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背景

从重复劳动到自动化提效
在日常开发运维工作中，日志分析是每个工程师都会遇到的"必修课"。当我们需要定位线上问题、分析访问趋势或验证测试结果时，往往需要面对以下痛点场景：

在GB级的日志文件中手动grep关键信息
重复编写awk/sed脚本统计访问量
每次分析日志都需要进行相似的筛选、统计操作，重复劳动让人疲惫不堪
人工分析难以快速提取出日志中的关键指标，例如 IP 访问量、错误状态码分布等。

为此，我基于Go语言开发了这款命令行日志分析工具，它具备以下核心价值：

极简部署（单文件二进制）
实时交互式分析
常用统计场景全覆盖
毫秒级响应速度
测试友好型输出

工具功能概览

这款日志分析工具 ( log-analyzer ) 基于 Go 语言开发，充分利用了 Go 语言在处理文本和并发方面的优势，旨在提供简洁、高效的日志分析能力。它主要具备以下核心功能：

Top N 统计分析: 快速统计日志中出现频率最高的 IP 地址、HTTP 状态码和请求路径，帮助你快速了解访问概况和潜在热点。
关键词过滤: 支持根据关键词快速筛选出包含特定信息的日志行，例如错误日志、特定用户的访问日志等，方便问题定位。
时间范围过滤: 允许用户指定时间范围，筛选出特定时间段内的日志，例如分析某个时间段内的异常请求或用户行为。

环境准备与技术选型

开发环境要求

Go 1.18+（支持泛型特性）
支持正则表达式的日志格式（如Nginx/Apache通用格式）
内存：100MB+（取决于日志规模）

关键技术栈

组件	用途	优势
bufio.Scanner	大文件流式读取	内存效率高，支持GB级文件处理
regexp	结构化日志解析	高性能正则匹配（RE2引擎）
sort.Slice	统计结果排序	灵活的自定义排序实现
time.Parse	多时区时间解析	精确处理全球分布式系统日志

选择Go语言的核心考量：

编译为单文件二进制，无依赖部署
原生并发模型适合日志处理场景
卓越的性能表现（相比Python/Node.js）
丰富的标准库覆盖常见需求

核心功能实现解析

Nginx日志格式

Nginx配置

    log_format  main    '$remote_addr $host $document_uri [$time_local]  ''"$remote_user" "$scheme" "$request" "$status" "$body_bytes_sent" ''"X-Forwarded-For: $proxy_add_x_forwarded_for" ''"Referer: $http_referer" "User_Agent: $http_user_agent" ''"upstream_addr:$upstream_addr" "upstream_cache_status:$upstream_cache_status" ''"upstream_status:$upstream_status" "upstream_response_time:$upstream_response_time"';access_log  logs/access.log  main;

日志格式

106.224.56.100 track-backend.xxx.com /trace [28/Jan/2025:23:57:01 +0800]  "-" "https" "POST /trace HTTP/1.1" "200" "50" "X-Forwarded-For: 106.224.56.100, 106.224.56.100" "Referer: -" "User_Agent: okhttp/4.2.2" "upstream_addr:172.18.199.211:80" "upstream_cache_status:-" "upstream_status:200" "upstream_response_time:0.008"
8.135.0.81 ykdgate.xxx.com /api/v1/contract/query/WLSK/21070321435307266422910/LOAN_CONTRACT [28/Jan/2025:23:57:01 +0800]  "-" "https" "GET /api/v1/contract/query/WLSK/21070321435307266422910/LOAN_CONTRACT HTTP/1.1" "200" "120" "X-Forwarded-For: 8.135.0.81, 8.135.0.81" "Referer: -" "User_Agent: Apache-HttpClient/4.5.2 (Java/1.8.0_402)" "upstream_addr:172.18.199.211:80" "upstream_cache_status:-" "upstream_status:200" "upstream_response_time:0.013"

正则表达
https://hiregex.com/

(?P<ip>\S+) (?P<host>\S+) (?P<uri>\S+) \[(?P<time>.*?)\]  "(?P<user>.*?)" "(?P<scheme>.*?)" "(?P<request>[^"]+)" "(?P<status>\d+)"

在这里插入图片描述

日志解析引擎设计

var logPattern = regexp.MustCompile(`(?P<ip>\S+) (?P<host>\S+) (?P<uri>\S+) \[(?P<time>.*?)\] "(?P<user>.*?)" "(?P<scheme>.*?)" "(?P<request>[^"]+)" "(?P<status>\d+)"`)

这个正则表达式定义了日志行中各个字段的提取规则，例如 IP 地址、主机名、请求 URI、时间戳、用户、请求协议、请求内容和 HTTP 状态码等。 (?P...) 是 Go 语言正则表达式的命名捕获组，可以将匹配到的内容存储到指定名称的组中，方便后续代码引用。

统计数据结构

type LogStats struct {IPs     map[string]int  // IP访问计数器Status  map[string]int  // 状态码分布Paths   map[string]int  // URI访问排行Lines   []string        // 原始日志缓存
}

IPs、 Status 和 Paths 字段使用 map[string]int 存储统计数据，键为字符串类型的 IP 地址、状态码或路径，值为出现次数。 Lines 字段使用字符串切片 []string 存储原始日志行，用于后续的关键词和时间范围过滤。

ProcessLine 函数：日志行的“处理器”

ProcessLine 函数负责逐行处理日志文件，解析每行日志并提取关键信息，更新 LogStats 结构体中的统计数据：

// ProcessLine 处理日志行
func (ls *LogStats) ProcessLine(line string) {matches := logPattern.FindStringSubmatch(line)if matches == nil {return //  如果日志行不匹配正则，则忽略}fields := make(map[string]string)for i, name := range logPattern.SubexpNames() {if i != 0 && name != "" {fields[name] = matches[i] //  将正则匹配到的内容存储到 fields map 中}}ls.IPs[fields["ip"]]++      //  统计 IP 地址ls.Status[fields["status"]]++  //  统计 HTTP 状态码ls.Paths[fields["uri"]]++     //  统计请求路径ls.Lines = append(ls.Lines, line) //  存储原始日志行
}

该函数首先使用 logPattern.FindStringSubmatch(line) 尝试匹配日志行，如果匹配失败则直接返回。匹配成功后，将匹配到的内容存储到 fields map 中，并根据字段名更新 LogStats 结构体中的 IPs、 Status 和 Paths 统计数据，同时将原始日志行添加到 Lines 切片中

交互式设计

请选择您的操作(输入数字:
1. 输出 Top 10 IPs, Status Codes, and Paths
2. 根据 keyword 过滤日志行
3. 根据 时间 过滤日志行
4. 退出程序

通过简单的菜单驱动，将常用操作封装为原子功能，提升用户体验。

完整代码

package mainimport ("bufio""fmt""os""regexp""sort""strings""time"
)/*** @Author: 南宫乘风* @Description:* @File:  main.go* @Email: 1794748404@qq.com* @Date: 2025-02-17 14:15*/// 正则匹配格式
var logPattern = regexp.MustCompile(`(?P<ip>\S+) (?P<host>\S+) (?P<uri>\S+) \[(?P<time>.*?)\]  "(?P<user>.*?)" "(?P<scheme>.*?)" "(?P<request>[^"]+)" "(?P<status>\d+)"`)// 时间格式
const timeLayout = "02/Jan/2006:15:04:05 -0700" // 加入时区解析// LogStats 日志统计结构体
type LogStats struct {IPs    map[string]intStatus map[string]intPaths  map[string]intLines  []string
}// ProcessLine 处理日志行
func (ls *LogStats) ProcessLine(line string) {matches := logPattern.FindStringSubmatch(line)if matches == nil {return}fields := make(map[string]string)for i, name := range logPattern.SubexpNames() {if i != 0 && name != "" {fields[name] = matches[i]}}ls.IPs[fields["ip"]]++ls.Status[fields["status"]]++ls.Paths[fields["uri"]]++ls.Lines = append(ls.Lines, line)
}// printTopN 统计数据
func printTopN(data map[string]int, n int) {type kv struct {Key   stringValue int}var sortedData []kvfor k, v := range data {sortedData = append(sortedData, kv{k, v})}sort.Slice(sortedData, func(i, j int) bool {return sortedData[i].Value > sortedData[j].Value})for i, item := range sortedData {if i >= n {break}fmt.Printf("%s: %d\n", item.Key, item.Value)}
}// PrintTopN 打印统计数据
func (ls *LogStats) PrintTopN(n int) {fmt.Println("Top IPs:")printTopN(ls.IPs, n)fmt.Println("\nTop Status Codes:")printTopN(ls.Status, n)fmt.Println("\nTop Paths:")printTopN(ls.Paths, n)
}// FilterLines 根据关键字过滤日志
func (ls *LogStats) FilterLines(keyword string) {fmt.Println("Filtered Lines:")for _, line := range ls.Lines {if strings.Contains(line, keyword) {fmt.Println(line)}}
}// FilterByTime 根据时间过滤日志
func (ls *LogStats) FilterByTime(start, end string) {fmt.Println("按时间筛选日志:")startTime, err1 := time.Parse(timeLayout, start)endTime, err2 := time.Parse(timeLayout, end)if err1 != nil || err2 != nil {fmt.Println("Invalid time format. Use: 02/Jan/2006:15:04:05 -0700")return}for _, line := range ls.Lines {matches := logPattern.FindStringSubmatch(line)if matches == nil {continue}logTime, err := time.Parse(timeLayout, matches[4]) // 直接解析日志中的完整时间戳if err != nil {continue}if (logTime.Equal(startTime) || logTime.After(startTime)) && logTime.Before(endTime) {fmt.Println(line)}}
}// NewLogStats 创建新的 LogStats 实例
func NewLogStats() *LogStats {return &LogStats{IPs:    make(map[string]int),Status: make(map[string]int),Paths:  make(map[string]int),Lines:  []string{},}
}// main 函数
func main() {// 检查参数if len(os.Args) < 2 {fmt.Println("Usage: log-analyzer <logfile>")os.Exit(1)}// 打开文件file, err := os.Open(os.Args[1])if err != nil {fmt.Println("Error opening file:", err)os.Exit(1)}defer file.Close()// 创建 LogStats 实例stats := NewLogStats()// 读取文件scanner := bufio.NewScanner(file)for scanner.Scan() {stats.ProcessLine(scanner.Text())}if err := scanner.Err(); err != nil {fmt.Println("Error reading file:", err)}// 主循环for {fmt.Println("\n请选择您的操作(输入数字:")fmt.Println("1. 输出 Top 10 IPs, Status Codes, and Paths")fmt.Println("2. 根据 keyword 过滤日志行")fmt.Println("3. 根据 时间 过滤日志行")fmt.Println("4. 退出程序")fmt.Print("请输入您的选择: ")// 读取用户输入var choice intfmt.Scanln(&choice)// 根据选择执行操作switch choice {case 1:stats.PrintTopN(10)case 2:fmt.Print("您输入的 keyword 是: ")var keyword stringfmt.Scanln(&keyword)stats.FilterLines(keyword)case 3:reader := bufio.NewReader(os.Stdin)fmt.Print("Enter start time (format: 29/Jan/2025:12:58:00 +0800): ")startTime, _ := reader.ReadString('\n')startTime = strings.TrimSpace(startTime) // 去除换行符fmt.Print("Enter end time (format: 29/Jan/2025:12:59:00 +0800): ")var endTime stringendTime, _ = reader.ReadString('\n')endTime = strings.TrimSpace(endTime) // 去除换行符stats.FilterByTime(startTime, endTime)case 4:fmt.Println("退出...")returndefault:fmt.Println("无效的选择, 请重新输入")}}
}

测试

使用方法
./二进制文件   日志文件

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Top显示

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关键字

时间过滤

总结

log-analyzer 是一个轻量级、实用的日志分析工具，它以简洁的代码实现了核心的日志分析功能，能够有效提升开发者和测试人员的日常工作效率。后续根据公司需求添加更多的功能