本文我们要从日志文件中找出IP访问最多的10条记录,然后判断其是否合法,从而采取对应的措施。感兴趣的朋友们一起来看看吧。
日志解析流程
正常情况下,关于Nginx日志解析的流程如下所示:
一般情况下我们会对要解析的日志提前进行切分,常用的方式是按照日期,然后保存1个星期的日志。然后接下来就是日志的解析了,在这个过程中会使用到一些工具或编程语言,例如awk、grep、perl、python。
最后的入库和可视化处理一般视业务而定,没有强制的要求。
日志查询的解决方案
而关于Nginx日志解析的常用解决方案主要有如下4种方式:
- 通过awk和grep进行解析
- 通过Postgresql外联表进行日志的映射
- 通过Python与MongoDB的组合来进行日志查询
- 通过ELK这个开源套件进行查询
其中Postgresql外联表的方式在之前公司的时候已经使用过,当然是对公司多个3GB大小的日志进行处理。而第1种和第4种解决方案没有太多的实践的经验,这里我们主要来看第2种解决方案。
日志格式
关于日志解析处理,我们比较常用的方式是使用正则表达式来进行匹配,而常用的1个库是nginxparser,我们可以直接通过pip进行安装。当然还有其他的方式来进行解析,这个要视业务而定。
在日志解析中,比较重要的是日志的格式,默认情况下Nginx的日志格式如下:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"' '$upstream_addr $upstream_response_time $request_time;
下面我们来看实际业务中的1个应用。之前公司有1个抢微信红包的活动,当然有用户反映好几天都无法抢到1个红包。因此,我们团队成员认为可能在这个过程中存在作弊的现象,因此便决定对Nginx的日志进行解析。
下面是1条真实的日志的记录:
101.226.89.14 - - [10/Jul/2016:07:28:32 +0800] "GET /pocketmoney-2016-XiKXCpCK.html HTTP/1.1" 302 231 "-" "Mozilla/5.0 (Linux; Android 5.1; OPPO R9tm Build/LMY47I) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Chrome/37.0.0.0 Mobile MQQBrowser/6.2 TBS/036548 Safari/537.36 MicroMessenger/6.3.22.821 NetType/WIFI Language/zh_CN"
日志分析
通过awk进行解析
接着,我们来看下如何使用awk解析出IP访问最多的记录,关于awk语法可以参考进行学习:
dog@dog-pc:~$ awk '{a[$1]++}END{for(i in a)print i,a[i]}' nginx.log |sort -t ' ' -k2 -rn|head -n 10 111.167.50.208 26794 183.28.6.143 16244 118.76.216.77 9560 14.148.114.213 3609 183.50.96.127 3377 220.115.235.21 3246 222.84.160.249 2905 121.42.0.16 2212 14.208.240.200 2000 14.17.37.143 1993
默认情况下,awk以空格作为分隔符号,因此$1将获取到Nginx默认格式中的远程地址。在这里,我们通过定义1个字段,使用IP作为键名,如果对应的键名存在则将其数量加1处理。最后我们遍历这个字典,之后通过数量进行排序,最后通过head获取10条记录。
当然这种操作方式是有较大误差的,因为我们没有指定状态码等其他条件,下面我们来看根据状态码和请求方式这2个条件后过滤的数据:
dog@dog-pc:~$ awk '{if($9>0 && $9==200 && substr($6,2)== "GET") a[$1]++}END{for(i in a)print i,a[i]}' nginx.log|sort -t ' ' -k2 -rn|head -n 10 222.84.160.249 2856 183.28.6.143 2534 116.1.127.110 1625 14.208.240.200 1521 14.17.37.143 1335 219.133.40.13 1014 219.133.40.15 994 14.17.37.144 988 14.17.37.161 960 183.61.51.195 944
这样我们就可以将这10个IP进行分析,考虑下一步的操作,比如通过iptables组合禁止该IP的访问或限制其访问的次数等。
通过Postgresql
通过Postgresql入库后使用SQL进行查询的方式可以通过如下2种图片来查看:
在上图中主要是查看日志中请求状态码的总数量。而下图是对状态码为200的前10条IP的筛选:
可以看到基本上与上面awk解析的方式一致。
通过MongoDB进行查询
我们知道,MongoDB是1个文档型数据库,通过这个数据库我们辅助解决关系型数据库一些不太擅长的工作。
在Python中,主要的MongoDB客户端驱动是PyMongo,我们可以通过如下的方式建立1个连接:
In [1]: from pymongo import MongoClient In [2]: client = MongoClient()
由于这里我们使用的是默认的端口和地址,因此在MongoClient类中不传入任何的参数。
在这里,我们先说下我们插入到MongoDB中日志的格式:
{ "status": 302, //HTTP状态码 "addr": "101.226.89.14", //远程IP地址 "url": "-", "req": "/pocketmoney-2016-XiCXCpCK.html", //请求的地址 "agent": "Mozilla/5.0 (Linux; Android 5.1; OPPO R9tm Build/LMY47I) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Chrome/37.0.0.0 Mobile MQQBrowser/6.2 TBS/036548 Safari/537.36 MicroMessenger/6.3.22.821 NetType/WIFI Language/zh_CN", //请求的user-agent "referer": "NetType/WIFI", "t": "2016/07/10 06:28:32", //请求的时间 "size": 231, //响应的大小 "method": "GET", //请求的方法 "user": "-" //用户名称 }
在这里我们通过Python进行解析后,组装成如上的格式后插入到MongoDB中,在这里主要用到的是MongoDB文档对象的insert_one方法插入1条记录。
db = client['log'] col = db['nginx'] data = {} ... col.insert_one(data)
接着我们开始对上述的记录进行查询操作,主要是通过MongoDB提供的map-reduce来实现聚合操作,其对应的Python代码为:
In [3]: db = client['log'] In [4]: col = db['nginx'] In [5]: pipeline = [ ...: {"$match":{"status":200}}, ...: {"$group":{"_id":"$addr","count":{"$sum":1}}}, ...: {"$sort":{"count":-1}}, ...: {"$limit":10} ...: ] In [6]: list(col.aggregate(pipeline)) Out[6]: [{u'_id': u'222.84.160.249', u'count': 2856}, {u'_id': u'183.28.6.143', u'count': 2534}, {u'_id': u'116.1.127.110', u'count': 1625}, {u'_id': u'14.208.240.200', u'count': 1521}, {u'_id': u'14.17.37.143', u'count': 1335}, {u'_id': u'219.133.40.13', u'count': 1014}, {u'_id': u'219.133.40.15', u'count': 994}, {u'_id': u'14.17.37.144', u'count': 988}, {u'_id': u'14.17.37.161', u'count': 960}, {u'_id': u'183.61.51.195', u'count': 944}]
可以看到这个过程与之前的2种方式得到的结果是一致的。
关于可视化处理
关于可视化处理,我们可以选择一些Javascript的库,例如:
- 百度的Echarts
- d3.js及其衍生的库
对于Python,可视化处理可以使用如下的一些库:
- matplotlib
- pandas
当然还有一些其他的库这里就不一一叙述了。
下面是1个使用百度Echart绘制的界面:
看起来还是挺漂亮的。
参考文章:http://api.mongodb.com/python/current/examples/aggregation.html
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流。
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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