats = {} self.patterns = [] self.anomalies = [] def analyze_logs(self): """主分析流程""" # 1. 读取日志文件 logs = self.read_log_files() # 2. 解析日志格式 parsed_logs = self.parse_logs(logs) # 3. 统计分析 self.calculate_statistics(parsed_logs) # 4. 模式识别 self.identify_patterns(parsed_logs) # 5. 异常检测 self.detect_anomalies(parsed_logs) # 6. 生成报告 self.generate_report() def read_log_files(self): """读取日志文件""" logs = [] for root, dirs, files in os.walk(self.log_dir): for file in files: if file.endswith('.log'): file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f: logs.extend(f.readlines()) return logs def parse_logs(self, logs): """解析日志格式""" parsed_logs = [] pattern = re.compile( r'(?P<timestamp>\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}\.\d{3})\s+' r'(?P<pid>\d+)\s+(?P<tid>\d+)\s+' r'(?P<level>[VDIWE])\s+' r'(?P<tag>\S+?):\s+' r'(?P<message>.*)' ) for line in logs: match = pattern.match(line) if match: parsed_logs.append(match.groupdict()) return parsed_logs def calculate_statistics(self, logs): """计算统计信息""" # 按级别统计 level_counts = {} for log in logs: level = log['level'] level_counts[level] = level_counts.get(level, 0) + 1 # 按标签统计 tag_counts = {} for log in logs: tag = log['tag'] tag_counts[tag] = tag_counts.get(tag, 0) + 1 # 时间分布统计 time_distribution = {} for log in logs: hour = log['timestamp'][9:11] # 提取小时 time_distribution[hour] = time_distribution.get(hour, 0) + 1 self.stats = { 'total_logs': len(logs), 'level_counts': level_counts, 'top_tags': dict(sorted(tag_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]), 'time_distribution': time_distribution } def identify_patterns(self, logs): """识别日志模式""" # 1. 错误链模式 error_chains = self.find_error_chains(logs) # 2. 重复错误模式 repeated_errors = self.find_repeated_errors(logs) # 3. 时序模式 timing_patterns = self.find_timing_patterns(logs) # 4. 因果关系 causality = self.find_causality(logs) self.patterns = { 'error_chains': error_chains, 'repeated_errors': repeated_errors, 'timing_patterns': timing_patterns, 'causality': causality } def detect_anomalies(self, logs): """检测异常""" anomalies = [] # 1. 异常频率检测 if self.is_abnormal_frequency(logs): anomalies.append('异常日志频率') # 2. 错误率异常 if self.is_abnormal_error_rate(logs): anomalies.append('错误率异常') # 3. 响应时间异常 if self.is_abnormal_response_time(logs): anomalies.append('响应时间异常') # 4. 内存泄漏检测 if self.detect_memory_leak(logs): anomalies.append('疑似内存泄漏') # 5. 死锁检测 if self.detect_deadlock(logs): anomalies.append('疑似死锁') self.anomalies = anomalies def generate_report(self): """生成分析报告""" report = { 'summary': self.stats, 'patterns': self.patterns, 'anomalies': self.anomalies, 'recommendations': self.generate_recommendations() } # 写入outline文件 with open('outline', 'w') as f: json.dump(report, f, indent=2, ensure_ascii=False) # 生成可视化图表 self.generate_visualizations() return report

3.2 outline文件生成原理

# outline文件生成实现 def generate_outline(session_dir): """生成会话概要文件""" outline = { # 会话基本信息 'session_info': { 'id': os.path.basename(session_dir), 'start_time': get_session_start_time(session_dir), 'end_time': get_session_end_time(session_dir), 'duration': calculate_session_duration(session_dir), 'device_info': get_device_info() }, # 日志统计信息 'log_statistics': { 'total_files': count_log_files(session_dir), 'total_size': calculate_total_size(session_dir), 'android_logs': analyze_android_logs(session_dir + '/android'), 'kernel_logs': analyze_kernel_logs(session_dir + '/kernel'), 'modem_logs': analyze_modem_logs(session_dir + '/../modem'), 'network_logs': analyze_network_logs(session_dir + '/tcpdump') }, # 系统状态信息 'system_status': { 'cpu_usage': analyze_cpu_usage(session_dir + '/sgm/cpu_memory'), 'memory_usage': analyze_memory_usage(session_dir + '/sgm/cpu_memory'), 'storage_status': analyze_storage_status(session_dir), 'network_status': analyze_network_status(session_dir + '/tcpdump'), 'battery_status': analyze_battery_status(session_dir + '/sys_info') }, # 检测到的问题 'issues_detected': { 'critical_errors': find_critical_errors(session_dir), 'performance_issues': find_performance_issues(session_dir), 'stability_issues': find_stability_issues(session_dir), 'security_concerns': find_security_concerns(session_dir) }, # 分析结果和建议 'analysis_results': { 'root_cause_analysis': perform_root_cause_analysis(session_dir), 'performance_analysis': perform_performance_analysis(session_dir), 'stability_analysis': perform_stability_analysis(session_dir), 'recommendations': generate_recommendations(session_dir) }, # 元数据 'metadata': { 'analysis_timestamp': time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), 'analyzer_version': '1.0.0', 'checksum': calculate_checksum(session_dir) } } # 写入outline文件 with open(os.path.join(session_dir, 'outline'), 'w') as f: json.dump(outline, f, indent=2, ensure_ascii=False) return outline

四、会话管理和历史归档实现原理

4.1 会话管理实现原理

// 会话管理实现架构 session_manager() ├── 1. 新会话创建 │ ├→ 生成会话ID │ │ // 格式: 00-0926_165400 │ │ // 00: 序列号, 0926: 月日, 165400: 时分秒 │ │ char session_id[32]; │ │ snprintf(session_id, sizeof(session_id), │ │ "%02d-%02d%02d_%02d%02d%02d", │ │ session_counter++, │ │ month, day, hour, minute, second); │ ├→ 创建会话目录 │ │ mkdir -p ap/current/$session_id │ │ mkdir -p ap/current/$session_id/android │ │ mkdir -p ap/current/$session_id/kernel │ │ // ... 其他目录 │ ├→ 初始化会话文件 │ │ // 创建0000索引文件 │ │ echo "0" > ap/current/$session_id/android/0000 │ │ // 复制analyzer.py │ │ cp /system/etc/ylog/analyzer.py ap/current/$session_id/android/ │ └→ 记录会话元数据 │ record_session_metadata(session_id); ├── 2. 会话状态监控 │ ├→ 活动会话监控 │ │ monitor_active_sessions(); │ ├→ 会话健康检查 │ │ check_session_health(session_id); │ ├→ 资源使用监控 │ │ monitor_session_resources(session_id); │ └→ 异常会话处理 │ handle_abnormal_session(session_id); ├── 3. 会话轮转 │ ├→ 轮转条件检测 │ │ // 基于时间轮转 (例如每24小时) │ │ if (session_duration > 24*60*60) rotate_session(); │ │ // 基于大小轮转 │ │ if (session_size > 1*1024*1024*1024) rotate_session(); // 1GB │ │ // 基于事件轮转 │ │ if (critical_event_occurred) rotate_session(); │ ├→ 新会话创建 │ │ create_new_session(); │ ├→ 旧会话归档 │ │ archive_old_session(session_id); │ └→ 状态切换 │ switch_to_new_session(); └── 4. 会话归档和历史管理 ├→ 归档策略 │ // 移动到history目录 │ mv ap/current/$session_id ap/history/ ├→ 历史会话压缩 │ // 压缩历史会话 │ compress_history_session(session_id); ├→ 历史索引更新 │ // 更新历史索引 │ update_history_index(session_id); └→ 历史清理 // 清理过期历史 cleanup_old_history();

4.2 历史归档实现原理

# 历史归档脚本实现 #!/bin/bash ​ # 历史归档主函数 archive_history() { local session_id=$1 local start_time=$2 local end_time=$3 # 1. 创建历史目录 local history_dir="ap/history/00-${start_time}--${end_time}" mkdir -p "$history_dir" # 2. 复制会话内容 cp -r "ap/current/$session_id" "$history_dir/" # 3. 生成概要信息 generate_history_summary "$history_dir" "$start_time" "$end_time" # 4. 压缩归档 compress_history "$history_dir" # 5. 生成校验文件 generate_checksums "$history_dir" # 6. 更新历史索引 update_history_index "$history_dir" # 7. 清理原会话目录 rm -rf "ap/current/$session_id" echo "Session $session_id archived to $history_dir" } ​ # 压缩历史目录 compress_history() { local dir=$1 local archive_name=$(basename "$dir").tar.gz # 创建tar.gz压缩包 tar -czf "$archive_name" -C "$(dirname "$dir")" "$(basename "$dir")" # 验证压缩包 if tar -tzf "$archive_name" > /dev/null; then echo "Compression successful: $archive_name" # 删除原目录 rm -rf "$dir" else echo "Compression failed" exit 1 fi } ​ # 生成历史概要 generate_history_summary() { local dir=$1 local start=$2 local end=$3 cat > "$dir/summary.txt" << EOF 历史会话概要 ============ 会话ID: $(basename "$dir") 开始时间: $start 结束时间: $end 持续时间: $(calculate_duration "$start" "$end") ​ 文件统计: - Android日志: $(count_files "$dir/android" "*.log") - 内核日志: $(count_files "$dir/kernel" "*.log") - 网络抓包: $(count_files "$dir/tcpdump" "*.cap") - 调制解调器日志: $(count_files "../modem" "md_*.log") ​ 大小统计: - 总大小: $(du -sh "$dir" | cut -f1) - 压缩后: $(du -sh "$dir.tar.gz" 2>/dev/null | cut -f1) ​ 检测到的问题: $(grep -r "ERROR\|CRITICAL\|FATAL" "$dir" | head -10) ​ 分析建议: $(generate_recommendations "$dir") EOF }

五、完整数据流分析

5.1 YLog数据流完整路径

YLog数据流完整路径分析 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 日志产生源 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 1. Android应用层日志 │ │ ├→ Log.d()/Log.e()调用 │ │ ├→ android.util.Log.println_native() │ │ ├→ liblog __android_log_buf_write() │ │ └→ logd守护进程接收 │ │ 2. 内核层日志 │ │ ├→ printk()内核打印 │ │ ├→ /proc/kmsg接口 │ │ ├→ dmesg缓冲区 │ │ └→ ftrace跟踪数据 │ │ 3. 硬件层日志 │ │ ├→ 调制解调器串口输出 │ │ ├→ 传感器I2C/SPI数据 │ │ ├→ GPS模块NMEA数据 │ │ └→ 无线芯片调试接口 │ │ 4. 网络层数据 │ │ ├→ tcpdump抓包 │ │ ├→ netstat统计 │ │ ├→ iptables日志 │ │ └→ 网络质量数据 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ YLog采集器层 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 1. Android日志采集器 │ │ ├→ fork()执行logcat进程 │ │ ├→ 设置缓冲区过滤 (main/events/radio/system) │ │ ├→ 重定向输出到文件 │ │ └→ 实时监控进程状态 │ │ 2. 内核日志采集器 │ │ ├→ 读取/proc/kmsg │ │ ├→ 执行dmesg命令 │ │ ├→ 配置ftrace跟踪 │ │ └→ 内核模块日志收集 │ │ 3. 硬件日志采集器 │ │ ├→ 串口设备打开和配置 │ │ ├→ AT命令交互 │ │ ├→ 二进制协议解析 │ │ └→ 数据解码和存储 │ │ 4. 网络数据采集器 │ │ ├→ tcpdump进程管理 │ │ ├→ BPF过滤器设置 │ │ ├→ 抓包文件管理 │ │ └→ 实时流量分析 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 数据处理层 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 1. 数据解析 │ │ ├→ 日志格式解析 (时间戳/PID/TID/级别/TAG/消息) │ │ ├→ 二进制数据解析 │ │ ├→ 协议数据解析 │ │ └→ 网络数据包解析 │ │ 2. 数据过滤 │ │ ├→ 级别过滤 (V/D/I/W/E) │ │ ├→ 关键字过滤 │ │ ├→ 正则表达式过滤 │ │ ├→ 敏感信息过滤 │ │ └→ 采样率过滤 │ │ 3. 数据增强 │ │ ├→ 时间戳标准化 │ │ ├→ 进程名解析 │ │ ├→ 调用栈符号化 │ │ ├→ 上下文信息添加 │ │ └→ 关联信息标记 │ │ 4. 数据聚合 │ │ ├→ 时间窗口聚合 │ │ ├→ 标签聚合 │ │ ├→ 进程聚合 │ │ ├→ 统计聚合 │ │ └→ 模式聚合 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 存储层 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 1. 文件系统组织 │ │ ├→ 目录结构创建 │ │ │ ├→ ylog_sd_in/ │ │ │ ├→ ap/current/00-0926_165400/ │ │ │ ├→ android/0000, 0000.log, analyzer.py, outline │ │ │ ├→ kernel/ │ │ │ ├→ sgm/cpu_memory/ │ │ │ ├→ sys_info/ │ │ │ └→ tcpdump/ytag/ │ │ ├→ 文件命名规范 │ │ │ ├→ 时间戳命名: gps_20210926-165422.log │ │ │ ├→ 序列号命名: 0000, 0000.log │ │ │ ├→ 类型命名: main.log, events.log │ │ │ └→ 标签命名: 00000.tcpdump.2021-09-26_16.54.05.cap│ │ └→ 索引文件管理 │ │ ├→ 0000索引文件 │ │ ├→ outline概要文件 │ │ ├→ 校验文件 (sha1.txt) │ │ └→ 数据库文件 (modem_db.gz) │ │ 2. 存储优化 │ │ ├→ 实时压缩 (gzip) │ │ ├→ 差异存储 │ │ ├→ 增量更新 │ │ ├→ 缓存优化 │ │ └→ 存储分层 │ │ 3. 存储管理 │ │ ├→ 轮转策略 │ │ │ ├→ 基于大小轮转 (10MB/文件) │ │ │ ├→ 基于时间轮转 (24小时/会话) │ │ │ ├→ 基于事件轮转 │ │ │ └→ 智能轮转 │ │ ├→ 清理策略 │ │ │ ├→ 基于时间清理 (7天) │ │ │ ├→ 基于大小清理 (1GB) │ │ │ ├→ 基于重要性清理 │ │ │ └→ 智能清理 │ │ └→ 备份策略 │ │ ├→ 增量备份 │ │ ├→ 差异备份 │ │ ├→ 远程备份 │ │ └→ 容灾备份 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 分析层 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 1. 自动化分析 │ │ ├→ analyzer.py脚本执行 │ │ ├→ 日志统计计算 │ │ ├→ 模式识别 │ │ ├→ 异常检测 │ │ └→ 根因分析 │ │ 2. 概要生成 │ │ ├→ outline文件生成 │ │ ├→ 统计摘要 │ │ ├→ 问题列表 │ │ ├→ 性能分析 │ │ └→ 建议报告 │ │ 3. 可视化分析 │ │ ├→ 时间线视图 │ │ ├→ 统计图表 │ │ ├→ 拓扑图 │ │ ├→ 热力图 │ │ └→ 关联图 │ │ 4. 智能分析 │ │ ├→ 机器学习异常检测 │ │ ├→ 预测性分析 │ │ ├→ 自动化诊断 │ │ ├→ 优化建议生成 │ │ └→ 知识图谱构建 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘

5.2 关键文件生成流程

关键文件生成详细流程 ​ 1. 0000索引文件生成: ├── 创建: 每次日志文件轮转时创建新文件 ├── 更新: 新日志文件生成时递增数字 ├── 格式: 纯文本数字，表示当前文件索引 └── 用途: 快速定位最新日志文件 ​ 2. outline概要文件生成: ├── 触发: 会话结束或定期生成 ├── 内容: JSON格式包含会话统计、问题、建议 ├── 生成器: analyzer.py脚本 └── 用途: 快速了解会话概况 ​ 3. 日志文件生成流程: ├── 采集器写入缓冲区 ├── 缓冲区满或定时刷新到文件 ├── 文件达到大小限制触发轮转 ├── 更新0000索引 ├── 压缩旧文件(可选) └── 更新outline统计 ​ 4. 数据库文件生成(modem_db.gz): ├── 原始日志收集 ├── 解析和结构化 ├── 导入数据库 ├── 压缩成gz格式 └── 生成校验文件(sha1.txt) ​ 5. 抓包文件生成流程: ├── tcpdump实时抓包 ├── 写入环形缓冲区 ├── 定时或定量写入文件 ├── 文件命名包含时间戳和序列号 ├── 存储在ytag子目录 └── 定期清理旧文件

这个实现原理分析展示了YLog系统从日志产生、采集、处理、存储到分析的完整技术栈，揭示了专业日志系统背后的复杂架构和实现细节。