nginx实战分析

nginx+flume网络流量日志实时数据分析实战_日志数据分析 用户对网站的每次访问包含了一系列的点击动作行为,这些点击行为数据就构成了点击流数据(Click Stream Data),它代表了用户浏览网站的整个流程。比如用户在某一个会话session内,进入会话的起始页面和起始时间,会话结束是从哪个页面离开的,离开时间,本次session总共访问了几个页面等信息。事实表的数据中,有些属性共同组成了一个字段(糅合在一起),比如年月日时分秒构成了时间,当需要根据某一属性进行分组统计的时候,需要截取拼接之类的操作,效率极低。如果超过30分钟,则把下次访问算成新的会话开始。 阅读详情

下载安装

1)在 Windows 上安装

访问 nginx 官方网站 下载 Stable version 的 nginx 并解压,打开 cmd 进入 nginx 解压目录下,输入start nginx启动 nginx

在这里插入图片描述

2)验证 nginx 是否安装成功

在浏览器地址栏输入网址 http://localhost:80 ,回车,出现以下页面说明启动成功

在这里插入图片描述

nginx 配置说明

文件夹说明

nginx 安装目录中有如下这些文件夹:

  • conf:通常包含 nginx 的配置文件,如nginx.conf,这是 nginx 的主配置文件,定义了全局设置、事件处理和 HTTP 服务等
  • contrib:包含一些额外的工具和脚本
  • docs:包含 nginx 的文档,这些文档可以帮助了解 nginx 的功能和配置方法
  • html:包含 nginx 的默认网页文件。当用户访问 nginx 服务器时,如果没有指定特定的页面,nginx 会默认提供这个目录下的网页,如上面的 welcome to nginx 页面
  • logs:存放 nginx 的日志文件,这些日志文件记录了服务器的运行状态、访问信息等
  • temp:存放 nginx 运行时产生的临时文件

在这里插入图片描述

文件结构

在/nginx/conf/nginx.conf中,文件结构如下,nginx 的配置文件通常分为几个主要部分:

1)全局块

  • 位置:配置文件的最顶部

  • 作用:设置影响整个 nginx 服务器的全局参数,如用户组、进程数、日志路径等

  • 示例指令:

    • user:指定运行 nginx 的用户
    • pid:指定存储 nginx 进程 id 的文件路径

2)events 块

  • 位置:紧跟在全局块之后

  • 作用:配置网络连接的处理方式,如每个进程的最大连接数、事件驱动模型等

  • 示例指令:

    • worker_connections:设置每个工作进程的最大连接数
    • use:指定事件模型,如epoll、kqueue等

3)http 块

  • 位置:events 块之后

  • 作用:定义 HTTP 相关的配置,如代理设置、缓存、日志格式、MIME 类型等

  • 示例指令:

    • sendfile:启用或禁用 sendfile 传输文件
    • keepalive_timeout:设置保持连接的超时时间

4)server 块

  • 位置:http 块内部,可以有多个

  • 作用:配置虚拟主机的相关参数,如监听端口、域名、根目录等

  • 示例指令:

    • listen:指定服务器监听的端口
    • server_name:指定服务器的域名
    • root:指定网站的根目录

5)location 块

  • 位置:server 块内部,可以有多个

  • 作用:定义请求的路由和页面处理规则,如静态文件服务、反向代理等

  • 示例指令:

    • root:指定 location 块的根目录
    • index:指定默认页面
    • proxy_pass:设置反向代理的目标地址

# 全局块
worker_processes  1;

# events块
events {
    worker_connections  1024;
}

# http块
http {
    # http全局块
    include       mime.types;
    default_type  application/octet-stream;
    sendfile        on;
    keepalive_timeout  65;

    # server块
    server {
        # server全局块
        listen       80;
        server_name  localhost;

        # location块
        location / {
            root   html;
            index  index.html index.htm;
        }
        error_page   500 502 503 504  /50x.html;
        location = /50x.html {
            root   html;
        }
    }
}

配置文件示例

########### 每个指令必须有分号结束。#################
#user administrator administrators;  #配置用户或者组,默认为 nobody nobody。
#worker_processes 2;  #允许生成的进程数,默认为1
#pid /nginx/pid/nginx.pid;   #指定nginx进程运行文件存放地址
error_log log/error.log debug;  #制定日志路径,级别。这个设置可以放入全局块,http块,server块,级别以此为:debug|info|notice|warn|error|crit|alert|emerg
events {
    accept_mutex on;   #设置网路连接序列化,防止惊群现象发生,默认为on
    multi_accept on;  #设置一个进程是否同时接受多个网络连接,默认为off
    #use epoll;      #事件驱动模型,select|poll|kqueue|epoll|resig|/dev/poll|eventport
    worker_connections  1024;    #最大连接数,默认为512
}
http {
    include       mime.types;   #文件扩展名与文件类型映射表
    default_type  application/octet-stream; #默认文件类型,默认为text/plain
    #access_log off; #取消服务日志    
    log_format myFormat '$remote_addr–$remote_user [$time_local] $request $status $body_bytes_sent $http_referer $http_user_agent $http_x_forwarded_for'; #自定义格式
    access_log log/access.log myFormat;  #combined为日志格式的默认值
    sendfile on;   #允许sendfile方式传输文件,默认为off,可以在http块,server块,location块。
    sendfile_max_chunk 100k;  #每个进程每次调用传输数量不能大于设定的值,默认为0,即不设上限。
    keepalive_timeout 65;  #连接超时时间,默认为75s,可以在http,server,location块。

    upstream mysvr {   
      server 127.0.0.1:7878;
      server 192.168.10.121:3333 backup;  #热备
    }
    error_page 404 https://www.baidu.com; #错误页
    server {
        keepalive_requests 120; #单连接请求上限次数。
        listen       4545;   #监听端口
        server_name  127.0.0.1;   #监听地址       
        location  ~*^.+$ {       #请求的url过滤,正则匹配,~为区分大小写,~*为不区分大小写。
           #root path;  #根目录
           #index vv.txt;  #设置默认页
           proxy_pass  http://mysvr;  #请求转向mysvr 定义的服务器列表
           deny 127.0.0.1;  #拒绝的ip
           allow 172.18.5.54; #允许的ip           
        } 
    }
}

nginx 常用命令

要启动 nginx,需要运行可执行文件。一旦 nginx 启动,就可以通过带-s参数调用可执行文件来控制它。以下是一些常用命令,更多可参考 nginx 中文文档

命令作用
nginx -s reload重新加载配置文件,优雅重启
nginx -s reopen重启日志文件
nginx -s stop强制停止
nginx -s quit安全退出(处理完正在进行中请求后停用)
nginx -t检测配置文件地址以及检测配置是否正常
nginx -v显示版本信息
nginx -h显示帮助信息
pidof nginx查看 nginx 进程 id
kill -9 <nginx_pid>杀死 nginx 进程(<nginx_pid>是进程id)
killall nginx杀死所有 nginx 进程

部署静态资源

在部署之前,需要对项目进行构建,详细可参考:Webpack 搭建 Vue3 脚手架详细步骤

部署静态资源分以下几个步骤:

1)配置 nginx

在/nginx/conf/nginx.conf中,添加一个新的 server 块来托管静态资源,例如:

server {
    listen 80;
    server_name localhost;

    location / {
        root /path/to/your/dist/directory;  # 替换为你的构建输出目录
        index index.html;
    }
}

确保将/path/to/your/dist/directory替换为dist目录的实际路径,示例如下图所示:

在这里插入图片描述

PS:确保构建生成的 dist 里面有 index.html,否则访问会出现 403forbidden 的错误

部署多的项目就添加 server 块,配置不同的监听端口、域名或路径

2)重启 nginx

保存配置文件并重启 nginx:

nginx -s reload

3)测试部署

在浏览器中访问http://localhost,就能看到 Vue 应用

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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elk实战分析nginx日志文档

elk实战分析nginx日志文档 架构:   kibana <--- es-cluster <--- logstash <--- filebeat 环境准备:192.168.3.1 node1 node1.xkops.com 内存2G192.168.3.2 node2 node2.xkops.com 192.168.3.3 node3 node3.xkops.com ...

weixin_33788244的博客 97

uni-app跨平台打包实战:Android、iOS与鸿蒙三端配置指南

跨平台开发框架通过统一代码库实现多端部署,大幅提升开发效率。uni-app作为主流解决方案,采用Vue.js语法和条件编译机制处理平台差异。其核心价值在于一次开发即可生成Android、iOS及鸿蒙应用,特别适合需要快速迭代的业务场景。实际工程中,多平台打包涉及环境配置、签名管理和资源优化等关键技术点。以鸿蒙系统为例,需要配置DevEco Studio工具链和特有权限声明,同时处理好与Android/iOS的API差异。通过合理的目录结构和自动化脚本,开发者可以建立高效的持续集成流程,解决多端部署中的包体积

weixin_34062469的博客 293

(14.1)Nginx日志分析项目实战

文章目录 nginx的日志格式:vim /etc/nginx/nginx.conf log_format main '$remote_addr - $remote_user [stime_local] $request' '"$status" $body_bytes_sent "$http_referer"' '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"' 上面的变量都是nginx的内部变量 $remote_addr:远程IP; $remote

喜欢打篮球的普通人 1145

ELK+Redis+Nginx多节点部署实战:从日志收集到可视化分析

通过本方案,成功将日志处理能力提升3倍,故障定位时间从小时级缩短至分钟级。节点3:选择选项3(ES节点+Logstash+Kibana):作为消息队列,缓冲日志数据(解耦生产者和消费者):作为Web服务器,生成JSON格式的访问日志。:日志处理管道,从Redis提取数据并结构化。:轻量级日志收集器,实时监控Nginx日志。构建分布式日志处理管道(日均亿级日志量):分布式搜索引擎,存储和索引日志数据。:数据可视化平台,提供日志分析仪表盘。日志缓冲:Redis防止数据丢失。节点2:选择选项2(ES主节点)

2401_84202965的博客 1182

三剑客实战Nginx日志分析

文章目录 以下是nginx.log中的部分日志 1、提取nginx.log中的 404 和 500 报错的数目并打印 grep用法: 方法1:使用grep的-c参数 $grep -E -c ' 404 | 500 ' nginx.log 267 分析: ’ 404 | 500 '是正则表达式,其中|代表或,所以要用到扩展正则:-E ,另外也可以写成-cE $grep -cE ' 404 | ...

dongjuan09wl2的博客 373

Nginx日志分析与监控:Prometheus+Grafana实战

本文介绍了使用Prometheus和Grafana实现Nginx日志分析与监控的完整方案。首先配置Nginx日志格式和存储路径,确保获取详细的访问信息;然后通过Prometheus收集监控数据,配合nginx-vts-exporter工具;最后利用Grafana进行可视化展示,创建直观的监控仪表盘。这套解决方案能有效发现系统问题,优化Nginx性能,提升服务稳定性,为后续更深入的性能优化奠定基础。整个方案从日志配置、数据采集到可视化展示,形成了完整的监控闭环。

fykam的博客 1497

日志分析工具Awstats实战之Nginx篇-分析结果动态化

上一篇博文“分析工具Awstats实战之Nginx篇-分析结果静态化”介绍了如何将awstats的日志分析信息用静态页面来进行显示,不过显示效果肯定没有动态的好啦。本篇博文将带大家一起来部署动态的分析结果查阅。 环境: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 CentOS6.4 ip:192.168.1.113 域名:ww...

weixin_34192993的博客 195
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ZoeLandia
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