本发明属于软件工程与云计算技术领域，具体为一种分布式系统调用链和日志融合异常检测方法。本发明基于分布式系统运行时调用链和日志数据，根据调用链和日志数据构建调用链事件关系图，并利用图神经网络和单分类深度学习方法学习系统正常运行时的调用链事件关系图模式，在线使用时实时检测新产生的调用链事件关系图，并识别产生异常行为的调用链；具体包括：日志事件解析、调用链事件解析、事件向量化、调用链事件关系图构建、图神经网络模型训练、在线异常检测；本发明可以帮助运维人员及开发人员快速发现系统异常，产生对应告警信息，加快故障定位和线上问题解决的速度、降低人工成本。