Nginx服务整理日志分析(shell+python)的两种方法
python脚本
log_format main ‘$remote_addr – $remote_user [$time_iso8601] “$request” ‘
‘$status $body_bytes_sent “$http_referer” ‘
‘”$http_user_agent” “$http_x_forwarded_for” ‘
‘ “$upstream_addr” “$upstream_status” “$request_time"`;
cat website.access.log| awk ‘{print $(NF)}’ | awk -F “\”” ‘{print $2′}>a.txt
paste -d ” ” website.access.log a.txt > b.txt
cat b.txt |awk ‘($NF>1){print $6$7 ” ” $NF}’>c.txt
linux下使用awk,wc,sort,uniq,grep对nginx日志进行分析和统计
b). 字段含义(如下说明)
column1:ip_address
column2:log_time
column3:request
column4:status_code
column5:send_bytes
column6:referer
需求一:统计总记录数,总成功数,各种失败数:404,403,500
cat data.log|awk -F '\t' '{if($4 > 0) print $4}'|wc -l|
awk '{print "Total Items:"$1}'
2. 提取成功、各种失败总数
cat data.log|awk -F '\t' '{if($4>0 && $4==200) print $4}'|wc -l
需求二:各种错误中,哪类URL出现的次数最多,要求剔除重复项,并倒叙给出结果
cat data.log|awk -F '\t' '{if($4>0 && $4==500) print $3}'|awk '{print $2}'|sort|uniq -c|sort -k1 nr
需求三:要统计URL中文件名出现的次数,结果中要包含Code 和 Referer。但是 URL和 Referer中都包含 / 字符,对于过滤有干扰,尝试去解决。
cat data.log|awk '{print $5,$7,$9}'|grep 200|
sed 's#.*/\(.*\)#\1#'|sort -k1|uniq -c
wc -l access.log |awk '{print $1}' 总请求数
awk '{print $1}' access.log|sort |uniq |wc -l 独立IP数
awk -F'[ []' '{print $5}' access.log|sort|uniq -c|sort -rn|head -5 每秒客户端请求数 TOP5
awk '{print $1}' access.log|sort |uniq -c | sort -rn |head -5 访问最频繁IP Top5
awk '{print $7}' access.log|sort |uniq -c | sort -rn |head -5 访问最频繁的URL TOP5
awk '{if ($12 > 10){print $7}}' access.log|sort|uniq -c|sort -rn |head -5
响应大于10秒的URL TOP5
awk '{if ($13 != 200){print $13}}' access.log|sort|uniq -c|sort -rn|head -5
分析请求数大于50000的源IP的行为
awk '{print $1}' access.log|sort |uniq -c |sort -rn|awk '{if ($1 > 50000){print $2}}' > tmp.txt
for i in $(cat tmp.txt)
do
echo $i >> analysis.txt
echo "访问行为统计" >> analysis.txt
grep $i access.log|awk '{print $6}' |sort |uniq -c | sort -rn |head -5 >> analysis.txt
echo "访问接口统计" >> analysis.txt
grep $i access.log|awk '{print $7}' |sort |uniq -c | sort -rn |head -5 >> analysis.txt
echo -e "\n" >> /root/analysis/$Ydate.txt
done
如果源IP来自代理服务器,应将第一条命令过滤地址改为$http_x_forwarded_for地址
awk '{print $NF}' access.log|sort |uniq -c |sort -rn|awk '{if ($1 > 50000){print $2}}' > tmp.txt
5.性能指标
并发连接数
客户端向服务器发起请求,并建立了TCP连接。每秒钟服务器链接的总TCP数量,就是并发连接数
PV(page view) UV(unique visitor) 独立IP
6.故障
1.Nginx Connection 不夠用 的參數調整
2.nginx+php-fpm出现502
3.线上nginx的一次“no live upstreams while connecting to upstream ”分析
4.nginx proxy_pass末端神奇的斜线
5.nginx+tomcat使用apache的FtpClient上传图片时由于多线程问题导致的文件大小为0的问题
案例一 ip - - [23/Mar/2017:00:17:49 +0800] "GET / HTTP/1.1" 302 0 "-" "PycURL/7.19.7" log_format access '$HTTP_X_REAL_IP - $remote_user [$time_local] "$request"' '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent" $HTTP_X_Forwarded_For'; 192.168.21.1 - - [27/Jan/2014:11:28:53 +0800] "GET /2.php HTTP/1.1" 200 133 "-" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/33.0.1707.0 Safari/537.36" "-"192.168.21.128 200 127.0.0.1:9000 0.119 0.119 #log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' # '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' # '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"'; $http_host:用户在浏览器中输入的URL(IP或着域名)地址 192.168.21.128 $upstream_status: upstream状态 200 $upstream_addr: 后端upstream地址及端口 127.0.0.1:9000 $request_time: 页面访问总时间 0.119 $upstream_response_time:页面访问中upstream响应时间 0.119 $10 $body_bytes_sent $1 $remote_addr $7 $request $11 $http_referer $9 $status $6 http_user_agent 1、总访问量 2、总带宽 3、独立访客量 4、访问IP统计 5、访问url统计 6、来源统计 7、404统计 8、搜索引擎访问统计(谷歌,百度) 9、搜索引擎来源统计(谷歌,百度) #!/bin/bash log_path=/home/www.centos.bz/log/access.log.1 domain="centos.bz" email="log@centos.bz" maketime=`date +%Y-%m-%d" "%H":"%M` logdate=`date -d "yesterday" +%Y-%m-%d` total_visit=`wc -l ${log_path} | awk '{print $1}'` total_bandwidth=`awk -v total=0 '{total+=$10}END{print total/1024/1024}' ${log_path}` total_unique=`awk '{ip[$1]++}END{print asort(ip)}' ${log_path}` ip_pv=`awk '{ip[$1]++}END{for (k in ip){print ip[k],k}}' ${log_path} | sort -rn | head -20` url_num=`awk '{url[$7]++}END{for (k in url){print url[k],k}}' ${log_path} | sort -rn | head -20` referer=`awk -v domain=$domain '$11 !~ /http:\/\/[^/]*'"$domain"'/{url[$11]++}END{for (k in url){print url[k],k}}' ${log_path} | sort -rn | head -20` notfound=`awk '$9 == 404 {url[$7]++}END{for (k in url){print url[k],k}}' ${log_path} | sort -rn | head -20` spider=`awk -F'"' '$6 ~ /Baiduspider/ {spider["baiduspider"]++} $6 ~ /Googlebot/ {spider["googlebot"]++}END{for (k in spider){print k,spider[k]}}' ${log_path}` search=`awk -F'"' '$4 ~ /http:\/\/www\.baidu\.com/ {search["baidu_search"]++} $4 ~ /http:\/\/www\.google\.com/ {search["google_search"]++}END{for (k in search){print k,search[k]}}' ${log_path}` #echo -e "概况\n报告生成时间:${maketime}\n总访问量:${total_visit}\n总带宽:${total_bandwidth}M\n独 立访客:${total_unique}\n\n访问IP统计\n${ip_pv}\n\n访问url统计\n${url_num}\n\n来源页面统计 \n${referer}\n\n404统计\n${notfound}\n\n蜘蛛统计\n${spider}\n\n搜索引擎来源统计 \n${search}" | mail -s "$domain $logdate log statistics" ${email}
案例二 # tar zxvf pymongo-1.11.tar.gz # cd pymongo-1.11 # python setup.py install python连接mongodb样例 $ cat conn_mongodb.py #!/usr/bin/python import pymongo import random conn = pymongo.Connection("127.0.0.1",27017) db = conn.tage #连接库 db.authenticate("tage","123") #用户认证 db.user.drop() #删除集合user db.user.save({'id':1,'name':'kaka','sex':'male'}) #插入一个数据 for id in range(2,10): name = random.choice(['steve','koby','owen','tody','rony']) sex = random.choice(['male','female']) db.user.insert({'id':id,'name':name,'sex':sex}) #通过循环插入一组数据 content = db.user.find() #打印所有数据 for i in content: print i 编写python脚本 #encoding=utf8 import re zuidaima_nginx_log_path="/usr/local/nginx/logs/www.zuidaima.com.access.log" pattern = re.compile(r'^\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}') def stat_ip_views(log_path): ret={} f = open(log_path, "r") for line in f: match = pattern.match(line) if match: ip=match.group(0) if ip in ret: views=ret[ip] else: views=0 views=views+1 ret[ip]=views return ret def run(): ip_views=stat_ip_views(zuidaima_nginx_log_path) max_ip_view={} for ip in ip_views: views=ip_views[ip] if len(max_ip_view)==0: max_ip_view[ip]=views else: _ip=max_ip_view.keys()[0] _views=max_ip_view[_ip] if views>_views: max_ip_view[ip]=views max_ip_view.pop(_ip) print "ip:", ip, ",views:", views #总共有多少ip print "total:", len(ip_views) #最大访问的ip print "max_ip_view:", max_ip_view run()
Atas ialah kandungan terperinci Nginx服务整理日志分析(shell+python)的两种方法. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Bagaimanakah Uvicorn terus mendengar permintaan HTTP? Uvicorn adalah pelayan web ringan berdasarkan ASGI. Salah satu fungsi terasnya ialah mendengar permintaan HTTP dan teruskan ...

Di Python, bagaimana untuk membuat objek secara dinamik melalui rentetan dan panggil kaedahnya? Ini adalah keperluan pengaturcaraan yang biasa, terutamanya jika perlu dikonfigurasikan atau dijalankan ...

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Fastapi ...

Menggunakan Python di Terminal Linux ...
