Node.js日志错误代码Ubuntu怎么查 - 问答

Ubuntu系统中查看Node.js日志错误代码的方法

1. 查看应用程序直接输出的日志

若Node.js应用在前台运行（如通过node app.js启动），错误信息会直接打印到终端，通常以**Error:为前缀，或包含HTTP状态码**（如404、500）。若需长期保存日志，可将输出重定向到文件：

node app.js > app.log 2>&1

其中>将标准输出重定向到app.log，2>&1将标准错误输出合并到标准输出，实现错误日志的集中存储。

2. 使用命令行工具筛选错误日志

对于已保存的日志文件（如app.log），可通过以下命令快速查找错误信息：

grep筛选错误关键字：

grep 'Error' app.log          # 查找包含"Error"的行
grep -i 'error' app.log       # 忽略大小写查找

筛选HTTP错误状态码：

grep -E '4[0-9]{2}|5[0-9]{2}' app.log  # 查找4xx（客户端错误）或5xx（服务器错误）

实时查看日志更新：

tail -f app.log               # 实时显示日志文件末尾内容，按Ctrl+C退出

这些命令可结合使用，例如tail -f app.log | grep 'Error'可实时监控并筛选错误信息。

3. 通过系统日志查看（若应用作为服务运行）

若Node.js应用以系统服务（如systemd）运行，可使用journalctl命令查看关联日志：

sudo journalctl -u your-node-service.service  # 替换为你的服务名称

例如，若服务名称为node-app.service，则命令为sudo journalctl -u node-app.service。该命令会显示服务的所有日志，包括错误信息。

4. 使用日志管理库增强日志功能

为更高效地管理错误日志，推荐使用第三方日志库（如Winston），将错误日志单独保存到指定文件：

安装Winston：
```
npm install winston
```

配置Winston（在应用代码中添加）：

const winston = require('winston');
const logger = winston.createLogger({
  level: 'info',
  format: winston.format.json(),
  transports: [
    new winston.transports.File({ filename: 'error.log', level: 'error' }), // 仅保存错误日志
    new winston.transports.File({ filename: 'combined.log' })                // 保存所有日志
  ]
});

// 示例：记录错误日志
logger.error('This is an error message', { stack: new Error().stack });

配置后，错误日志会单独保存到error.log文件，便于快速定位问题。

5. 常见错误码含义（辅助排查）

日志中的错误代码（如EADDRINUSE、ENOENT）是解决问题的关键线索，常见错误码及含义如下：

EADDRINUSE：端口已被占用（如Error: listen EADDRINUSE :::3000），解决方法：终止占用端口的进程（lsof -i :3000查看进程ID，kill -9 <PID>终止）。
ENOENT：文件或目录不存在（如Error: ENOENT: no such file or directory, open '/path/to/file'），解决方法：检查文件路径是否正确。
EACCES：权限不足（如Error: EACCES: permission denied, open '/var/log/node.log'），解决方法：修改文件/目录权限（chmod 644 /var/log/node.log）。
ECONNREFUSED：连接被拒绝（如Error: connect ECONNREFUSED 127.0.0.1:8080），解决方法：检查目标服务是否启动、防火墙设置或URL是否正确。
ETIMEDOUT：操作超时（如Error: connect ETIMEDOUT 192.168.1.1:80），解决方法：检查网络连接、增加超时时间（如axios的timeout配置）。

通过以上方法，可快速定位并解决Node.js应用中的错误。若需更高级的日志分析（如可视化），可结合ELK Stack、Graylog等工具，但基础排查可通过命令行和日志库完成。

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