日志解析方法及装置与流程

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种日志解析方法及装置。

背景技术：

日志是用来记录各类操作或事件的记录文件，通过对日志的解析可以获取各类信息。目前，通常采用人工解析的方法逐个对日志进行解析，即需要系统维护或开发人员根据解析需求编译相应的解析代码来对日志进行解析，进而获得相应的解析结果。

但是，发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术中的上述方式至少存在下述缺陷：由于实际业务中原始日志的种类多种多样，解析需求复杂多变，若采用上述方法，需要对每一日志每个字段编译相应的代码进行解析，从而无法实现日志的自动化解析，并且当日志数量较大时，上述方法的解析效率十分低下。

技术实现要素：

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的日志解析方法与装置。

根据本发明的一个方面，提供了一种日志解析方法，包括：根据预设的日志分类规则确定日志的类型；根据与该类型相对应的日志解析模板生成探测性解析模型；通过所述探测性解析模型对所述日志进行探测性解析，根据探测性解析结果对所述探测性解析模型进行修正，得到修正后的日志解析模型；通过所述修正后的日志解析模型对所述日志进行解析。

根据本发明的另一方面，提供了一种日志解析装置，包括：类型确定模块，适于根据预设的日志分类规则确定日志的类型；生成模块，适于根据与该类型相对应的日志解析模板生成探测性解析模型；探测性解析模块，适于通过所述探测性解析模型对所述日志进行探测性解析；修正模块，适于根据探测性解析结果对所述探测性解析模型进行修正，得到修正后的日志解析模型；解析模块，适于通过所述修正后的日志解析模型对所述日志进行解析。

根据本发明的又一方面，提供了一种终端，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述日志解析方法对应的操作。

根据本发明的再一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述日志解析方法对应的操作。

本发明提供的日志解析方法及装置，根据预设的日志分类规则确定日志的类型；根据与该类型相对应的日志解析模板生成探测性解析模型；通过探测性解析模型对日志进行探测性解析，并根据探测性解析结果对探测性解析模型进行修正，得到修正后的日志解析模型；最终通过修正后的日志解析模型对日志进行解析。采用本方案，可以实现日志的智能化解析，提高日志解析效率。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了根据本发明一个实施例提供的一种日志解析方法的流程图；

图2示出了根据本发明另一个实施例提供的一种日志解析方法的流程图；

图3示出了根据本发明一个实施例提供的一种日志解析装置的结构框图；

图4示出了根据本发明另一个实施例提供的一种日志解析装置的结构框图；

图5示出了根据本发明一个实施例提供的一种终端的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图1示出了根据本发明一个实施例提供的一种日志解析方法的流程图。如图1所示，该方法包括：

步骤s110，根据预设的日志分类规则确定日志的类型。

其中，日志的种类多种多样，可根据预设的分类规则对日志进行分类，例如，可以根据日志格式对日志进行分类，如nginx默认格式日志、json格式日志、protobuf日志等。本实施例对具体的日志分类规则不做限定，本领域技术人员可根据实际业务制定相应的日志分类规则。

步骤s120，根据与该类型相对应的日志解析模板生成探测性解析模型。

由于同一类型的日志参数表达、格式等特征基本相同。以apache日志为例，其日志格式基本固定，每个字段均对应相同类型的信息，且每个字段相应的取值范围基本相同，如“c-ip”字段对应客户端ip地址，其数据类型为字符串类型。所以针对同一类型的日志，可以根据其相同的特征制定通用的解析方法，即获得相应的日志解析模板。

在确定了日志的类型后，可根据与该类型相对应的日志解析模板构造出初始的解析模型，即探测性解析模型。在实际操作过程中，可根据日志解析模板经过适当修改加载至运行文件中，从而得到探测性解析模型。

步骤s130，通过探测性解析模型对日志进行探测性解析，根据探测性解析结果对探测性解析模型进行修正，得到修正后的日志解析模型。

利用步骤s120中探测性解析模型对日志进行探测性解析，对于探测性解析结果符合预设解析结果要求的探测性解析模型直接作为修正后的日志解析模型，执行步骤s140；对于探测性解析结果不符合预设解析结果要求的探测性解析模型进行修正。例如若解析失败、和/或解析时间超过预设阈值未解析出结果，和/或解析结果不在预设的解析结果范围内(如对ip字段解析结果为“1332,312,133,113”)等探测性解析结果时可对探测性解析模型进行修正。具体的修正方法本领域技术人员可自行设置。

可选的，当探测性解析结果中某一字段或某几个字段的解析结果不符合预设解析结果时，可仅对该字段对应的解析模型子方法进行修正。如当采用字符串方法对某一字段进行解析时，其解析结果不符合预设解析结果要求，则可采用整型方法对该字段进行解析，并对探测性解析模型中该字段解析对应的解析规则进行修正，从而得到修正后的日志解析模型。

步骤s140，通过修正后的日志解析模型对日志进行解析。

通过步骤s130中最终的修正后的日志解析模型对日志进行解析，从而获得解析结果。可选的，也可进一步根据对日志的解析结果对日志解析模型不断地修正。

由此可见，本实施例提供的日志解析方法，通过对日志进行分类，由于同一类型的日志解析方法基本相同，所以为每个类型的日志设置相应的解析模板，并根据解析模板生成探测性解析模型，探测性解析模型为日志解析模型的雏形；通过探测性解析模型对日志的解析结果可以对日志进行修正，从而获得更为准确的日志解析模型，通过该日志解析模型对后续的日志进行解析，从而避免了需针对所有的日志进行人工逐一解析的弊端，实现日志的自动解析，提高了日志解析效率。

图2示出了根据本发明另一个实施例提供的一种日志解析方法的流程图。如图2所示，该方法包括：

步骤s210，通过预设的解析配置入口接收用户输入的解析配置参数。

用户可通过预设的解析配置入口输入解析配置参数。其中，解析配置参数包括待解析的字段名、字段类型和/或字段取值范围等。例如，解析配置参数可以为“visitor-ip；char；0.0.0.0—255.255.255.255”，其中，“visitor-ip”为ip地址所对应的字段名称，“char”表示该字段类型为字符串类型,“0.0.0.0—255.255.255.255”为该字段的取值范围(合法的ip地址的取值范围)。

本实施例中的解析配置参数包括但不限于“待解析的字段名、字段类型和/或字段取值范围”，其还可以包括解析指标、和/或待解析日志的删选条件等。例如，解析指标可以为某个页面的pv(pageview，页面浏览量)；或者需解析1月份的日志，则可在相应的时间删选条件中选择1月，从而在后续的解析过程中，只读入日志记录时间为1月份的日志进行解析。另外，解析配置参数还可以包括原始日志路径，从而可由用户自行指定待解析日志的存储位置，提高日志解析的灵活性。

步骤s220，设置日志分类规则，并根据日志分类规则，分别设置与各种类型的日志相对应的日志解析模板。

其中，日志分类规则包括：根据预设的日志分类特征进行分类，和/或通过机器学习算法对日志进行分类。

具体地，在一种分类方式中，可根据预设的日志分类特征对日志进行分类，例如，可以以日志格式对日志进行分类，如分为nginx默认格式日志、或含有嵌套格式json日志等。

可选地，在另一种分类方式中，可通过机器学习算法对日志进行分类。例如，可预先设定分类属性，通常分类属性为多个。如分类属性可包括日志用途(属性值可以为安全日志、运维日志等)、日志格式、日志产生者(如系统日志、应用程序日志、web日志等)等，并通过一定的样本训练(例如，将某些常用的日志类型作为样本)，采用朴素贝叶斯、和/或决策树等具体的机器学习算法获得日志分类模型，从而对日志进行分类。

根据日志分类规则，可分别设置与各种类型的日志相对应的日志解析模板。由于同一类型的日志具有许多相同的特征，其解析方法基本一致。所以针对同一类型的日志，可以根据其相同的特征制定通用的日志解析模板。其中，日志解析模板中包含一种或多种模板解析类。

步骤s230，根据预设的日志分类规则确定日志的类型。

可根据步骤s220中设定的日志分类规则确定需要解析的日志的类型。以预设的日志分类规则为通过机器学习算法进行分类为例，由于利用机器学习算法进行样本训练后可获得日志分类模型，则可对待解析的日志通过获取其分类属性，并进一步根据日志分类模型确定日志的类型。

步骤s240，根据与日志类型相对应的日志解析模板以及解析配置参数生成探测性解析模型。

其中，探测性解析模型是在步骤s230中确定的日志类型相对应的日志解析模板上，结合解析配置参数经过适当修改后的可对日志进行探测性解析的模型。例如，若解析配置参数中包含的解析指标为“某个页面的pv”，则可选择该类日志解析模型中的pv模板解析类，当该模板解析类中的某些命名等与实际代码运行中的命名有出入(如模板解析类中命名长度可不做限制，但在实际代码运行中对命名长度等有限制时)，可适当修改该命名等信息，并将其加载至运行文件中，以供后续步骤对日志的探测性解析。

具体地，根据日志解析模板中包含的模板解析类的种类和数量，设置探测性解析模型中包含的至少一个日志解析类。其中，可根据解析配置参数，在日志解析模板中查找相应的模板解析类，查找到的模板解析类的数目大于等于1，则探测性解析模型中的日志解析类的数目也大于等于1。举例来说，对于解析出日志中的访问者ip地址，其对应的模板解析类可以为1个，则以此为基础生成的探测性解析模型中包含的日志解析类则为1个；而对于计算各个页面pv值排行，则需要多个模板解析类的组合来实现，所以探测性解析模型中包含多个日志解析类。

当探测性解析模型中包含的日志解析类为多个时，则进一步根据日志解析模板中包含的流程设置规则，设置探测性解析模型中包含的多个日志解析类之间的执行逻辑。其中，执行逻辑包括：各个日志解析类之间的执行顺序，和/或每个日志解析类的执行次数。

具体地，当探测性解析模型中包含的日志解析类为多个时，为保证日志探测性解析的顺利执行需为其设定相应的执行逻辑。例如，在实际业务中，当待处理的日志数据量较大时，为提高日志处理效率，常常采用分布式系统对日志进行处理，所以当含有多个日志解析类时，可将其中某一个或多个类执行一次或多次并行化处理，并将每次处理后的结果保存至内存或硬盘中(由于内存中数据存取速度较快，所以本实施例中可优选地将处理结果保存至内存中)，以供下一次一个或多个类的归约化处理或并行化处理，具体的执行逻辑本领域技术人员可自行设置，本发明不做限制。

举例来说，以日志类型为web中的访问日志为例，解析各个页面pv排行时，则其执行逻辑可以为：页面pv计算解析类并行化执行一次后计算出各个页面的pv值，并将结果保存至内存中，排行解析类从内存中读取上述结果进行一次归约化处理，最终解析出各个页面pv排行。

步骤s250，针对日志中的各个字段，从预设的多种解析规则中选择一种解析规则进行解析。

在步骤s240生成探测性解析模型后，利用探测性解析模型对待解析的日志进行解析。其中，探测性解析模型中对同一日志字段的解析规则有多种，在对日志中的字段进行探测性解析过程中，先从多种解析规则中选择一种解析规则对该字段进行解析。若解析结果为成功，将当前选择的解析规则确定为相应字段的字段解析规则。若解析结果为失败，则根据所述预设的多种解析规则更改相应字段的解析规则，直至解析结果为成功。

举例来说，探测性解析模型中对于plugin_ver字段具有多种解析规则，如以整型进行解析、或以浮点型进行解析、或以字符型进行解析等。当对plugin_ver字段进行解析时，可先采用整型的方式对该字段进行解析，若解析成功，则将整型解析作为后续日志解析中该字段的解析规则；若解析失败则更换解析规则(如采用字符型解析规则或浮点型解析规则等)对该字段进行解析，直至解析结果为成功。

步骤s260，根据探测性解析的解析结果确定日志中的各个字段的字段范围，并根据日志中字段的字段范围生成用于过滤错误数据的过滤规则。

具体地，在对一定数量的日志进行探测性解析后，可根据其探测性解析结果确定日志中字段的有效范围，并根据该有效范围生成过滤规则，其中过滤规则可以为过滤掉非有效范围内的字段。例如，在对plugin_ver字段进行探测性解析后发现只有采用字符串解析方法时解析成功，则可判断出该字段的有效范围为字符形式所在的范围，则可设置过滤规则为过滤掉该字段为非字符形式的日志字段。

步骤s270，将过滤规则添加到探测性解析模型中，并根据所述日志中的各个字段的字段解析规则对所述探测性解析模型进行修正。

将步骤s260中的过滤规则添加到探测性解析模型中，并且根据步骤s250中字段的字段解析规则对探测性解析模型进行修正。并以修正后的解析模型对后续的日志进行解析。可选的，在后续的解析过程中也可根据解析结果及时修正日志解析模型。

由此可见，本实施例提供的日志解析方法，首先通过对日志进行分类，由于同一类型的日志解析方法基本相同，所以为每个类型的日志设置相应的解析模板，并根据解析模板生成探测性解析模型，探测性解析模型为日志解析模型的雏形；通过探测性解析模型对日志的解析结果可以对日志进行修正，从而获得更为准确的日志解析模型，通过该日志解析模型对后续的日志进行解析，从而避免了需针对所有的日志进行人工逐一解析的弊端，实现日志的自动解析，提高了日志解析效率；并且，通过过滤规则的加入和解析规则的修正，又进一步地提高了日志解析的准确率；此外，探测性解析模型由用户配置参数和日志解析模板共同作用生成，所以最终日志解析结果更能满足用户需求，也避免了现有技术中需通过开发或维护人员对日志进行解析而产生的沟通成本。

图3示出了根据本发明一个实施例提供的一种日志解析装置的功能框图。如图3所示，该装置包括：类型确定模块31、生成模块32、探测性解析模块33、修正模块34、以及解析模块35。

类型确定模块31，适于根据预设的日志分类规则确定日志的类型。

其中，日志的种类多种多样，可根据预设的分类规则对日志进行分类，例如，可以根据日志格式对日志进行分类，如nginx默认格式日志、json格式日志、protobuf日志等。本实施例对具体的日志分类规则不做限定，本领域技术人员可根据实际业务制定相应的日志分类规则。

生成模块32，适于根据与该类型相对应的日志解析模板生成探测性解析模型。

由于同一类型的日志参数表达、格式等特征基本相同。以apache日志为例，其日志格式基本固定，每个字段均对应相同类型的信息，且每个字段相应的取值范围基本相同，如“c-ip”字段对应客户端ip地址，其数据类型为字符串类型。所以针对同一类型的日志，可以根据其相同的特征制定通用的解析方法，即获得相应的日志解析模板。

在确定了日志的类型后，可根据与该类型相对应的日志解析模板构造出初始的解析模型，即探测性解析模型。在实际操作过程中，可根据日志解析模板经过适当修改加载至运行文件中，从而得到探测性解析模型。

探测性解析模块33，适于通过探测性解析模型对日志进行探测性解析。

具体地，利用探测性解析模型对待解析的日志进行探测性解析，对于探测性解析结果符合预设解析结果要求的探测性解析模型直接作为修正后的日志解析模型。

修正模块34，适于根据探测性解析结果对探测性解析模型进行修正，得到修正后的日志解析模型。

具体地，针对探测性解析结果不符合预设解析结果要求的探测性解析模型需对其进行修正。例如若解析失败、和/或解析时间超过预设阈值未解析出结果，和/或解析结果不在预设的解析结果范围内(如对ip字段解析结果为“1332,312,133,113”)等探测性解析结果时可对探测性解析模型进行修正。具体的修正方法本领域技术人员可自行设置。

可选的，当探测性解析结果中某一字段或某几个字段的解析结果不符合预设解析结果时，可仅对该字段对应的解析模型子方法进行修正。如当采用字符串方法对某一字段进行解析时，其解析结果不符合预设解析结果要求，则可采用整型方法对该字段进行解析，并对探测性解析模型中该字段解析对应的解析规则进行修正，从而得到修正后的日志解析模型。

解析模块35，适于通过修正后的日志解析模型对日志进行解析。

通过修正后的日志解析模型对日志进行解析，从而获得解析结果。可选的，也可进一步根据对日志的解析结果对日志解析模型不断地修正。

由此可见，本实施例提供的日志解析装置，通过对日志进行分类，由于同一类型的日志解析方法基本相同，所以为每个类型的日志设置相应的解析模板，并根据解析模板生成探测性解析模型，探测性解析模型为日志解析模型的雏形；通过探测性解析模型对日志的解析结果可以对日志进行修正，从而获得更为准确的日志解析模型，通过该日志解析模型对后续的日志进行解析，从而避免了需针对所有的日志进行人工逐一解析的弊端，实现日志的自动解析，提高了日志解析效率。

图4示出了根据本发明另一个实施例提供的一种日志解析装置的功能框图。如图4所示，该装置在图3所示装置的基础上，还包括：接收模块41、设置模块42、以及过滤模块43。

其中，接收模块41通过预设的解析配置入口接收用户输入的解析配置参数。

用户可通过预设的解析配置入口输入解析配置参数。其中，解析配置参数包括待解析的字段名、字段类型和/或字段取值范围等。例如，解析配置参数可以为“visitor-ip；char；0.0.0.0—255.255.255.255”，其中，“visitor-ip”为ip地址所对应的字段名称，“char”表示该字段类型为字符串类型,“0.0.0.0—255.255.255.255”为该字段的取值范围(合法的ip地址的取值范围)。

本实施例中的解析配置参数包括但不限于“待解析的字段名、字段类型和/或字段取值范围”，其还可以包括解析指标、和/或待解析日志的删选条件等。例如，解析指标可以为某个页面的pv(pageview，页面浏览量)；或者需解析1月份的日志，则可在相应的时间删选条件中选择1月，从而在后续的解析过程中，只读入日志记录时间为1月份的日志进行解析。另外，解析配置参数还可以包括原始日志路径，从而可由用户自行指定待解析日志的存储位置，提高日志解析的灵活性。

设置模块42，适于设置日志分类规则，并根据日志分类规则，分别设置与各种类型的日志相对应的日志解析模板。

其中，日志分类规则包括：根据预设的日志分类特征进行分类，和/或通过机器学习算法对日志进行分类。

具体地，在一种分类方式中，可根据预设的日志分类特征对日志进行分类，例如，可以以日志格式对日志进行分类，如分为nginx默认格式日志、或含有嵌套格式json日志等。

可选地，在另一种分类方式中，可通过机器学习算法对日志进行分类。例如，可预先设定分类属性，通常分类属性为多个。如分类属性可包括日志用途(属性值可以为安全日志、运维日志等)、日志格式、日志产生者(如系统日志、应用程序日志、web日志等)等，并通过一定的样本训练(例如，将某些常用的日志类型作为样本)，采用朴素贝叶斯、和/或决策树等具体的机器学习算法获得日志分类模型，从而对日志进行分类。

根据日志分类规则，可分别设置与各种类型的日志相对应的日志解析模板。由于同一类型的日志具有许多相同的特征，其解析方法基本一致。所以针对同一类型的日志，可以根据其相同的特征制定通用的日志解析模板。其中，日志解析模板中包含一种或多种模板解析类。

生成模块32进一步适于：根据与日志类型相对应的日志解析模板以及解析配置参数生成探测性解析模型。

其中，探测性解析模型是在类型确定模块31中确定的日志类型相对应的日志解析模板上，结合解析配置参数经过适当修改后的可对日志进行探测性解析的模型。例如，若解析配置参数中包含的解析指标为“某个页面的pv”，则可选择该类日志解析模型中的pv模板解析类，当该模板解析类中的某些命名等与实际代码运行中的命名有出入(如模板解析类中命名长度可不做限制，但在实际代码运行中对命名长度等有限制时)，可适当修改该命名等信息，并将其加载至运行文件中，以供后续步骤对日志的探测性解析。

生成模块32进一步适于：根据日志解析模板中包含的模板解析类的种类和数量，设置探测性解析模型中包含的至少一个日志解析类。

其中，可根据解析配置参数，在日志解析模板中查找相应的模板解析类，查找到的模板解析类的数目大于等于1，则探测性解析模型中的日志解析类的数目也大于等于1。举例来说，对于解析出日志中的访问者ip地址，其对应的模板解析类可以为1个，则以此为基础生成的探测性解析模型中包含的日志解析类则为1个；而对于计算各个页面pv值排行，则需要多个模板解析类的组合来实现，所以探测性解析模型中包含多个日志解析类。

可选的，探测性解析模型中包含的日志解析类为多个时，本装置还包括：逻辑设定模块44，适于根据日志解析模板中包含的流程设置规则，设置探测性解析模型中包含的多个日志解析类之间的执行逻辑。

其中，执行逻辑包括：各个日志解析类之间的执行顺序，和/或每个日志解析类的执行次数。

具体地，当探测性解析模型中包含的日志解析类为多个时，为保证日志探测性解析的顺利执行需为其设定相应的执行逻辑。例如，在实际业务中，当待处理的日志数据量较大时，为提高日志处理效率，常常采用分布式系统对日志进行处理，所以当含有多个日志解析类时，可将其中某一个或多个类执行一次或多次并行化处理，并将每次处理后的结果保存至内存或硬盘中(由于内存中数据存取速度较快，所以本实施例中可优选地将处理结果保存至内存中)，以供下一次一个或多个类的归约化处理或并行化处理，具体的执行逻辑本领域技术人员可自行设置，本发明不做限制。

举例来说，以日志类型为web中的访问日志为例，解析各个页面pv排行时，则其执行逻辑可以为：页面pv计算解析类并行化执行一次后计算出各个页面的pv值，并将结果保存至内存中，排行解析类从内存中读取上述结果进行一次归约化处理，最终解析出各个页面pv排行。

探测性解析模块33进一步适于：针对日志中的各个字段，从预设的多种解析规则中选择一种解析规则进行解析。

在生成探测性解析模型后，利用探测性解析模型对待解析的日志进行解析。其中，探测性解析模型中对同一日志字段的解析规则有多种，在对日志中的字段进行探测性解析过程中，先从多种解析规则中选择一种解析规则对该字段进行解析。若解析结果为成功，将当前选择的解析规则确定为相应字段的字段解析规则。若解析结果为失败，则根据所述预设的多种解析规则更改相应字段的解析规则，直至解析结果为成功。

举例来说，探测性解析模型中对于plugin_ver字段具有多种解析规则，如以整型进行解析、或以浮点型进行解析、或以字符型进行解析等。当对plugin_ver字段进行解析时，可先采用整型的方式对该字段进行解析，若解析成功，则将整型解析作为后续日志解析中该字段的解析规则；若解析失败则更换解析规则(如采用字符型解析规则或浮点型解析规则等)对该字段进行解析，直至解析结果为成功。

过滤模块43，适于根据探测性解析的解析结果确定日志中的各个字段的字段范围，并根据日志中的各个字段的字段范围生成用于过滤错误数据的过滤规则。

具体地，在对一定数量的日志进行探测性解析后，可根据其探测性解析结果确定日志中字段的有效范围，并根据该有效范围生成过滤规则，其中过滤规则可以为过滤掉非有效范围内的字段。例如，在对plugin_ver字段进行探测性解析后发现只有采用字符串解析方法时解析成功，则可判断出该字段的有效范围为字符形式所在的范围，则可设置过滤规则为过滤掉该字段为非字符形式的日志字段。

修正模块34进一步适于：将过滤规则添加到所述探测性解析模型中，并根据日志中的各个字段的字段解析规则对探测性解析模型进行修正。

具体地，将过滤规则添加到探测性解析模型中，并且根据字段解析规则对探测性解析模型进行修正。并以修正后的解析模型对后续的日志进行解析。可选的，在后续的解析过程中也可根据解析结果及时修正日志解析模型。

由此可见，本实施例提供的日志解析装置，首先通过对日志进行分类，由于同一类型的日志解析方法基本相同，所以为每个类型的日志设置相应的解析模板，并根据解析模板生成探测性解析模型，探测性解析模型为日志解析模型的雏形；通过探测性解析模型对日志的解析结果可以对日志进行修正，从而获得更为准确的日志解析模型，通过该日志解析模型对后续的日志进行解析，从而避免了需针对所有的日志进行人工逐一解析的弊端，实现日志的自动解析，提高了日志解析效率；并且，通过过滤规则的加入和解析规则的修正，又进一步地提高了日志解析的准确率；此外，探测性解析模型由用户配置参数和日志解析模板共同作用生成，所以最终日志解析结果更能满足用户需求，也避免了现有技术中需通过开发或维护人员对日志进行解析而产生的沟通成本。

根据本发明一个实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的日志解析方法。

图5示出了根据本发明一个实施例提供的一种终端的结构示意图，本发明具体实施例并不对终端的具体实现做限定。

如图5所示，该终端可以包括：处理器(processor)502、通信接口(communicationsinterface)504、存储器(memory)506、以及通信总线508。

其中：

处理器502、通信接口504、以及存储器506通过通信总线508完成相互间的通信。

通信接口504，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。

处理器502，用于执行程序510，具体可以执行上述日志解析方法实施例中的相关步骤。

具体地，程序510可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。

处理器502可能是中央处理器cpu，或者是特定集成电路asic(applicationspecificintegratedcircuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。终端包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个cpu；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个cpu以及一个或多个asic。

存储器506，用于存放程序510。存储器506可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。

程序510具体可以用于使得处理器502执行以下操作：

根据预设的日志分类规则确定日志的类型；

根据与该类型相对应的日志解析模板生成探测性解析模型；

通过所述探测性解析模型对所述日志进行探测性解析，根据探测性解析结果对所述探测性解析模型进行修正，得到修正后的日志解析模型；

通过所述修正后的日志解析模型对所述日志进行解析。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本发明实施例的日志解析装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

本发明公开了：a1.一种日志解析方法，包括：

根据预设的日志分类规则确定日志的类型；

根据与该类型相对应的日志解析模板生成探测性解析模型；

通过所述探测性解析模型对所述日志进行探测性解析，根据探测性解析结果对所述探测性解析模型进行修正，得到修正后的日志解析模型；

通过所述修正后的日志解析模型对所述日志进行解析。

a2.如a1所述的方法，其中，所述根据预设的日志分类规则确定日志的类型的步骤之前，进一步包括步骤：设置所述日志分类规则，并根据所述日志分类规则，分别设置与各种类型的日志相对应的日志解析模板；

其中，所述日志分类规则包括：根据预设的日志分类特征进行分类，和/或，通过机器学习算法进行分类。

a3.如a1或a2所述的方法，其中，所述根据与该类型相对应的日志解析模板生成探测性解析模型的步骤之前，进一步包括：

通过预设的解析配置入口接收用户输入的解析配置参数，则所述根据与该类型相对应的日志解析模板生成探测性解析模型的步骤具体包括：根据与该类型相对应的日志解析模板以及所述解析配置参数生成探测性解析模型。

a4.如a3所述的方法，其中，所述解析配置参数包括：待解析的字段名、字段类型和/或字段取值范围。

a5.如a1-a4任一所述的方法，其中，所述根据与该类型相对应的日志解析模板生成探测性解析模型的步骤具体包括：

根据所述日志解析模板中包含的模板解析类的种类和数量，设置探测性解析模型中包含的至少一个日志解析类。

a6.如a5所述的方法，其中，当所述探测性解析模型中包含的日志解析类为多个时，所述设置探测性解析模型中包含的至少一个日志解析类的步骤之后，进一步包括：

根据所述日志解析模板中包含的流程设置规则，设置探测性解析模型中包含的多个日志解析类之间的执行逻辑；其中，所述执行逻辑包括：各个日志解析类之间的执行顺序，和/或每个日志解析类的执行次数。

a7.如a1-a6任一所述的方法，其中，所述通过所述探测性解析模型对所述日志进行探测性解析的步骤具体包括：

针对所述日志中的各个字段，从预设的多种解析规则中选择一种解析规则进行解析；

若解析结果为成功，将当前选择的解析规则确定为相应字段的字段解析规则；若解析结果为失败，则根据所述预设的多种解析规则更改相应字段的解析规则，直至解析结果为成功。

a8.如a7所述的方法，其中，所述通过所述探测性解析模型对所述日志进行探测性解析的步骤进一步包括：

根据探测性解析的解析结果确定所述日志中的各个字段的字段范围，并根据所述日志中的各个字段的字段范围生成用于过滤错误数据的过滤规则；

则所述根据探测性解析结果对所述探测性解析模型进行修正，得到修正后的日志解析模型的步骤具体包括：

将所述过滤规则添加到所述探测性解析模型中，并根据所述日志中的各个字段的字段解析规则对所述探测性解析模型进行修正。

本发明还公开了：b9.一种日志解析装置，包括：

类型确定模块，适于根据预设的日志分类规则确定日志的类型；

生成模块，适于根据与该类型相对应的日志解析模板生成探测性解析模型；

探测性解析模块，适于通过所述探测性解析模型对所述日志进行探测性解析；

修正模块，适于根据探测性解析结果对所述探测性解析模型进行修正，得到修正后的日志解析模型；

解析模块，适于通过所述修正后的日志解析模型对所述日志进行解析。

b10.如b9所述的装置，其中，所述装置还包括：

设置模块，适于设置所述日志分类规则，并根据所述日志分类规则，分别设置与各种类型的日志相对应的日志解析模板；

其中，所述日志分类规则包括：根据预设的日志分类特征进行分类，和/或，通过机器学习算法进行分类。

b11.如b9或b10所述的装置，其中，所述装置还包括：

接收模块，适于通过预设的解析配置入口接收用户输入的解析配置参数；

所述生成模块进一步适于：根据与该类型相对应的日志解析模板以及所述解析配置参数生成探测性解析模型。

b12.如b11所述的装置，其中，所述解析配置参数包括：待解析的字段名、字段类型和/或字段取值范围。

b13.如b9-b12任一所述的装置，其中，所述生成模块进一步适于：

根据所述日志解析模板中包含的模板解析类的种类和数量，设置探测性解析模型中包含的至少一个日志解析类。

b14.如b13所述的装置，其中，当所述探测性解析模型中包含的日志解析类为多个时，所述装置还包括：

逻辑设定模块，适于根据所述日志解析模板中包含的流程设置规则，设置探测性解析模型中包含的多个日志解析类之间的执行逻辑；其中，所述执行逻辑包括：各个日志解析类之间的执行顺序，和/或每个日志解析类的执行次数。

b15.如b9-b14任一所述的装置，其中，所述探测性解析模块进一步适于：

针对所述日志中的各个字段，从预设的多种解析规则中选择一种解析规则进行解析；

若解析结果为成功，将当前选择的解析规则确定为相应字段的字段解析规则；若解析结果为失败，则根据所述预设的多种解析规则更改相应字段的解析规则，直至解析结果为成功。

b16.如b15所述的装置，其中，所述装置还包括：

过滤模块，适于根据探测性解析的解析结果确定所述日志中的各个字段的字段范围，并根据所述日志中的各个字段的字段范围生成用于过滤错误数据的过滤规则；

所述修正模块进一步适于：将所述过滤规则添加到所述探测性解析模型中，并根据所述日志中的各个字段的字段解析规则对所述探测性解析模型进行修正。

本发明还公开了：c17.一种终端，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如a1-a8中任一项所述的日志解析方法对应的操作。

本发明还公开了：d18.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如a1-a8中任一项所述的日志解析方法对应的操作。