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learn.lianglianglee.com/专栏/重学操作系统-完/11 高级技巧之日志分析：利用 Linux 指令分析 Web 日志.md.html
周伟 0f006e4e9b add
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<div class="book-post">
<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>11 高级技巧之日志分析：利用 Linux 指令分析 Web 日志</h1>
<p>著名的黑客、自由软件运动的先驱理查德.斯托曼说过，“编程不是科学，编程是手艺”。可见，要想真正搞好编程，除了学习理论知识，还需要在实际的工作场景中进行反复的锤炼。</p>
<p>所以今天我们将结合实际的工作场景，带你利用 Linux 指令分析 Web 日志，这其中包含很多小技巧，掌握了本课时的内容，将对你将来分析线上日志、了解用户行为和查找问题有非常大地帮助。</p>
<p>本课时将用到一个大概有 5W 多条记录的<code>nginx</code>日志文件，你可以在<a href="https://github.com/ramroll/lagou-os/blob/main/access.log"> GitHub</a>上下载。 下面就请你和我一起，通过分析这个<code>nginx</code>日志文件，去锤炼我们的手艺。</p>
<h3>第一步：能不能这样做？</h3>
<p>当我们想要分析一个线上文件的时候，首先要思考，能不能这样做？ 这里你可以先用<code>htop</code>指令看一下当前的负载。如果你的机器上没有<code>htop</code>，可以考虑用<code>yum</code>或者<code>apt</code>去安装。</p>
<p><img src="assets/CgqCHl-BkJ6AcP32AAduMy8fcSw412.png" alt="Drawing 0.png" /></p>
<p>如上图所示，我的机器上 8 个 CPU 都是 0 负载，<code>2G</code>的内存用了一半多，还有富余。 我们用<code>wget</code>将目标文件下载到本地（如果你没有 wget，可以用<code>yum</code>或者<code>apt</code>安装）。</p>
<pre><code>wget 某网址（自己替代）
</code></pre>
<p>然后我们用<code>ls</code>查看文件大小。发现这只是一个 7M 的文件，因此对线上的影响可以忽略不计。如果文件太大，建议你用<code>scp</code>指令将文件拷贝到闲置服务器再分析。下图中我使用了<code>--block-size</code>让<code>ls</code>以<code>M</code>为单位显示文件大小。</p>
<p><img src="assets/Ciqc1F-BkKeAQDs9AACqJbZ2jCM025.png" alt="Drawing 1.png" /></p>
<p>确定了当前机器的<code>CPU</code>和内存允许我进行分析后，我们就可以开始第二步操作了。</p>
<h3>第二步：LESS 日志文件</h3>
<p>在分析日志前，给你提个醒，记得要<code>less</code>一下，看看日志里面的内容。之前我们说过，尽量使用<code>less</code>这种不需要读取全部文件的指令，因为在线上执行<code>cat</code>是一件非常危险的事情，这可能导致线上服务器资源不足。</p>
<p><img src="assets/CgqCHl-BkK6AcDGvAAjaPXe-Nbc605.png" alt="Drawing 2.png" /></p>
<p>如上图所示，我们看到<code>nginx</code>的<code>access_log</code>每一行都是一次用户的访问，从左到右依次是：</p>
<ul>
<li>IP 地址；</li>
<li>时间；</li>
<li>HTTP 请求的方法、路径和协议版本、返回的状态码；</li>
<li>User Agent。</li>
</ul>
<h3>第三步：PV 分析</h3>
<p>PV（Page View），用户每访问一个页面就是一次<code>Page View</code>。对于<code>nginx</code>的<code>acess_log</code>来说，分析 PV 非常简单，我们直接使用<code>wc -l</code>就可以看到整体的<code>PV</code>。</p>
<p><img src="assets/Ciqc1F-BkL6AGiY-AABQPMnGu40979.png" alt="Drawing 3.png" /></p>
<p>如上图所示：我们看到了一共有 51462 条 PV。</p>
<h3>第四步：PV 分组</h3>
<p>通常一个日志中可能有几天的 PV，为了得到更加直观的数据，有时候需要按天进行分组。为了简化这个问题，我们先来看看日志中都有哪些天的日志。</p>
<p>使用<code>awk '{print $4}' access.log | less</code>可以看到如下结果。<code>awk</code>是一个处理文本的领域专有语言。这里就牵扯到领域专有语言这个概念，英文是Domain Specific Language。领域专有语言，就是为了处理某个领域专门设计的语言。比如awk是用来分析处理文本的DSL，html是专门用来描述网页的DSL，SQL是专门用来查询数据的DSL……大家还可以根据自己的业务设计某种针对业务的DSL。</p>
<p>你可以看到我们用<code>$4</code>代表文本的第 4 列，也就是时间所在的这一列，如下图所示：</p>
<p><img src="assets/CgqCHl-BkMaAb421AAGUr-N08hM187.png" alt="Drawing 4.png" /></p>
<p>我们想要按天统计，可以利用 <code>awk</code>提供的字符串截取的能力。</p>
<p><img src="assets/CgqCHl-BkMuAKo9UAAIcPR902XQ858.png" alt="Drawing 5.png" /></p>
<p>上图中，我们使用<code>awk</code>的<code>substr</code>函数，数字<code>2</code>代表从第 2 个字符开始，数字<code>11</code>代表截取 11 个字符。</p>
<p>接下来我们就可以分组统计每天的日志条数了。</p>
<p><img src="assets/CgqCHl-BkNGAB-VgAASNmct9nQA628.png" alt="Drawing 6.png" /></p>
<p>上图中，使用<code>sort</code>进行排序，然后使用<code>uniq -c</code>进行统计。你可以看到从 2015 年 5 月 17 号一直到 6 月 4 号的日志，还可以看到每天的 PV 量大概是在 2000~3000 之间。</p>
<h3>第五步：分析 UV</h3>
<p>接下来我们分析 UV。UV（Uniq Visitor），也就是统计访问人数。通常确定用户的身份是一个复杂的事情，但是我们可以用 IP 访问来近似统计 UV。</p>
<p><img src="assets/Ciqc1F-BkNeAam2YAACxCjlKsvc488.png" alt="Drawing 7.png" /></p>
<p>上图中，我们使用 awk 去打印<code>$1</code>也就是第一列，接着<code>sort</code>排序，然后用<code>uniq</code>去重，最后用<code>wc -l</code>查看条数。 这样我们就知道日志文件中一共有<code>2660</code>个 IP，也就是<code>2660</code>个 UV。</p>
<h3>第六步：分组分析 UV</h3>
<p>接下来我们尝试按天分组分析每天的 UV 情况。这个情况比较复杂，需要较多的指令，我们先创建一个叫作<code>sum.sh</code>的<code>bash</code>脚本文件，写入如下内容：</p>
<pre><code>#!/usr/bin/bash
awk '{print substr($4, 2, 11) &quot; &quot; $1}' access.log |\
sort | uniq |\
awk '{uv[$1]++;next}END{for (ip in uv) print ip, uv[ip]}'
</code></pre>
<p>具体分析如下。</p>
<ul>
<li>文件首部我们使用<code>#!</code>，表示我们将使用后面的<code>/usr/bin/bash</code>执行这个文件。</li>
<li>第一次<code>awk</code>我们将第 4 列的日期和第 1 列的<code>ip</code>地址拼接在一起。</li>
<li>下面的<code>sort</code>是把整个文件进行一次字典序排序，相当于先根据日期排序，再根据 IP 排序。</li>
<li>接下来我们用<code>uniq</code>去重，日期 +IP 相同的行就只保留一个。</li>
<li>最后的<code>awk</code>我们再根据第 1 列的时间和第 2 列的 IP 进行统计。</li>
</ul>
<p>为了理解最后这一行描述，我们先来简单了解下<code>awk</code>的原理。</p>
<p><code>awk</code>本身是逐行进行处理的。因此我们的<code>next</code>关键字是提醒<code>awk</code>跳转到下一行输入。 对每一行输入，<code>awk</code>会根据第 1 列的字符串（也就是日期）进行累加。之后的<code>END</code>关键字代表一个触发器，就是 END 后面用 {} 括起来的语句会在所有输入都处理完之后执行——当所有输入都执行完，结果被累加到<code>uv</code>中后，通过<code>foreach</code>遍历<code>uv</code>中所有的<code>key</code>，去打印<code>ip</code>和<code>ip</code>对应的数量。</p>
<p>编写完上面的脚本之后，我们保存退出编辑器。接着执行<code>chmod +x ./sum.sh</code>，给<code>sum.sh</code>增加执行权限。然后我们可以像下图这样执行，获得结果：</p>
<p><img src="assets/CgqCHl-BkOKAfpNwAAOFk0EhDjU183.png" alt="Drawing 8.png" /></p>
<p>如上图，<code>IP</code>地址已经按天进行统计好了。</p>
<h3>总结</h3>
<p>今天我们结合一个简单的实战场景——Web 日志分析与统计练习了之前学过的指令，提高熟练程度。此外，我们还一起学习了新知识——功能强大的<code>awk</code>文本处理语言。在实战中，我们对一个<code>nginx</code>的<code>access_log</code>进行了简单的数据分析，直观地获得了这个网站的访问情况。</p>
<p>我们在日常的工作中会遇到各种各样的日志，除了 nginx 的日志，还有应用日志、前端日志、监控日志等等。你都可以利用今天学习的方法，去做数据分析，然后从中得出结论。</p>
</div>
</div>
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