Nginx日志常用分析命令汇总
一、概念
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。
请求数
请求数指的是客户端在建立完连接后，向http服务发出GET/POST/HEAD数据包。
拓展：服务器返回了请求结果后有两种情况：
-
http数据包头包含Close字样，关闭本次TCP连接；
http数据包头包含Keep-Alive字样，本次连接不关闭，可继续通过该连接继续向http服务发 送请求，用于减少TCP并发连接数。
PV（page view）
访问量,即页面浏览量或者点击量,用户每次对网站的访问均被记录1次。用户对同一页面的多次访问，访问量值累计
UV（unique visitor）
独立访客量。将每个独立设备（以cookie为依据）视为一位访客，一天之内（00:00-24:00）的访客数量。一天之内相同cookie的访问只被计算1次。
独立IP
00:00-24:00内相同IP地址只被计算一次
注：关于并发连接数、请求数、并发用户数的概念参考日志http://www.4wei.cn/archives/1002399
二、Nginx配置
版本
nginx version: nginx/1.10.2
日志配置项
access_log /var/log/access.log access;
日志格式
log_format access '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" $request_body ' '$upstream_addr $upstream_response_time $request_time ' '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent" $http_x_forwarded_for ' ; |
三、常用日志分析命令
1、总请求数
wc -l access.log |awk '{print $1}'
2、独立IP数
awk '{print $1}' access.log|sort |uniq |wc -l
3、每秒客户端请求数 TOP5
awk -F'[ []' '{print $5}' access.log|sort|uniq -c|sort -rn|head -5
4、访问最频繁IP Top5
awk '{print $1}' access.log|sort |uniq -c | sort -rn |head -5
5、访问最频繁的URL TOP5
awk '{print $7}' access.log|sort |uniq -c | sort -rn |head -5
6、响应大于10秒的URL TOP5
awk '{if ($12 > 10){print $7}}' access.log|sort|uniq -c|sort -rn |head -5
7、HTTP状态码(非200)统计 Top5
awk '{if ($13 != 200){print $13}}' access.log|sort|uniq -c|sort -rn|head -5
8、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
注：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
四、延伸
Nginx日志按日切割后可使用上述命令得出每日网站流量分析概况，然后可以写一个Python脚本读取后发送。也可以将数据导入MySQL然后使用Python绘制曲线。当然使用日志分析系统，如ELK，效果更佳。
