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日志服务支持通过数据接入向导配置采集Nginx日志，并自动创建索引和Nginx日志仪表盘，帮助您快速采集并分析Nginx日志。
许多个人站长选取了Nginx作为服务器搭建网站，在对网站访问情况进行分析时，需要对Nginx访问日志统计分析，从中获取网站的访问量、访问时段等访问情况。传统模式下利用CNZZ等方式，在前端页面插入js，用户访问的时候触发js，但仅能记录访问请求。或者利用流计算、离线统计分析Nginx访问日志，但需要搭建一套环境，并且在实时性以及分析灵活性上难以平衡。
日志服务在支持查询分析实时日志功能，同时提供Nginx日志仪表盘（Dashboard），极大的降低了Nginx访问日志的分析复杂度，可以用于便捷统计网站的访问数据。本文档以分析Nginx访问日志为例，介绍日志分析功能在分析Nginx访问日志场景下的详细步骤。
个人站长选取Nginx作为服务器搭建了个人网站，需要通过分析Nginx访问日志来分析网站的PV、UV、热点页面、热点方法、错误请求、客户端类型和来源页面制表，以分析、评估网站的访问情况。
为了更好满足分析场景，推荐Nginx日志格式采用如下log_format配置。
log_format main ‘$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" $http_host ‘
‘$status $request_length $body_bytes_sent "$http_referer" ‘
‘"$http_user_agent" $request_time $upstream_response_time‘;各字段含义如下：
| 字段 | 含义 |
|---|---|
| remote_addr | 客户端地址 |
| remote_user | 客户端用户名 |
| time_local | 服务器时间 |
| request | 请求内容，包括方法名、地址和http协议 |
| http_host | 用户请求时使用的http地址 |
| status | 返回的http状态码 |
| request_length | 请求大小 |
| body_bytes_sent | 返回的大小 |
| http_referer | 来源页 |
| http_user_agent | 客户端名称 |
| request_time | 整体请求延时 |
| upstream_response_time | 上游服务的处理延时 |
采集日志前，请确认您已创建Project和创建Logstore。
日志服务提供数据接入向导快速接入Nginx在内的多种数据源。
日志服务提供多种数据类型接入（云产品、自建软件、API、SDK等），分析NGINX访问日志请选择
log_format日志格式填写到NGINX日志格式中。图 2. 配置数据源
日志服务会自动提取出Nginx日志中的键名称，请确认是否正确。
$request会被提取为 request_method和 request_uri两个键。
开启该功能后，解析失败的Nginx访问日志不上传到日志服务；关闭后，Nginx访问日志解析失败时上传原始Nginx访问日志。
如果您之前没有创建过机器组，请先根据页面提示创建IP地址机器组。
在数据接入向导中配置采集Nginx访问日志之后，可以在向导的后续步骤中设置Nginx访问日志的索引。如果直接退出了数据接入向导，也可以在查询分析页面开启并配置索引、查询并分析Nginx访问日志。
以下步骤展示在数据接入向导中为Nginx访问日志设置索引。
确保日志机器组心跳正常的情况下，可以通过单击右侧预览按钮获取到采集上来的数据。
日志服务提供预设的Nginx访问日志数据键名称以便分析使用，可以选择预览数据生成的实际数据键名称，用来映射默认数据键名称。
图 5. 键值索引属性
单击下一步，日志服务会为您设置好Nginx访问日志的索引属性并创建nginx-dashboard仪表盘以供分析使用。
在日志服务查询分析页面输入查询分析语句，可以查看符合条件的Nginx原始日志，或查看可视化的分析结果。另外，查询分析页面还提供快速分析、快速查询等功能，详细说明请查看查询日志和Nginx访问日志诊断及优化。
日志服务预设的Nginx访问日志仪表盘中展示了各个分析指标的详细数据大盘，例如PV/UV统计等数据。关于如何使用仪表盘，请参考仪表盘。
图 6. Nginx访问日志仪表盘
统计最近一天的PV数和UV数。
图 7. PV/UV统计
统计语句：
* | select approx_distinct(remote_addr) as uv ,
count(1) as pv ,
date_format(date_trunc(‘hour‘, __time__), ‘%m-%d %H:%i‘) as time
group by date_format(date_trunc(‘hour‘, __time__), ‘%m-%d %H:%i‘)
order by time
limit 1000统计访问IP来源情况。
图 8. 访问地域分析
统计语句：
* | select count(1) as c,
ip_to_province(remote_addr) as address
group by ip_to_province(remote_addr) limit 100统计最近一天访问PV前十的地址。
图 9. 统计访问
统计语句：
* | select split_part(request_uri,‘?‘,1) as path,
count(1) as pv
group by split_part(request_uri,‘?‘,1)
order by pv desc limit 10统计最近一天各种请求方法的占比。
图 10. 请求方法占比
统计语句：
统计最近一天各种http状态码的占比。
图 11. 请求状态占比
统计语句：
统计最近一天各种浏览器的占比。
图 12. 请求UA占比
统计语句：
* | select count(1) as pv,
case when http_user_agent like ‘%Chrome%‘ then ‘Chrome‘
when http_user_agent like ‘%Firefox%‘ then ‘Firefox‘
when http_user_agent like ‘%Safari%‘ then ‘Safari‘
else ‘unKnown‘ end as http_user_agent
group by http_user_agent
order by pv desc
limit 10统计最近一天访问前十的来源信息。
图 13. 前十访问来源
统计语句：
除了一些默认的访问指标外，站长常常还需要对一些访问请求进行诊断，分析Nginx访问日志中记录的处理请求的延时如何、有哪些比较大的延时、哪些页面的延时比较大。此时可以进入查询页面进行快速分析。
通过每5分钟的平均延时和最大延时，从整体上了解延时情况。
统计语句：
* | select from_unixtime(__time__ -__time__% 300) as time,
avg(request_time) as avg_latency ,
max(request_time) as max_latency
group by __time__ -__time__% 300知道了最大延时之后，需要明确最大延时对应的请求页面是，以方便进一步优化页面响应。
统计语句：
* | select from_unixtime(__time__ - __time__% 60) ,
max_by(request_uri,request_time)
group by __time__ - __time__%60统计网站的所有请求的延时的分布，把延时分布在十个桶里面，看每个延时区间的请求个数。
统计语句：
除最大的延时之外，还需要统计最大的十个延时及其对应值。
统计语句：
假如/url2这个页面的访问延时最大，为了对/url2页面进行调优，接下来需要统计/url2这个页面的访问PV、UV、各种method次数、各种status次数、各种浏览器次数、平均延时和最大延时。
统计语句：
request_uri:"/url2" | select count(1) as pv,
approx_distinct(remote_addr) as uv,
histogram(method) as method_pv,
histogram(status) as status_pv,
histogram(user_agent) as user_agent_pv,
avg(request_time) as avg_latency,
max(request_time) as max_latency得到以上数据后，就可以对网站的访问情况进行有针对性的详细评估。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/weifeng1463/p/10373548.html
