http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_limit_conn_module.html http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_limit_req_module.html 配置方法 修改nginx的配置文件, 在http{}下增加 # 创建一个10MB大小的请求记录zone, 限制同一IP的访问每分钟60次 limit_req_zone $binary_remote_addr zone=req_perip:10m rate

nginx可以通过HttpLimitReqModul和HttpLimitZoneModule配置来限制ip在同一时间段的访问次数. HttpLimitReqModul用来限制连单位时间内连接数的模块,使用limit_req_zone和limit_req指令配合使用来达到限制.一旦并发连接超过指定数量,就会返回503错误. HttpLimitConnModul用来限制单个ip的并发连接数,使用limit_zone和limit_conn指令. 这两个模块的区别前一个是对一段时间内的连接数限制,后者是

nginx日志中访问最多的100个ip及访问次数 awk '{print $1}' /opt/software/nginx/logs/access.log| sort | uniq -c | sort -n -k 1 -r | head -n 100

使用python找出nginx访问日志中访问次数最多的10个ip排序生成网页 方法1:linux下使用awk命令 # cat access1.log | awk '{print $1" "$7" "$9}'|sort -n|uniq -c |sort -n -r|head -10 方法2:通过python处理日志 #encoding=utf-8 # 找到日志中的top 10,日志格式如下 #txt = '''100.116.167.9 - - [22/Oct/201

nginx可以通过ngx_http_limit_conn_module和ngx_http_limit_req_module配置来限制ip在同一时间段的访问次数. ngx_http_limit_conn_module:该模块用于限制每个定义的密钥的连接数,特别是单个IP​​地址的连接数．使用limit_conn_zone和limit_conn指令． ngx_http_limit_req_module:用于限制每一个定义的密钥的请求的处理速率,特别是从一个单一的IP地址的请求的处理速率.使用“泄漏桶

当服务器压力比较大,跑起来很费力时候.我们经常做站点页面优化,会去查找那些页面访问次数比较多,而且比较费时. 找到那些访问次数高,并且比较耗时的地址,就行相关优化,会取得立竿见影的效果的. 下面是我在做优化时候,经常用到的一段shell 脚本. 这个也可以算是,统计web页面的slowpage 慢访问页面,象mysql slowquery .nginx 日志配制: log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] $reques

如何设置能限制某个IP某一时间段的访问次数是一个让人头疼的问题,特别面对恶意的ddos攻击的时候.其中CC攻击(Challenge Collapsar)是DDOS(分布式拒绝服务)的一种,也是一种常见的网站攻击方法,攻击者通过代理服务器或者肉鸡向向受害主机不停地发大量数据包, 造成对方服务器资源耗尽,一直到宕机崩溃. cc攻击一般就是使用有限的ip数对服务器频繁发送数据来达到攻击的目的,nginx可以通过HttpLimitReqModul和HttpLimitZoneModule配置来限制ip在同

前言:python统计apache.nginx访问日志IP访问次数并且排序(显示前20条).其实用awk+sort等命令可以实现,用awk数组也可以实现,这里只是用python尝试下.   apache脚本: ips = {} with open("/root/mail_access_log-20180629") as fh: for line in fh: ip = line.split(" ")[0] if 6 < len(ip) <=15: ips

线上总是会遇到攻击,所以就需要分析 access.log 看看那些用户的访问次数不正常,针对这些不正常的用户,要做处理,以 access.log为例说明下怎么统计. 通过 access.log 日志来统计某个用户的访问次数的方法:(业务场景是登录,然后 access.log 里只有登录的 url,然后我们有一个特定的参数需要客户端传递过来,通过对此参数的过滤来分析行为,因为涉及到用户的数据都是加密的,没办法直接通过用户名直接过滤,access.log 的日志内容我做里处理,为了不泄露线上的数据.

今天,要统计一个系统的每个ip访问次数,于是我找到该系统访问日志,并写脚本实现.   访问日志情况: [root@qular ~]# cd /usr/local/nginx/logs/ [root@qunlar logs]# head access.log  59.151.44.186 - - [15/Dec/2014:20:19:11 +0800] "POST http://ebws.travelsky.com/etcwip/services/CWIPService HTTP/1.0"

目标: 1.正则表达式 2.oop编程,统计nginx访问日志中不同IP地址出现的次数并排序 1.正则表达式 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import re # match # 方法一 pattern1 = re.compile(r'hello', re.I) match = pattern1.match('Hello World') if match: print match.group() # 方法二 m = re.match(

使用python脚本实现统计日志文件中的ip访问次数,注意此脚本只适用ip在每行开头的日志文件,需要的朋友可以参考下 适用的日志格式: 106.45.185.214 - - [06/Aug/2014:07:38:59 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 10 "-" "-" 171.104.119.22 - - [06/Aug/2014:08:55:01 +0800] "GET / HTTP/1.0" 20

0:Nginx日志格式配置 # vim nginx.conf ## # Logging Settings ## log_format access '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$status $body_bytes_sent $request_body "$http_referer" ' '"$http_user_agent" "$http_x_for

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

nginx可以通过limit_conn_zone 和limit_req_zone两个组件来对客户端访问目录和文件的访问频率和次数进行限制,另外还可以善用进行服务安全加固,两个模块都能够对客户端访问进行限制,具体如何使用要结合公司业务环境进行配置. 如能善用此模块能够对 cc.ddos等此类的攻击进行有效的防御. 一:nginx访问限制模块简介 nginx限速配置指令 1. 指令 limit_zone 语法:limit_conn_zone $variable zone=name:size; 默认值

环境说明 python3+ pip install geoip2==2.9.0 nginx日志配置成json格式,配置如下: log_format json_log '{ "time": "$time_local", ' '"remote_addr": "$remote_addr", ' '"remote_user": "$remote_user", ' '"body_byte

Nginx 访问日志轮询切割脚本 #!/bin/sh Dateformat=`date +%Y%m%d` Basedir="/application/nginx" Nginxlogdir="$Basedir/logs" Logname="access_www" [ -d $Nginxlogdir ] && cd $Nginxlogdir||exit 1 [ -f ${Logname}.log ]||exit 1 /bin/mv $

先谈下我们需求,一个比较大的nginx访问日志,根据访问日期切割日志,保存在/tmp目录下. 测试机器为腾讯云机子,单核1G内存.测试日志大小80M. 不使用多线程版: #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import re import datetime if __name__ == '__main__': date_pattern = re.compile(r'\[(\d+)\/(\w+)\/(\d+):') with open('./access_al

前一阵子,搭建了ELK日志分析平台,用着挺爽的,再也不用给开发拉各种日志,节省了很多时间. 这篇博文是介绍用python代码实现日志分析的,用MRJob实现hadoop上的mapreduce,可以直接放到hadoop集群上运行. mrjob可以让我们使用Python编写MapReduce运算,并在多个不同平台运行,你可以: 使用纯python编写multi-step MapReduce 本机测试 在hadoop集群上运行 安装mrjob pip install mrjob nginx访问日志格式

这里主要用到了session保存当前访问者,并将访问次数写入本地文件. <? @session_start(); $counter = intval(file_get_contents("counter.dat")); //创建一个dat数据文件 if(!$_SESSION['#']) { $_SESSION['#'] = true; $counter++; //刷新一次+1 $fp = fopen("counter.dat","w");

分IP统计访问次数即网站统计每个IP地址访问本网站的次数. 分析 因为一个网站可能有多个页面,无论哪个页面被访问,都要统计访问次数,所以使用过滤器最为方便. 因为需要分IP统计,所以可以在过滤器中创建一个Map,使用IP为key,访问次数为value.当有用户访问时,获取请求的IP,如果IP在Map中存在,说明以前访问过,那么在访问次数上加1,即可:IP在Map中不存在,那么设置次数为1. 那么问题来了! 问题一:为什么使用Map存放? Map是一个由键值对组成的数据结构,其中所有的key组成一