feat(analysis): 长范围应用排行改走「小时级预聚合」，不再扫日志内容
=== 问题（实测）===
按应用排行必须读日志内容（Loki 3.4 的 index/volume 不支持 app 维度聚合，
aggregateBy=app 无效），成本 ∝ 时间范围：
5 分钟 ≈ 1.3GB → 9.8s
15 分钟 ≈ 3.9GB → 19.5s
1 小时 ≈ 15GB → 预计 60~90s
6 小时 ≈ 92GB → 5~8 分钟
24 小时 ≈ 370GB → 不可用
用户在时间范围里选 6h/24h 时，页面必然卡死。
=== 方案 ===
新增 models.AppVolumeSnapshot + services/app_volume.go：
- 后台任务每小时第 5 分钟抓「上一个完整小时」的 per-app 条数
- 用**瞬时查询**（/loki/api/v1/query + [1h]）而不是 query_range：
单点评估、扫描量相同、省掉多步开销；并绕开 LokiMetrics 的 90s 上限
与重型查询信号量（后台任务不该和前台抢令牌）
- 每源每小时只留 top 50 应用，保留 90 天
- 幂等：同 (hour, source, ns, app) 更新而非重复插入
- 超出 Loki 26h 保留期的窗口跳过（抓也抓不到，白等几分钟）
新增 GET /api/v1/logs/app-ranking?sourceId&from&to&limit → 读库毫秒级
前端：analysis 判断范围 > 60 分钟就走预聚合接口，并停掉实时重查询
（rankingEnabled 置 false）；表格副标题说明「读的是预聚合快照，已留存 N 小时，
不含错误数与趋势」。
=== 顺带修掉的根因 bug ===
useInView 原来用 useRef + useEffect([inView])：分析页首屏 data===null 时
内容块不渲染，ref.current 为 null，effect 直接 return；等数据到了 DOM 才挂上，
但依赖没变 → effect 不重跑 → IntersectionObserver 从未创建 → inView 永远 false
→ 重查询永不发出 → 页面一直显示"没有应用维度的数据"。
改成 callback ref（节点挂载即作为依赖），并加 scroll/resize 兜底 + 挂载瞬间量一次。
另外分析页加 8 秒无条件兜底：可见性判定再失灵，8 秒后也一定查一次。
默认时间范围 15 分钟 → 5 分钟（19.5s → 9.8s）。
=== 实测 ===
Pod = Hub latest = 98de87e7f895
5 分钟窗口 by-app：9.8s（75 序列）；15 分钟：19.5s
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1 parent
7f6fb364de
commit
d0adc095dd
11 files changed
+467
-40
No files matched your search
@@ -330,6 +330,29 @@ func (ctrl *LogsController) Health(c *gin.Context) {
|
||||
utils.Success(c, gin.H{"ready": services.LokiReady(ctx, src)})
|
||||
}
|
||||
|
||||
// AppRanking 按应用排行（长范围走平台预聚合，毫秒级；短范围由前端走实时查询）。
|
||||
func (ctrl *LogsController) AppRanking(c *gin.Context) {
|
||||
sourceID, err := strconv.ParseUint(c.Query("sourceId"), 10, 64)
|
||||
if err != nil || sourceID == 0 {
|
||||
utils.BadRequest(c, "sourceId 无效")
|
||||
return
|
||||
}
|
||||
from, err1 := strconv.ParseInt(c.DefaultQuery("from", "0"), 10, 64)
|
||||
to, err2 := strconv.ParseInt(c.DefaultQuery("to", "0"), 10, 64)
|
||||
if err1 != nil || err2 != nil || from <= 0 || to <= 0 || to <= from {
|
||||
utils.BadRequest(c, "时间范围无效（from/to 需为纳秒时间戳且 to > from）")
|
||||
return
|
||||
}
|
||||
limit := 10
|
||||
if raw := c.Query("limit"); raw != "" {
|
||||
if v, convErr := strconv.Atoi(raw); convErr == nil && v > 0 && v <= 100 {
|
||||
limit = v
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
rows := services.GetAppRanking(uint(sourceID), time.Unix(0, from), time.Unix(0, to), limit)
|
||||
utils.Success(c, gin.H{"list": rows, "hours": services.AppVolumeCoverage(uint(sourceID))})
|
||||
}
|
||||
|
||||
// DailyVolume 每日日志量历史（平台留存，不受 Loki retention 限制）。
|
||||
//
|
||||
// query: sourceId, days（默认 7，最长 400）
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||||
|
||||
@@ -86,6 +86,9 @@ func main() {
|
||||
services.CleanupOrphanManagedLogSources()
|
||||
// 异步重新探测运行中部署的数据源连接方式（平台/Loki 可能在主机或集群内）
|
||||
go services.EnsureLogSourcesForRunningDeployments()
|
||||
// 按应用日志量的**小时级预聚合**：每小时抓上一个完整小时，
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||||
// 让 6h/24h 这类长范围的"应用排行"变成读库（毫秒级），不扫日志内容。
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||||
go services.StartAppVolumeCapture()
|
||||
// 补齐/升级内置告警规则(幂等):启动即执行,存量环境也能拿到「默认启用+绑默认通道」
|
||||
seed.SeedAlertRules()
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,33 @@
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||||
package models
|
||||
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||||
import "time"
|
||||
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||||
// AppVolumeSnapshot 按小时留存「每个应用」的日志量（条数）。
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||||
//
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||||
// 为什么必须落库：
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//
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// Loki 的 index/volume 只支持 namespace 级聚合（3.4 实测 aggregateBy=app 不生效），
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// 所以"按应用排行"只能读日志内容，成本 ∝ 时间范围：
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// 5 分钟 ≈ 1.3GB ≈ 10 秒
|
||||
// 15 分钟 ≈ 3.9GB ≈ 20 秒
|
||||
// 6 小时 ≈ 92GB ≈ 5~8 分钟 ← 页面根本等不了
|
||||
// 24 小时 ≈ 370GB ≈ 不可用
|
||||
// 把 per-app 数据按小时在后台算好存起来，长范围排行就变成读库（毫秒级）。
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||||
//
|
||||
// 采集方式：每小时第 5 分钟抓「上一个完整小时」，一条
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||||
//
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||||
// sum by (app, namespace)(count_over_time({...}[1h]))
|
||||
//
|
||||
// 查询在后台跑，慢一点无所谓；页面永远读库。
|
||||
type AppVolumeSnapshot struct {
|
||||
ID uint `json:"id"`
|
||||
// Hour 小时桶，格式 YYYY-MM-DDTHH（本地时区，按整点对齐）
|
||||
Hour string `json:"hour"`
|
||||
SourceID uint `json:"sourceId"`
|
||||
Namespace string `json:"namespace"`
|
||||
App string `json:"app"`
|
||||
Entries int64 `json:"entries"`
|
||||
// Partial 该小时数据是否不完整（如平台停了一段时间后才回补，超出 Loki 保留期）
|
||||
Partial bool `json:"partial"`
|
||||
CapturedAt time.Time `json:"capturedAt"`
|
||||
}
|
||||
@@ -42,6 +42,8 @@ type JsonDB struct {
|
||||
AuditLogs []models.AuditLog `json:"auditLogs"`
|
||||
// DailyVolumeSnapshots 每日日志量历史（Loki retention 只有 24h，历史必须自己留）
|
||||
DailyVolumeSnapshots []models.DailyVolumeSnapshot `json:"dailyVolumeSnapshots"`
|
||||
// AppVolumeSnapshots 按小时留存的 per-app 日志量（长范围排行读这个，不扫日志内容）
|
||||
AppVolumeSnapshots []models.AppVolumeSnapshot `json:"appVolumeSnapshots"`
|
||||
|
||||
// SchemaVersion 数据结构版本号。
|
||||
// 之前加字段全靠 JSON 反序列化的零值兜底，字段一多必然出事
|
||||
@@ -612,6 +614,7 @@ func (d *JsonDB) Reload() error {
|
||||
d.LogPolicyGroups = fresh.LogPolicyGroups
|
||||
d.AuditLogs = fresh.AuditLogs
|
||||
d.DailyVolumeSnapshots = fresh.DailyVolumeSnapshots
|
||||
d.AppVolumeSnapshots = fresh.AppVolumeSnapshots
|
||||
d.SchemaVersion = fresh.SchemaVersion
|
||||
d.sequences = map[string]uint{}
|
||||
for _, u := range d.Users {
|
||||
@@ -684,6 +687,11 @@ func (d *JsonDB) Reload() error {
|
||||
d.sequences["dailyVolumeSnapshots"] = v.ID
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
for _, v := range d.AppVolumeSnapshots {
|
||||
if v.ID > d.sequences["appVolumeSnapshots"] {
|
||||
d.sequences["appVolumeSnapshots"] = v.ID
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return nil
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -851,6 +859,7 @@ func InitDB() error {
|
||||
"alertDeliveries": 0,
|
||||
"auditLogs": 0,
|
||||
"dailyVolumeSnapshots": 0,
|
||||
"appVolumeSnapshots": 0,
|
||||
},
|
||||
saveChan: make(chan saveRequest, 10),
|
||||
stopChan: make(chan struct{}),
|
||||
|
||||
@@ -104,6 +104,8 @@ func SetupRouter() *gin.Engine {
|
||||
logs.POST("/histogram", logsCtrl.Histogram)
|
||||
logs.GET("/histogram", logsCtrl.Histogram)
|
||||
logs.GET("/daily-volume", logsCtrl.DailyVolume)
|
||||
// 应用排行：长范围读平台预聚合快照（毫秒级），不扫日志内容
|
||||
logs.GET("/app-ranking", logsCtrl.AppRanking)
|
||||
// 总量统计（index/stats）：只读索引，用于算总页数
|
||||
logs.POST("/stats", logsCtrl.Stats)
|
||||
logs.POST("/metrics", middleware.AdminAuth(), logsCtrl.Metrics)
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,279 @@
|
||||
package services
|
||||
|
||||
import (
|
||||
"context"
|
||||
"encoding/json"
|
||||
"fmt"
|
||||
"log"
|
||||
"net/url"
|
||||
"sort"
|
||||
"strconv"
|
||||
"time"
|
||||
|
||||
"lokistack/models"
|
||||
"lokistack/repository"
|
||||
)
|
||||
|
||||
// 按应用的日志量：**小时级预聚合**。
|
||||
//
|
||||
// 背景：按应用排行必须读日志内容（Loki 3.4 的 index/volume 不支持 app 维度聚合），
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||||
// 成本 ∝ 时间范围 —— 5 分钟 10 秒、15 分钟 20 秒、6 小时要 5~8 分钟、24 小时不可用。
|
||||
//
|
||||
// 方案：后台每小时把「上一个完整小时」的 per-app 条数算好落库；
|
||||
// 页面查 6h/24h/7d 时直接读库（毫秒级），不再扫日志。
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||||
// 前台只在「≤1 小时」的短范围走实时查询（那种范围本来就快）。
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||||
|
||||
const (
|
||||
// appVolumeRetentionDays 小时级 per-app 快照保留天数
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||||
appVolumeRetentionDays = 90
|
||||
// appVolumeSampleTopN 每个小时只保留条数最多的 N 个应用，避免快照爆炸
|
||||
appVolumeSampleTopN = 50
|
||||
// appVolumeTimeout 单次抓取的超时（1 小时窗口 ≈ 15GB，给足时间）
|
||||
appVolumeTimeout = 5 * time.Minute
|
||||
)
|
||||
|
||||
// AppRankRow 排行结果的一行
|
||||
type AppRankRow struct {
|
||||
App string `json:"app"`
|
||||
Namespace string `json:"namespace"`
|
||||
Entries int64 `json:"entries"`
|
||||
// FromHistory 该行来自平台预聚合（而不是实时扫日志）
|
||||
FromHistory bool `json:"fromHistory"`
|
||||
}
|
||||
|
||||
// hourKey 把时间对齐到整点，格式 YYYY-MM-DDTHH（本地时区，与快照一致）
|
||||
func hourKey(t time.Time) string {
|
||||
return t.Local().Format("2006-01-02T15")
|
||||
}
|
||||
|
||||
// CaptureAppVolumeForHour 抓取指定小时（整点到整点）的 per-app 条数。
|
||||
func CaptureAppVolumeForHour(src *models.LogSource, hour time.Time) error {
|
||||
if src == nil {
|
||||
return fmt.Errorf("数据源为空")
|
||||
}
|
||||
start := hour.Truncate(time.Hour)
|
||||
end := start.Add(time.Hour)
|
||||
key := hourKey(start)
|
||||
|
||||
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), appVolumeTimeout)
|
||||
defer cancel()
|
||||
|
||||
// 用**瞬时查询**而不是 query_range：
|
||||
// - 只评估一个时间点（窗口覆盖整个小时），扫描量与 query_range 相同
|
||||
// 但省掉多步评估的开销
|
||||
// - 直接走 lokiProxyGET + 自己 5 分钟超时，绕开 LokiMetrics 的 90 秒
|
||||
// 上限与重型查询信号量（后台任务不该和前台查询抢令牌）
|
||||
query := fmt.Sprintf(`sum by (app, namespace) (count_over_time({namespace=~".+", app!="loki"}[%dm]))`, int(time.Hour.Minutes()))
|
||||
q := url.Values{}
|
||||
q.Set("query", query)
|
||||
q.Set("time", fmt.Sprintf("%d", end.UnixNano()))
|
||||
body, _, err := lokiProxyGET(ctx, src, "/loki/api/v1/query", q)
|
||||
if err != nil {
|
||||
return err
|
||||
}
|
||||
var resp struct {
|
||||
Data struct {
|
||||
Result []struct {
|
||||
Metric map[string]string `json:"metric"`
|
||||
Value [2]interface{} `json:"value"`
|
||||
} `json:"result"`
|
||||
} `json:"data"`
|
||||
}
|
||||
if err := json.Unmarshal(body, &resp); err != nil {
|
||||
return fmt.Errorf("解析 Loki 响应失败: %w", err)
|
||||
}
|
||||
|
||||
type row struct {
|
||||
ns, app string
|
||||
entries int64
|
||||
}
|
||||
rows := make([]row, 0, len(resp.Data.Result))
|
||||
for _, item := range resp.Data.Result {
|
||||
app := item.Metric["app"]
|
||||
if app == "" {
|
||||
app = item.Metric["service_name"]
|
||||
}
|
||||
if app == "" {
|
||||
app = item.Metric["container"]
|
||||
}
|
||||
if app == "" {
|
||||
continue
|
||||
}
|
||||
value, _ := strconv.ParseFloat(fmt.Sprintf("%v", item.Value[1]), 64)
|
||||
if value <= 0 {
|
||||
continue
|
||||
}
|
||||
rows = append(rows, row{ns: item.Metric["namespace"], app: app, entries: int64(value)})
|
||||
}
|
||||
// 只留 top N，控制快照体积
|
||||
sort.Slice(rows, func(i, j int) bool { return rows[i].entries > rows[j].entries })
|
||||
if len(rows) > appVolumeSampleTopN {
|
||||
rows = rows[:appVolumeSampleTopN]
|
||||
}
|
||||
if len(rows) == 0 {
|
||||
return nil
|
||||
}
|
||||
|
||||
db := repository.GetDB()
|
||||
if db == nil {
|
||||
return fmt.Errorf("数据库未初始化")
|
||||
}
|
||||
db.Lock()
|
||||
defer db.Unlock()
|
||||
nextID := db.NextID("appVolumeSnapshots")
|
||||
for _, r := range rows {
|
||||
// 幂等：同 (hour, source, ns, app) 已存在则更新，不重复插入
|
||||
found := false
|
||||
for i := range db.AppVolumeSnapshots {
|
||||
snap := &db.AppVolumeSnapshots[i]
|
||||
if snap.Hour == key && snap.SourceID == src.ID && snap.Namespace == r.ns && snap.App == r.app {
|
||||
snap.Entries = r.entries
|
||||
snap.CapturedAt = time.Now()
|
||||
found = true
|
||||
break
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
if found {
|
||||
continue
|
||||
}
|
||||
db.AppVolumeSnapshots = append(db.AppVolumeSnapshots, models.AppVolumeSnapshot{
|
||||
ID: nextID, Hour: key, SourceID: src.ID, Namespace: r.ns, App: r.app,
|
||||
Entries: r.entries, CapturedAt: time.Now(),
|
||||
})
|
||||
nextID++
|
||||
}
|
||||
pruneAppVolumeLocked(db)
|
||||
db.RequestSave()
|
||||
log.Printf("[app-volume] %s 已留存 %d 个应用的量", key, len(rows))
|
||||
return nil
|
||||
}
|
||||
|
||||
// pruneAppVolumeLocked 按保留期裁剪（调用方必须已持写锁）。
|
||||
func pruneAppVolumeLocked(db *repository.JsonDB) {
|
||||
cutoff := hourKey(time.Now().AddDate(0, 0, -appVolumeRetentionDays))
|
||||
keep := db.AppVolumeSnapshots[:0]
|
||||
for _, snap := range db.AppVolumeSnapshots {
|
||||
if snap.Hour >= cutoff {
|
||||
keep = append(keep, snap)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
db.AppVolumeSnapshots = keep
|
||||
}
|
||||
|
||||
// CaptureMissingAppVolume 回补最近 N 个**完整小时**里还没抓过的那些。
|
||||
func CaptureMissingAppVolume(hours int) {
|
||||
if hours <= 0 {
|
||||
hours = 2
|
||||
}
|
||||
db := repository.GetDB()
|
||||
if db == nil {
|
||||
return
|
||||
}
|
||||
db.RLock()
|
||||
sources := make([]models.LogSource, 0, len(db.LogSources))
|
||||
for _, s := range db.LogSources {
|
||||
sources = append(sources, s)
|
||||
}
|
||||
captured := map[string]bool{}
|
||||
for _, snap := range db.AppVolumeSnapshots {
|
||||
captured[fmt.Sprintf("%d|%s", snap.SourceID, snap.Hour)] = true
|
||||
}
|
||||
db.RUnlock()
|
||||
|
||||
now := time.Now()
|
||||
for _, src := range sources {
|
||||
for i := 1; i <= hours; i++ {
|
||||
hour := now.Add(-time.Duration(i) * time.Hour).Truncate(time.Hour)
|
||||
if captured[fmt.Sprintf("%d|%s", src.ID, hourKey(hour))] {
|
||||
continue
|
||||
}
|
||||
// 超出 Loki 保留期的窗口不抓（抓也抓不到，白等几分钟）
|
||||
if time.Since(hour.Add(time.Hour)) > 26*time.Hour {
|
||||
continue
|
||||
}
|
||||
if err := CaptureAppVolumeForHour(&src, hour); err != nil {
|
||||
log.Printf("[app-volume] %s %s 抓取失败: %v", src.Name, hourKey(hour), err)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// StartAppVolumeCapture 后台任务：每小时第 5 分钟抓上一个完整小时。
|
||||
func StartAppVolumeCapture() {
|
||||
go func() {
|
||||
time.Sleep(45 * time.Second) // 避开启动时的其它任务
|
||||
CaptureMissingAppVolume(2)
|
||||
for {
|
||||
now := time.Now()
|
||||
// 下一个整点后 5 分钟
|
||||
next := now.Truncate(time.Hour).Add(time.Hour + 5*time.Minute)
|
||||
time.Sleep(time.Until(next))
|
||||
CaptureMissingAppVolume(3)
|
||||
}
|
||||
}()
|
||||
}
|
||||
|
||||
// GetAppRanking 从**预聚合快照**里取指定时间范围的应用排行（毫秒级）。
|
||||
func GetAppRanking(sourceID uint, from, to time.Time, limit int) []AppRankRow {
|
||||
if limit <= 0 {
|
||||
limit = 10
|
||||
}
|
||||
fromHour := hourKey(from)
|
||||
toHour := hourKey(to)
|
||||
|
||||
db := repository.GetDB()
|
||||
if db == nil {
|
||||
return nil
|
||||
}
|
||||
db.RLock()
|
||||
defer db.RUnlock()
|
||||
|
||||
type agg struct {
|
||||
ns, app string
|
||||
entries int64
|
||||
}
|
||||
sum := map[string]*agg{}
|
||||
for _, snap := range db.AppVolumeSnapshots {
|
||||
if snap.SourceID != sourceID || snap.Hour < fromHour || snap.Hour > toHour {
|
||||
continue
|
||||
}
|
||||
key := snap.Namespace + "\x00" + snap.App
|
||||
item, ok := sum[key]
|
||||
if !ok {
|
||||
item = &agg{ns: snap.Namespace, app: snap.App}
|
||||
sum[key] = item
|
||||
}
|
||||
item.entries += snap.Entries
|
||||
}
|
||||
rows := make([]AppRankRow, 0, len(sum))
|
||||
for _, item := range sum {
|
||||
rows = append(rows, AppRankRow{App: item.app, Namespace: item.ns, Entries: item.entries, FromHistory: true})
|
||||
}
|
||||
sort.Slice(rows, func(i, j int) bool {
|
||||
if rows[i].Entries == rows[j].Entries {
|
||||
return rows[i].App < rows[j].App
|
||||
}
|
||||
return rows[i].Entries > rows[j].Entries
|
||||
})
|
||||
if len(rows) > limit {
|
||||
rows = rows[:limit]
|
||||
}
|
||||
return rows
|
||||
}
|
||||
|
||||
// AppVolumeCoverage 返回快照覆盖的小时数，前端用来提示"历史只有 N 小时数据"。
|
||||
func AppVolumeCoverage(sourceID uint) int {
|
||||
db := repository.GetDB()
|
||||
if db == nil {
|
||||
return 0
|
||||
}
|
||||
db.RLock()
|
||||
defer db.RUnlock()
|
||||
hours := map[string]bool{}
|
||||
for _, snap := range db.AppVolumeSnapshots {
|
||||
if snap.SourceID == sourceID {
|
||||
hours[snap.Hour] = true
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return len(hours)
|
||||
}
|
||||
@@ -45,6 +45,13 @@ export const logsApi = {
|
||||
http.post<{ streams: number; chunks: number; bytes: number; entries: number }>(
|
||||
'/logs/stats', data, { timeout: 25000, ...opts }),
|
||||
/** 日志量统计：后端有 7 天范围上限与 30s 超时，前端超时略大于它 */
|
||||
/** 应用排行（长范围读平台预聚合快照，毫秒级，不扫日志内容） */
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||||
appRanking: (sourceId: number, from: number, to: number, limit = 10, opts?: { signal?: AbortSignal }) =>
|
||||
http.get<{ list: Array<{ app: string; namespace: string; entries: number; fromHistory: boolean }>; hours: number }>(
|
||||
`/logs/app-ranking?sourceId=${sourceId}&from=${from}&to=${to}&limit=${limit}`,
|
||||
opts,
|
||||
),
|
||||
|
||||
/** 每日日志量历史（读平台库，毫秒级） */
|
||||
dailyVolume: (sourceId: number, days: number, opts?: { signal?: AbortSignal }) =>
|
||||
http.get<DailyVolumePoint[]>(`/logs/daily-volume?sourceId=${sourceId}&days=${days}`, opts),
|
||||
|
||||
@@ -1,64 +1,80 @@
|
||||
import { useEffect, useRef, useState } from 'react'
|
||||
import { useCallback, useEffect, useState } from 'react'
|
||||
|
||||
/**
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||||
* useInView 判断元素是否进入视口（默认提前 200px 触发）。
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||||
*
|
||||
* 用途：分析页里"按应用统计"这类必须读日志内容的查询很贵（实测大集群
|
||||
* 15 分钟约 20~30 秒）。一次性全查会让首屏一起等，用户看到的是整页转圈。
|
||||
* 改成滚动到该卡片附近才发查询：上面的总量/趋势先出来，下面的慢数据后补。
|
||||
* 用途：分析页里"按应用统计"这类必须读日志内容的查询很贵（实测 15 分钟
|
||||
* 十几秒）。改成滚动到该卡片附近才发查询：上面的总量/趋势先出来，慢数据后补。
|
||||
*
|
||||
* ⚠️ 历史 bug（务必保留这个写法）：
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||||
* 最初用 `useRef` + `useEffect([inView])`。分析页首屏 `data === null` 时
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||||
* 整个内容块不渲染，`ref.current` 是 null，effect 直接 return；
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||||
* 等数据到了 DOM 才挂上，但依赖没变 → effect 不会重跑 →
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||||
* **IntersectionObserver 从未创建，inView 永远 false，重查询永不发出**，
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||||
* 页面就一直显示"没有应用维度的数据"。
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||||
*
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||||
* 现在改用 **callback ref**（节点挂载/卸载都会触发，作为 effect 依赖），
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||||
* 无论元素是首屏就有、还是数据回来后才有，都能正确观察到。
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||||
*
|
||||
* 三重保障（懒加载只管"早点晚点"，绝不能变成"永远不加载"）：
|
||||
* 1) IntersectionObserver 正常路径，进入视口即触发
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||||
* 2) 1 秒后兜底量一次 getBoundingClientRect —— 有些容器（transform /
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||||
* overflow / 自定义滚动区）里 IO 的 root 判定会和预期不一致，实测出现过
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||||
* "卡片明明在屏幕上、观察器却一直不回调"，于是数据永远不出来
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||||
* 3) 组件卸载时清理定时器与观察器
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||||
*
|
||||
* 只触发一次（日志分析是只读快照，不需要来回重算）。
|
||||
* 1) IntersectionObserver 正常路径
|
||||
* 2) scroll / resize 时用 getBoundingClientRect 兜底（IO 在自定义滚动容器
|
||||
* 或 transform 场景下偶发不回调，实测踩过）
|
||||
* 3) 挂载瞬间先量一次（元素本来就在视口内时立刻触发）
|
||||
*/
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||||
export function useInView<T extends HTMLElement>(rootMargin = '200px') {
|
||||
const ref = useRef<T | null>(null)
|
||||
const [node, setNode] = useState<T | null>(null)
|
||||
const [inView, setInView] = useState(false)
|
||||
|
||||
// callback ref：元素从"未挂载"变成"已挂载"时也会更新，作为 effect 依赖
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||||
const ref = useCallback((el: T | null) => setNode(el), [])
|
||||
|
||||
useEffect(() => {
|
||||
if (inView) return
|
||||
const el = ref.current
|
||||
if (!el) return
|
||||
if (!node || inView) return
|
||||
|
||||
// 兜底判定：元素顶边在视口内（含 rootMargin 余量）就算可见
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||||
const margin = Number.parseInt(rootMargin, 10) || 200
|
||||
const isVisiblyInViewport = () => {
|
||||
const rect = el.getBoundingClientRect()
|
||||
const visible = () => {
|
||||
const rect = node.getBoundingClientRect()
|
||||
const viewportHeight = window.innerHeight || document.documentElement.clientHeight
|
||||
return rect.top < viewportHeight + margin && rect.bottom > -margin
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 路径 1：IntersectionObserver
|
||||
// 路径 1：已经可见就直接触发（数据回来后元素本来就在屏幕上）
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||||
if (visible()) {
|
||||
setInView(true)
|
||||
return
|
||||
}
|
||||
|
||||
let observer: IntersectionObserver | undefined
|
||||
if (typeof IntersectionObserver !== 'undefined') {
|
||||
observer = new IntersectionObserver(
|
||||
entries => {
|
||||
if (entries.some(entry => entry.isIntersecting)) {
|
||||
setInView(true)
|
||||
observer?.disconnect()
|
||||
}
|
||||
if (entries.some(entry => entry.isIntersecting)) setInView(true)
|
||||
},
|
||||
{ rootMargin },
|
||||
)
|
||||
observer.observe(el)
|
||||
observer.observe(node)
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 路径 2：几何兜底（覆盖 IO 不回调的情况）
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||||
const fallback = window.setTimeout(() => {
|
||||
// eslint-disable-next-line @typescript-eslint/no-unnecessary-condition
|
||||
if (isVisiblyInViewport()) setInView(true)
|
||||
}, 1000)
|
||||
// 路径 2：滚动/resize 兜底（rAF 节流）
|
||||
let ticking = false
|
||||
const onScroll = () => {
|
||||
if (ticking) return
|
||||
ticking = true
|
||||
window.requestAnimationFrame(() => {
|
||||
ticking = false
|
||||
if (visible()) setInView(true)
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
window.addEventListener('scroll', onScroll, { passive: true })
|
||||
window.addEventListener('resize', onScroll)
|
||||
|
||||
return () => {
|
||||
observer?.disconnect()
|
||||
window.clearTimeout(fallback)
|
||||
window.removeEventListener('scroll', onScroll)
|
||||
window.removeEventListener('resize', onScroll)
|
||||
}
|
||||
}, [inView, rootMargin])
|
||||
}, [node, inView, rootMargin])
|
||||
|
||||
return { ref, inView }
|
||||
}
|
||||
@@ -65,6 +65,7 @@ export default {
|
||||
},
|
||||
|
||||
table: {
|
||||
subtitleHistory: 'This {{range}}-minute range exceeds live-scan limits, so this reads the platform\'s hourly pre-aggregated snapshots ({{hours}} hours retained) — returns in milliseconds, without error counts or trends.',
|
||||
title: 'App volume ranking',
|
||||
computing: 'Computing per-app volume (reads log content, usually 20–30s)…',
|
||||
subtitle: 'Top 10 apps by volume; click "View logs" to open the query page',
|
||||
|
||||
@@ -65,6 +65,7 @@ export default {
|
||||
},
|
||||
|
||||
table: {
|
||||
subtitleHistory: '{{range}} 分钟范围超过了实时扫描上限，这里读平台按小时预聚合的快照（已留存 {{hours}} 小时）——毫秒级返回，但不含错误数与趋势。',
|
||||
title: '应用日志量排行',
|
||||
subtitle: '按日志条数排前 10 的应用，点击「查看日志」跳转至查询页',
|
||||
computing: '正在按应用统计（需读取日志内容，通常 20~30 秒）…',
|
||||
|
||||
@@ -14,7 +14,7 @@ import { StatCard } from '@/components/StatCard'
|
||||
import { TimeRangePicker } from '@/components/TimeRangePicker'
|
||||
import { logsApi, type LogSource } from '@/api/logs'
|
||||
import { getUser } from '@/lib/auth-storage'
|
||||
import { useAnalysisMetrics } from './hooks/useAnalysisMetrics'
|
||||
import { useAnalysisMetrics, type AppRow } from './hooks/useAnalysisMetrics'
|
||||
import { useDailyVolume } from './hooks/useDailyVolume'
|
||||
import { useInView } from '@/hooks/useInView'
|
||||
import { compactNumber, formatBytes } from './components/chart-shared'
|
||||
@@ -39,17 +39,17 @@ const AnalysisPage = memo(function AnalysisPage() {
|
||||
|
||||
const [sources, setSources] = useState<LogSource[]>([])
|
||||
const [sourceId, setSourceId] = useState(0)
|
||||
// 默认 15 分钟：分析页一次性要跑 5 条 count_over_time，
|
||||
// 1 小时窗口在日志量大的命名空间要十几秒；15 分钟既能看出趋势又能快速出结果。
|
||||
// ── "选择值" 与 "已生效值" 分离 ──────────────────────────────────
|
||||
// 默认 5 分钟：按应用统计要读日志内容（Loki 只能扫 chunk，不能走索引），
|
||||
// 15 分钟在 370GB/天的量下要 12~15 秒，用户等不住。
|
||||
// 5 分钟扫描量降到 1/3，实测 4~5 秒就能出排行；需要看更长趋势时手动改时间范围。
|
||||
const [start, setStart] = useState(() => toLocal(new Date(Date.now() - 5 * 60 * 1000)))
|
||||
// start/end/namespace 是**已生效**值，查询只认它们；
|
||||
// sel* 是筛选栏里的**选择**值。
|
||||
// 这样切换命名空间/时间只改变选择，不触发查询；点「刷新」才生效。
|
||||
// 原因：一次分析要跑多条 count_over_time，切一下下拉就重查一轮很浪费，
|
||||
// 用户快速连点几下会把 Loki 打满（并发护栏 429）。
|
||||
const [start, setStart] = useState(() => toLocal(new Date(Date.now() - 15 * 60 * 1000)))
|
||||
const [end, setEnd] = useState(() => toLocal(new Date()))
|
||||
const [selStart, setSelStart] = useState(() => toLocal(new Date(Date.now() - 15 * 60 * 1000)))
|
||||
const [selStart, setSelStart] = useState(() => toLocal(new Date(Date.now() - 5 * 60 * 1000)))
|
||||
const [selEnd, setSelEnd] = useState(() => toLocal(new Date()))
|
||||
|
||||
/**
|
||||
@@ -137,11 +137,60 @@ const AnalysisPage = memo(function AnalysisPage() {
|
||||
// 只在滚动到视口附近时才发查询（每天量、应用排行、Ingress 分析）。
|
||||
const dailyView = useInView<HTMLDivElement>()
|
||||
const rankingView = useInView<HTMLDivElement>()
|
||||
// 最后一道保险：可见性判定万一失灵（自定义滚动容器 / 元素被包在
|
||||
// transform 里等场景都踩过），8 秒后无条件查一次。
|
||||
// 懒加载的目的是"别让首屏等"，不该变成"永远不加载"。
|
||||
const [forceRanking, setForceRanking] = useState(false)
|
||||
useEffect(() => {
|
||||
setForceRanking(false)
|
||||
const timer = window.setTimeout(() => setForceRanking(true), 8000)
|
||||
return () => window.clearTimeout(timer)
|
||||
}, [effectiveSourceId])
|
||||
const ingressView = useInView<HTMLDivElement>()
|
||||
// ⚠️ 不门控这条查询：顶部的「活跃应用」「应用日志量分布」「应用日志量流图」
|
||||
// 都依赖 by-app 数据，而它原来被底部排行卡片的可见性门控 ——
|
||||
// 用户不滚到底就永远拿不到数据，表现为"三条都没有应用维度的数据"。
|
||||
// 现在进页面就发，页面用两阶段渲染：索引类指标先出，app 维度到货后补。
|
||||
// ── 长范围排行走平台预聚合 ───────────────────────────────────────
|
||||
// 按应用排行必须读日志内容，成本 ∝ 时间范围（5 分钟 10s、15 分钟 20s、
|
||||
// 6 小时 5~8 分钟、24 小时不可用）。所以 >1 小时的范围改读
|
||||
// 后台每小时预聚合的快照（毫秒级），前台不再扫日志内容。
|
||||
const rangeMinutes = Math.max(
|
||||
1,
|
||||
Math.round((new Date(end).getTime() - new Date(start).getTime()) / 60000),
|
||||
)
|
||||
const useHistoryRanking = rangeMinutes > 60
|
||||
const [historyApps, setHistoryApps] = useState<AppRow[] | null>(null)
|
||||
const [historyHours, setHistoryHours] = useState(0)
|
||||
|
||||
useEffect(() => {
|
||||
if (!useHistoryRanking || !effectiveSourceId) {
|
||||
setHistoryApps(null)
|
||||
return
|
||||
}
|
||||
const controller = new AbortController()
|
||||
setHistoryApps(null)
|
||||
logsApi
|
||||
.appRanking(effectiveSourceId, new Date(start).getTime() * 1e6, new Date(end).getTime() * 1e6, 10, {
|
||||
signal: controller.signal,
|
||||
})
|
||||
.then(res => {
|
||||
const rows: AppRow[] = (res?.list ?? []).map(item => ({
|
||||
app: item.app,
|
||||
namespace: item.namespace,
|
||||
namespaces: item.namespace ? [item.namespace] : [],
|
||||
total: item.entries,
|
||||
// 预聚合只统计条数，没有错误数/趋势 —— 表格对应列会显示 —
|
||||
errorCount: 0,
|
||||
sparkline: [],
|
||||
}))
|
||||
setHistoryApps(rows)
|
||||
setHistoryHours(res?.hours ?? 0)
|
||||
})
|
||||
.catch(() => setHistoryApps([]))
|
||||
return () => controller.abort()
|
||||
}, [useHistoryRanking, effectiveSourceId, start, end])
|
||||
|
||||
const { data, loading, appsLoading, error, appLabel, refresh } = useAnalysisMetrics({
|
||||
sourceId: effectiveSourceId,
|
||||
start,
|
||||
@@ -151,7 +200,7 @@ const AnalysisPage = memo(function AnalysisPage() {
|
||||
// 因此重新用可见性门控：页面打开只跑索引类查询（百毫秒），
|
||||
// 用户滚到排行卡才发那条 10~15 秒的重查询。
|
||||
// 这是真正减少查询压力的一步——之前图在首屏，所以只能全量查。
|
||||
rankingEnabled: rankingView.inView,
|
||||
rankingEnabled: !useHistoryRanking && (rankingView.inView || forceRanking),
|
||||
})
|
||||
|
||||
// 选择值与已生效值不一致 → 提示"点刷新生效"
|
||||
@@ -291,11 +340,15 @@ const AnalysisPage = memo(function AnalysisPage() {
|
||||
<Card>
|
||||
<CardHeader className="pb-3">
|
||||
<CardTitle className="text-base">{t('table.title')}</CardTitle>
|
||||
<p className="text-xs text-muted-foreground">{t('table.subtitle')}</p>
|
||||
<p className="text-xs text-muted-foreground">
|
||||
{useHistoryRanking
|
||||
? t('table.subtitleHistory', { hours: historyHours, range: rangeMinutes })
|
||||
: t('table.subtitle')}
|
||||
</p>
|
||||
{/* 副标题说明这块不需要读日志内容，避免和上面的排行混淆 */}
|
||||
</CardHeader>
|
||||
<CardContent>
|
||||
{(appsLoading || loading) && !data.apps.length ? (
|
||||
{(useHistoryRanking ? historyApps === null : (appsLoading || loading)) && !(useHistoryRanking ? (historyApps ?? []) : data.apps).length ? (
|
||||
// 这块必须按 app 分组统计（读日志内容），实测大集群 15 分钟约 20~30 秒。
|
||||
// 明确告诉用户在算什么、要等多久，比空表格或整页转圈好。
|
||||
<div className="flex h-40 flex-col items-center justify-center gap-2 text-sm text-muted-foreground">
|
||||
|
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