介绍 以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力. 项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能 支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的loca
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.
项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats
功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time status-code speed 相关的数据.
环境依赖
nginx + ngx_http_lua_module
安装
http://wiki.nginx.org/HttpLuaModule#Installation
使用方法
添加全局字典
在nginx的配置中添加dict的初始化, 类似如下
lua_shared_dict log_dict 20M;
lua_shared_dict result_dict 20M;
为特定的location添加统计
只需要添加一句即可~~
将lua脚本嵌套进nginx的配置中, 例如:
server {
listen 8080;
server_name weatherapi.market.xiaomi.com;
access_log /home/work/nginx/logs/weatherapi.market.xiaomi.com.log milog;
location / {
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Forwarded-For $remote_addr;
proxy_pass http://weatherapi.market.xiaomi.com_backend;
log_by_lua_file ./site-enable/record.lua;
}
}
输出结果
通过配置一个server, 使得可以通过curl获取到字典里的所有结果
server {
listen 8080 default;
server_name _;
location / {
return 404;
}
location /status {
content_by_lua_file ./site-enable/output.lua;
}
location /empty_dict {
content_by_lua_file ./site-enable/empty_dict.lua;
}
}
可以通过如下命令获取
curl ip_addr:8080/status
清理字典
运行一段时间之后, 字典会变大. 可以通过如下接口清理
curl ip_addr:8080/empty_dict
支持的统计数据说明
目前支持统计以下数据,返回的原始数据类似于
--------------------------
key: weatherapi.market.xiaomi.com__upstream_time_10.0.3.32:8250_counter
0.375
key: weatherapi.market.xiaomi.com__upstream_time_10.0.3.32:8250_nb_counter
124
key: weatherapi.market.xiaomi.com__upstream_time_10.0.4.93:8250_counter
0.131
key: weatherapi.market.xiaomi.com__upstream_time_10.0.4.93:8250_nb_counter
123
key: weatherapi.market.xiaomi.com__upstream_time_10.20.12.49:8250_counter
0.081
key: weatherapi.market.xiaomi.com__upstream_time_10.20.12.49:8250_nb_counter
127
key: weatherapi.market.xiaomi.com__query_counter
500
key: weatherapi.market.xiaomi.com__request_time_counter
0.683
key: weatherapi.market.xiaomi.com__upstream_time_counter
0.683
key: weatherapi.market.xiaomi.com__upstream_time_10.20.12.59:8250_counter
0.096
key: weatherapi.market.xiaomi.com__upstream_time_10.20.12.59:8250_nb_counter
126
key: weatherapi.market.xiaomi.com__bytes_sent_counter
81500
其中 __ 用来分割虚拟主机(包含prefix)与后面的数据项,便于数据处理.
counter表示此值一直在累加
nb表示次数
可以得到的数据包括: query次数 request_time bytes_sent upstream_time
其中 upstream_time_10.20.12.49:8250_counter 表示到某个特定后端的upstrea_time耗时累加
upstream_time_10.20.12.49:8250_nb_counter 表示到到某个特定后端的upstrea_time次数累加
如何处理数据
因为采集到的数据大多都是counter值,需要监控系统支持对于delta的处理.目前我们公司的perf-counter监控系统支持简单运算。所以这个处理起来比较简单,对于没有这种系统的同学来说,需要自己处理数据,得到delta值以及更复杂的数据,比如:
delta(bytes_sent_counter)/delta(query_counter) 得到就是这段时间的http传输速度
delta(upstream_time_10.20.12.49:8250_counter)/delta(upstream_time_10.20.12.49:8250_nb_counter) 得到的就是这个后端upstream_time的平均值
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