还在为分析nginx大日志犯愁吗？也许你会想到用shell处理，1G文件没有问题，上了10G文件，会消耗很久时间，用shell结合python多线程处理没有错。
什么都不用说了，直接上代码了
#!/usr/bin/python
#coding:utf8
import threading #载入多线程模块
import time #载入时间模块
import os #载入os模块
import shutil #载入shutil模块
import re #载入re正则模块
fuhao=os.linesep #换行符
start_time=int(time.strftime(‘%H%M%S‘)) #执行程序开始时间
print start_time
def count_cpu_heshu(): #统计cpu核数函数
file=open(‘/proc/cpuinfo‘)
cpu_sum=[]
for line in file.readlines():
cpu_he=re.findall(‘^processor‘,line)
if len(cpu_he)==1:
cpu_sum.append(cpu_he)
else:
continue
file.close()
return len(cpu_sum) #返回cpu函数
def count_memory_size(): #统计系统内存大小函数
mem_sum=int(os.popen("free -m|awk ‘{print $2}‘|sed -n ‘2p‘").readline().strip()) #统计内存的shell
return mem_sum #返回内存大小
def nginx_log_fenge(): #因nginx日志太大，需要按500M分割，建立此函数进行分割日志
if os.path.exists(‘/data/logs/nginx_tmp/‘)!=True: #分割日志的临时目录
os.makedirs(‘/data/logs/nginx_tmp/‘)
if os.path.exists(‘/data/logs/nginx_tmp_binfa/‘)!=True: #并发目录
os.makedirs(‘/data/logs/nginx_tmp_binfa/‘)
if os.path.exists(‘/data/logs/nginx_tmp_txt01/‘)!=True: #time记录txt目录
os.makedirs(‘/data/logs/nginx_tmp_txt01/‘)
if os.path.exists(‘/data/logs/nginx_tmp_txt02/‘)!=True: #url记录txt目录
os.makedirs(‘/data/logs/nginx_tmp_txt02/‘)
if os.path.exists(‘/data/logs/nginx_tmp_chuli/‘)!=True: #处理所有txt目录
os.makedirs(‘/data/logs/nginx_tmp_chuli/‘)
nginx_log_name=os.listdir(‘/data/logs/nginx_log‘)[0].strip() #切割日志名
nginx_file=‘/data/logs/nginx_log/%s‘ %nginx_log_name #切割日志名及路径
file=open(nginx_file) #nginx日志文件路径
sizehint=int(count_memory_size() / count_cpu_heshu() * 0.5 * 1024 * 1024) #此数字是按字节进行计算，这里大小为内存除以cpu核数剩以0.5得到的结果为500M
position=0 #当前位置为0
file_num=1 #分割文件名默认加1
while True: #当条件为真执行，为假退出。
lines = file.readlines(sizehint) #读文件
file_name=‘/data/logs/nginx_tmp/dd_access%d‘ %file_num #分割成功的文件名
file01=open(file_name,‘w‘) #写文件
file01.writelines(lines) #把读取的单个1G文件写到文件名中
if file.tell() - position > 0: #如果分割的位置大于默认位置就继续执行，否则就退出。
position = file.tell() #替换位置
file_num=file_num+1
continue
else:
break
file.close()
file01.close()
os.remove(file_name)
time.sleep(300)
def nginx_log_time_count(file_name01): #nginx分析日志函数
file_name=‘/data/logs/nginx_tmp_binfa/%s‘ %file_name01 #并发日志名
file_txt=‘/data/logs/nginx_tmp_txt01/%s.txt‘ %file_name01 #执行shell结果保存目录
cmd="awk ‘{print $4}‘ %s|awk -F / ‘{print $NF}‘|awk -F : ‘{print $2$3$4$5}‘ 2>/dev/null|sort 2>/dev/null|uniq -c 2>/dev/null|sort -nr 2>/dev/null|head -n 1 > %s" %(file_name,file_txt) #分析脚本
os.system(cmd) #执行shell命令
fuhao_cmd=‘%s‘ %fuhao
f=open(file_txt)
f1=open(‘/data/logs/nginx_tmp_chuli/time_sum.txt‘,‘a‘)
for line in f.readlines():
time_single_max= line.split()[0] #单个文件连接数
f1.writelines(time_single_max)
f1.write(fuhao_cmd)
f.close()
f1.close()
def nginx_log_url_count(file_name01): #nginx分析日志函数
file_name=‘/data/logs/nginx_tmp_binfa/%s‘ %file_name01 #并发日志名
file_txt=‘/data/logs/nginx_tmp_txt02/%s.txt‘ %file_name01 #执行shell结果保存目录
cmd="awk ‘{print $7}‘ %s 2>/dev/null|sort 2>/dev/null|uniq -c 2>/dev/null|sort -rn 2>/dev/null|head -n 200 > %s " %(file_name,file_txt) #分析脚本
os.system(cmd) #执行shell命令
fuhao_cmd=‘%s‘ %fuhao
f=open(file_txt)
f1=open(‘/data/logs/nginx_tmp_chuli/url_sum.txt‘,‘a‘)
for line in f.readlines(): #把url_status里面每一行值以列表方法增加到url_count列表里面
f1.writelines(line.strip())
f1.write(fuhao_cmd)
f.close()
f1.close()
def dxc_call_time_count(): #多线程调用分析日志函数
file_name_read=[] #文件名读取列表
f=os.listdir(‘/data/logs/nginx_tmp_binfa/‘) #显示data/logs/nginx_tmp/目录下所有文件
for read_filename in f:
filename_chuancan=read_filename.strip() #单个文件名
filename=threading.Thread(target=nginx_log_time_count,args=(filename_chuancan,)) #建立多线程
file_name_read.append(filename) #添加线程到file_name_read列表
filename_sum=range(len(file_name_read)) #统计文件名数量
for line in filename_sum:
file_name_read[line].start() #启动线程
for line in filename_sum:
file_name_read[line].join() #等待多线程结束后，就结束进程。
def dxc_call_url_count(): #多线程调用分析日志函数
file_name_read=[] #文件名读取列表
f=os.listdir(‘/data/logs/nginx_tmp_binfa/‘) #显示data/logs/nginx_tmp/目录下所有文件
for read_filename in f:
filename_chuancan=read_filename.strip() #单个文件名
filename=threading.Thread(target=nginx_log_url_count,args=(filename_chuancan,)) #建立多线程
file_name_read.append(filename) #添加线程到file_name_read列表
filename_sum=range(len(file_name_read)) #统计文件名数量
for line in filename_sum:
file_name_read[line].start() #启动线程
for line in filename_sum:
file_name_read[line].join() #等待多线程结束后，就结束进程。
def time_count_chuli(): #time处理函数
f=open(‘/data/logs/nginx_tmp_chuli/time_sum.txt‘)
time_max=[]
for count in f:
time_max.append(int(count.strip()))
f.close()
return max(time_max)
def url_count_chuli(): #url处理函数
f=open(‘/data/logs/nginx_tmp_chuli/url_sum.txt‘)
url_max=[]
for count in f:
url_max.append(count.split())
f.close()
return url_max
def write_report_email(): #写文件用来发email
fuhao_cmd=‘%s‘ %fuhao
time_max=time_count_chuli() #接受time处理函数返回的结果
url_max=url_count_chuli() #接受url处理函数返回的结果
file=open(‘/data/logs/nginx_log_email_tmp.txt‘,‘w‘)
file.write("nginx单秒的最大请求数为:%d" %time_max)
file.write(fuhao_cmd)
file.write(‘nginx连接数TOP100排序‘)
file.write(fuhao_cmd)
new_dict={} #定义一字典用来统计连接重复数,得到字典结果为连接地址:连接重复数
for i in url_max: #遍历url_max列表
new_dict[i[1]] = new_dict.get(i[1],0) + int(i[0]) #i[1]表示连接地址,i[0]表示连接重复数,new_dict[i[1]]表示把列表中的地址重复数与地址连接交换,如果连接相同，就累加连接重复数.
n_dict = {} #定义一字典用来恢复原来的连接重复数:连接地址
for k in new_dict: #遍历new_dict字典
n_dict[new_dict[k]] = k #k表示连接地址,new_dict[k]表示连接重复数,最后n_dict结果为连接重复数:连接地址
url_count=sorted(n_dict.iteritems(),key=lambda dict1:dict1[0],reverse=True) #对字典进行排序
for line in url_count:
file.write(‘连接重复数:‘)
file.write(str(line[0])) #把连接重复数写到日志临时文件
file.write(‘ ‘)
file.write(‘http://d.m1905.com‘) #写连接头文件
file.write(str(line[1])) #把连接地址写到日志临时文件
file.write(fuhao_cmd)
file.close()
file=open(‘/data/logs/nginx_log_email_tmp.txt‘,‘r‘) #读取日志临时文件
row=0
file01=open(‘/data/logs/nginx_log_email.txt‘,‘w‘) #写文件
for line in file.readlines():
row=row+1 #row表示行数
if row <= 102: #读取文件到102行，大于102行就退出
file01.write(line)
else:
break
file.close()
file01.close()
os.remove(‘/data/logs/nginx_log_email_tmp.txt‘) #删除日志临时文件
os.remove(‘/data/logs/nginx_tmp_chuli/time_sum.txt‘) #删除time_sum文件
os.remove(‘/data/logs/nginx_tmp_chuli/url_sum.txt‘) #删url_sum文件
def rmdir_nginx_log_mulu(): #清空日志目录函数
shutil.rmtree(‘/data/logs/nginx_tmp/‘) #清空日志临时目录，供新日志存放
os.mkdir(‘/data/logs/nginx_tmp/‘)
shutil.rmtree(‘/data/logs/nginx_log/‘) #清空日志目录，供新日志存放
os.mkdir(‘/data/logs/nginx_log‘)
def main():
shutil.rmtree(‘/data/logs/nginx_tmp_chuli‘) #清空日志临时目录，供新日志存放
os.mkdir(‘/data/logs/nginx_tmp_chuli‘)
cpu_he=count_cpu_heshu() #cpu核数
while len(os.listdir(‘/data/logs/nginx_tmp/‘))>0: #动态统计分割日志文件个数
f=os.listdir(‘/data/logs/nginx_tmp/‘) #动态统计分割日志文件
key=0 #默认key为0
while (key<=cpu_he-1 and key<len(f)): #对cpu核数进行对比
name = ‘/data/logs/nginx_tmp/%s‘ %f[key] #日志文件名
shutil.move(name,‘/data/logs/nginx_tmp_binfa/‘) #移动日志文件，为了减少负载太高
key=key+1
dxc_call_time_count()
dxc_call_url_count()
shutil.rmtree(‘/data/logs/nginx_tmp_binfa/‘)
os.mkdir(‘/data/logs/nginx_tmp_binfa/‘)
shutil.rmtree(‘/data/logs/nginx_tmp_txt01/‘)
os.mkdir(‘/data/logs/nginx_tmp_txt01/‘)
shutil.rmtree(‘/data/logs/nginx_tmp_txt02/‘)
os.mkdir(‘/data/logs/nginx_tmp_txt02/‘)
write_report_email()
rmdir_nginx_log_mulu()
nginx_log_fenge()
main()
stop_time=int(time.strftime(‘%H%M%S‘))
print stop_time
#os.system(‘/usr/bin/python /root/liu_shell/nginx_log/send_email.py‘) #send_email.py把结果发邮件到开发人员注:只需要你把需要分析的nginx日志放在/data/logs/nginx_log/这个目录就OK了。
查看结果，只需要看/data/logs/nginx_log_email.txt这个文件就OK了。
可以通过send_email.py把/data/logs/nginx_log_email.txt这个文件内容发送给开发人员
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