日志聚合与查询优化（ELK与ClickHouse实践）
构建高吞吐日志聚合管道，基于 ELK 与 ClickHouse 的存储与查询优化策略，提供分区与压缩、模板与保留的可验证方法。
日志
日志结构化与字段规范（TraceID、用户标识、敏感脱敏）
建立统一的结构化日志规范，包含 TraceID 与用户标识字段，实施敏感信息脱敏并提供验证与审计方法。
OpenTelemetry日志与链路关联治理
通过在日志中注入 trace/span 标识并统一 OTLP 采集与导出，实现日志与链路的跨域关联与查询。
事件溯源与审计日志跨服务关联（2025）
事件溯源与审计日志跨服务关联（2025）跨服务关联提升审计与定位效率，支持合规与回溯。一、标识与采集TraceID 与实体 ID：贯穿事件与审计日志与请求链路。采集标准：统一字段与时间与来源。二、存储与查询结构化存储：索引 TraceID 与实体维度，支持聚合查询。回放：按时间与标识回放事件流，重建
客户端日志采集与存储治理：IndexedDB + 上传退避
构建前端日志采集与本地存储管道，结合批量与退避上传策略，确保在弱网与异常下的可靠性与可观测性。
前端日志采集与批量持久化方案
`title: 前端日志采集与批量持久化方案``categories: Web 开发/前端/数据管理``keywords: 日志,采集,批量,IndexedDB,Service Worker,Background Sync``description: 设计前端日志采集与批量持久化方案，使用 Inde
前端日志持久化与批量上报：IndexedDB + 压缩
"将前端运行日志持久化到 IndexedDB，使用压缩（可选 WASM 编解码）降低带宽，并进行批量上报与失败重试。"
Grafana Loki日志采集与查询实践
使用Promtail采集并推送到Loki，提供可验证的配置与LogQL查询方法，实现低成本日志聚合与分析。
Loki 日志聚合与结构化治理（2025）
Loki 日志聚合与结构化治理（2025）Loki 以标签索引日志，适合低成本、高效检索与聚合。一、结构化与标签结构化：统一字段与上下文；JSON 行日志规范。标签：控制基数，核心标签包括服务、环境、租户与 TraceID。二、采集与管道采集：Promtail/Agent 收集并清洗；敏感信息脱敏。
Grafana Loki 日志聚合与 Promtail 配置实战
使用 Promtail 采集并推送日志到 Loki，提供典型配置与查询验证方法，构建易维护的日志聚合。
