日志太多，靠眼睛看不过来了
做后端开发的都知道，系统一上线，日志就像流水一样哗哗往外冒。用户操作、接口调用、异常堆栈、定时任务……每天动辄几百万条记录。真出了问题，打开日志文件，密密麻麻全是字，想找一条关键错误信息，堪比大海捞针。
以前的做法是写脚本 grep 关键词，比如 grep "ERROR" app.log。可当需求变复杂，比如要匹配多个条件、判断时间窗口、关联不同服务的日志时，shell 脚本就越来越难维护了。
规则引擎：让日志处理变得更聪明
这时候就得上规则引擎了。它不是简单地“找关键词”，而是让你把业务逻辑写成一条条规则，系统自动去匹配和执行。比如你可以说：“如果某个 IP 在一分钟内连续失败登录超过 5 次，就标记为可疑并告警。” 这种逻辑，靠 grep 是搞不定的。
常见的规则引擎有 Drools、Easy Rules、QLExpress 等。它们提供一套 DSL 或注解方式，把复杂的判断条件配置化。这样一来，运维或开发人员不用改代码，只要调整规则文件，就能改变日志处理行为。
一个简单的规则示例
假设你想从应用日志中抓取所有包含数据库超时的错误，并且只关心生产环境的记录。用 Drools 可以这样写：
rule \"Database Timeout Alert\"\n when\n LogEvent( level == \"ERROR\", message contains \"Timeout\", env == \"prod\" )\n then\n System.out.println(\"发现生产环境数据库超时：\" + $message);\n sendAlert();\nend这条规则会实时监听日志事件流，一旦满足条件，立刻触发告警。你可以把这种规则组合起来，形成一套完整的日志分析策略。
实际应用场景
某电商大促期间，订单服务突然出现大量失败。通过规则引擎预设的一条规则：“/order/create 接口在 10 秒内错误率超过 30%，立即通知值班工程师”，系统在问题发生 20 秒内就发出了预警，避免了更大损失。
另一个例子是安全审计。设置规则：“用户连续 3 次输入错误密码后尝试访问管理页面”，一旦触发，自动锁定账号并记录 IP。这种动态响应能力，正是传统日志分析工具欠缺的。
规则引擎还能对接 ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）体系，在 Logstash 中加入自定义 filter 插件，利用规则引擎做前置过滤，减少无效数据写入 ES，节省存储和查询成本。
别盲目上车，也得看场景
当然，不是所有项目都需要规则引擎。小系统日志量不大，写个 Python 脚本定时跑跑就够了。引入规则引擎会增加架构复杂度，学习成本也不低。但如果你的系统模块多、日志源杂、监控需求频繁变更，那这套机制能省下大量重复劳动。
关键是把常见排查模式沉淀成规则。比如“支付失败 + 用户 VIP 等级 ≥ 3”要优先处理，“非工作时间大量数据导出”要触发风控。时间久了，这些规则就成了系统的“经验大脑”。