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构造请求日志分析系统

2020-11-07 20:55:54 rife

请求日志记录哪些数据

  • time_local : 请求的时间
  • remote_addr : 客户端的 IP 地址
  • request_method : 请求方法
  • request_schema : 请求协议,常见的 http 和 https
  • request_host : 请求的域名
  • request_path : 请求的 path 路径
  • request_query : 请求的 query 参数
  • request_size : 请求的大小
  • referer : 请求来源地址,假设你在 a.com 网站下贴了 b.com 的链接,那么当用户从 a.com 点击访问 b.com 的时候,referer 记录的就是 a.com ,这个是浏览器的行为
  • user_agent : 客户端浏览器相关信息
  • status : 请求的响应状态
  • request_time : 请求的耗时
  • bytes_sent : 响应的大小

很多时候我们会使用负载网关去代理转发请求给实际的后端服务,这时候请求日志还会包括以下数据:

  • upstream_host : 代理转发的 host
  • upstream_addr : 代理转发的 IP 地址
  • upstream_url : 代理转发给服务的 url
  • upstream_status : 上游服务返回的 status
  • proxy_time : 代理转发过程中的耗时

数据衍生

客户端 IP 地址可以衍生出以下数据:

  • asn 相关信息:

    • asn_asn : 自治系统编号,IP 地址是由自治系统管理的,比如中国联通上海网就管理了所有上海联通的IP
    • as_org : 自治系统组织,比如中国移动、中国联通
  • geo 地址位置信息:

    • geo_location : 经纬度
    • geo_country : 国家
    • geo_country_code : 国家编码
    • geo_region : 区域(省份)
    • geo_city : 城市

user_agent 可以解析出以下信息:

  • ua_device : 使用设备
  • ua_os : 操作系统
  • ua_name : 浏览器

数据分析

  • PV / QPS : 页面浏览次数 / 每秒请求数
  • UV : 访问的用户人数,很多网站用户无序登录也能访问,这时可以根据 IP + user_agent 的唯一性确定用户
  • IP 数 : 访问来源有多少个 IP 地址


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  • 网络流量 : 根据 request_size 请求的大小计数网络流入流量,bytes_sent 响应大小计算网络流出流量


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  • referer 来源分析


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  • 客户请求的地理位置分析:根据 IP 地址衍生的 geo 数据



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  • 客户设备分析:根据 user_agent 提取数据


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  • 请求耗时统计:根据 request_time 数据

    • p99、p95、p90 延迟(前多少百分比请求的耗时,比如 p99 就是前 99% 请求的耗时)
    • 长耗时异常监控

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  • 响应状态监控:根据 status 数据

    • 各个状态码的响应占比
    • 5xx 服务端异常数量

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  • 结合业务分析:请求的 request_path 地址和 request_query 参数一定是对应具体业务的,例如

    • 请求某个相册的地址是 /album/:id ,那么日志中的 request_path 对应的就是对相册进行了一次访问
    • 进行站内搜索的地址是 /search?q=<关键词> ,那么统计 request_path/search 的日志条数就可以知道进行了多少次搜索,统计 request_queryq 的参数就可以知道搜索关键词的情况

通用架构

日志系统使用 ELK + kafka 构建是业界比较主流的方案,beats、 logstash 进行日志采集搬运,kafka 存储日志等待消费,elasticsearch 进行数据的聚合分析,grafana 和 kibana 进行图形化展示。

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