场景描述

共享电动车企业使用函数服务搭建服务端。在函数服务中开启日志，把程序日志写到日志服务，同时在函数代码中使用SDK把运营日志写入到日志服务，使用日志服务进行日志分析。

在日志服务中，用户可以：

1. 开发查看日志调试程序，确保程序的逻辑符合逻辑。
2. 运维设置监控和报警，监控服务状态是否正常。
3. 客服调查用户投诉。
4. 运营分析数据，创建漏斗，分析留存率、转化率。

实验步骤

1. 开通服务和上传代码包

首先需要开通函数计算、日志服务，开通步骤和准备工作见文档：。

2. 确认日志服务Project和logstore已经被创建

打开

可以看到华东2已经创建了一个project，以yunqi-demo-开头，这个project是在函数服务的代码里创建的。(注：如果已经在华东2创建了project，会使用用户创建的第一个project)

在logstore列表，我们能看到两个logstore，分别是fc-debug-log程序日志和ebike业务日志：

3. 配置函数服务的日志

打开,选择刚刚创建的project和logstore, 选择AliyunLogFullAccess权限,点击保存:

进入 lock 这个函数:

点击触发事件，输入事件的json，并且保存。然后点击执行:

事件样例：

{    "Uid" : "abc",    "DeviceId" : "abcdef",    "Mobile" : "18612345678",    "SessionId" : 23456,    "Logitude": 120.0776645,    "Latitude": 30.131852}

同样可以尝试下unlock方法，事件样例：

{      "Mobile" : "18612345678",      "DeviceId" : 123456,      "Logitude": 120.0776645,      "Latitude": 30.131852 }

4.查询

1. 在日志服务控制台，分别打开 两个标签，一个是fc-log,另一个是ebike:

2. 开发者调查函数调用情况。在 fc-log查询页面：输入lock ，点击查询:

此外，可以在ebike logstore中，查询op:unlock 或op:un* 或者unlock。

3. 客服收到用户投诉，某一次请求异常，那我们先找到userid:xxx, 然后找到requestid进入ebike查询: 查询userid:458 ，找到request id：

可以通过Request到其他系统中去找具体原因

5. 运维同学为了监控线上的异常情况，打开ebike查询页面，查看十分钟内开锁次数最多的用户，输入query：

query No. 1:

op : unlock| select count(1) as pv ,userid group by userid, __time__ - __time__% 600 order by pv desc

点击查询，然后右上角点击『另存为快速查询』：

然后点击『添加到dashboard』，选择新建dashboard，名称为ebike-monitor：

右上角添加报警，选择刚刚保存的快速查询，输入相关参数和手机号码:

查看开锁和关锁的延时情况，修改query为：

query No. 2:

op:lock or op : unlock |  select date_format(from_unixtime(__time__ - __time__% 3600),'%m-%d %H:%i') as time, avg(latency)as avg_latency, approx_percentile(latency,0.9) as top_10_percent_latency ,approx_percentile(latency,0.8) as top_20_percent_latency  group by  time  order by time limit 10000

点击保存到dashboard，选择已经存在的dashboard: ebike_monitor:

为了快速查看延时的分布情况，我们把所有的延时均匀的划分到是个桶里，看每个桶中的均值是多少，以及对应的日志条数是多少？

查看函数服务每分钟的请求pv：

query No. 3:

op:lock or op : unlock |  select date_format(from_unixtime(__time__ - __time__% 3600),'%m-%d %H:%i') as time,count(1) as pv  group by time  order by time limit 10000

点击保存到dashboad，图表名称命名为ebike_pv

查看电池使用情况：

query No. 4:

op:lock | select sum(used_battery) as hourly_used_battery , date_format (from_unixtime(__time__ - __time__% 3600),'%m-%d %H:%i') as time  group by  time order by time limit 25

6. 运营同学需要日志数据做统计分析。在ebike查询页面，输入query：

query No. 5:

* | select sum(case when op = 'lock' then 1 else 0 end) as lock_pv, sum(case when op = 'unlock' then 1 else 0 end) as unlock_pv , date_format(from_unixtime(__time__ - __time__ % 3600),'%m-%d %H:%i') as time group by time order by time limit 100

点击保存到dashboard，参考上文步骤，新建一个dashboard名称为ebike_dashboard:

输入更多query，保存到dashboard中：

查看不同省份的占比：

query No. 6:

* | select count(1) as count,  ip_to_province(ip) as province  group by province

查看不同城市的占比：

query No.7:

* | select count(1) as count,  ip_to_city(ip) as city  group by city

查看不同网路运营商的占比：

query No.8:

* | select count(1) as count,  ip_to_provider(ip) as provider  group by provider

一天内的总收入：

query No. 9:

op : lock | select sum(money)    as income

用户的支付手段占比：

query No. 10:

op:lock | select count(1) as pv , pay_channel group by pay_channel

7. 打开保存的dashboard：

左侧选择新建标签:

在右侧弹出窗口中，选择刚刚创建的dashboard:

如果需要修改图表，点击每张图右上角的箭头；如果需要刷新页面，可以点击刷新按钮:

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附录

函数触发事件：

{    "Uid" : "abc",    "DeviceId" : "abcdef",    "Mobile" : "18612345678",    "SessionId" : 23456,    "Logitude": 120.0776645,    "Latitude": 30.131852}

本文所使用全部query:

op : unlock| select count(1) as pv ,userid group by userid, __time__ - __time__% 600 order by pv desc

2.

op:lock or op : unlock |  select date_format(from_unixtime(__time__ - __time__% 3600),'%m-%d %H:%i') as time, avg(latency)as avg_latency, approx_percentile(latency,0.9) as top_10_percent_latency ,approx_percentile(latency,0.8) as top_20_percent_latency  group by time  order by time limit 10000

3.

op:lock or op : unlock |  select date_format(from_unixtime(__time__ - __time__% 3600),'%m-%d %H:%i') as time,count(1) as pv  group by time  order by time limit 10000

4.

op:lock | select sum(used_battery) as hourly_used_battery , date_format (from_unixtime(__time__ - __time__% 3600),'%m-%d %H:%i') as time  group by time  order by time limit 25

5.

* | select sum(case when op = 'lock' then 1 else 0 end) as lock_pv, sum(case when op = 'unlock' then 1 else 0 end) as unlock_pv , date_format(from_unixtime(__time__ - __time__ % 3600),'%m-%d %H:%i') as time group by time  order by time limit 100

6.

* | select count(1) as count,  ip_to_province(ip) as province  group by province

7.

* | select count(1) as count,  ip_to_city(ip) as city  group by city

8.

* | select count(1) as count,  ip_to_provider(ip) as provider  group by provider

9.

op : lock | select sum(money)    as income

10.

op:lock | select count(1) as pv , pay_channel group by pay_channel