日志分析(php+nosql+rsync+crontable)

2024-06-21 10:48

本文主要是介绍日志分析(php+nosql+rsync+crontable),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

是不是常常要分析用户的行为?是不是常常遇到多台服务器上传的日志一起分析?是不是对数据统计的间隔时间要求很短?还有木有因为日志文件过大,而需要分块处理?

1、说明一点在日志写入的时候必须按照一种严格的格式,这样在做解析的时候,才好切割。比如 gameid:123  gameid:2333。切割统一标准就行。

2、在生成日志的文件名的时候也要按照一定规则,在分析的时候,正则表达式好匹配,如 服务器hostname_date.log  这样在匹配的时候 只需要 glob(*—date.log); //glob 见php函数手册,寻找与模式匹配的文件路径。

3、为什么要用nosql?其实工程师不是仅仅局限于知道怎么实现,而是要多思考什么样的业务用什么样的工具来解决。非关系型数据很适合这种,日志中常常加入新的行为,你用key-value的方式,不需要日志新增了要分析的行为,你就得手动改变你程序的配置,这样我个人觉得不是太好。~假如用mysql,你纵向设计数据库,

结构: id gameid count createtime

          1   1001    3000  2013-03-23  12:22:21

          2   1002   2222   2013-03-23  12:22:21

        ………………

这样设计的话那么不会因为新增gameid来修改数据表,这样有什么坏处?那就是每次插入数据很多,假如30秒插入一次,一次插入30个游戏的统计值,那么一天的增量  2*30*60*24 = 86400 条数据,这样显然不合理。

那么横向设计,一次插入一条数据。

id gameid_1001 gameid_1002 gameid_1003 …… createtime 

1  3000             2222             40000               2013-03-23 09:08:56

2  4000             1800             4000                2013-03-23 09:09:20

……

 这样的坏处是 每次新增了游戏ID 那么就得改变数据表结构,加字段,当然你牛逼点的可以全部用程序来实现,但是这样我觉得不太好。

mongo中有这个内嵌文档,很爽。推荐使用hadoop

存储结构如下

        +{

            "_id":3e3ess3sazxcdsdsfdf,

            "createtime":"2013-03-23 09:13:02",

            "data":{

                    "gameid_1001": 2000,

                    "gameid_1002": 3000,

                    ……

                      }


        }

一次只插入一条数据,新增游戏类型不需要做任何改变,perfect~

4、为什么要用rsync?将多台服务器的日志同步到一个目录下,一起处理,比较方便。

5、需要用到的几个函数,glob, fopen,fget,isset,explode

程序最好不要写得很死板,

 批量读入日志文件

$sLogfileName = '/path/../*_date.log';

$aLogfileName = glop($sLogfileName); // 匹配要处理的日志文件,读入数组中。

……

fopen();

while() //用while循环,处理完文件中的一行数据再去文件中取,如果用foreach一次读入数组,内存会溢出。

{

……

}

……

$aCountResult = array();

$iNum = 100;

if(isset($aCountResult[$iGameId]))

        $aCountResult[$iGameId] = (int)$aCountResult[$iGameId] + $iNum;

else

        $aCountResult[$iGameId] = $iNum;

……

统计完插入。。

然后加入计划程序中,ok。。

主要还是不同的业务用不同的方法解决。

@update 2013-3-25 21:31:45

在日志分析中 \n 是一个很重要的切割符,避免防止内存溢出,不要以 \n

EOF 作为切割符,同事要严格按照日志标准格式写入,这样在解析的时候比较好解析。用fgets方式获取,不能一次读入内存中。

这篇关于日志分析(php+nosql+rsync+crontable)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1081010

相关文章

Python中的Walrus运算符分析示例详解

《Python中的Walrus运算符分析示例详解》Python中的Walrus运算符(:=)是Python3.8引入的一个新特性,允许在表达式中同时赋值和返回值,它的核心作用是减少重复计算,提升代码简... 目录1. 在循环中避免重复计算2. 在条件判断中同时赋值变量3. 在列表推导式或字典推导式中简化逻辑

Java程序进程起来了但是不打印日志的原因分析

《Java程序进程起来了但是不打印日志的原因分析》:本文主要介绍Java程序进程起来了但是不打印日志的原因分析,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录Java程序进程起来了但是不打印日志的原因1、日志配置问题2、日志文件权限问题3、日志文件路径问题4、程序

Java使用SLF4J记录不同级别日志的示例详解

《Java使用SLF4J记录不同级别日志的示例详解》SLF4J是一个简单的日志门面,它允许在运行时选择不同的日志实现,这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用SLF4J记录不同级别日志,感兴趣的可以了解下... 目录一、SLF4J简介二、添加依赖三、配置Logback四、记录不同级别的日志五、总结一、SLF4J

Java字符串操作技巧之语法、示例与应用场景分析

《Java字符串操作技巧之语法、示例与应用场景分析》在Java算法题和日常开发中,字符串处理是必备的核心技能,本文全面梳理Java中字符串的常用操作语法,结合代码示例、应用场景和避坑指南,可快速掌握字... 目录引言1. 基础操作1.1 创建字符串1.2 获取长度1.3 访问字符2. 字符串处理2.1 子字

python logging模块详解及其日志定时清理方式

《pythonlogging模块详解及其日志定时清理方式》:本文主要介绍pythonlogging模块详解及其日志定时清理方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地... 目录python logging模块及日志定时清理1.创建logger对象2.logging.basicCo

Qt spdlog日志模块的使用详解

《Qtspdlog日志模块的使用详解》在Qt应用程序开发中,良好的日志系统至关重要,本文将介绍如何使用spdlog1.5.0创建满足以下要求的日志系统,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录版本摘要例子logmanager.cpp文件main.cpp文件版本spdlog版本:1.5.0采用1.5.0版本主要

Python 迭代器和生成器概念及场景分析

《Python迭代器和生成器概念及场景分析》yield是Python中实现惰性计算和协程的核心工具,结合send()、throw()、close()等方法,能够构建高效、灵活的数据流和控制流模型,这... 目录迭代器的介绍自定义迭代器省略的迭代器生产器的介绍yield的普通用法yield的高级用法yidle

C++ Sort函数使用场景分析

《C++Sort函数使用场景分析》sort函数是algorithm库下的一个函数,sort函数是不稳定的,即大小相同的元素在排序后相对顺序可能发生改变,如果某些场景需要保持相同元素间的相对顺序,可使... 目录C++ Sort函数详解一、sort函数调用的两种方式二、sort函数使用场景三、sort函数排序

kotlin中const 和val的区别及使用场景分析

《kotlin中const和val的区别及使用场景分析》在Kotlin中,const和val都是用来声明常量的,但它们的使用场景和功能有所不同,下面给大家介绍kotlin中const和val的区别,... 目录kotlin中const 和val的区别1. val:2. const:二 代码示例1 Java

Go标准库常见错误分析和解决办法

《Go标准库常见错误分析和解决办法》Go语言的标准库为开发者提供了丰富且高效的工具,涵盖了从网络编程到文件操作等各个方面,然而,标准库虽好,使用不当却可能适得其反,正所谓工欲善其事,必先利其器,本文将... 目录1. 使用了错误的time.Duration2. time.After导致的内存泄漏3. jsO