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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于事件的云日志切割方法，本发明通过源代码设置探针，获取程序执行路径，将执行路径与日志结合，抽象出程序执行的事件链。与日志原始文本信息分析方法相比，它额外提供了日志对应的程序执行状态；与源代码分析方法相比，可以追踪程序在事件中的运行状态，准确率高。本发明通过引入动态收集运行时信息的可能性，该方法避免了代码重新编译的繁琐过程，同时能够准确记录程序的每一个执行路径。针对日志消息在程序中不同的传递路径，本发明通过跟踪日志框架对接函数或虚拟文件系统VFS活动，记录日志信息所对应的程序执行路径，从而解决了仅通过时间戳匹配不精确的问题。

主权项：1.一种基于事件的云日志切割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，判断目标程序是否采用日志框架传输，若是，则执行S2，若否则执行S3；S2，在记录日志的源代码文件中定位与日志框架互动的目标函数，执行S4；S3，通过虚拟文件系统VFS定位与日志框架互动的日志文件，执行S4；S4，在每个函数或日志文件上设置探针，收集目标函数或日志文件被调用时的进程调用堆栈，执行S5；S5，将被调用时的进程调用堆栈转化为树结构，并将日志文件对应的节点高亮，执行S6，具体方法如下：对当前的轨迹和之前的轨迹进行差异分析，定位两者相同部分的节点；将差异的部分作为节点的儿子插入树中；生成执行树后，使用日志和路径二元组定位目标节点N，并将其高亮；在高亮节点上附上相应的日志信息；S6，计算相邻高亮节点的最大公共祖先数，执行S7；S6的具体方法如下：定义DFN[u]为节点u在深度优先搜索时被搜索的次序，定义LOW[i]为i或i的子树能够追溯到的最早的栈中节点的次序号，当DFN[i]＝＝LOW[i]时，i或i的子树可以构成强连通分量；以树根为起始点开始深度优先搜索，遍历该点u的所有子节点v，并将这些节点v标记为已访问过；将点v在并查集上合并至点u，表达式如下：ancestor[findu]＝findv遍历高亮节点集{N1,N2,…,Nn}，以{Ni，Ni+1}为查询对，寻找与点u有询问关系的点v；如果点v已经被访问，确定点u和点v的最近公共祖先为v在并查集集合中的根节点，表达式如下：ifNi+1＝＝uandmarked[Ni]＝＝True:LCANi,Ni+1＝LCANi+1,Ni＝ancestor[x]该最近公共祖先节点的深度即为点u和点v间的最大公共祖先数；S7，以最大公共祖先数的75％平均值为标准将日志划分，高于75％平均值的相邻节点将被划分为同一事件，反之则为不同事件。

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百度查询： 西安电子科技大学 一种基于事件的云日志切割方法