如何挖掘Nginx日志中隐藏的金矿？

最新推荐文章于 2025-06-30 10:40:27 发布

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本文探讨如何利用Nginx日志进行请求分析、流量分析及慢查询诊断，通过实际案例展示如何优化网站性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

“ 对很多开发运维人员来说，Nginx日志文件在被删除前可能都不会看上一眼。但实际上，Nginx隐藏了相当丰富的信息，或许其中便蕴含着未知的金矿等你挖掘！

Nginx（读作Engine-X）是现在最流行的负载均衡和反向代理服务器之一。如果你是一名中小微型网站的开发运维人员，很可能像我们一样，仅Nginx每天就会产生上百M甚至数以十G的日志文件。如果没有出什么错误，在被logrotate定期分割并滚动删除以前，这些日志文件可能都不会被看上一眼。

实际上，Nginx日志文件可以记录的信息相当丰富，而且格式可以定制，考虑到`$time_local`请求时间字段几乎必有，这是一个典型的基于文件的时间序列数据库。Nginx日志被删除以前，或许我们可以想想，其中是否蕴含着未知的金矿等待挖掘？

请求访问分析

Nginx中的每条记录是一个单独的请求，可能是某个页面或静态资源的访问，也可能是某个API的调用。通过几条简单的命令，了解一下系统的访问压力：

// 请求总数   
    less main.log | wc -l
    1080577       
    // 平均每秒的请求数
    less main.log | awk '{sec=substr($4,2,20);reqs++;reqsBySec[sec]++;} END{print reqs/length(reqsBySec)}'
    14.0963       
    // 峰值每秒请求数
    less main.log | awk '{sec=substr($4,2,20);requests[sec]++;} END{for(s in requests){printf("%s %s\n", requests[s],s)}}' | sort -nr | head -n 3
    Page Visits  Response Size  Time Spent/req  Moment
    182 10/Apr/2016:12:53:20  
    161 10/Apr/2016:12:54:53
    160 10/Apr/2016:10:47:23

请求总数、平均每秒请求数、峰值请求数，可以大体了解系统压力，作为系统扩容、性能及压力测试时的直接参考。查询特定的URL，比如下单页面，了解每天的下单状况，导出CSV格式，或使用可视化工具，更直观地了解一段时间内的请求、下单数据：

备注：本文使用awk命令处理，与Nginx日志的格式有关，如果您格式不同，请酌情修改命令。本文所用的Nginx日志格式：

$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" $status $body_bytes_sent $request_time $upstream_response_time $upstream_addr "$http_referer" "$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';

示例：

42.100.52.XX - - [10/Apr/2016:07:29:58 +0800] "GET /index 
HTTP/1.1" 200 7206 0.092 0.092 "-" "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS
 7_1_2 like Mac OS X) AppleWebKit/537.51.2 (KHTML, like Gecko) Mobile/11D257" "-"

流量速率分析

Nginx日志如果开启，除了请求时间，一般会包含响应时间、页面尺寸等字段，据此很容易计算出网络流量、速率。

等等，你可能会有疑问，上面的请求访问分析，这里的流量速率分析，按时间轴画出来，不就是监控系统干的事儿吗，何苦这么麻烦查询Nginx日志？

的确如此，监控系统提供了更实时、更直观的方式。而Nginx日志文件的原始数据，可以从不同维度分析，使用得当，会如大浪淘沙般，发现属于我们的金子。

对一般网站来说，带宽是最珍贵的资源，可能一不小心，某些资源如文件、图片就占用了大量的带宽，执行命令检查一下：

less static.log | awk 'url=$7; requests[url]++;bytes[url]+=$10} 
END{for(url in requests){printf("%sMB %sKB/req %s %s\n", bytes[url] / 
1024 / 1024, bytes[url] /requests[url] / 1024, requests[url], url)}}' | sort -nr | head -n 15

备注：Nginx配置文件中日志格式使用了$body_sent_size，指HTTP响应体的大小，如果想查看整个响应的大小，应该使用变量$sent_size。

不出意外，静态资源、图片类（如果还没有放CDN）占据榜首，自然也是优化的重点：是否可以再压缩，某些页面中是否可以用缩略图片代替等。

与之相比，后台调用、API接口等通常消耗更多的CPU资源，按照一贯“先衡量、再优化”的思路，可以根据响应时间大体了解某个URL占用的CPU时间：

less main.log | awk '{url=$7; times[url]++} END{for(url in 
times){printf("%s %s\n", times[url], url)}}' | sort -nr | more`
    40404 /page/a?from=index
    1074 /categories/food
    572 /api/orders/1234.json

不对，发现一个问题：由于拥有服务号、App、PC浏览器等多种前端，并且使用不规范，URL的格式可能乱七八糟。比如`/page/a`页面，有的带有.html后缀，有的未带，有的请求路径则带有参数；分类页/categories/food带有`slug`等信息；订单、详情或个人中心的URL路径则有`ID`等标记...。

借助sed命令，通过三个方法对URL格式进行归一化处理：去掉所有的参数；去掉`.html`及`.json`后缀；把数字替换为`*`。可以得到更准确的统计结果，：

less main.log | awk '{print $7}' |sed -re 's/(.*)\?.*/\1/g' -e 
's/(.*)\..*/\1/g' -e 's:/[0-9]+:/*:g' | awk '{requests[$1]++;time[$1]
+=$2} END{for(url in requests){printf("%smin %ss/req %s %s\n", time
[url] / 60, time[url] /requests[url], requests[url], url)}}' | sort -nr | head -n 50

备注：这里使用了扩展正则表达式，GNU sed的参数为-r，BSD sed的参数为-E。

那些累计占用了更多响应时间的请求，通常也耗用了更多的CPU时间，是性能优化重点照顾的对象。

慢查询分析

“服务号刚推送了文章，有用户反映点开很慢”，你刚端起桌子上的水杯，就听到产品经理的大嗓门从办公室角落呼啸而来。“用户用的什么网络”，你一边问着，一边打开服务号亲自尝试一下。是用户网络环境不好，还是后台系统有了访问压力？是这一个用户慢，还是很多用户都慢？你一边脑子里在翻腾，一边又打开命令行去查看日志。

与PC浏览器相比，微信服务号在网络环境、页面渲染上有较大的掣肘，在缓存策略上也不如APP自如，有时会遇到诡异的问题。如果手里恰好有Nginx日志，能做点什么呢？

考虑一下MySQL数据库，可以打开慢查询功能，定期查找并优化慢查询，与此类似，Nginx日志中的响应时间，不相当于自带慢查询功能嘛。利用这一特性，我们分步进行慢查询分析：

第一步：是不是用户的网络状况不好？根据既往的经验，如果只有少量的请求较慢，而前后其他IP的请求都较快，通常是用户手机或网络状况不佳引起的。最简单的方法，统计慢查询所占比例：

less main.log | awk -v limit=2 '{min=substr($4,2,17);reqs[min]
++;if($11>limit){slowReqs[min]++}} END{for(m in slowReqs){printf("%s
 %s %s%s %s\n", m, slowReqs[m]/reqs[m] * 100, "%", slowReqs[m], reqs
[m])}}' | more
    10/Apr/2016:12:51 0.367% 7 1905
    10/Apr/2016:12:52 0.638% 12 1882
    10/Apr/2016:12:53 0.548% 14 2554

慢查询所占比例极低，再根据用户手机型号、访问时间、访问页面等信息看能否定位到指定的请求，结合前后不同用户的请求，就可以确定是否用户的网络状况不好了。

第二步：是不是应用系统的瓶颈？对比应用服务器的返回时间($upstream_response_time字段），与Nginx服务器的处理时间($request_time字段)，先快速排查是否某一台服务器抽风。

我们遇到过类似问题，平均响应时间90ms，还算正常，但某台服务器明显变慢，平均响应时间达到了200ms，影响了部分用户的访问体验。

less main.log | awk '{upServer=$13;upTime=$12;if(upServer == 
"-"){upServer="Nginx"};if(upTime == "-"){upTime=0};upTimes[upServer]
+=upTime;count[upServer]++;totalCount++;} END{for(server in upTimes)
{printf("%s %s%s %ss %s\n", count[server], count[server]/totalCount * 
100, "%", upTimes[server]/count[server], server)}}' | sort -nr

不幸，市场部此次推广活动，访问压力增大，所有服务器都在变慢，更可能是应用系统的性能达到了瓶颈。如果此时带宽都没跑满，在硬件扩容之前，考虑优化重点API、缓存、静态化策略吧，达到一个基本的要求：“优化系统，让瓶颈落到带宽上”。

第三步：应用系统没有瓶颈，是带宽的问题？快速查看一下每秒的流量：

less main.log | awk '{second=substr($4,2,20);bytes[second]+=$10;}
 END{for(s in bytes){printf("%sKB %s\n", bytes[s]/1024, s)}}' | more`
    1949.95KB 10/Apr/2016:12:53:15
    2819.1KB 10/Apr/2016:12:53:16
    3463.64KB 10/Apr/2016:12:53:17
    3419.21KB 10/Apr/2016:12:53:18
    2851.37KB 10/Apr/2016:12:53:19

峰值带宽接近出口带宽最大值了，幸福的烦恼，利用前面介绍的不同URL的带宽统计，做定向优化，或者加带宽吧。

还能做哪些优化？

SEO团队抱怨优化了那么久，为什么页面索引量和排名上不去。打印出不同爬虫的请求频次（$http_user_agent），或者查看某个特定的页面，最近有没有被爬虫爬过：

less main.log | egrep 'spider|bot' | awk '{name=$17;if(index
($15,"spider")>0){name=$15};spiders[name]++} END{for(name in spiders)
{printf("%s %s\n",spiders[name], name)}}' | sort -nr

数据告诉我们，页面索引量上不去，不一定是某个爬虫未检索到页面，更多的是其他原因。

市场团队要上一个新品并且做促销活动，你建议避开周一周五，因为周三周四的转化率更高：

周三、周四的转换率比周末高不少，可能跟平台的发货周期有关，客户周三四下单，希望周末就能收到货，开始快乐的周末。你猜测到用户的心理和期望，连数据一起交市场品团队，期待更好地改善。

这样的例子可以有很多。事实上，上述分析限于Nginx日志，如果有系统日志，并且日志格式定义良好，可以做的事情远不止于此：这是一个时间序列数据库，可以查询IT系统的运行情况，可以分析营销活动的效果，也可以预测业务数据的趋势；这是一个比较小但够用的大数据源，运用你学会的大数据分析方法，也可以像滴滴那样，分并预测不同天气、时间段下不同地区的车辆供需，并作出优化。

几点建议

规范日志格式。这是很多团队容易忽略的地方，有时候多一个空格会让日志分析的复杂度大为增加。
无论如何，使用时间戳字段。以时间序列的方式看待日志文件，这也是很多公司把系统日志直接写入到时间序列数据库的原因；
如有可能，记录以下字段：用户（或者客户端）标识、单次请求标识、应用标识（如果单次请求会走到多个应用）。能够方便地查出用户链路、请求链路，是排查错误请求、分析用户行为的基础；
关注写的操作。就像业务建模时，需要特别关注具有时标性、状态会发生改变的模型一样，任何写的操作，都应记录到日志系统中。万一某个业务出错，不但可以通过业务模型复演，也可以通过日志系统复演。
规范URL格式。这一点同样容易遭到忽略，商品详情页面要不要添加"?from=XXX"来源参数？支付页面采用路径标记“payment/alipay”，还是参数标记“/payment?type=alipay”更合适？区别细微但影响不可忽略。

技术团队应该像对待协议一样对待这些规范。仔细定义并严格遵守，相当于拿到了金矿的钥匙。

还需要寻找一个合适的日志分析工具，基于Python、Go、Lua，都有免费的日志分析工具可供使用；想更轻量，准备几条常用的shell脚本，比如作者整理了一些到GitHub的这个项目上（https://github.com/aqingsao/nana）；或者基于ELK技术栈，把Nginx访问日志、业务日志统一存储，并通过Kibana进行不同维度的聚合分析，都是不错的办法。

或许你早就使用Nginx日志了，你是怎么使用的，有什么好的方法呢，欢迎一起交流。

原文　http://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1473816465&ver=1&signature=wz0C0rOE4hyEHQTWtOplUTyZH1CHKoIewuP9cgQC2EG7nG663R1l8uPjllu0ttJ8mUftkWV6Ic9J3eHUV-nnEEC2WTYK38UYecszErDQLLSO*YBDGu1DzCZCY39uIwij5iPQljVDaOuZDDg-6CKcaqggVDOomQO1Zbv4nT7*Pf0=