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用 Datadog CLI 排查生产日志…

当需要借助 Datadog 日志、指标和 trace 调试生产事故或做可观测性分诊时使用。

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复用有效—
置信度55%
沉淀时间2026-09-23
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来自 june_ma 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

用 Datadog CLI 排查生产日志特定

解决思路

  1. 使用任何命令前，先阅读相关参考文档：references/logs-commands.md、references/metrics.md、references/query-syntax.md、references/workflows.md、references/dashboards.md。
  2. 配置必需环境变量：export DD_API_KEY="your-api-key"；export DD_APP_KEY="your-app-key"。
  3. 从 https://app.datadoghq.com/organization-settings/api-keys 获取 API keys。
  4. 通过 npx @leoflores/datadog-cli <command> 运行 CLI。
  5. 非美国 Datadog 站点使用 --site 标志，例如 npx @leoflores/datadog-cli logs search --query "*" --site datadoghq.eu。
  6. 使用 logs search 命令：带过滤器搜索日志。
  7. 使用 logs tail 命令：实时流式查看日志。
  8. 使用 logs trace 命令：查找某个分布式 trace 的日志。
  9. 使用 logs context 命令：获取某个时间戳前后的日志。
  10. 使用 logs patterns 命令：对相似日志消息分组。
  11. 使用 logs compare 命令：比较两个时间段之间的日志数量。
  12. 使用 logs multi 命令：并行运行多个查询。
  13. 使用 logs agg 命令：按 facet 聚合日志。
  14. 使用 metrics query 命令：查询时间序列指标。
  15. 使用 errors 命令：按 service/type 快速生成错误摘要。
  16. 使用 services 命令：列出有日志活动的服务。
  17. 使用 dashboards 命令：管理 dashboards（CRUD）。
  18. 使用 dashboard-lists 命令：管理 dashboard lists。
  19. 搜索错误示例：npx @leoflores/datadog-cli logs search --query "status:error" --from 1h --pretty。
  20. 实时 tail 日志示例：npx @leoflores/datadog-cli logs tail --query "service:api status:error" --pretty。
  21. 错误摘要示例：npx @leoflores/datadog-cli errors --from 1h --pretty。
  22. Trace 关联示例：npx @leoflores/datadog-cli logs trace --id "abc123def456" --pretty。
  23. 查询指标示例：npx @leoflores/datadog-cli metrics query --query "avg:system.cpu.user{*}" --from 1h --pretty。
  24. 比较周期示例：npx @leoflores/datadog-cli logs compare --query "status:error" --period 1h --pretty。
  25. 使用全局标志 --pretty：输出带颜色的人类可读结果。
  26. 使用全局标志 --output <file>：将结果导出到 JSON 文件。
  27. 使用全局标志 --site <site>：指定 Datadog site（例如 datadoghq.eu）。
  28. 时间参数支持相对格式：30m、1h、6h、24h、7d。
  29. 时间参数支持 ISO 8601 格式：2024-01-15T10:30:00Z。
  30. 事故分诊第 1 步：快速错误概览，运行 npx @leoflores/datadog-cli errors --from 1h --pretty。
  31. 事故分诊第 2 步：判断是否为新问题，与上一周期比较，运行 npx @leoflores/datadog-cli logs compare --query "status:error" --period 1h --pretty。
  32. 事故分诊第 3 步：查找错误模式，运行 npx @leoflores/datadog-cli logs patterns --query "status:error" --from 1h --pretty。
  33. 事故分诊第 4 步：按服务缩小范围，运行 npx @leoflores/datadog-cli logs search --query "status:error service:api" --from 1h --pretty。
  34. 事故分诊第 5 步：获取某时间戳附近上下文，运行 npx @leoflores/datadog-cli logs context --timestamp "2024-01-15T10:30:00Z" --service api --pretty。
  35. 事故分诊第 6 步：跟踪分布式 trace，运行 npx @leoflores/datadog-cli logs trace --id "TRACE_ID" --pretty。
  36. 更多调试工作流参见 references/workflows.md。

适用边界 · 注意事项