原文:https://blog.51cto.com/11134648/2130987 Nginx专为性能优化而开发,最知名的优点是它的稳定性和低系统资源消耗,以及对HTTP并发连接的高处理能力,单个物理服务器可支持30000-50000个并发请求. Nginx的安装文件可以从官方网站http://www.nginx.org/下载,下面以Nginx1.12版本为例,基于CentOS7,部署Nginx网站服务. 安装Nginx 第一步源码编译安装 1. 安装支持软件 Nginx的配置及运行需要gcc

1).根据访问IP统计UV awk '{print $1}'  access.log|sort | uniq -c |wc -l 2).统计访问URL统计PV awk '{print $7}' access.log|wc -l 3).查询访问最频繁的URL awk '{print $7}' access.log|sort | uniq -c |sort -n -k 1 -r|more 4).查询访问最频繁的IP awk '{print $1}' access.log|sort | uniq -c

前言:python统计apache.nginx访问日志IP访问次数并且排序(显示前20条).其实用awk+sort等命令可以实现,用awk数组也可以实现,这里只是用python尝试下.   apache脚本: ips = {} with open("/root/mail_access_log-20180629") as fh: for line in fh: ip = line.split(" ")[0] if 6 < len(ip) <=15: ips

前段时间自己看书学习了一下elasticSearch,后面自己实践了使用elasticSearch.logStash.kibana搭建一个网站接口流量访问统计的监控看板.在这里做一些记录学习. 先看一下最终的结果:下面这个折线图就是我自己后台服务的访问接口的流量和总数,可以在右上角按照日期进行筛选查看 整个看板监控的实现过程很简单:主要使用logStash对Nginx的接口访问日志进行收集->存储到elasticSearch索引->在使用kibana对elasticSearch索引进行可视化分

目标: 1.正则表达式 2.oop编程,统计nginx访问日志中不同IP地址出现的次数并排序 1.正则表达式 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import re # match # 方法一 pattern1 = re.compile(r'hello', re.I) match = pattern1.match('Hello World') if match: print match.group() # 方法二 m = re.match(

使用python找出nginx访问日志中访问次数最多的10个ip排序生成网页 方法1:linux下使用awk命令 # cat access1.log | awk '{print $1" "$7" "$9}'|sort -n|uniq -c |sort -n -r|head -10 方法2:通过python处理日志 #encoding=utf-8 # 找到日志中的top 10,日志格式如下 #txt = '''100.116.167.9 - - [22/Oct/201

日志服务支持通过数据接入向导配置采集Nginx日志,并自动创建索引和Nginx日志仪表盘,帮助您快速采集并分析Nginx日志. 许多个人站长选取了Nginx作为服务器搭建网站,在对网站访问情况进行分析时,需要对Nginx访问日志统计分析,从中获取网站的访问量.访问时段等访问情况.传统模式下利用CNZZ等方式,在前端页面插入js,用户访问的时候触发js,但仅能记录访问请求.或者利用流计算.离线统计分析Nginx访问日志,但需要搭建一套环境,并且在实时性以及分析灵活性上难以平衡. 日志服务在支持查询

ELK似乎是当前最为流行的日志收集-存储-分析的全套解决方案. 去年年初, 公司里已经在用, 当时自己还山寨了一个统计系统(postgresql-echarts, 日志无结构化, json形式存储到postgresql, 构建统一前端配置生成, 调用统一查询接口, 具体细节), 已经过了一年有余. 一年刚好, 发生了很多事, 那套系统不知现在如何了. 在新的公司, 一切都得从0到1, 近期开始关注日志/数据上报/统计, 以及后续的数据挖掘等. 搭建, 测试并上线了一套简单的系统, 初期将所有服务

nginx访问量统计 0.查询某个时间段的日志 cat appapi.dayutang.cn.access.log |grep 'POST'|grep '2019:10' > 20191059.log 1.根据访问IP统计UV awk '{print $1}' 20190959.log|sort | uniq -c |wc -l 2.统计访问URL统计PV awk '{print $8}' 20190959.log|wc -l 3.查询访问最频繁的URL awk '{print $8}' 201

Nginx 访问日志轮询切割脚本 #!/bin/sh Dateformat=`date +%Y%m%d` Basedir="/application/nginx" Nginxlogdir="$Basedir/logs" Logname="access_www" [ -d $Nginxlogdir ] && cd $Nginxlogdir||exit 1 [ -f ${Logname}.log ]||exit 1 /bin/mv $

先谈下我们需求,一个比较大的nginx访问日志,根据访问日期切割日志,保存在/tmp目录下. 测试机器为腾讯云机子,单核1G内存.测试日志大小80M. 不使用多线程版: #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import re import datetime if __name__ == '__main__': date_pattern = re.compile(r'\[(\d+)\/(\w+)\/(\d+):') with open('./access_al

前一阵子,搭建了ELK日志分析平台,用着挺爽的,再也不用给开发拉各种日志,节省了很多时间. 这篇博文是介绍用python代码实现日志分析的,用MRJob实现hadoop上的mapreduce,可以直接放到hadoop集群上运行. mrjob可以让我们使用Python编写MapReduce运算,并在多个不同平台运行,你可以: 使用纯python编写multi-step MapReduce 本机测试 在hadoop集群上运行 安装mrjob pip install mrjob nginx访问日志格式

1. 功能简介 Mugeda提供动画统计功能,使得动画制作者可以直观的了解动画的浏览情况,包括浏览量,参与度,以及观看者的分布情况. 目前统计功能主要展示动画内容和广告工程的统计数据.在动画被发布或导出,并且被观看过之后才会在统计页面中看到关于这个动画的统计数据.在动画被发布或导出,可以将动画放在本地观看,也可以放到服务器上供大量用户观看,这些情况下观看情况都能被统计. 1.1 在动画作品列表中,点击每个动画下方的发布按钮就可以发布一个动画了. 1.2 在每个动画的编辑页面中,点击下图红框中的按

一.Nginx访问控制模块 Nginx默认安装的模块http_access_module,可以基于来源IP进行访问控制. 1.模块安装 nginx中内置ngx_http_access_module,除非编译安装时指定了–without-http_access_module. 2.指令 allow.deny 语法: allow address | CIDR | unix: | all; 默认值: – 配置段: http, server, location, limit_except 允许或者禁止某

logstash收集nginx访问日志 安装nginx #直接yum安装: [root@elk-node1 ~]# yum install nginx -y 官方文档:http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_log_module.html#log_format #修改配置文件的日志格式: vim /etc/nginx/nginx.conf #在http模块中添加 log_format json '{"@timestamp":"$time_

nginx访问不到 今天,一朋友的一台linux服务器上部署了nginx,但是外部(公网)就是不能访问,于是协助其排查.整体思路如下: 1.确认nginx配置是否ok. 2.确认网络是否可达. 3.是否受防火墙安全控制等. 4.排除以上原因之后,远程实际再测试. 那么开始排查: 1.确认nginx配置是否ok. 1.1.检查nginx的配置. 发现有报错 2013/11/13 15:35:09 [emerg] 7739#0: bind() to 0.0.0.0:80 failed (98: Ad

一.Nginx 访问日志介绍 Nginx 软件会把每个用户访问网站的日志信息记录到指定的日志文件里,供网站提供者分析用户的浏览行为等,此功能由 ngx_http_log_module 模块负责. 二.语法及默认值 语法: access_log path [format [buffer=size]]; access_log off; 默认值: access_log logs/access.log combined; # "combined"日志格式: log_format combine

上一篇博文中< asp.net 访问页面访问统计实现  > 中在win10 (iis8+)上运行没有问题, 但客户机子是windows server 2008  的 iis7弄死不对,最好加 <system.web>...<customErrors mode="Off"/>...</system.web> 把问题找到了! 1._Cache = new System.Web.Caching.Cache(); (iis7不支持) _Cache

0x00.背景: 1.用户访问网站所有页面就将访问统计数加1 ,按每月存放. 2.站点并没有用到母版面来实现,所有各个页面都很独立. 3.网站是很早这前的网站,尽量省改动以前的代码.按理说我们应该做一个第三方统计来处理会更好, 但应客户要求还要弄到一个站点下!实际情况是尽量小改页面就好! 4.IIs7的服务器请参考 <asp.net 访问页面访问统计实现 for iis7> 0x01.核心代码: 1.实现Http拦截操作,核心代码就是这一个了: using System; using Syst

1.Nginx访问日志 配制访问日志:默认定义格式: log_format combined_realip '$remote_addr $http_x_forwarded_for [$time_local]'' $host "$request_uri" $status'' "$http_referer" "$http_user_agent"';  (这是定义日志引用时的名字:combined_realip,后面的内容,就是需要被引用的)可以理解为

Nginx访问频率控制 HTTP服务器的吞吐率(单位时间吞吐量)通常有一个上限,尤其是普通配置的机器,在带宽够的情况下,用压测工具经常能把服务器压出翔,为了线上环境稳定性,防止恶意攻击影响到其他用户,可选择对客户端访问频率进行合理限制. 限制原理 限制原理并不难,可一句话概括为:“根据客户端特征,限制其访问频率”,客户端特征主要指IP.UserAgent等.使用IP比UserAgent更可靠,因为IP无法造假,UserAgent可随意伪造. 虽然IP无法造假,但恶意人员可以利用代理,因此仅依靠限