# easy-log-see

**Repository Path**: liyongde/easy-log-see

## Basic Information

- **Project Name**: easy-log-see
- **Description**: Easy Log See 是一款面向 200MB+ 大型日志的高性能查看与智能诊断工具，提供 Windows 桌面版和浏览器版，支持虚拟滚动、组合检索、Trace ID 关联、多行事件解析、时间轴定位及 AI 根因分析。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-09-12
- **Last Updated**: 2026-09-12

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: log, Rust

## README

<p align="center">
  <img src="./assets/log-see-logo.png" alt="Log See Logo" width="360" />
</p>

<h1 align="center">Log See</h1>

<p align="center">
  面向大型本地日志的高性能查看、检索与 AI 诊断工具
</p>

<p align="center">
  <img alt="Version" src="https://img.shields.io/badge/version-0.1.0-3b82f6?style=flat-square" />
  <img alt="Platform" src="https://img.shields.io/badge/platform-Windows-0078D4?style=flat-square&logo=windows11&logoColor=white" />
  <img alt="Tauri" src="https://img.shields.io/badge/Tauri-2-24C8DB?style=flat-square&logo=tauri&logoColor=white" />
  <img alt="Rust" src="https://img.shields.io/badge/Rust-native_engine-000000?style=flat-square&logo=rust&logoColor=white" />
  <img alt="React" src="https://img.shields.io/badge/React-19-61DAFB?style=flat-square&logo=react&logoColor=111827" />
  <img alt="Tests" src="https://img.shields.io/badge/tests-14%20passing-2ea043?style=flat-square" />
  <img alt="OpenAI compatible" src="https://img.shields.io/badge/AI-OpenAI%20compatible-412991?style=flat-square&logo=openai&logoColor=white" />
</p>

Log See 专注于约 200MB 及更大的本地日志文件。桌面端通过 Rust、内存映射和原生索引保持低内存占用，前端只读取当前可见的日志窗口；浏览器版则使用 Web Worker 在后台完成扫描和查询，避免阻塞界面。

## 界面预览

![Log See 主界面：文件列表、组合查询、日志窗口和时间轴](./assets/log-see-overview.png)

界面采用高密度三段式布局：左侧管理日志文件，中间完成筛选、查看与时间轴定位，右侧可按需打开 AI 日志诊断面板。桌面端和浏览器版共享一致的操作体验。

### Trace ID 精确检索

![Log See Trace ID 关联查询](./assets/log-see-trace-query.png)

识别 `traceId[数字]` 和 `<0><数字>` 两种 TLog Trace ID。查询时直接读取预先建立的关联事件集合，无需重新扫描整个文件，并自动展开第一条完整上下文。

## 核心能力

| 能力 | 说明 |
| --- | --- |
| 大文件读取 | Windows 桌面端使用 `mmap` 映射文件，按需向前端发送可见事件，适合 200MB 及更大的日志 |
| 组合检索 | 支持时间范围、关键词、正则表达式、日志级别、模块和 Trace ID 联合筛选 |
| 结构化解析 | 自动识别 Spring Boot、JBoss、JSON 和纯文本日志，提取时间、线程、级别、logger 与消息 |
| 多行事件归并 | 将 SQL 换行、Java 异常堆栈和无时间头长文本归并到上一条逻辑日志事件 |
| 高密度浏览 | 虚拟滚动、按需读取、延迟 JSON 格式化，并对快速滚动请求进行防抖和过期响应丢弃 |
| 时间轴定位 | 使用 Canvas 绘制日志密度时间轴，点击柱状区域即可跳转到对应事件 |
| AI 日志诊断 | 让模型自主补查关键词、事件上下文、Trace 和定时任务运行记录，并输出根因、时间线和建议 |
| 隐私保护 | 日志发送前展示事件量、内容大小、Token 估算和脱敏数量；API Key 仅保存在运行内存中 |

## AI 日志诊断

打开日志后点击标题栏的 **AI 分析**，配置 OpenAI 兼容 API 地址、模型名称和 API Key，即可用自然语言提问，例如：

```text
这个 Trace 为什么执行失败？请给出根因、关键时间线和修复建议。
```

诊断智能体最多执行 8 轮本地工具调用，可自主完成：

- 关键词与组合条件检索
- 单条事件前后文补查
- Trace ID 全链路关联
- 定时任务运行记录检索
- 基于已有结论的连续追问
- 包含原始证据跳转的 Markdown 报告导出

发送每批日志前可以预览并确认实际内容。桌面端支持 HTTPS 的 OpenAI 兼容服务，本地模型可使用 `http://localhost` 或 `http://127.0.0.1`。API Key 不会写入浏览器存储或项目文件。

## 快速开始

### 环境要求

- Node.js 18+
- Windows 桌面构建需要 Rust stable 工具链
- 桌面应用运行需要 Microsoft Edge WebView2 Runtime

### 浏览器版

```bash
npm install
npm run dev
```

在页面左侧选择 **打开文件** 或 **打开目录**，日志只在本地浏览器中读取。

### Windows 桌面版

```bash
npm install
npm run tauri:dev
```

构建正式安装包：

```bash
npm run tauri:build
```

安装包生成在 `src-tauri/target/release/bundle/`，其中 `nsis` 为 EXE 安装程序，`msi` 为 MSI 安装程序。

只构建便携 EXE：

```bash
npm run tauri:portable
```

> [!IMPORTANT]
> 请勿直接使用 `cargo build --release` 制作发行文件。便携版也必须通过 Tauri 构建命令生成，确保前端资源被正确嵌入。

## Windows Server 离线部署

部分 Windows Server 环境没有预装 WebView2 Runtime。`release/` 中的服务器离线包已包含 Microsoft 官方 x64 独立离线安装程序：

1. 以管理员身份运行 `MicrosoftEdgeWebView2RuntimeInstallerX64.exe`。
2. 安装完成后运行 Log See 便携程序。

正式 Tauri 安装器使用 `offlineInstaller` 配置，会把 WebView2 离线运行时一并打入安装包。

## 工作原理

```text
本地日志文件
    │
    ├─ Windows 桌面端 ── Rust mmap / Rayon 并行查询
    │
    └─ 浏览器版 ─────── Web Worker / 字节缓冲区
                            │
                            ▼
              行偏移 + 时间 + 级别 + 模块 + Trace 索引
                            │
                            ▼
                 组合过滤 / 虚拟窗口 / 时间轴
                            │
                            ▼
                 详情展开 / AI 诊断 / 报告导出
```

项目采用“加载时建立索引、查询时过滤索引”的模型。物理日志行会先按时间头归并为逻辑事件，再建立行偏移和元数据索引；查询阶段主要处理索引集合，只在展示详情时读取原始文本。

## 项目结构

```text
assets/                 Logo、应用图标和 README 截图
src/App.jsx             页面、虚拟列表、查询和详情交互
src/AiPanel.jsx         AI 诊断面板和报告导出
src/ai-agent.js         智能体工具循环、脱敏与结果解析
src/log-worker.js       浏览器版文件读取、索引与查询引擎
src/tauri-engine.js     前端与 Rust 原生引擎的命令桥接
src/styles.css          深色高密度桌面界面
src-tauri/src/lib.rs    mmap、多行事件、Trace 与并行查询引擎
src-tauri/              Tauri 配置、应用图标和安装包资源
tests/                  AI 智能体与 Sites Worker 自动化测试
worker/                 浏览器部署 Worker
```

## 构建与测试

```bash
npm run build
npm run test:sites
npm run test:ai
```

生产构建同时生成浏览器静态资源和 Sites 所需的服务端入口。当前包含 4 项 Sites Worker 测试和 10 项 AI 智能体测试。

## 当前边界

- 浏览器版受浏览器文件权限和内存模型约束，超大文件优先使用 Windows 桌面版。
- 当前以时间头作为逻辑事件边界，已覆盖常见 SQL 换行与 Java 异常堆栈。
- GB18030 编码、索引落盘缓存和文件持续追加监听计划在后续版本完善。