没想到，日志还能这么分析！

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很多时候，我们观察程序是否如期运行，或者是否有错误，最直接的方式就是看运行日志，当然要想从日志快速查到我们想要的信息，前提是程序打印的日志要精炼、精准。

但日志涵盖的信息远不止于此，比如对于 nginx 的 access.log 日志，我们可以根据日志信息分析用户行为。

什么用户行为呢?比如分析出哪个页面访问次数(PV)最多，访问人数(UV)最多，以及哪天访问量最多，哪个请求访问最多等等。

这次，将用一个大概几万条记录的 nginx 日志文件作为案例，一起来看看如何分析出「用户信息」。

别急着开始

当我们要分析日志的时候，先用 ls -lh 命令查看日志文件的大小，如果日志文件大小非常大，最好不要在线上环境做。

比如我下面这个日志就 6.5M，不算大，在线上环境分析问题不大。

如果日志文件数据量太大，你直接一个 cat 命令一执行，是会影响线上环境，加重服务器的负载，严重的话，可能导致服务器无响应。

当发现日志很大的时候，我们可以使用 scp 命令将文件传输到闲置的服务器再分析，scp 命令使用方式如下图：

慎用 cat

大家都知道 cat 命令是用来查看文件内容的，但是日志文件数据量有多少，它就读多少，很显然不适用大文件。

对于大文件，我们应该养成好习惯，用 less 命令去读文件里的内容，因为 less 并不会加载整个文件，而是按需加载，先是输出一小页的内容，当你要往下看的时候，才会继续加载。

可以发现，nginx 的 access.log 日志每一行是一次用户访问的记录，从左到右分别包含如下信息：

• 客户端的 IP 地址;
• 访问时间;
• HTTP 请求的方法、路径、协议版本、协议版本、返回的状态码;
• User Agent，一般是客户端使用的操作系统以及版本、浏览器及版本等;

不过，有时候我们想看日志最新部分的内容，可以使用 tail 命令，比如当你想查看倒数 5 行的内容，你可以使用这样的命令：

如果你想实时看日志打印的内容，你可以使用 tail -f 命令，这样你看日志的时候，就会是阻塞状态，有新日志输出的时候，就会实时显示出来。

PV 分析

PV 的全称叫 Page View，用户访问一个页面就是一次 PV，比如大多数博客平台，点击一次页面，阅读量就加 1，所以说 PV 的数量并不代表真实的用户数量，只是个点击量。

对于 nginx 的 acess.log 日志文件来说，分析 PV 还是比较容易的，既然日志里的内容是访问记录，那有多少条日志记录就有多少 PV。

我们直接使用 wc -l 命令，就可以查看整体的 PV 了，如下图一共有 49903 条 PV。

PV 分组

nginx 的 acess.log 日志文件有访问时间的信息，因此我们可以根据访问时间进行分组，比如按天分组，查看每天的总 PV，这样可以得到更加直观的数据。

要按时间分组，首先我们先「访问时间」过滤出来，这里可以使用 awk 命令来处理，awk 是一个处理文本的利器。

awk 命令默认是以「空格」为分隔符，由于访问时间在日志里的第 4 列，因此可以使用 awk '{print $4}' access.log 命令把访问时间的信息过滤出来，结果如下：

上面的信息还包含了时分秒，如果只想显示年月日的信息，可以使用 awk 的substr 函数，从第 2 个字符开始，截取 11 个字符。

接着，我们可以使用 sort 对日期进行排序，然后使用 uniq -c 进行统计，于是按天分组的 PV 就出来了。

可以看到，每天的 PV 量大概在 2000-2800：

注意，使用 uniq -c 命令前，先要进行 sort 排序，因为 uniq 去重的原理是比较相邻的行，然后除去第二行和该行的后续副本，因此在使用 uniq 命令之前，请使用 sort 命令使所有重复行相邻。

UV 分析

UV 的全称是 Uniq Visitor，它代表访问人数，比如公众号的阅读量就是以 UV 统计的，不管单个用户点击了多少次，最终只算 1 次阅读量。

access.log 日志里虽然没有用户的身份信息，但是我们可以用「客户端 IP 地址」来近似统计 UV。

该命令的输出结果是 2589，也就说明 UV 的量为 2589。上图中，从左到右的命令意思如下：

• awk '{print $1}' access.log，取日志的第 1 列内容，客户端的 IP 地址正是第 1 列;
• sort，对信息排序;
• uniq，去除重复的记录;
• wc -l，查看记录条数;

UV 分组

假设我们按天来分组分析每天的 UV 数量，这种情况就稍微比较复杂，需要比较多的命令来实现。

既然要按天统计 UV，那就得把「日期 + IP地址」过滤出来，并去重，命令如下：

具体分析如下：

• 第一次 ack 是将第 4 列的日期和第 1 列的客户端 IP 地址过滤出来，并用空格拼接起来;
• 然后 sort 对第一次 ack 输出的内容进行排序;
• 接着用 uniq 去除重复的记录，也就说日期 +IP 相同的行就只保留一个;

上面只是把 UV 的数据列了出来，但是并没有统计出次数。

如果需要对当天的 UV 统计，在上面的命令再拼接 awk '{uv[$1]++;next}END{for (ip in uv) print ip, uv[ip]}' 命令就可以了，结果如下图：

awk 本身是「逐行」进行处理的，当执行完一行后，我们可以用 next 关键字来告诉 awk 跳转到下一行，把下一行作为输入。

对每一行输入，awk 会根据第 1 列的字符串(也就是日期)进行累加，这样相同日期的 ip 地址，就会累加起来，作为当天的 uv 数量。

之后的 END 关键字代表一个触发器，就是当前面的输入全部完成后，才会执行 END {} 中的语句，END 的语句是通过 foreach 遍历 uv 中所有的 key，打印出按天分组的 uv 数量。

终端分析

nginx 的 access.log 日志最末尾关于 User Agent 的信息，主要是客户端访问服务器使用的工具，可能是手机、浏览器等。

因此，我们可以利用这一信息来分析有哪些终端访问了服务器。

User Agent 的信息在日志里的第 12 列，因此我们先使用 awk 过滤出第 12 列的内容后，进行 sort 排序，再用 uniq -c 去重并统计，最后再使用 sort -rn(r 表示逆向排序， n 表示按数值排序) 对统计的结果排序，结果如下图：

分析 TOP3 的请求

access.log 日志中，第 7 列是客户端请求的路径，先使用 awk 过滤出第 7 列的内容后，进行 sort 排序，再用 uniq -c 去重并统计，然后再使用 sort -rn 对统计的结果排序，最后使用 head -n 3 分析 TOP3 的请求，结果如下图：

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/c1QXIeYR0zRrzTXWxFNxCw

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