错误列表¶
在左侧导航栏点击“错误中心”，默认为您展示错误列表。列表中的所有错误数据均来自您已配置完成的投递规则。
错误投递逻辑¶
错误中心采用智能聚合机制对错误数据进行统一管理。系统仅处理能够生成唯一标识（issue_id）的错误数据，该标识通过错误指纹和服务上下文组合生成，确保相同错误的持续跟踪。
错误聚合机制¶
系统通过以下步骤实现错误智能聚合：
1. 错误指纹生成
系统为每条错误生成唯一指纹标识（fingerprint）：
-
APM：
错误类型（error_type）+ 错误信息（error_message）+ 错误堆栈（error_stack） -
RUM：
错误类型（error_type）+ 错误信息（error_message）+ 错误堆栈（error_stack） -
Logs (含
错误堆栈 error_stack)：错误类型（error_type）+ 错误信息（error_message）+ 错误堆栈（error_stack） -
Logs (不含
错误堆栈 error_stack)：错误类型（error_type）+ 错误信息（error_message）
错误指纹的生成以数据完整性为前提。APM、RUM、Logs 数据中必须包含以上路径的字段才会生成 fingerprint；若字段缺失，则跳过该条数据。
注意
-
在计算前，系统会执行标准化处理，自动识别并过滤错误信息（
error_message）中的变量内容（如时间戳、用户 ID 等），确保相同逻辑错误的指纹一致。 -
堆栈信息（
error_stack）会进行优化处理，仅保留关键业务调用行； -
系统会严格校验字段完整性，缺失必要字段的数据将被排除。
2. 错误问题标识
在错误指纹的基础上，系统会结合错误发生的上下文生成唯一的问题标识（issue_id），用于在错误中心内跟踪和管理该问题。具体生成逻辑如下：
- APM 错误：
服务（service）+ 指纹（fingerprint) - RUM 错误：
应用名（app_name）+ 指纹（fingerprint) - 日志错误：
服务（service）+ 指纹（fingerprint)
当系统首次为某个错误组合生成新的 issue_id 时，会自动在工作台中记录该问题的首次出现时间，并开始对其进行全生命周期的状态跟踪与聚合分析。
错误数据存储¶
错误数据存储在独立命名空间，与原始数据隔离，默认保留 90 天（❗️暂不支持自定义）。每个工作空间每日新增错误问题上限为 10,000 条。
错误中心列表按 issue_id 为您展示聚合结果，包括“全部”来源以及“全部”状态的错误数据。您可切换查看：
-
错误来源：
- 日志
- 应用性能监测
- 用户访问监测
-
错误状态：
- 待分配 (Triage)
- 已分配 (Assigned)
- 处理中 (Working)
- 已解决 (Resolved)
- 已忽略 (Ignored)
状态变更的特殊场景
当某个已经处于 “Resolved” 状态的错误问题再次出现相同错误时，系统会自动将其状态从 “Resolved” 重置为 (Triage)，并重新开始整个处理流程（包括自动通知负责人）。
如果错误处于 (Ignored) 状态，那么即使相同错误再次发生，也不会被重新打开，而是继续保持 (Ignored) 状态。
还可通过应用名称（app_name）、服务（service）、来源（resource）、版本（version）、环境（env）进行筛选搜索定位。
列表展示¶
在列表页，每条错误数据清晰显示最近发生的错误类型与描述、所属的应用或服务、当前错误处理负责人、最后触发时间及累计次数。数据右侧提供该错误的近期发生趋势图，直观呈现错误的时间分布模式。
