2013-11-25 11:59:01
来 源
kejihao
Nginx
本文介绍通过ngx-lua来统计Nginx上的虚拟主机性能数据,希望对于初学Nginx服务器相关的朋友有帮助,更多Nginx安装、配置、报错处理等资源请本站内搜索。。

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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