python 脚本监控日志文件

使用简单 python 脚本监控服务器应用的日志，通过日志增量来判断当前服务状态和应用压力。

实现思路：

> 思路很简单，监控应用的日志文件，定时读取行数，如果日志文件在单位时间行数增多，可以理解为当前服务的压力大，如果当前文件长时间没有日志增加，可以理解成服务出现假死，需要做下一步处理.
采集的数据,通过 http 接口发送到统计应用,再通过 grafana 展示图表.

代码如下:

```python
#coding=utf-8
import time
import json
import requests

# 启动脚本
# nohup python readLogFile.py > /dev/null 2>&1 &

#是否是第一次统计，1 是， 0：否
firstCount = 1

# 统计最新日志行数
def count_new_lines(file_path, last_position=0):
    with open(file_path, 'r') as file:

        file.seek(last_position)
        lines = file.readlines()
        new_position = file.tell()
        return len(lines), new_position

# 监控日志
def monitor_file(file_path, interval=30):
    global firstCount
    last_position = 0
    print("侦听文件启动...")

    while True:
        if firstCount==0:
            time.sleep(interval)
        new_lines, last_position = count_new_lines(file_path, last_position)
        if new_lines == 0:
            last_position=0
            firstCount=1
        print("最近{}秒,新增行={}...".format(interval,new_lines))
        if firstCount == 0:
            insertLog(new_lines)

        firstCount = 0

# 调用远程 http 接口写入当前日志新增行数,这里可以根据自己的情况进行采集
def insertLog(new_lines):
    params = {}
    params['countNum'] = new_lines
    params['ip'] = "输入应用所在服务器的 ip"
    params['topic'] = "数据统计的 topi"
    params['groupId'] = "数据统计的 groupId"
    params['desc'] = '统计的描述'
    paramsAll = {}
    paramsAll['monitor_log'] = params
    datastr = json.dumps(paramsAll)
    response = requests.post('http://xxxx/abc/ccc/ddd/eeee/', data=datastr)

    print response.content

if __name__ == "__main__":
    # 替换为你的日志文件
    file_path = '/aaaaaa/logs/xxxx.log'  
    monitor_file(file_path)

```

grafana 监控图表：