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<title>38 日志管理：如何借助工具快速发现和定位产品问题 ？.md.html</title>
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<span>技术文章摘抄</span>
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<li><a href="/" class="current-tab">首页</a></li>
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<li><a href="../">上一级</a></li>
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</ul>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/00 开篇词 你为什么应该学好软件工程？.md.html">00 开篇词 你为什么应该学好软件工程？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/01 到底应该怎样理解软件工程？.md.html">01 到底应该怎样理解软件工程？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/02 工程思维：把每件事都当作一个项目来推进.md.html">02 工程思维：把每件事都当作一个项目来推进</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/03 瀑布模型：像工厂流水线一样把软件开发分层化.md.html">03 瀑布模型：像工厂流水线一样把软件开发分层化</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/04 瀑布模型之外，还有哪些开发模型？.md.html">04 瀑布模型之外，还有哪些开发模型？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/05 敏捷开发到底是想解决什么问题？.md.html">05 敏捷开发到底是想解决什么问题？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/06 大厂都在用哪些敏捷方法？（上）.md.html">06 大厂都在用哪些敏捷方法？（上）</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/07 大厂都在用哪些敏捷方法？（下）.md.html">07 大厂都在用哪些敏捷方法？（下）</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/08 怎样平衡软件质量与时间成本范围的关系？.md.html">08 怎样平衡软件质量与时间成本范围的关系？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/09 为什么软件工程项目普遍不重视可行性分析？.md.html">09 为什么软件工程项目普遍不重视可行性分析？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/10 如果你想技术转管理，先来试试管好一个项目.md.html">10 如果你想技术转管理，先来试试管好一个项目</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/11 项目计划：代码未动，计划先行.md.html">11 项目计划：代码未动，计划先行</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/12 流程和规范：红绿灯不是约束，而是用来提高效率.md.html">12 流程和规范：红绿灯不是约束，而是用来提高效率</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/13 白天开会，加班写代码的节奏怎么破？.md.html">13 白天开会，加班写代码的节奏怎么破？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/14 项目管理工具：一切管理问题，都应思考能否通过工具解决.md.html">14 项目管理工具：一切管理问题，都应思考能否通过工具解决</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/15 风险管理：不能盲目乐观，凡事都应该有B计划.md.html">15 风险管理：不能盲目乐观，凡事都应该有B计划</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/16 怎样才能写好项目文档？.md.html">16 怎样才能写好项目文档？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/17 需求分析到底要分析什么？怎么分析？.md.html">17 需求分析到底要分析什么？怎么分析？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/18 原型设计：如何用最小的代价完成产品特性？.md.html">18 原型设计：如何用最小的代价完成产品特性？</a>
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<a href="/专栏/软件工程之美/19 作为程序员，你应该有产品意识.md.html">19 作为程序员，你应该有产品意识</a>
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</li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/20 如何应对让人头疼的需求变更问题？.md.html">20 如何应对让人头疼的需求变更问题？</a>
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<a href="/专栏/软件工程之美/21 架构设计：普通程序员也能实现复杂系统？.md.html">21 架构设计：普通程序员也能实现复杂系统？</a>
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<a href="/专栏/软件工程之美/22 如何为项目做好技术选型？.md.html">22 如何为项目做好技术选型？</a>
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<a href="/专栏/软件工程之美/23 架构师：不想当架构师的程序员不是好程序员.md.html">23 架构师：不想当架构师的程序员不是好程序员</a>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/24 技术债务：是继续修修补补凑合着用，还是推翻重来？.md.html">24 技术债务：是继续修修补补凑合着用，还是推翻重来？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/25 有哪些方法可以提高开发效率？.md.html">25 有哪些方法可以提高开发效率？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/26 持续交付：如何做到随时发布新版本到生产环境？.md.html">26 持续交付：如何做到随时发布新版本到生产环境？</a>
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<a href="/专栏/软件工程之美/27 软件工程师的核心竞争力是什么？（上）.md.html">27 软件工程师的核心竞争力是什么？（上）</a>
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</li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/28 软件工程师的核心竞争力是什么？（下）.md.html">28 软件工程师的核心竞争力是什么？（下）</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/29 自动化测试：如何把Bug杀死在摇篮里？.md.html">29 自动化测试：如何把Bug杀死在摇篮里？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/30 用好源代码管理工具，让你的协作更高效.md.html">30 用好源代码管理工具，让你的协作更高效</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/31 软件测试要为产品质量负责吗？.md.html">31 软件测试要为产品质量负责吗？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/32 软件测试：什么样的公司需要专职测试？.md.html">32 软件测试：什么样的公司需要专职测试？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/33 测试工具：为什么不应该通过QQ微信邮件报Bug？.md.html">33 测试工具：为什么不应该通过QQ微信邮件报Bug？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/34 账号密码泄露成灾，应该怎样预防？.md.html">34 账号密码泄露成灾，应该怎样预防？</a>
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</li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/35 版本发布：软件上线只是新的开始.md.html">35 版本发布：软件上线只是新的开始</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/36 DevOps工程师到底要做什么事情？.md.html">36 DevOps工程师到底要做什么事情？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/37 遇到线上故障，你和高手的差距在哪里？.md.html">37 遇到线上故障，你和高手的差距在哪里？</a>
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</li>
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<li>
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<a class="current-tab" href="/专栏/软件工程之美/38 日志管理：如何借助工具快速发现和定位产品问题 ？.md.html">38 日志管理：如何借助工具快速发现和定位产品问题 ？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/39 项目总结：做好项目复盘，把经验变成能力.md.html">39 项目总结：做好项目复盘，把经验变成能力</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/40 最佳实践：小团队如何应用软件工程？.md.html">40 最佳实践：小团队如何应用软件工程？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/41 为什么程序员的业余项目大多都死了？.md.html">41 为什么程序员的业余项目大多都死了？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/42 反面案例：盘点那些失败的软件项目.md.html">42 反面案例：盘点那些失败的软件项目</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/43 以VS Code为例，看大型开源项目是如何应用软件工程的？.md.html">43 以VS Code为例，看大型开源项目是如何应用软件工程的？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/44 微软、谷歌、阿里巴巴等大厂是怎样应用软件工程的？.md.html">44 微软、谷歌、阿里巴巴等大厂是怎样应用软件工程的？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/45 从软件工程的角度看微服务、云计算、人工智能这些新技术.md.html">45 从软件工程的角度看微服务、云计算、人工智能这些新技术</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/一问一答第1期 30个软件开发常见问题解决策略.md.html">一问一答第1期 30个软件开发常见问题解决策略</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/一问一答第2期 30个软件开发常见问题解决策略.md.html">一问一答第2期 30个软件开发常见问题解决策略</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/一问一答第3期 18个软件开发常见问题解决策略.md.html">一问一答第3期 18个软件开发常见问题解决策略</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/一问一答第4期 14个软件开发常见问题解决策略.md.html">一问一答第4期 14个软件开发常见问题解决策略</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/一问一答第5期 22个软件开发常见问题解决策略.md.html">一问一答第5期 22个软件开发常见问题解决策略</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/学习攻略 怎样学好软件工程？.md.html">学习攻略 怎样学好软件工程？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/特别放送 从软件工程的角度解读任正非的新年公开信.md.html">特别放送 从软件工程的角度解读任正非的新年公开信</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/软件工程之美/结束语 万事皆项目，软件工程无处不在.md.html">结束语 万事皆项目，软件工程无处不在</a>
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</li>
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</ul>
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<div class="book-post">
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<p id="tip" align="center"></p>
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<div><h1>38 日志管理：如何借助工具快速发现和定位产品问题 ？</h1>
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<p>你好，我是宝玉。在开始学习之前我想先问你几个问题：</p>
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<ul>
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<li>
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<p>如果你的网站或者服务出现故障，是谁第一时间发现问题的？用户还是运维人员？</p>
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</li>
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<li>
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||
<p>假设你的服务架构是由若干微服务组成的，其中一个微服务的异常导致了你的某个 API 请求异常，你是否能快速定位到是哪个微服务出了问题？</p>
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</li>
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<li>
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||
<p>在部署系统后，你是否能观察出来系统的性能是上升了还是下降了？</p>
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</li>
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</ul>
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||
<p>如果你自己对这些问题的答案不是很满意，那么就可以来看看，如何借助监控和日志分析工具，或者说日志管理工具，第一时间发现线上问题，以及快速定位产品问题。</p>
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<h2>什么是日志管理？</h2>
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<p>要理解上面提到的这些问题，首先你要清楚，什么是日志管理。</p>
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<p>日志就是操作系统和应用软件自动生成的事件说明或者消息记录，包含了时间、日志信息。举例来说，下面就是一个典型的 Web 请求日志：</p>
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<blockquote>
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<p>10.0.1.22 – – [15/Oct/2018:13:46:46 -0700] “GET /favicon.ico HTTP/1.1” 404</p>
|
||
<p>10.0.1.22 – – [15/Oct/2018:13:46:58 -0700] “GET / HTTP/1.1” 200</p>
|
||
</blockquote>
|
||
<p>从上面的日志中，可以看出来，日志包含两次 http 请求，它们发生的时间、请求的 URL、请求的 IP 地址、最后返回的状态码等信息。</p>
|
||
<p>在日志数量不多的时候，凭借肉眼或者借助文本编辑器，还能大概看出日志的内容，但是当日志数量一多，从日志里面查找需要的信息就变得很困难了。</p>
|
||
<p>现在的应用程序越来越复杂了，尤其是像微服务这样的架构，一个系统需要由若干微服务组成，每个微服务可能还会部署在若干容器上，那么意味着如果你要根据日志去排查故障的话，需要从几十、上百个地方去收集日志，再逐个去分析。</p>
|
||
<p>要解决这样的问题，就需要对日志进行统一管理。日志管理就是指对系统和应用程序产生的日志进行处理的方法，包括对日志进行统一收集，对日志数据进行筛选和解析，统一存储，还要让它们可以方便被检索。</p>
|
||
<p>当然你不需要自己去从头实现这样的日志管理系统，现在已经有很多成熟的日志管理工具可以帮助你对日志进行管理，你只要去了解这些工具可以帮助你做什么，以及如何基于它们来搭建适合你项目的日志管理系统即可。</p>
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||
<h2>如何快速发现和定位问题？</h2>
|
||
<p>也许你会问，为什么说搭建了日志管理系统，就可以帮助快速发现和定位问题呢？</p>
|
||
<p>**首先，日志集中式管理后，就可以方便地对所有日志进行统一的检索。**当所有日志都可以放在一起检索了，自然就能高效地定位到问题，而不再需要到各个应用程序的日志里面去分别检索。</p>
|
||
<p>同时在检索的方式上，可以用类似于 SQL 语句的方式来检索，高效地对结果进行查询和归类。</p>
|
||
<p><img src="assets/fbde7467c94ecb5cc2eea0091e487b3b.png" alt="img" /></p>
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||
<p>图片来源：Splunk</p>
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||
<p>**然后，对日志进行集中式管理后，可以通过图表直观的看到应用运行情况。**当所有的应用实时将日志传输到一起，日志管理系统就可以根据应用日志中记录的信息，动态地生成图表，实时看到应用运行的情况。</p>
|
||
<p>举例来说，某一个 API 服务，日志信息记录了每一次 Http 请求的状态、耗费时间等信息。</p>
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<blockquote>
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||
<p>127.0.0.1 [10/Oct/2018:13:55:36 -0700] "GET /api HTTP/1.1” 200 2326 0.038</p>
|
||
</blockquote>
|
||
<p>那么把这些信息统一收集、实时统计的话，就可以随时看到单位时间内，这个 API 错误率有多少，平均耗时多久，从而可以根据这样的信息生成实时的图表，方便查看当前 API 服务的运行情况。</p>
|
||
<p><img src="assets/7a84fb0c28aa75b47f87b4a1b8fe0948.png" alt="img" /></p>
|
||
<p>图片来源：WaveFront</p>
|
||
<p>最后，可以根据日志的数值设置规则自动报警。对于这些从日志中实时分析出来的数据结果，如果设置好相应的阈值，在超过阈值后，比如说 API 错误率超过 10%，或者 90% 的 API 请求时间超过 1 秒，就会自动触发报警，通知相关的开发人员进行维护。</p>
|
||
<p>所以你看，当你搭建好一整套日志管理系统后，不仅可以帮助你快速地对日志进行检索，你也可以根据图表看数据走势，还可以通过对日志分析结果的监控，设置自动报警的规则，第一时间了解系统故障。</p>
|
||
<h2>大厂的日志管理系统的架构是什么样子？</h2>
|
||
<p>现在对于像阿里、新浪这样的大厂来说，对日志管理系统的应用已经是标配了，比如说阿里云：《<a href="yq.aliyun.com/articles/590431">基于 ELK 实时日志分析的最佳实践</a>》、新浪：《<a href="https://www.modb.pro/db/57059">ELK Stack 在新浪微博的最佳实践</a>》、《<a href="https://www.open-open.com/lib/view/open1437018728240.html">新浪是如何分析处理 32 亿条实时日志的？</a>》，七牛：《<a href="http://juejin.im/post/5b63e859e51d4517c564d1a9">如何快速搭建智能化的统一日志管理系统</a>》。</p>
|
||
<p>可以看得出，很多大厂是基于 ELK 搭建的自己的日志管理系统，而 ELK 的架构也是一套经典的日志管理的架构，所以这里我就以 ELK 为例来说明日志管理系统的基本架构。</p>
|
||
<p>先解释一下 ELK：</p>
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<blockquote>
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||
<p>ELK 是 Elasticsearch+Logstash+Kibana 的缩写。</p>
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||
<p>ElasticSearch 是一套搜索框架，提供了方便的接口，可以方便地做全文检索，可以用来对日志进行检索。</p>
|
||
<p>Logstash 是一个数据收集工具，可以用来收集日志数据。</p>
|
||
<p>Kibana 是一套可以和 ElasticSearch 交互的界面，通过 Kibana 可以方便的检索 ElasticSearch 内的所有数据，还可以用图形化的方式展示数据结果。</p>
|
||
</blockquote>
|
||
<p>基于 ELK 搭建的日志管理系统基本架构是这样的：</p>
|
||
<p><a href="https://bingoarun.github.io/openstack-log-analysis-elk.html"><img src="assets/b9b53220894009769f5bcb031b7c0cf8.png" alt="img" /></a></p>
|
||
<p>这套架构有几个重要的模块：日志采集和解析、存储和搜索、结果可视化、监控和报警。</p>
|
||
<ul>
|
||
<li>日志采集和解析</li>
|
||
</ul>
|
||
<p>要想对日志进行统一管理，就必须要从各个应用系统收集日志。Logstash 就可以帮助实现对日志的采集。</p>
|
||
<p>如果日志文件只是一行行带时间戳的文本，那其实是无法有效检索的，必须将其解析成结构化的数据，才能方便地检索。</p>
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<p>另外，一套系统可能由不同的应用类型组成，有的是 Java 写的，有的是 Go 写的，日志格式可能完全是不一样的，所以还有必要在对日志解析后，提取公共元素，比如时间、IP 地址、主机名、应用名称等。</p>
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<p>Logstash 不仅可以对日志数据进行收集，还能对日志数据进行过滤和解析，解析完成后再将解析好的数据发送给 ElasticSearch。</p>
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<ul>
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<li>存储和搜索</li>
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</ul>
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<p>当所有的日志数据都被集中存储后，可以想象这个日志数据库是相当庞大的，直接查询效率是比较低下的，这就意味着还需要对日志数据进行索引和分析，从而让你可以快速地检索出来结果。</p>
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<p>ElasticSearch 就是一套专业的全文检索和数据存储系统，同时还有一套类似于 SQL 的查询语句，这样你就可以基于它，方便对收集好的日志数据进行检索了。</p>
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<p>但 ElasticSearch 本身类似于数据库，没有图形化界面。</p>
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<ul>
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<li>结果可视化</li>
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</ul>
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<p>可视化是日志管理的另一项重要功能。通过可视化的图表，可以直观地看到数据的走势，以及方便地和历史数据进行对比。</p>
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<p>比如说通过观察交易数据的走势曲线，就能看出来这周的交易数据比上周是增长还是下降；根据 API 响应速度的走势，可以看得出新版本部署后，性能是提升了还是下降了。</p>
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<p>像 Kibana 就是一套专门针对 ElasticSearch 的图形化操作工具，可以方便对 ElasticSearch 数据进行检索，也可以对结果用图表的方式展现。</p>
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<ul>
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<li>监控和报警</li>
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</ul>
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<p>ELK 本身只是提供了一套基础的日志管理框架，但是基于它之上还可以有很多扩展，比如说自动报警就是一个非常典型的场景，可以基于已经存储和索引好的日志数据，制定相应的自动报警规则，当线上服务发生异常时，可以自动地触发报警，通知相关值班人员及时处理。</p>
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<p>ELK 可以通过插件的方式，安装像 <a href="https://github.com/Yelp/elastalert">ElastAlert</a> 或<a href="https://www.elastic.co/guide/en/watcher/current/introduction.html">Watcher</a>这样的自动报警插件，实现自动报警功能。</p>
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<p><img src="assets/8d59a0962b445900d7668b266e0adf6f.png" alt="img" /></p>
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<p>图片来源：Build your own error monitoring tool</p>
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<h2>怎样搭建一套日志管理系统？</h2>
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<p>在了解了整个日志管理系统的基础架构后，再要去搭建这样一套日志管理系统，就可以做到心中有数了。你可以基于这套架构去寻找合适的工具，或者直接基于 ELK 去搭建一套日志管理系统。</p>
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<p>关于 ELK 网上已经有很多安装使用教程，比如这一本电子教程《ELK 教程》就写的很详细。</p>
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<p>ELK 本身是一套开源免费的工具，除了 ELK，还有一些类似的工具可以选择，可以和 ELK 配合使用。</p>
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<ul>
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<li>Splunk</li>
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</ul>
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<p>Splunk 是一套商业的日志管理系统，搜索功能非常强大，操作方便，就目前来说，要比 ELK 好用，但价钱很高。</p>
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<ul>
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<li>Grafana</li>
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</ul>
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<p>Grafana 是一套开源的数据监测和可视化工具，可以和 ELK 或 Splunk 配合使用，展示效果比 Kibana 要更好。同时可以支持自动报警功能。</p>
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<ul>
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<li>Wavefront</li>
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</ul>
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<p>Wavefront 是 VMware 旗下的一款商业的图形化监控和分析工具，可以从 ELK 或 Splunk 等数据源收集数据，在此基础上分析应用的性能瓶颈所在，排除故障。也支持自动报警。</p>
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<ul>
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<li>PagerDuty</li>
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</ul>
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<p>PagerDuty 是一套报警服务，不仅可以和手机、邮件、Slack 等方便地集成，还可以和企业的轮值安排结合，按照排班顺序呼叫当值人员。</p>
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<p>以上就是一些常用日志管理系统以及配套系统工具，基本上可以很好地满足你对日志管理的需求，通过搜索引擎你也可以找到更多类似的服务。</p>
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<h2>总结</h2>
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<p>今天我带你一起学习了日志管理工具相关的内容。通过日志管理工具，可以集中的管理所有系统的日志，方便对日志进行检索，图形化的展示结果，还可以做到根据设置的规则进行自动报警。</p>
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<ul>
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<li>
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<p>如果你想搭建属于自己的日志管理系统，可以基于 ELK 或者 Splunk 这样的日志管理工具，配合一些插件，实现你自己的日志监控和分析工具。</p>
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</li>
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<li>
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<p>在搭建好日志管理系统后，如果我们再回头看文章开头那几个问题，你会发现：</p>
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</li>
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<li>
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<p>如果你的网站或者服务出现故障，可以通过你设置好的自动报警规则第一时间通知值班人员，及时解决；</p>
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</li>
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<li>
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<p>假如你的某一个微服务出现异常，你可以从你的日志管理系统中直接对所有微服务的日志进行查询，快速定位到问题所在；</p>
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</li>
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<li>
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<p>在部署系统后，通过对 API 响应时间等数据指标的图形化显示，你可以直观的看到性能是上升了还是下降了。</p>
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</li>
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</ul>
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<p>总的来说，借助日志管理工具，可以帮助你快速发现和定位产品问题。</p>
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<a href="/专栏/软件工程之美/37 遇到线上故障，你和高手的差距在哪里？.md.html">上一页</a>
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<a href="/专栏/软件工程之美/39 项目总结：做好项目复盘，把经验变成能力.md.html">下一页</a>
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<a class="off-canvas-overlay" onclick="hide_canvas()"></a>
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</body>
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<!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics -->
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<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-NPSEEVD756"></script>
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window.dataLayer = window.dataLayer || [];
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dataLayer.push(arguments);
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}
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gtag('js', new Date());
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gtag('config', 'G-NPSEEVD756');
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var path = window.location.pathname
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var cookie = getCookie("lastPath");
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console.log(path)
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if (path.replace("/", "") === "") {
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if (cookie.replace("/", "") !== "") {
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console.log(cookie)
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document.getElementById("tip").innerHTML = "<a href='" + cookie + "'>跳转到上次进度</a>"
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} else {
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setCookie("lastPath", path)
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function setCookie(cname, cvalue) {
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var d = new Date();
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d.setTime(d.getTime() + (180 * 24 * 60 * 60 * 1000));
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var expires = "expires=" + d.toGMTString();
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document.cookie = cname + "=" + cvalue + "; " + expires + ";path = /";
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}
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function getCookie(cname) {
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var name = cname + "=";
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var ca = document.cookie.split(';');
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for (var i = 0; i < ca.length; i++) {
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var c = ca[i].trim();
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if (c.indexOf(name) === 0) return c.substring(name.length, c.length);
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}
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return "";
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}
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</script>
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</html>
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