无需向应用中插入任何代码，DeepFlow 自动生成所有服务的应用请求日志。 数据库表名：flow_log.l7_flow_log。

1. 标签

自动注入的 Tag 列表：IP、协议、端口、请求/响应字段、采集位置、进程信息、云资源、K8s 资源、K8s 自定义 Label，详细字段描述如下。

Name	DisplayName	Description
_id	UID
time	时间	将 end_time 取整到秒。
region	区域
az	可用区
host	宿主机	承载虚拟机的宿主机。
chost	云服务器	包括虚拟机、裸金属服务器。
vpc	VPC
l2_vpc	转发 VPC	MAC 地址所在的 VPC。
subnet	子网
router	路由器
dhcpgw	DHCP 网关
lb	负载均衡器
lb_listener	负载均衡监听器
natgw	NAT 网关
redis	Redis
rds	RDS
pod_cluster	K8s 容器集群
pod_ns	K8s 命名空间
pod_node	K8s 容器节点
pod_ingress	K8s Ingress
pod_service	K8s 容器服务
pod_group_type	K8s 工作负载类型
pod_group	K8s 工作负载	例如 Deployment、StatefulSet、Daemonset 等。
pod	K8s 容器 POD
service	服务
resource_gl0_type	类型-容器 POD 优先	已废弃，请使用 auto_instance_type。
resource_gl0	资源-容器 POD 优先	已废弃，请使用 auto_instance。
resource_gl1_type	类型-工作负载优先	已废弃，请使用 auto_service_type。
resource_gl1	资源-工作负载优先	已废弃，请使用 auto_service。
resource_gl2_type	类型-服务优先	已废弃，请使用 auto_service_type。
resource_gl2	资源-服务优先	已废弃，请使用 auto_service。
auto_instance_type	类型-容器 POD 优先	auto_instance实例对应的类型。
auto_instance	资源-容器 POD 优先	IP 对应的实例，实例为IP时，auto_instance_id显示为子网ID。
auto_service_type	类型-服务优先	auto_service实例对应的类型。
auto_service	资源-服务优先	在auto_instance基础上，将容器服务的 ClusterIP 与工作负载聚合为服务，实例为IP时，auto_service_id显示为子网ID。
gprocess	进程
tap_port_host	采集网卡所属宿主机	已废弃，请使用 capture_nic_host。
tap_port_chost	采集网卡所属云服务器	已废弃，请使用 capture_nic_chost。
tap_port_pod_node	采集网卡所属容器节点	已废弃，请使用 capture_nic_pod_node。
capture_nic_host	采集网卡所属宿主机
capture_nic_chost	采集网卡所属云服务器
capture_nic_pod_node	采集网卡所属容器节点
host_ip	宿主机	宿主机的管理 IP。
host_hostname	宿主机	宿主机的 Hostname。
chost_ip	云服务器	云服务器的主 IP。
chost_hostname	云服务器	云服务器的 Hostname。
pod_node_ip	K8s 容器节点	容器节点的主 IP。
pod_node_hostname	K8s 容器节点	容器节点的 Hostname。
k8s.label	K8s Label	K8s 自定义 Label。
k8s.annotation	K8s Annotation
k8s.env	K8s Env
attribute	Attribute	OpenTelemetry Span 属性，以及应用协议特有属性。
cloud.tag	Cloud Tag
os.app	OS APP
ip	IP 地址
is_ipv4	IPv4 标志
is_internet	Internet IP 标志	Internet IP 无法关联到实例或子网 CIDR 的 IP。
protocol	网络协议
tunnel_type	隧道类型
client_port	客户端口
server_port	服务端口
tcp_seq	TCP Seq 号
req_tcp_seq	请求 TCP Seq 号
resp_tcp_seq	响应 TCP Seq 号
l7_protocol	应用协议
l7_protocol_str	应用协议	字符串形式。
is_tls	TLS
version	协议版本
type	日志类型
request_type	请求类型
request_domain	请求域名
request_resource	请求资源
request_id	请求 ID
response_status	响应状态
response_code	响应码
response_exception	响应异常
response_result	响应结果
events	事件
app_service	应用服务
app_instance	应用实例
endpoint	端点
process_id	进程 ID
process_kname	内核线程名
trace_id	TraceID
span_id	SpanID
parent_span_id	ParentSpanID
span_kind	Span 类型	取自 OpenTelemetry。
x_request_id	X-Request-ID
x_request_id_0	请求 X-Request-ID
x_request_id_1	响应 X-Request-ID
http_proxy_client	HTTP 代理客户端	代理转换之前的真实客户端 IP。
syscall_trace_id	Syscall TraceID
syscall_trace_id_request	请求 Syscall TraceID
syscall_trace_id_response	响应 Syscall TraceID
syscall_thread	Syscall 线程
syscall_thread_0	请求 Syscall 线程
syscall_thread_1	响应 Syscall 线程
syscall_coroutine	Syscall 协程
syscall_coroutine_0	请求 Syscall 协程
syscall_coroutine_1	响应 Syscall 协程
syscall_cap_seq	Syscall 序号
syscall_cap_seq_0	请求 Syscall 序号
syscall_cap_seq_1	响应 Syscall 序号
flow_id	流日志 ID
start_time	开始时间	单位: 微秒。表示当前请求开始的时间。
end_time	结束时间	单位: 微秒。表示当前响应开始的时间，但对 OTel 是响应结束时间。
signal_source	信号源
tap	采集点	已废弃，请使用 capture_network_type。
capture_network_type	网络位置	采集流量的网络位置，使用固定值（云网络）表示云内流量，其他值表示传统 IDC 流量（支持最多 254 个自定义值表示镜像分光的位置）。
vtap	采集器	已废弃，请使用 agent。
agent	采集器
nat_source	NAT 源
tap_port	采集位置标识	已废弃，请使用 capture_nic。
tap_port_name	采集位置名称	已废弃，请使用 capture_nic_name。
tap_port_type	采集位置类型	已废弃，请使用 capture_nic_type。
capture_nic	采集网卡标识	当采集位置类型为本地网卡时，此值表示采集网卡的 MAC 地址后缀（后四字节）。
capture_nic_name	采集网卡名称	当采集位置类型为本地网卡时，此值表示采集网卡的名称。
capture_nic_type	采集网卡类型	表示流量采集位置的类型，包括 OTel（应用 Span）、eBPF（Socket Data）、本地网卡（云内流量）、云网关网卡（云网关流量）、分光镜像（传统 IDC 流量）等。
tap_side	路径统计位置	已废弃，请使用 observation_point。
observation_point	观测点	采集位置在流量路径中所处的逻辑位置，例如客户端应用、客户端进程、客户端网卡、客户端容器节点、服务端容器节点、服务端网卡、服务端进程、服务端应用等。
biz_type	业务类型

generate from csv file: l7_flow_log.ch

2. 指标

Metrics 列表：吞吐、时延、异常，详细字段描述如下。

Field	DisplayName	Unit	Description
request	请求	个
response	响应	个
session_length	会话长度	字节	请求长度 + 响应长度。
request_length	请求长度	字节
response_length	响应长度	字节
sql_affected_rows	SQL 影响行数	行
direction_score	方向得分		得分越高时客户端、服务端方向的准确性越高，得分为 255 时方向一定是正确的。
log_count	日志总量	个
error	异常	个	客户端异常 + 服务端异常。
client_error	客户端异常	个
server_error	服务端异常	个
error_ratio	异常比例	%	异常 / 响应。
client_error_ratio	客户端异常比例	%	客户端异常 / 响应。
server_error_ratio	服务端异常比例	%	服务端异常 / 响应。
response_duration	响应时延	微秒	日志类型为会话时，响应时延 = 结束时间 - 开始时间。
row	行数	个

generate from csv file: l7_flow_log.ch

3. Grafana Dashboard

基于上述数据可通过 Grafana 构建丰富的 Dashboard。我们在 Grafana 中预置了一个 Application - Request Log Dashboard，效果图如下：

Application Request Log

你也可以访问 DeepFlow Online Demo (opens new window) 查看效果。