为什么需要规则引擎处理日志
系统运行时产生的日志量大且杂乱，比如电商后台每秒可能生成上千条访问记录。如果靠人工翻查，等于大海捞针。这时候，规则引擎就派上用场了。它能自动按设定条件筛选关键信息，比如“只保留状态码为500的请求”，让问题快速浮出水面。
规则引擎如何工作
规则引擎的核心是“条件+动作”模式。你定义一条规则，比如“当日志中包含‘timeout’且来源为支付服务时，标记为高优先级并发送告警”。系统会实时扫描日志流，匹配成功就触发对应操作。这种方式比写死在代码里的判断更灵活，改规则不用动程序。
常见的规则语法支持表达式语言，像 Drools 或基于 JSON 的规则格式。下面是一个简单的规则示例：
{
"rule": "detect_timeout",
"condition": "log.service == 'payment' && log.message.contains('timeout')",
"action": "alert(severity='high')"
}结合日志分析的实际场景
某公司运维发现用户登录失败增多，但原始日志混杂着健康检查、静态资源请求等噪音。他们用规则引擎先过滤掉非用户行为的日志，再设置规则：连续3次登录失败来自同一IP，就归类为可疑行为。这样既减轻了存储压力，又提升了安全响应速度。
规则还可以分层处理。第一层去掉调试信息，第二层提取关键字段（如用户ID、响应时间），第三层做聚合统计。最终输出结构化数据，供可视化工具展示趋势。
配置建议与注意事项
规则不是越多越好。过多规则会拖慢处理速度，还容易互相冲突。建议按业务模块划分规则组，定期清理无效规则。测试阶段可在小流量环境中验证规则准确性，避免误杀正常请求。
日志格式不统一时，先做预处理标准化。例如把不同服务的时间字段都转成 ISO8601 格式，方便后续比较。规则引擎通常支持自定义解析函数，可以在匹配前清洗数据。