Comparer des journaux : aligner et différencier plusieurs fichiers par horodatage

Lorsqu'une requête touche trois services et qu'un problème survient, la vérité est répartie dans trois fichiers journaux. Les lire l'un après l'autre vous oblige à garder les horodatages en tête, à passer d'un éditeur à l'autre et à perdre le fil à chaque fois. Log Compare adopte l'approche inverse : ouvrez tous les fichiers pertinents à la fois, et la visionneuse les aligne sur une chronologie commune ; en faisant défiler un journal, les autres se positionnent au même instant. L'interaction centrale est le défilement verrouillé sur l'horodatage. Chaque fichier est analysé dans votre navigateur et l'horodatage de chaque ligne est indexé. Lorsque vous parcourez le journal principal, les autres volets suivent jusqu'à la ligne la plus proche à cet instant ou juste avant — la même technique que les ingénieurs appliquent manuellement avec deux écrans et beaucoup de patience, automatisée ici. La dérive d'horloge entre les machines reste visible au lieu d'être masquée, ce qui est déjà un indice de diagnostic : si le log de base de données affirme qu'un événement s'est déclenché avant la requête qui l'a causé, vous avez appris quelque chose d'important sur votre configuration NTP. Les filtres rendent l'alignement utile à grande échelle. Un service très bavard peut émettre des milliers de lignes par seconde ; un filtre par mot-clé ou expression régulière propre à chaque fichier réduit chaque volet aux lignes qui vous intéressent — code d'erreur, ID de requête, ID utilisateur — tandis que l'alignement continue de fonctionner sur toute la chronologie. Combiner un filtre d'ID de requête dans tous les volets transforme une trace distribuée en contenu lisible de haut en bas. Tout se passe localement. Les fichiers sont lus via la File API du navigateur et ne quittent jamais votre machine, ce qui compte lorsque les logs contiennent des données client, des jetons ou des noms d'hôte internes qui ne doivent pas être collés dans un outil en ligne quelconque. La limite pratique est donc votre RAM, non un plafond d'envoi. Les utilisations typiques incluent : les postmortems où vous reconstituez une minute de chaos à partir de cinq services ; la comparaison du log d'un environnement défaillant à celui d'un environnement sain pour voir où le comportement diverge ; le suivi d'un ID de requête entre client, passerelle et backend ; et la vérification qu'un correctif a modifié la séquence d'événements plutôt que seulement le message d'erreur. La visionneuse est open source ; les règles d'analyse peuvent donc être étendues pour des formats d'horodatage personnalisés.