日志分析awk

最新推荐文章于 2025-12-16 10:04:45 发布

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#linux日志分析

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本文介绍了一种通过命令行工具查询微信浏览器访问记录的方法，包括访问时间、IP地址、App名称及版本等信息。

1. 查找用微信浏览器访问的时间、ip、appname和微信浏览器版本

grep  '\#ip='  /usr/teleframe/soft/tomcat8090/tomcat8090/logs/catalina.out | grep 'MicroMessenger' | awk  -F '|' '{print $1" "$2}'| awk '{print $1"_"$2" "$3" "$6" "$23}'

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awk分析日志，统计ip、状态码、域名，详细示例【超实用

2401_83946826的博客

04-17

1241

注意日志中的列与日志格式中的列的对应关系；由于空格的存在，并不完全是一一对应；如：日志中的第一列是ip，对应remoteaddr；四、五两列是时间对应四、五两列是时间对应[remoteaddr；四、五两列是时间对应time_local]，第二列是“-”，第三列也是“-”对应remoteuser信息为空则为“−，第六列是状态码对应remote\_user(信息为空则为“-”)，第六列是状态码对应remoteuser。

awk分析日志，统计ip、状态码、域名，详细示例【超实用】_nginx awk状态码统计

2401_85957028的博客

08-21

996

资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上运维知识点，真正体系化！在此简要说明以下sort命令的参数，-r 逆序，从大到小，-n 已数值作比较，可以连写为-rn；由于空格的存在，并不完全是一一对应；-k 2 根据第二列进行排序，第二列为sum[ip]，即单个ip的访问量；详情docs.qq.com/doc/DSmdCdUNwcEJDTXFK。time_local]，第二列是“-”，第三列也是“-”对应。如：日志中的第一列是ip，对应。，第六列是状态码对应。

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java版本awk日志分析

06-04

环境:linux 优点:可分析大日志，大量文件，避免java分析大日志的数据量过大导致的内存泄漏问题。高效，调用linux shell预筛选，不需加载日志加载的jvm内存。快速，2-3G的文件可在几十秒内完成筛选，相对java代码分析日志速度明显提升。

AWK分析日志总结

qq_17009639的博客

12-04

644

今天花了不少时间分析七牛云的访问日志，通过实践深刻体会到AWK这个文本处理工具的强大之处。这个命令关注的是单次请求的流量大小，适合找出大文件下载或异常大流量请求。awk '{print $3, $1, $2}' # 调整列顺序。提取第7列（URL）和第10列（流量大小）块在处理完所有行后执行，非常适合汇总统计。再用AWK计算总流量（次数×单次流量）这里展示了AWK的累计计算能力，统计每个URL的访问次数。统计相同行的出现次数。

使用awk 分析日志

weixin_34233421的博客

04-22

461

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

awk应用日志分析

波子汽水

07-25

621

需求从日志里面统计一个接口请求耗时日志里面打印的内容是 log.info("请求xx接口code={},耗时={}) 日志分析，直接打印平均数 日志分析 一开始用的方法： grep 请求xx接口code=xxx,耗时 application-2020-07-22-14.log >/tmp/couponcount.txt 获取关键日志包含所需要的字段 grep 耗时= couponcount.txt >> /tmp/cc.txt 提取目标列 awk -F ',' '{print $

使用awk对nginx access.log进行统计分析

lgq2016的博客

05-21

731

nginx可以配置访问日志，如果我们要对日志文件进行统计分析，在linux环境下可以借助awk命令完成。1.统计调用uri次数最多的前20个。2.统计size 大小最大的前20个。

15、利用 AWK 进行日志分析与数据处理

热门推荐

Tao_cuichen的博客

04-21

1万+

Awk使用及网站日志分析 Awk简介概述 awk是一个强大的文本分析工具，相对于grep的查找，sed的编辑，awk在其对数据分析并生成报告时，显得尤为强大。简单来说awk就是把文件逐行的读入，以空格为默认分隔符将每行切片，切开的部分再进行各种分析处理。awk有3个不同版本: awk、nawk和gawk，未作特别说明，一般指gawk。awk程序的报告生成能力

linux awk命令分析http server访问日志

weixin_33824363的博客

07-31

363

AWK 简介AWK 是一种“样式扫描和处理语言”。它允许您创建简短的程序，这些程序读取输入文件、为数据排序、处理数据、对输入执行计算以及生成报表。它的名称取自于它的创始人 Alfred Aho、 Peter Weinberger 和 Brian Kernighan 姓氏的首个字母。本文论述的 awk 命令主要指 Linux 操作系统中广泛包含的内置程序 /bin/gawk，它...

linux awk分析日志,linux下awk日志分析(示例代码)

weixin_29775447的博客

05-06

310

文本命令数据分析假设线上倒出的接口访问日志有上百行，该日志的记录格式如下：/data1/www/logs/archives/170524/170524.v6.weibo.com_10.72.13.113.0.cn.gz:v6.weibo.com 123.125.104.20 0.016s - [24/May/2017:14:04:37 +0800] "POST /aj/video/playstat...

利用awk分析网站日志实例

u010412301的博客

04-11

873

利用awk分析网站日志实例网站日志分析篇1、获得访问前10位的ip地址：cat access.log | awk '{print $1}' | sort | uniq -c | sort -nr | head -102、获取访问次数最多的文件或页面，取前20个：cat access.log | awk '{print $11}' | sort | uniq -c | sort -nr | head...

使用awk分析nginx访问日志access.log

大鹏

01-22

3176

1. awk简介 awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。awk的处理文本和数据的方式是这样的，它逐行扫描文件，从第一行到最后一行，寻找匹配的特定模式的行，并在这些行上进行你想要的操作。如果没有指定处理动作，则把匹配的行显示到标准输出(屏幕)，如果没有指定模式，则所有被操作所指定的行都被

awk与nginx日志分析

bawei5098的博客

06-25

329

首先先了解下nginx日志的格式（未修改conf文件的日志格式） 220.248.44.xx- - [11/Jun/2019:08:32:47 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 53902 "http://47.102.121.2xx/" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0; SE 2.X M...

awk分析http日志

qq_57094995的博客

02-03

289

awk分析http日志

awk 分析日志命令

xiaopzi的博客

01-26

334

9 grep "24/Mar/2019" host.access.log |awk '{print $4}' | cut -c14-21 | sort | uniq -c | sort -rn | head -10 某一天的每小时请求量统计 12、统计每小时的请求数,top100的时间点(精确到小时)12 awk '{print $1}' access.log | sort -n |uniq -c |awk '{if($1 >100) print $0}'|sort -rn 查看访问100次以上的IP。

编写一个awk命令，实现一个简单的日志分析功能。要求给定用户日志文件logData.txt，该日志不同字段间用空格隔开，并且第一列为ip地址。统计其中不同IP地址出现的次数，并按照次数降序排列输

lyj200508的博客

06-13

336

1. `awk '{print $1}' logData.txt`：使用awk命令读取logData.txt文件，并打印每一行的第一个字段（即IP地址）。首先，我们需要使用awk命令来处理logData.txt文件。3. `uniq -c`：统计相邻的重复IP地址出现的次数。4. `sort -nr`：按照次数降序排列输出。2. `sort`：对输出的IP地址进行排序。

awk日志分析

07-15

<think>我们正在讨论如何使用awk进行日志分析的方法和技巧。根据提供的引用资料，我们可以总结以下几点： 1. awk是一种强大的文本处理工具，特别适合处理结构化的文本数据（如日志文件）。 2. 结合grep等工具可以更灵活地筛选数据。 3. awk提供了丰富的内置变量和函数，可以方便地进行数据提取、计算和统计。 4. 通过BEGIN和END块可以在处理前后进行初始化或汇总操作。接下来，我将详细介绍awk在日志分析中的使用方法和技巧。 ### 一、基本语法 awk的基本语法为： ```bash awk 'pattern {action}' file ``` - `pattern`：模式，用于匹配行（可省略，表示所有行） - `action`：对匹配行执行的操作（可省略，默认打印整行） - `file`：输入文件 ### 二、核心概念 #### 1. 内置变量 - `$0`：整行内容 - `$1, $2, ..., $n`：第n个字段（默认以空格或制表符分隔） - `NF`：当前行的字段数 - `NR`：当前行号（从1开始） - `FS`：输入字段分隔符（默认为空格） - `OFS`：输出字段分隔符（默认为空格） - `RS`：输入记录分隔符（默认为换行） - `ORS`：输出记录分隔符（默认为换行） #### 2. 分隔符可以通过`-F`选项或`FS`变量指定分隔符，例如分析以逗号分隔的CSV文件： ```bash awk -F',' '{print $1}' file.csv ``` #### 3. BEGIN和END块 - `BEGIN`：在处理文件前执行一次，常用于初始化变量、打印表头等。 - `END`：在处理完所有行后执行一次，常用于打印汇总信息。示例： ```bash awk 'BEGIN {print "Start"} {print $0} END {print "End"}' file ``` ### 三、常见用法示例 #### 1. 基础打印打印日志的第一列和第三列： ```bash awk '{print $1,$3}' access.log ``` #### 2. 条件过滤过滤状态码为500的请求： ```bash awk '$9 == 500 {print $0}' access.log ``` #### 3. 计算与统计统计所有响应时间（假设第10列为响应时间）的总和： ```bash awk '{sum+=$10} END {print sum}' access.log ``` #### 4. 字符串操作提取URL中的路径（假设第7列为URL）： ```bash awk '{split($7, a, "?"); print a[1]}' access.log ``` #### 5. 处理CSV文件统计CSV文件第二列大于100的行： ```bash awk -F',' '$2>100' data.csv ``` ### 四、高级用法 #### 1. 使用数组统计统计每个IP的访问次数： ```bash awk '{ip_count[$1]++} END {for(ip in ip_count) print ip, ip_count[ip]}' access.log ``` #### 2. 多条件分支（if-else）根据状态码分类： ```bash awk '{if ($9>=500) print "Server Error"; else if ($9>=400) print "Client Error"; else print "OK"}' access.log ``` #### 3. 结合外部命令结合grep过滤包含"error"的行，再提取时间戳： ```bash grep "error" syslog | awk '{print $1,$2}' ``` #### 4. 自定义函数定义函数计算最大值： ```bash awk 'function max(a,b){return a>b?a:b} {print max($1,$2)}' data.txt ``` ### 五、实战场景示例 #### 1. 分析Nginx访问日志统计访问量前10的IP： ```bash awk '{print $1}' access.log | sort | uniq -c | sort -nr | head -10 ``` #### 2. 提取特定时间段日志提取2023年10月1日9:00至10:00的日志（假设第4列为时间）： ```bash awk -F'[ :]' '$4" "$5>="01/Oct/2023 09:00" && $4" "$5<="01/Oct/2023 10:00"' access.log ``` #### 3. 生成格式化报告生成每个URL的访问次数和平均响应时间（假设第7列为URL，第10列为响应时间）： ```bash awk '{count[$7]++; time[$7]+=$10} END {for(url in count) print url, count[url], time[url]/count[url]}' access.log ``` ### 六、常用技巧 - 使用正则表达式匹配：`awk '/error/ {print}' file` - 忽略大小写：`awk 'BEGIN{IGNORECASE=1} /error/' file` - 多个分隔符：`awk -F'[:,]' '{print $2}' file`（以冒号或逗号分隔） - 输出重定向：`awk '{print > "output.txt"}' file` ### 七、性能优化 - 避免在循环中重复计算，尽量使用内置函数。 - 对于大文件，可以先用grep等工具进行初步筛选，减少awk处理的数据量。 - 使用`next`跳过不相关的行。 ### 总结 awk是日志分析的强大工具，通过灵活运用模式匹配、内置变量和数组等功能，可以高效地完成数据提取、过滤、统计等任务。结合其他命令（如grep、sort、uniq）可以构建更复杂的数据处理流程。 §§相关问题§§ 1. 如何用awk分析日志中的错误信息？ 2. 如何用awk统计日志中不同状态码出现的次数？ 3. 如何用awk处理时间格式的日志并提取特定时间段？ 4. awk数组在日志分析中有哪些应用场景？</think>### AWK日志分析方法与技巧 AWK是日志分析的利器，特别适合处理结构化文本（如日志文件）。以下是核心方法和技巧，结合引用资料[^1][^2][^3][^4]： --- #### **一、基础分析流程** 1. **数据提取** - 提取特定列（如IP、状态码）： ```bash awk '{print $1, $9}' access.log # 输出第1列(IP)和第9列(状态码) ``` - 按条件过滤（如状态码500）： ```bash awk '$9 == 500 {print $0}' access.log # 打印所有500错误的行 ``` 2. **统计计算** - 统计总行数（请求量）： ```bash awk 'END {print NR}' access.log ``` - 计算平均值（如平均响应时间，假设$10为响应时间）： ```bash awk '{sum+=$10} END {print sum/NR}' access.log ``` --- #### **二、进阶技巧** 1. **使用内置变量** [^4] - `NF`：当前行字段数 ```bash awk 'NF > 10 {print}' # 过滤字段数大于10的行（防异常日志） ``` - `NR`：行号（定位错误位置） ```bash awk '/ERROR/ {print "Line " NR ": " $0}' app.log ``` 2. **自定义分隔符** - 处理CSV或特定分隔符日志（如逗号分隔）： ```bash awk -F',' '{print $2}' data.csv ``` 3. **结合正则表达式** - 匹配含特定关键词的行： ```bash awk '/Timeout|Error/' system.log ``` - 提取复杂模式（如URL中的路径）： ```bash awk '{match($7, /\/([^/?]+)/, arr); print arr[1]}' access.log ``` --- #### **三、实战场景示例** 1. **统计IP访问频次（TOP 10）** ```bash awk '{ip_count[$1]++} END {for(ip in ip_count) print ip, ip_count[ip]}' access.log | sort -k2 -nr | head -10 ``` - **说明**：`ip_count[$1]++` 用数组统计IP出现次数，`sort -k2 -nr` 按次数降序排序[^5]。 2. **分析HTTP状态码分布** ```bash awk '{status[$9]++} END {for(s in status) print s, status[s]}' access.log ``` 3. **提取特定时间段的日志** ```bash awk -F'[:[]' '$2 >= "09" && $2 <= "12"' access.log # 提取9点-12点日志 ``` 4. **生成错误报告** ```bash awk 'BEGIN {print "ERROR REPORT\n------------"} /ERROR/ {count++; print NR ": " $0} END {print "Total Errors: " count}' app.log ``` --- #### **四、性能优化技巧** [^4] 1. **减少管道操作** 优先使用AWK内置功能代替`grep`/`cut`： ```bash # 低效：grep + awk grep "ERROR" log.txt | awk '{print $3}' # 高效：纯awk awk '/ERROR/ {print $3}' log.txt ``` 2. **预处理大文件** 用`sed`或`head`先缩小范围： ```bash sed -n '100000,200000p' huge.log | awk '...' ``` 3. **使用`next`跳过无关行** ```bash awk '/DEBUG/ {next} {print}' # 跳过DEBUG日志 ``` --- #### **五、工具链组合** [^2][^5] 1. **AWK + Grep（快速过滤）** ```bash grep "POST /api" access.log | awk '{print $1, $NF}' ``` 2. **AWK + Sort + Uniq（去重统计）** ```bash awk '{print $9}' access.log | sort | uniq -c | sort -nr ``` --- ### 常见问题解答 **Q：如何分析非固定格式日志？** - **解法**：使用`match()`函数捕获正则分组： ```bash awk '{match($0, /user=(\w+)/, arr); print arr[1]}' custom.log ``` **Q：如何处理多行日志？** - **解法**：修改`RS`（记录分隔符），如以空行分块： ```bash awk 'BEGIN {RS="\n\n"} {print $0}' multi_line.log ``` ---