php-fpm慢日志slowlog设置可以让我们很好的看见哪些php进程速度太慢而导致的网站问题. 可以让我们方便的找到问题的所在.  代码如下 1 vi /data1/server/php-cgi/etc/php-fpm.conf 2   ; The log file for slow requests ; Default Value: not set ; Note: slowlog is mandatory if request_slowlog_timeout is set slowlog

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.到NGINX把日志DOWN下来2.用命令cat xxxx.log | egrep '10/Jul/2015:01:[4-5]|2015-07-10 02:0[0-57]'>xxxx2.log将您想分析的时间段的日志剥离出来3.安装goaccess软件yum install goaccess4.配置goaccess配置文件vi ./.goaccessrc 打入配置文件 date-format %d/%b/%Y log-format %h %^[%d:%t %^] "%r" %s

502 1.查看nginx错误日志 tailf /data/log/nginx/error.log // :: [error] #: * recv() failed (: Connection reset by peer) while reading response header from upstream, client: 14.23.168.226, server: localhost, request: "GET /index.php HTTP/1.1", upstream:

处理nginx访问日志,筛选时间大于1秒的请求   #!/usr/bin/env python ''' 处理访问日志,筛选时间大于1秒的请求 ''' with open('test.log','a+',encoding='utf-8') as f_a: with open('wkxz-api.access.log') as f: for line in f.readlines(): if line[-2:] == "-\n" : num =float(line[-7:-2]) else

1,查看apache进程: ps aux | grep httpd | grep -v grep | wc -l 2,查看80端口的tcp连接: netstat -tan | grep "ESTABLISHED" | grep ":80" | wc -l 3,通过日志查看当天ip连接数,过滤重复: cat access_log | grep "20/Oct/2008" | awk '{print $2}' | sort | uniq -c | s

1.日志简介 nginx日志主要有两种:访问日志和错误日志.访问日志主要记录客户端访问nginx的每一个请求,格式可以自定义:错误日志主要记录客户端访问nginx出错时的日志,格式不支持自定义.两种日志都可以选择性关闭. 通过访问日志,你可以得到用户地域来源.跳转来源.使用终端.某个URL访问量等相关信息:通过错误日志,你可以得到系统某个服务或server的性能瓶颈等.因此,将日志好好利用,你可以得到很多有价值的信息. 2.访问日志 [Access.log] log_format  main 

0:Nginx日志格式配置 # vim nginx.conf ## # Logging Settings ## log_format access '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$status $body_bytes_sent $request_body "$http_referer" ' '"$http_user_agent" "$http_x_for

nginx默认的日志格式 log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"'; 字段说明 127.0.0.1 - - [14/May/2017:12:51:13

一 Filebeat工作原理 Filebeat由两个主要组件组成: prospector和 harvester 1.1 harvester 负责读取单个文件的内容 如果文件在读取时被制除或重命名, Filebeat将继续读取文件. 1.2 prospector prospector负责管理 harvester并找到所有要读取的文件来源 如果输入类型为日志,则查找器将查找路径匹配的所有文件,并为每个文件启动一个 harvester Filebeat目前支持两种 prospector类型:log和

#!/bin/bash export PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin # Nginx 日志格式: # log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' # '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' # '"$http_us

代码: # cat top_10_request.py #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 from mrjob.job import MRJob from mrjob.step import MRStep from nginx_accesslog_parser import NginxLineParser import heapq class UrlRequest(MRJob): nginx_line_parser = NginxLineParser()

代码: # pv_day.py#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 from mrjob.job import MRJob from nginx_accesslog_parser import NginxLineParser class PvDay(MRJob): nginx_line_parser = NginxLineParser() def mapper(self, _, line): self.nginx_line_parser.parse(line)

一 Metricbeat 简介 1.1 系统级监控,更简洁将 Metricbeat 部署到您的所有 Linux.Windows 和 Mac 主机,并将它连接到 Elasticsearch 就大功告成了:您可以获取系统级的 CPU 使用率.内存.文件系统.磁盘 IO 和网络 IO 统计数据,还可针对系统上的每个进程获得与 top 命令类似的统计数据 1.2 单个二进制文件提供多种模块 Metricbeat 提供多种内部模块,这些模块可从多项服务(诸如 Apache.Jolokia.NGINX.Mo

useragent: 代码(不包含蜘蛛): # cat top_10_useragent.py #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 from mrjob.job import MRJob from mrjob.step import MRStep from nginx_accesslog_parser import NginxLineParser import heapq class UserAgent(MRJob): nginx_line_parser =

代码: # cat pv_hour.py #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 from mrjob.job import MRJob from nginx_accesslog_parser import NginxLineParser class PvDay(MRJob): nginx_line_parser = NginxLineParser() def mapper(self, _, line): self.nginx_line_parser.parse

https://blog.csdn.net/nextdoor6/article/details/51914966

elk+redis 搭建nginx日志分析平台 logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢?首先,架构方面,nginx是有日志文件的,它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录.其次,需要有个队列,redis的list结构正好可以作为队列使用.然后分析使用elasticsearch就可以进行分析和查询了. 我们需要的是一个分布式的,日志收集和分析系统.logstash有agent和indexer两个角色.对于agent角色,放在单独的web机器上面,

logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢?首先,架构方面,nginx是有日志文件的,它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录.其次,需要有个队列,redis的list结构正好可以作为队列使用.然后分析使用elasticsearch就可以进行分析和查询了. 我们需要的是一个分布式的,日志收集和分析系统.logstash有agent和indexer两个角色.对于agent角色,放在单独的web机器上面,然后这个agent不断地读取nginx的日志文件

nginx常用日志分析命令 运维人员必备 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.lo

http://www.cnblogs.com/yjf512/p/4199105.html elk+redis 搭建nginx日志分析平台 logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢?首先,架构方面,nginx是有日志文件的,它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录.其次,需要有个队 列,redis的list结构正好可以作为队列使用.然后分析使用elasticsearch就可以进行分析和查询了. 我们需要的是一个分布式的,日志收集和分析系统.logs