一.获取全部cookie信息 这个比较方便,直接在nginx.conf文件中添加$http_cookie log_format main '[$time_local] - $remote_addr:$remote_port - $remote_user - $upstream_addr $upstream_status $upstream_response_time - ' '"$request" $status $bytes_sent $request_time ' '"$

nginx服务器日志相关指令主要有两条,一条是log_format,用来设置日志格式, 另外一条是access_log,用来指定日志文件的存放路径.格式和缓存大小,一般在nginx的配置文件中日记配置(/usr/local/nginx/conf/nginx.conf). nginx的log_format有很多可选的参数用于指示服务器的活动状态,默认的是:log_format  access  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request

方式一: nginx cronolog日志分割配置文档,根据下面方法,每分钟分割一次NGINX访问日志. 1.nginx日志配置 access_log /var/log/nginx/access.log_pipe main; 2.先创建一个命名管道 mkfifo /var/log/nginx/access.log_pipe3.配置cronolog按年月日时分保存分割后的文件 nohup cat /var/log/nginx/access.log_pipe | cronolog /var/log/

1.访问日志(access.log) Nginx的访问日志就是一个文件,它存储着每个用户对网站的访问请求,这个功能是有ngx_http_log_module模块来负责的,这个文件存在的主要目的就是为了分析用户的浏览行为 Nginx的访问日志主要是由:log_format和access_log来控制的(log_format:用来定义记录日志的格式,access_log:用来指导日志的路径以及使用什么格式来存储日志) Nginx的日志格式默认参数如下: log_format main '$remot

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

一.Nginx配置和内核优化 实现突破十万并发 二.一次Nignx的502页面的错误记录 (1)错误页面显示 错误日志: // :: [error] #: * recv() failed (: Connection reset by peer) while reading response header from upstream, client: 101.226.125.118, server: live.baidu.com, request: "GET /live/CY00013 HTTP/

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro

nginx的日志设置 access_log access_log是服务器记录了哪些用户,哪些页面以及用户浏览器.ip和其他的访问信息:是一种非常详细的记录信息:如果我们不关心谁访问了我们,可以关闭: access_log:用来配置访问日志的输出格式和输出的路径: # 在http配置端,可以设置是否开启记录用户的访问日志功能 access_log on/off # 设置格式:access_log 路径 输出的格式 默认值: access_log logs/access.log main; # 可以

目标:nginx cronolog日志分割配置文档,每分钟分割一次NGINX访问日志. 大体步骤如下: 1.nginx日志配置 access_log /var/log/nginx/access.log_pipe main; 2.先创建一个命名管道 mkfifo /var/log/nginx/access.log_pipe 3.配置cronolog按年月日时分保存分割后的文件 nohup cat /var/log/nginx/access.log_pipe | cronolog /var/log/

一.Apache 1.1 Apache日志文件名称及路径介绍 当我们安装并启动Apache后,Apache会自动生成两个日志文件,这两个日志文件分别是访问日志access_log(在Windows上是access.log)和错误日志error_log(在Windows上是error.log).路径一般在Apache的logs文件中. 1.2 Apache访问日志格式详解 访问日志access_log记录了所有对Web服务器的访问活动,下面是访问日志access_log中的一个标准记录 192.1

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

elk收集分析nginx access日志 首先elk的搭建按照这篇文章使用elk+redis搭建nginx日志分析平台说的,使用redis的push和pop做队列,然后有个logstash_indexer来从队列中pop数据分析插入elasticsearch.这样做的好处是可扩展,logstash_agent只需要收集log进入队列即可,比较可能会有瓶颈的log分析使用logstash_indexer来做,而这个logstash_indexer又是可以水平扩展的,我可以在单独的机器上跑多个in

背景 nginx的日志文件没有rotate功能.一段时间过后,日志将越发臃肿,一个accesslog很快就突破1G,因此有必要通过脚本实现按天切割日志. 解决思路 1  重命名日志文件,如更改为access_yyyyMMdd.log,需注意的是nginx通过文件描述符定位日志文件,因此在重命名之后还是能往该文件内写入内容. 2  向nginx主进程发送USR1信号. nginx的master进程接到信号后: 重新从配置文件中读取日志文件名 -> 关闭重名日志文件 -> 创建并打开日志文件(原来

原文:nginx日志格式及自定义日志配置 nginx的log日志分为access log 和 error log 其中access log 记录了哪些用户,哪些页面以及用户浏览器.ip和其他的访问信息 error log 则是记录服务器错误日志 错误日志的形式如下: 10.1.1.1 - - [22/Aug/2014:16:48:14 +0800] "POST /ajax/MbpRequest.do HTTP/1.1" 200 367 "-" "Dalvi

nginx 错误日志格式: 2016/09/01 11:23:36 [error] 28388#0: *14549 open() "/var/www/zjzc-web-frontEnd/images/account/profitBttom2.png" failed (2: No such file or directory), client: 10.168.102.19, server: localhost, request: "GET /images/account/pro

使用StackTrace堆栈跟踪记录详细日志(可获取行号) 2014-04-25 22:30 by 螺丝钉想要螺丝帽, 350 阅读, 3 评论, 收藏, 编辑 上一篇我们提到使用.NET自带的TraceSource实现简单的日志,具体请看<轻松背后的N+疲惫——系统日志>,这一篇注意想讲的是日志的详细记录,包含请求开始到结束的过程中调用的方法链以及记录日志那一刻的类名,方法名,行号等. 其实也就是堆栈的跟踪了,微软为我们提供了一个对堆栈跟踪的对象StackTrace,具体信息请看 MSDN-

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(

nginx切割日志脚本 #!/bin/bash #cut nginx log #2018年9月26日14:26:44 #by jiajiezhao ################################### LOG_NAME=access.log LOG_DIR=/usr/local/nginx/logs LOG_PID=/usr/local/nginx/logs/nginx.pid DATE=`date +%F` mv $LOG_DIR/${LOG_NAME} $LOG_DIR/$

logstash收集nginx访问日志 安装nginx #直接yum安装: [root@elk-node1 ~]# yum install nginx -y 官方文档:http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_log_module.html#log_format #修改配置文件的日志格式: vim /etc/nginx/nginx.conf #在http模块中添加 log_format json '{"@timestamp":"$time_