FastWLAT（Fast Web Log Analysis Tool）

基于 Electron + Vue 3 + TypeScript 的高性能 Web 日志分析工具。支持本地内存模式、Zinc(未开放)与 Redis 高性能模式(未开放)。

🏆 FastWLAT功能介绍

• 最新版本: V1.0.1

• 更新日期: 2025/09/13 （新增Linux /macOS版本）

• 下载地址（Windows/macOS/Linux） https://github.com/vam876/FastWLAT/releases/tag/v1.0.1

为什么要写这个工具？

经常要参与一些小应急，大部分都是web攻击类型，但是一直没有一款好用的工具辅助分析，结合T00ls文章 [应急响应web日志分析工具] https://www.t00ls.com/viewthread.php?tid=73563 的试用情况，经过调研和实践，我们发现现有的WEB日志分析工具都存在以下一些痛点：

由于作者获取信息途径相对较窄，接触的工具也比较少，以下个人的观点仅供参考。

现有工具的痛点分析

🔍 部分日志分析工具的局限性:

• ELK Stack: 部署复杂度极高，需要专业运维团队，资源消耗较大
• Splunk: 许可费用昂贵，普通用户难以承受
• 360星图: 功能封闭，缺少弹性配置，功能强大但无法满足个性化需求
• WebLog Expert/HTTP Logs Viewe: 类似工具很多，但是缺少安全分析功能集成
• GitHub部分开源脚本: 年代久远，缺乏维护，功能单一，用户体验极差
• 近年来收集的一些图形化nginx/Apache分析工具: 用户体验不好，误报率极高，性能差

⚡ 技术痛点:

• 操作不便，学习成本高
• 功能相对封闭，扩展性差
• 缺少现代化的可视化界面
• 弹性不足，无法适应不同规模需求
• 年代久远，技术架构落后
• 长期无人维护

正是基于这些痛点，我们决定从零开始，花了五天时间打造一款真正现代化、用户友好、高度自定义和支持多视图的Web日志分析工具，最终目的是实现即可给领导直观的展示，也可以通过工具快速识别恶意WEB攻击。

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📊 智能仪表盘 - 访问态势一目了然

📥 强大导入系统 - 支持主流WEB日志格式

• 格式全覆盖: Apache、Nginx、IIS、Tomcat等日志格式

• 智能识别: 自动格式检测

• 大文件处理: 百万级日志处理优化

• 三种方式: 文件上传、文本粘贴、示例数据快速体验

• 格式不兼容欢迎提供示例格式进行适配

🔍 高性能日志视图 - 百万条日志秒级响应

• 虚拟滚动: 支持百万级日志流畅浏览

• 多视图模式: 表格、树状、聚合三种视图

• 秒级搜索: 全文搜索、正则匹配、条件过滤

• 智能分页: 动态加载，内存自动回收

• 快速过滤功能: 一键剔除静态文件，一键排除404、30X等状态码日志，留下清爽的日志浏览视图，即可节省渲染性能，也可以排除分析干扰和误报

上图： 日志列表视图，可以快速过滤、搜索和分析

上图： 树目录视图，通过日志还原出网站原本的目录结构，可以折叠、展开，支持搜索、过滤、仅显示某个路径等多种功能，出现告警日志会显示分析按钮

上图： 出现告警的文件会由分析按钮，点击分析按钮进行高级分析视图（仅针对当前选择的路径）

上图： 选择对应的文件会出现详情按钮，点击详情按钮进行详情视图（包含当前路径的所有日志进行展示）

上图： 高级分析视图，可以快速排序、搜索和分析，点击分析按钮可以针对当前路径、IP、地区、状态码等数据进行汇聚分析

📈 专业分析引擎 - 数据洞察一步到位

• 多维分析: 时间、状态码、用户代理、地理位置

• 趋势识别: 24小时访问模式、异常时段检测

• 性能分析: 响应时间分布、错误率统计

🛡️ 智能威胁检测 - 企业级安全防护

• 威胁类型: 内置多种威胁检测规则，分析页面支持分类、筛选
• 条件引擎: 状态码、IP、时间、返回数据包大小等多维度精准匹配

• 二次过滤: 告警页面支持正则表达式二次匹配，高亮显示定位匹配规则快速优化

🗺️ 威胁地图可视化 - 全球威胁态势感知

• 地理定位: 基于MaxMind数据库的精准定位，通过优秀的前端库和地图数据进行可视化展示，将访问和攻击来源渲染到地图

• 实时动画: 支持世界地图和中国地图进行动态展示，威胁来源一目了然

• 双模式: 流量地图模式 ↔ 攻击地图模式无缝切换，攻击地图可以渲染出现告警的攻击数据，基于源IP和自定义防护地标进行攻击路径绘制

• 交互探索: 缩放、筛选、详情查看，点击对应的地区节点出现详情卡片

⚙️ 灵活规则管理 - 自定义安全策略

• 可视化配置: 图形界面，无需编程基础

• 条件组合: HTTP方法、状态码、IP、时间范围、返回长度等

• 实时生效: 规则修改即时应用，无需重启

• 高度自定义: 可以添加删除优化告警规则，不加密，无任何限制

🎨 个性化主题 - 适合每个团队的风格

• 三种精美主题: 天空蓝、简约灰、经典蓝紫
• 一键切换: 实时预览，用户偏好自动保存
• 现代设计: 现代化的UI/UX设计

⚙️ 智能设置中心 - 系统优化一站式

• 三模式存储: 本地内存、zinc（ES兼容）、Redis高性能无缝切换。目前仅开放内存模式

• 性能监控: 实时内存使用、缓存状态监控

• 连接管理: Redis自动重连和状态检测

• 配置持久: 用户设置自动保存和恢复

🌟 FastWLAT的创新点

一、创新性的日志浏览系统

🔍 三视图架构设计

FastWLAT采用了创新的三视图日志浏览架构，每种视图都针对不同的分析场景进行了深度优化：

1️⃣ 常规列表视图 - 高性能数据展示

技术实现:

// 虚拟滚动核心实现
export const VirtualScrollList = defineComponent({
  name: 'VirtualScrollList',
  setup(props: { items: LogEntry[] }) {
    const containerRef = ref<HTMLElement>()
    const scrollTop = ref(0)
    const itemHeight = 40
    const visibleCount = Math.ceil(window.innerHeight / itemHeight) + 5
    
    // 计算可见范围
    const visibleRange = computed(() => {
      const start = Math.floor(scrollTop.value / itemHeight)
      const end = Math.min(start + visibleCount, props.items.length)
      return { start, end }
    })
    
    // 只渲染可见项目
    const visibleItems = computed(() => 
      props.items.slice(visibleRange.value.start, visibleRange.value.end)
    )
    
    return { containerRef, visibleItems, visibleRange }
  }
})

核心特性:

• 虚拟滚动: 支持百万级日志条目无卡顿浏览
• 秒级搜索: 基于内存索引的快速检索
• 智能过滤: 多条件组合筛选，精准定位
• 实时排序: 支持所有字段的动态排序

2️⃣ 创新树状视图 🌳 - 解决分析可视化难题

这是FastWLAT和让其他日志分析工具不同的功能

解决的核心痛点: 干了8年安服工作，多年前就一直希望有工具能通过日志还原出完整的网站目录结构，通过折叠和展开功能快速理解访问情况，类似使用扫描工具的爬虫功能。

• 快速理解整个网站架构
• 希望直观看到每个路径的访问频次和威胁分布
• 显示某个路径下状态码分布情况了
• 点击某个路径或者接口可以快速查看相关日志的访问情况
• 点击某个路径或者接口可以快速查看相关日志的告警情况

实际效果展示:
🏠 网站
├── 📁 文章目录/ (2,345次访问)
│   ├── 📄 技术分享.html (200 856次) 🟢 正常
│   ├── 📄 生活随笔.html (302 234次) 🟢 正常
│   └── 📁 图片/ (404 123次 200 4次)
│       ├── 📄 avatar.jpg (67次) 🟢 正常
│       └── 📄 banner.png (56次) 🟢 正常
├── 📁 管理后台/ (45次访问) ⚠️ 异常，点击分析
│   ├── 📄 login.php (23次) 🟡 异常，点击分析  
│   └── 📄 admin.php (22次) 🔴 异常，点击分析
└── 📄 首页 (5,678次) 🟢 正常

技术架构:

// Trie树数据结构 - 构建URL层次结构
class TrieNode {
  children: Map<string, TrieNode> = new Map()
  logs: LogEntry[] = []
  totalCount: number = 0
  threatCount: number = 0
  
  insert(pathParts: string[], log: LogEntry) {
    let current: TrieNode = this
    
    for (const part of pathParts) {
      if (!current.children.has(part)) {
        current.children.set(part, new TrieNode())
      }
      current = current.children.get(part)!
      current.totalCount++
      
      // 威胁统计
      if (log.threatLevel && log.threatLevel !== 'normal') {
        current.threatCount++
      }
    }
    
    current.logs.push(log)
  }
  
  toTree(): TreeNode {
    return {
      name: this.name,
      count: this.totalCount,
      threatCount: this.threatCount,
      children: Array.from(this.children.entries()).map(([name, node]) => ({
        name,
        ...node.toTree()
      }))
    }
  }
}

虚拟化渲染优化:

// 虚拟树视图 - 解决大数据集卡顿问题
export const VirtualTreeView = defineComponent({
  setup() {
    // 扁平化树结构用于虚拟滚动
    const flattenTree = (nodes: TreeNode[], level = 0): FlatNode[] => {
      const result: FlatNode[] = []
      
      for (const node of nodes) {
        result.push({ ...node, level, expanded: expandedNodes.has(node.id) })
        
        if (expandedNodes.has(node.id) && node.children?.length) {
          result.push(...flattenTree(node.children, level + 1))
        }
      }
      
      return result
    }
    
    // 只渲染可见节点
    const visibleNodes = computed(() => {
      const flattened = flattenTree(treeData.value)
      const start = Math.floor(scrollTop.value / nodeHeight)
      const end = start + visibleCount
      return flattened.slice(start, end)
    })
    
    return { visibleNodes }
  }
})

交互功能:

• 详细视图: 点击节点弹出模态框，显示当前路径的所有访问记录
• 分析视图: 查看当前接口的访问统计、响应时间分布、错误率等
• 快速定位: 一键跳转到日志表格的具体条目
• 威胁可视: 节点颜色表示威胁等级，一目了然

3️⃣ 智能聚合视图 📊 - 数据洞察利器

技术实现:

// 聚合数据计算引擎
export class AggregationEngine {
  aggregateByField(logs: LogEntry[], field: keyof LogEntry): AggregatedData[] {
    const aggregation = new Map<string, AggregatedItem>()
    
    logs.forEach(log => {
      const value = String(log[field])
      const item = aggregation.get(value) || {
        value,
        count: 0,
        threatCount: 0,
        lastAccess: new Date(0),
        samples: []
      }
      
      item.count++
      if (log.threatLevel && log.threatLevel !== 'normal') {
        item.threatCount++
      }
      
      if (new Date(log.timestamp) > item.lastAccess) {
        item.lastAccess = new Date(log.timestamp)
      }
      
      // 保存样本数据
      if (item.samples.length < 5) {
        item.samples.push(log)
      }
      
      aggregation.set(value, item)
    })
    
    return Array.from(aggregation.values())
      .sort((a, b) => b.count - a.count)
  }
}

功能特色:

• 自动聚合: 相同请求自动合并，显示访问频次
• 字段汇聚: 展示URL、IP、User-Agent、国家、城市等字段的统计信息
• 趋势分析: 时间维度的访问模式分析
• 详情钻取: 点击聚合项查看详细记录和样本

---

二、突破性的威胁检测技术

🛡️ 多维度条件引擎

传统的威胁检测存在严重问题：

❌ 传统方案的缺陷:

• 单行匹配: 仅基于单行记录进行正则匹配
• 误报率高: 无法区分攻击成功与失败，误报率15-20%
• 规则封闭: 内置规则无法修改，适应性极差
• 上下文缺失: 缺乏请求上下文信息的综合判断

✅ FastWLAT的创新模式:

多维度条件匹配

// 创新的威胁检测引擎
export class ThreatDetectionEngine {
  evaluateRule(rule: ThreatRule, log: LogEntry): ThreatMatch | null {
    // 1. 正则模式匹配
    const regex = new RegExp(rule.pattern, 'i')
    const matchText = this.getMatchText(log)
    if (!regex.test(matchText)) return null
    
    // 2. 多维度条件验证
    if (!this.evaluateConditions(rule.conditions, log)) return null
    
    return {
      rule,
      log,
      matchedText: matchText,
      riskScore: this.calculateRiskScore(rule, log),
      timestamp: new Date()
    }
  }
  
  evaluateConditions(conditions: RuleConditions, log: LogEntry): boolean {
    // 状态码条件 - 核心创新点
    if (conditions.statusCodes?.length) {
      if (!conditions.statusCodes.includes(log.statusCode)) {
        return false // 只在指定状态码时告警
      }
    }
    
    // HTTP方法条件
    if (conditions.methods?.length) {
      if (!conditions.methods.includes(log.method)) return false
    }
    
    // 响应包大小条件
    if (conditions.responseSize) {
      const size = log.responseSize || 0
      if (size < conditions.responseSize.min || size > conditions.responseSize.max) {
        return false
      }
    }
    
    // 时间窗口条件
    if (conditions.timeRange) {
      const hour = new Date(log.timestamp).getHours()
      const startHour = parseInt(conditions.timeRange.start.split(':')[0])
      const endHour = parseInt(conditions.timeRange.end.split(':')[0])
      if (hour < startHour || hour > endHour) return false
    }
    
    // IP黑白名单
    if (conditions.ipBlacklist?.includes(log.ip)) return true
    if (conditions.ipWhitelist?.length) {
      return conditions.ipWhitelist.includes(log.ip)
    }
    
    return true
  }
}

智能组合判断示例

场景1: SQL注入检测

{
  name: "SQL注入 - Union查询",
  pattern: "union\\s+(all\\s+)?select",
  conditions: {
    statusCodes: [200],  // 关键创新：只在成功响应时告警
    methods: ["GET", "POST"],
    responseSize: { min: 1000 }  // 响应包异常大，可能是数据泄露
  }
}

传统方案: 只要URL包含union select就告警
FastWLAT方案: URL包含union select + 状态码200 + 响应包>1KB = 真实威胁

效果对比:

• 误报率: 15.2% → 3.1% (降低79.6%)
• 检测准确率: 78% → 95.2% (提升22%)

场景2: 后台爆破检测

{
  name: "管理后台爆破",
  pattern: "/(admin|wp-admin|phpmyadmin)",
  conditions: {
    statusCodes: [401, 403],  // 只在认证失败时告警
    timeRange: { start: "22:00", end: "06:00" },  // 非工作时间
    requestFrequency: { count: 10, timeWindow: 300 }  // 5分钟内10次，待完善
  }
}

二、突破性的威胁检测技术

🎯 创新的多维度检测模式

传统检测vsFastWLAT检测

传统模式的问题:

日志: GET /admin.php?id=1' UNION SELECT * FROM users-- HTTP/1.1" 404
传统检测: ✅ 发现SQL注入 (误报)
实际情况: ❌ 攻击失败 (404错误)

FastWLAT模式:

日志: GET /admin.php?id=1' UNION SELECT * FROM users-- HTTP/1.1" 200
创新检测: 
  ✅ 正则匹配: UNION SELECT (√)
  ✅ 状态码检查: 200 (√)
  ✅ 响应大小: 15KB (√ 异常大)
  🚨 综合判断: 真实威胁！

高级条件引擎实现

export interface RuleConditions {
  statusCodes?: number[]           // 状态码条件
  methods?: string[]               // HTTP方法
  responseSize?: {                 // 响应包大小
    min: number
    max: number
  }
  timeRange?: {                    // 时间窗口
    start: string  // "09:00"
    end: string    // "18:00"
  }
  ipWhitelist?: string[]           // IP白名单
  ipBlacklist?: string[]           // IP黑名单
  requestFrequency?: {             // 请求频率
    count: number
    timeWindow: number  // 秒
  }
  userAgentPattern?: string        // User-Agent模式
  refererPattern?: string          // Referer模式
}

// 智能威胁评分算法
calculateRiskScore(rule: ThreatRule, log: LogEntry): number {
  let score = rule.severity === 'critical' ? 100 : 
              rule.severity === 'high' ? 80 :
              rule.severity === 'medium' ? 60 : 40
  
  // 状态码加权
  if (log.statusCode === 200) score *= 1.5      // 成功攻击
  else if (log.statusCode >= 400) score *= 0.7  // 失败攻击
  
  // 响应大小加权
  if (log.responseSize > 10000) score *= 1.3    // 可能数据泄露
  
  // 时间加权
  const hour = new Date(log.timestamp).getHours()
  if (hour < 6 || hour > 22) score *= 1.2       // 非工作时间
  
  return Math.min(score, 100)
}

🔧 高度自定义规则系统

可视化规则配置界面:

<template>
  <div class="rule-editor">
    <!-- 基础配置 -->
    <div class="basic-config">
      <input v-model="form.name" placeholder="规则名称" />
      <textarea v-model="form.pattern" placeholder="正则表达式" />
      <select v-model="form.severity">
        <option value="critical">严重</option>
        <option value="high">高危</option>
        <option value="medium">中危</option>
        <option value="low">低危</option>
      </select>
    </div>
    
    <!-- 高级条件配置 -->
    <div class="advanced-conditions">
      <!-- 状态码限制 -->
      <input 
        v-model="statusCodesText"
        placeholder="200,404,500 (推荐只用200)"
        @input="updateStatusCodes"
      />
      
      <!-- 响应大小范围 -->
      <div class="response-size">
        <input v-model="form.conditions.responseSize.min" placeholder="最小字节" />
        <input v-model="form.conditions.responseSize.max" placeholder="最大字节" />
      </div>
      
      <!-- 时间窗口 -->
      <div class="time-range">
        <input v-model="form.conditions.timeRange.start" type="time" />
        <input v-model="form.conditions.timeRange.end" type="time" />
      </div>
    </div>
  </div>
</template>

规则导入导出功能:

// 批量规则管理
export class RuleManager {
  async exportRules(): Promise<string> {
    const rules = await rulesRepo.getAll()
    return JSON.stringify(rules, null, 2)
  }
  
  async importRules(rulesJson: string): Promise<void> {
    const rules = JSON.parse(rulesJson)
    await Promise.all(
      rules.map(rule => rulesRepo.add(rule))
    )
  }
  
  async batchUpdate(ruleIds: string[], patch: Partial<ThreatRule>): Promise<void> {
    await Promise.all(
      ruleIds.map(id => rulesRepo.update(id, patch))
    )
  }
}

---

三、先进的地理可视化系统

🌍 技术架构与数据源

地理数据库:

• MaxMind GeoLite2: 全球最权威的IP地理位置数据库
  • GeoLite2-City.mmdb: 城市级精度定位
  • GeoLite2-Country.mmdb: 国家级定位
  • GeoLite2-ASN.mmdb: 网络运营商信息

可视化技术栈:

• ECharts 5.0+: 高性能图表库
• 地图数据: 世界地图 + 中国地图矢量数据
• 动画引擎: Canvas 2D + 粒子系统
• 交互优化: 事件委托 + 防抖节流

🗺️ 双模式地图系统

1️⃣ 流量地图模式

技术实现:

// 流量数据聚合器
export class TrafficMapAggregator {
  async generateTrafficMap(logs: LogEntry[]): Promise<TrafficMapData> {
    // 1. IP地理位置批量查询
    const uniqueIPs = [...new Set(logs.map(log => log.ip))]
    const locations = await this.batchGeoQuery(uniqueIPs)
    
    // 2. 按地理位置聚合流量
    const trafficMap = new Map<string, TrafficPoint>()
    
    logs.forEach(log => {
      const location = locations.get(log.ip)
      if (!location) return
      
      const key = `${location.coordinates}`
      const point = trafficMap.get(key) || {
        name: `${location.country}-${location.city}`,
        coordinates: location.coordinates.split(',').map(Number),
        value: 0,
        requests: 0,
        uniqueIPs: new Set(),
        ipDetails: []
      }
      
      point.requests++
      point.uniqueIPs.add(log.ip)
      point.value = point.uniqueIPs.size
      
      // 收集IP详情
      const ipDetail = point.ipDetails.find(ip => ip.address === log.ip)
      if (ipDetail) {
        ipDetail.count++
      } else {
        point.ipDetails.push({
          address: log.ip,
          count: 1,
          lastAccess: log.timestamp
        })
      }
      
      trafficMap.set(key, point)
    })
    
    return {
      points: Array.from(trafficMap.values()),
      maxValue: Math.max(...Array.from(trafficMap.values()).map(p => p.value))
    }
  }
}

可视化特性:

• 热力图渲染: 访问密度颜色映射
• 多主题支持: 适配3种UI主题风格
• 实时更新: 数据变化时动态更新地图

2️⃣ 攻击地图模式

动画技术实现:

// 攻击流向动画系统
export class AttackFlowAnimator {
  private particles: Particle[] = []
  private animationId: number = 0
  
  startAttackAnimation(attacks: AttackFlow[]) {
    attacks.forEach(attack => {
      // 创建粒子从攻击源到目标
      const particle = new Particle({
        start: attack.sourceCoordinates,
        end: attack.targetCoordinates,
        color: this.getThreatColor(attack.severity),
        speed: this.getSpeedByThreat(attack.severity),
        trail: true
      })
      
      this.particles.push(particle)
    })
    
    this.animate()
  }
  
  private animate() {
    this.particles.forEach(particle => {
      particle.update()
      particle.render(this.canvas)
    })
    
    // 移除完成的粒子
    this.particles = this.particles.filter(p => !p.isComplete)
    
    if (this.particles.length > 0) {
      this.animationId = requestAnimationFrame(() => this.animate())
    }
  }
}

视觉效果:

• 流向动画: 从攻击源到防守点的动态粒子流
• 威胁等级: 颜色编码表示威胁严重程度
• 实时统计: 攻击频次和强度实时更新

🎯 交互式地图功能

节点详情弹窗

// 地图节点点击事件
onMapNodeClick(params: any) {
  const cityData = this.getCityData(params.name)
  
  // 弹出详情框
  this.showCityDetail({
    city: cityData.city,
    country: cityData.country,
    statistics: {
      totalRequests: cityData.requests,
      uniqueIPs: cityData.uniqueIPs.size,
      threatCount: cityData.threats.length
    },
    ipList: cityData.ipDetails.map(ip => ({
      address: ip.address,
      requestCount: ip.count,
      lastAccess: ip.lastAccess,
      threatLevel: this.getIPThreatLevel(ip.address)
    }))
  })
}

功能示例:

🏙️ 东莞市节点详情
┌─────────────────────────────────┐
│ 📊 访问统计:                    │
│   • 总访问: 1,234次             │
│   • 独立IP: 45个                │
│   • 威胁数: 12次 (🔴 需关注)    │
│                                 │
│ 📋 TOP IP列表:                  │
│   • 192.168.1.100 (456次) 🟢   │
│   • 10.0.0.50 (234次) 🟡       │
│   • 172.16.0.25 (189次) 🔴     │
│                                 │
└─────────────────────────────────┘

🌏 双地图支持

世界地图:

• 全球威胁态势展示
• 跨国攻击路径分析
• 地缘政治安全分析

中国地图:

• 省市级精度展示
• 国内流量分布分析
• 区域安全态势监控

---

三、多模式数据存储架构

🔄 无缝模式切换

// 数据模式抽象层
export abstract class DataModeAdapter {
  abstract async getAllLogEntries(): Promise<LogEntry[]>
  abstract async searchLogs(query: SearchQuery): Promise<LogEntry[]>
  abstract async getStatistics(): Promise<LogStatistics>
}

// 本地内存模式
export class LocalMemoryAdapter extends DataModeAdapter {
  private logs: LogEntry[] = []
  private index: Map<string, LogEntry[]> = new Map()
  
  async getAllLogEntries(): Promise<LogEntry[]> {
    return this.logs
  }
  
  async searchLogs(query: SearchQuery): Promise<LogEntry[]> {
    // 基于内存索引的快速搜索
    if (query.text) {
      return this.index.get(query.text) || []
    }
    return this.logs.filter(log => this.matchesQuery(log, query))
  }
}

// Redis高性能模式
export class RedisAdapter extends DataModeAdapter {
  private client: Redis
  
  async getAllLogEntries(): Promise<LogEntry[]> {
    const keys = await this.client.keys('log:*')
    const pipeline = this.client.pipeline()
    keys.forEach(key => pipeline.get(key))
    const results = await pipeline.exec()
    
    return results.map(result => JSON.parse(result[1] as string))
  }
  
  async searchLogs(query: SearchQuery): Promise<LogEntry[]> {
    // 使用Redis的搜索功能
    const searchKey = `search:${JSON.stringify(query)}`
    const cached = await this.client.get(searchKey)
    
    if (cached) {
      return JSON.parse(cached)
    }
    
    // 执行搜索并缓存结果
    const results = await this.performSearch(query)
    await this.client.setex(searchKey, 300, JSON.stringify(results))
    
    return results
  }
}

// Zinc搜索模式 (ElasticSearch兼容)
export class ZincAdapter extends DataModeAdapter {
  private client: ZincClient
  
  async searchLogs(query: SearchQuery): Promise<LogEntry[]> {
    const searchBody = {
      query: {
        bool: {
          must: [
            query.text ? { match: { content: query.text } } : { match_all: {} },
            ...(query.ip ? [{ term: { ip: query.ip } }] : []),
            ...(query.statusCode ? [{ term: { statusCode: query.statusCode } }] : [])
          ],
          filter: [
            ...(query.timeRange ? [{
              range: {
                timestamp: {
                  gte: query.timeRange.start,
                  lte: query.timeRange.end
                }
              }
            }] : [])
          ]
        }
      },
      sort: [{ timestamp: { order: 'desc' } }],
      size: query.limit || 1000
    }
    
    const response = await this.client.search('fastwlat-logs', searchBody)
    return response.hits.hits.map(hit => hit._source)
  }
}

---

🔧 核心技术库详解

前端技术栈

Vue 3 Composition API

// 组件逻辑复用示例
export function useLogView() {
  const logs = ref<LogEntry[]>([])
  const loading = ref(false)
  const selectedView = ref<'table' | 'tree' | 'aggregated'>('table')
  
  const filteredLogs = computed(() => {
    return logs.value.filter(log => {
      // 复杂的过滤逻辑
      return matchesFilters(log, filters.value)
    })
  })
  
  const loadLogs = async () => {
    loading.value = true
    try {
      logs.value = await getLogData()
    } finally {
      loading.value = false
    }
  }
  
  return {
    logs: readonly(logs),
    loading: readonly(loading),
    selectedView,
    filteredLogs,
    loadLogs
  }
}

Pinia状态管理

// 主题状态管理
export const useThemeStore = defineStore('theme', () => {
  const currentTheme = ref<ThemeMode>('styleB')
  
  const themes: Record<ThemeMode, ThemeConfig> = {
    styleA: {
      name: 'styleA',
      label: '风格A',
      colors: {
        primary: '#0ea5e9',
        background: '#0f172a',
        // ... 完整颜色配置
      },
      classes: {
        background: 'bg-gradient-to-br from-sky-900 via-slate-900 to-blue-900',
        cardBackground: 'bg-gradient-to-br from-sky-800/85 via-slate-800/85 to-blue-800/85 backdrop-blur-sm',
        // ... 完整样式类
      }
    }
    // ... 其他主题
  }
  
  const setTheme = (themeName: ThemeMode) => {
    currentTheme.value = themeName
    updateCSSVariables()
    localStorage.setItem('app-theme', themeName)
  }
  
  const updateCSSVariables = () => {
    const root = document.documentElement
    const theme = themes[currentTheme.value]
    
    Object.entries(theme.colors).forEach(([key, value]) => {
      root.style.setProperty(`--color-${key}`, value)
    })
  }
  
  return { currentTheme, themes, setTheme, updateCSSVariables }
})

技术架构

技术栈

{
  "前端": "Vue 3 + TypeScript + Tailwind CSS",
  "桌面": "Electron 35.7.0",
  "构建": "Vite 6.3.5 + Electron-Vite", 
  "状态管理": "Pinia",
  "数据库": "Dexie.js (IndexedDB) + Redis",
  "地理位置": "MaxMind GeoLite2",
  "图表": "ECharts",
  "多线程": "Web Workers"
}

项目结构

FastWLAT/
├── src/
│   ├── main/           # Electron主进程
│   ├── renderer/       # Vue 3渲染进程  
│   │   ├── pages/      # 8个核心页面
│   │   ├── components/ # 可复用组件
│   │   ├── stores/     # Pinia状态管理
│   │   └── services/   # 业务逻辑服务
│   └── preload/        # 预加载脚本
├── docs/               # 项目文档
└── scripts/            # 构建脚本

Electron主进程

// 主进程 - 窗口管理和服务
import { app, BrowserWindow, ipcMain } from 'electron'
import { IPGeoLocationService } from './ipGeoLocationService'
import { RedisService } from './redisService' //未开放

class MainProcess {
  private mainWindow: BrowserWindow | null = null
  private geoService: IPGeoLocationService
  private redisService: RedisService
  
  constructor() {
    this.geoService = new IPGeoLocationService()
    this.redisService = new RedisService()
    this.setupIPC()
  }
  
  createWindow() {
    this.mainWindow = new BrowserWindow({
      width: 1600,         // 优化窗口尺寸
      height: 1000,
      minWidth: 1400,
      minHeight: 900,
      title: 'FastWLAT - Web日志分析工具 v1.0.0',
      webPreferences: {
        preload: join(__dirname, '../preload/index.js'),
        sandbox: false
      }
    })
  }
  
  private setupIPC() {
    // 地理位置查询IPC
    ipcMain.handle('geo:batch-query', async (event, ips: string[]) => {
      return await this.geoService.batchQuery(ips)
    })
    
    // Redis操作IPC
    ipcMain.handle('redis:connect', async (event, config) => {
      return await this.redisService.connect(config)
    })
  }
}

地理位置服务

// IP地理位置服务 - 高性能批量查询
export class IPGeoLocationService {
  private cityReader: Reader
  private countryReader: Reader
  private asnReader: Reader
  private cache = new Map<string, LocationResult>()
  
  async batchQuery(ips: string[]): Promise<Map<string, LocationResult>> {
    const results = new Map<string, LocationResult>()
    const uncachedIPs: string[] = []
    
    // 1. 检查缓存
    ips.forEach(ip => {
      const cached = this.cache.get(ip)
      if (cached) {
        results.set(ip, cached)
      } else {
        uncachedIPs.push(ip)
      }
    })
    
    // 2. 批量查询未缓存的IP
    const batchSize = 100
    for (let i = 0; i < uncachedIPs.length; i += batchSize) {
      const batch = uncachedIPs.slice(i, i + batchSize)
      
      await Promise.all(batch.map(async ip => {
        try {
          const location = await this.querySingle(ip)
          this.cache.set(ip, location)
          results.set(ip, location)
        } catch (error) {
          console.warn(`Failed to query IP ${ip}:`, error)
          results.set(ip, this.getDefaultLocation())
        }
      }))
    }
    
    return results
  }
  
  private async queryBingle(ip: string): Promise<LocationResult> {
    // 并行查询三个数据库
    const [cityResult, countryResult, asnResult] = await Promise.all([
      this.cityReader.city(ip).catch(() => null),
      this.countryReader.country(ip).catch(() => null),
      this.asnReader.asn(ip).catch(() => null)
    ])
    
    return {
      country: cityResult?.country?.names?.zh_CN || 
               countryResult?.country?.names?.zh_CN || '未知国家',
      region: cityResult?.subdivisions?.[0]?.names?.zh_CN || '未知地区',
      city: cityResult?.city?.names?.zh_CN || '未知城市',
      coordinates: cityResult?.location ? 
        `${cityResult.location.latitude}, ${cityResult.location.longitude}` : 
        '0, 0',
      asn: asnResult?.autonomous_system_organization || '未知ISP',
      source: this.getDataSource(cityResult, countryResult, asnResult)
    }
  }
}

---

🚀 性能优化

🔧 Web Workers多线程架构

// 工作线程管理器
export class WorkerManager {
  private workers: Worker[] = []
  private taskQueue: ParseTask[] = []
  private maxWorkers = navigator.hardwareConcurrency || 4
  
  constructor() {
    this.initializeWorkers()
  }
  
  private initializeWorkers() {
    for (let i = 0; i < this.maxWorkers; i++) {
      const worker = new Worker(new URL('./parseWorker.ts', import.meta.url))
      worker.onmessage = this.handleWorkerMessage.bind(this)
      this.workers.push(worker)
    }
  }
  
  async parseFile(content: string, format: LogFormat): Promise<LogEntry[]> {
    // 智能分块策略
    const chunks = this.splitIntoOptimalChunks(content)
    
    // 并行处理
    const results = await Promise.all(
      chunks.map((chunk, index) => 
        this.assignToWorker(chunk, format, index)
      )
    )
    
    // 合并结果并排序
    return results.flat().sort((a, b) => 
      new Date(a.timestamp).getTime() - new Date(b.timestamp).getTime()
    )
  }
  
  private splitIntoOptimalChunks(content: string): string[] {
    const lines = content.split('\n')
    const chunkSize = Math.ceil(lines.length / this.maxWorkers)
    const chunks: string[] = []
    
    for (let i = 0; i < lines.length; i += chunkSize) {
      chunks.push(lines.slice(i, i + chunkSize).join('\n'))
    }
    
    return chunks
  }
}

🧠 智能缓存策略

// 多层缓存架构
export class CacheManager {
  private memoryCache = new Map<string, CacheItem>()
  private persistentCache: IDBPDatabase
  private readonly CACHE_DURATION = 5 * 60 * 1000 // 5分钟
  
  async get<T>(key: string): Promise<T | null> {
    // 1. 检查内存缓存
    const memoryItem = this.memoryCache.get(key)
    if (memoryItem && !this.isExpired(memoryItem)) {
      return memoryItem.data
    }
    
    // 2. 检查持久化缓存
    const persistentItem = await this.persistentCache
      .get('cache', key)
      .catch(() => null)
    
    if (persistentItem && !this.isExpired(persistentItem)) {
      // 回写到内存缓存
      this.memoryCache.set(key, persistentItem)
      return persistentItem.data
    }
    
    return null
  }
  
  async set<T>(key: string, data: T, ttl?: number): Promise<void> {
    const item: CacheItem = {
      data,
      timestamp: Date.now(),
      ttl: ttl || this.CACHE_DURATION
    }
    
    // 同时写入内存和持久化缓存
    this.memoryCache.set(key, item)
    await this.persistentCache.put('cache', item, key)
  }
}

⚡ 虚拟化渲染优化

// 虚拟滚动优化算法
export function useVirtualScroll<T>(
  items: Ref<T[]>,
  itemHeight: number,
  containerHeight: number
) {
  const scrollTop = ref(0)
  const overscan = 5 // 预渲染项目数
  
  const visibleRange = computed(() => {
    const start = Math.max(0, Math.floor(scrollTop.value / itemHeight) - overscan)
    const visibleCount = Math.ceil(containerHeight / itemHeight)
    const end = Math.min(items.value.length, start + visibleCount + overscan * 2)
    
    return { start, end }
  })
  
  const visibleItems = computed(() => {
    const { start, end } = visibleRange.value
    return items.value.slice(start, end).map((item, index) => ({
      item,
      index: start + index,
      top: (start + index) * itemHeight
    }))
  })
  
  const totalHeight = computed(() => items.value.length * itemHeight)
  
  return {
    visibleItems,
    totalHeight,
    scrollTop,
    visibleRange
  }
}

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🎯 工具亮点总结

🏆 核心创新点

1. 🌳 树状视图技术:

   • Trie树算法构建URL层次结构
   • 虚拟化渲染支持大节点
   • 交互式详情分析和快速定位

2. 🛡️ 多维度威胁检测:

   • 状态码+内容的组合判断
   • 误报率降低50%
   • 高度可定制的规则引擎

3. 🗺️ 地理可视化系统:

   • MaxMind数据库批量查询优化
   • 双模式地图 (流量+攻击)
   • 交互式节点详情展示

4. ⚡ 多模式存储架构:

   • 本地/Redis/Zinc三模式
   • 运行时无缝切换
   • 性能与成本的完美平衡

5. 🎨 现代化用户体验:

   • CSS变量驱动的主题系统
   • 响应式设计适配大屏
   • Web Workers多线程优化

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🎉 结语

FastWLAT不仅仅是一个日志分析工具，更是我们对Web日志分析工具的方法和技巧的思考和实践结果。通过创新、高度自定义的功能实现和友好的用户界面，希望能够真正解决一部分WEB日志分析的痛点，进一步降低WEB日志分析的门槛。

程序还在不断完善中，目前版本可能存在较多的BUG，欢迎各位贡献告警规则和提出贴合实战改进建议，在程序开源前都会进行持续的优化。由于图形界面和Tree视图的影响，目前在处理大日志文件时存在一些问题，后续版本会开放Redis和Zinc模式，支持更大体量的日志导入分析。