前言
哈喽，大家好，我是asong。这是我的第十一篇原创文章。这周工作的时候接到了一个需要，须要对一个日志文件进行剖析，剖析申请次数以及消耗的工夫均匀工夫等信息，整顿成excel表格，不便剖析做优化。刚拿到这个需要的时候，着实有点懵逼。那么多日志，我该怎么剖析呢？该应用什么工具去剖析呢。最初还要生成excel表格。哇，给我愁坏了。所以我开始并没有间接去做需要，而是去查资料、问共事、敌人，怎么做日志剖析。的确搜到了一些日志剖析的办法：awk、python。无疑是用脚本来做。然而我对这些不太熟悉呀，而且只有一下午的工夫去做。最初我抉择了应用golang来做。相比于其余，我对golang更相熟。确定了语言，我就开始剖析日志了，上面我就来具体介绍一下我是怎么应用go实现的日志剖析，并胜利生成excel表格。
代码已上传GitHub，可自行下载学习。传送门
后期筹备
因为公司的log不能在这里间接展现，所以本次教程我本人生成了几个测试log。
{"httpRequest":{"request":"method:post,path:/api/user/login"},"params":{"query":"username=asong&password=123456"},"timings":{"evalTotalTime":0.420787431}}
{"httpRequest":{"request":"method:post,path:/api/user/login"},"params":{"query":"username=asong&password=123456"},"timings":{"evalTotalTime":0.420787431}}
{"httpRequest":{"request":"method:post,path:/api/user/login"},"params":{"query":"username=asong&password=123456"},"timings":{"evalTotalTime":0.420787431}}
{"httpRequest":{"request":"method:post,path:/api/user/login"},"params":{"query":"username=asong&password=123456"},"timings":{"evalTotalTime":0.420787431}}
{"httpRequest":{"request":"method:post,path:/api/user/login"},"params":{"query":"username=asong&password=123456"},"timings":{"evalTotalTime":0.420787431}}
{"httpRequest":{"request":"method:post,path:/api/user/login"},"params":{"query":"username=asong&password=123456"},"timings":{"evalTotalTime":0.420787431}}
{"httpRequest":{"request":"method:post,path:/api/user/login"},"params":{"query":"username=asong&password=123456"},"timings":{"evalTotalTime":0.420787431}}
{"httpRequest":{"request":"method:post,path:/api/user/login"},"params":{"query":"username=asong&password=123456"},"timings":{"evalTotalTime":0.420787431}}
{"httpRequest":{"request":"method:post,path:/api/user/login"},"params":{"query":"username=asong&password=123456"},"timings":{"evalTotalTime":0.420787431}}
{"httpRequest":{"request":"method:post,path:/api/user/login"},"params":{"query":"username=asong&password=123456"},"timings":{"evalTotalTime":0.420787431}}
这些log失常都在一行的，因为markdown显示问题，显示了多行。
日志剖析
剖析之前，先看一下咱们的需要：剖析每个申请的次数，查问参数，均匀工夫。
确定了需要，上面咱们开始对日志进行剖析。每一行代表一个残缺的日志申请。每一行日志都是一个json字符串，这样看起来的确不不便，咱们格式化一下来看一下。
{
"httpRequest":{
"request":"method:post,path:/api/user/login"
},
"params":{
"query":"username=asong&password=123456"
},
"timings":{
"evalTotalTime":0.420787431
}
}requrstqueryevalTotalTime代码实现
代码实现日志剖析
keyvalue- 定义map，须要统计的字段用struct封装。
var (
result map[string]*requestBody
analysis map[string]*requestBody
)
type requestBody struct {
count int32
query string
time float64
}- 因为日志文件中一行代表一个残缺的日志，所以咱们能够按行读取日志，而后剖析解决。
func openFile() *os.File {
file,err := os.Open("./request.log")
if err != nil{
log.Println("open log err: ",err)
}
return file
}
func logDeal(file *os.File) {
// 按行读取
br := bufio.NewReader(file)
for{
line,_,err := br.ReadLine()
// file read complete
if err == io.EOF{
log.Println("file read complete")
return
}
//json deal
var data interface{}
err = json.Unmarshal(line,&data)
if err != nil{
fmt.Errorf("json marshal error")
}
deal(data)
}
}json.Unmarshalfunc deal(data interface{}) {
var request string
var query string
var time float64
value,ok := data.(map[string]interface{})
if ok{
for k,v := range value{
if k == "httpRequest"{
switch v1 := v.(type) {
case map[string]interface{}:
for k1,v11 := range v1{
if k1 == "request"{
switch val := v11.(type) {
case string:
request = val
//fmt.Println(request)
}
}
}
}
}
if k == "params"{
switch v1 := v.(type) {
case map[string]interface{}:
for k1,v11 := range v1{
if k1 == "query"{
switch val := v11.(type) {
case string:
query = val
//fmt.Println(query)
}
}
}
}
}
if k == "timings"{
switch v1 := v.(type) {
case map[string]interface{}:
for k1,v11 := range v1{
if k1 == "evalTotalTime"{
switch val := v11.(type) {
case float64:
time = val
// fmt.Println(time)
}
}
}
}
}
}
b := &requestBody{
query: query,
time: time,
}
if _,o := result[request];o{
b.count = result[request].count + 1
b.time = b.time + result[request].time
result[request] = b
}else {
b.count = 1
result[request] = b
}
}
}- 统计好所有的申请次数与申请工夫和后，咱们还须要进一步解决，失去每次申请的均匀工夫。
//analysis data
func analysisBody() {
for k,v := range result{
req := &requestBody{}
req.time = v.time / float64(v.count)
req.count = v.count
req.query = v.query
analysis[k] = req
}
}剖析好了日志后，上面咱们开始倒出excel。
导出excel文件
excelizego get github.com/360EntSecGroup-Skylar/excelizeexcelize 具体的文档请点击：https://xuri.me/excelize/zh-h…。这里就不解说具体的应用办法了，间接上代码了。能够举荐一个博客，我也是在这下面学习的。传送门。这个库还能够合并单元格，更多玩法，欢送解锁。
导出代码示例如下：
type cellValue struct {
sheet string
cell string
value string
}
//export excel
func exportExcel() {
file := excelize.NewFile()
//insert title
cellValues := make([]*cellValue,0)
cellValues = append(cellValues,&cellValue{
sheet: "sheet1",
cell: "A1",
value: "request",
},&cellValue{
sheet: "sheet1",
cell: "B1",
value: "count",
},&cellValue{
sheet: "sheet1",
cell: "C1",
value: "query",
},&cellValue{
sheet: "sheet1",
cell: "D1",
value: "avgTime",
})
index := file.NewSheet("Sheet1")
// 设置工作簿的默认工作表
file.SetActiveSheet(index)
for _, cellValue := range cellValues {
file.SetCellValue(cellValue.sheet, cellValue.cell, cellValue.value)
}
//insert data
cnt := 1
for k,v := range analysis{
cnt = cnt + 1
for k1,v1 := range cellValues{
switch k1 {
case 0:
v1.cell = fmt.Sprintf("A%d",cnt)
v1.value = k
case 1:
v1.cell = fmt.Sprintf("B%d",cnt)
v1.value = fmt.Sprintf("%d",v.count)
case 2:
v1.cell = fmt.Sprintf("C%d",cnt)
v1.value = v.query
case 3:
v1.cell = fmt.Sprintf("D%d",cnt)
v1.value = strconv.FormatFloat(v.time,'f',-1,64)
}
}
for _,vc := range cellValues{
file.SetCellValue(vc.sheet,vc.cell,vc.value)
}
}
//generate file
err := file.SaveAs("./log.xlsx")
if err != nil{
fmt.Errorf("generate excel error")
}
}后果展现
怎么样，还能够吧，咱们能够看到申请次数与均匀工夫，高深莫测。
总结
我也是第一次应用go进行日志剖析。总体来说还是挺不便的。最次要是导出excel真的很不便。你学会了吗？没学会不要紧，我的示例代码已上传github，可自行下载学习，如果能给一个小星星就更好了呢。传送门地址。
我是asong，一名普普通通的程序猿，让我一起缓缓变强吧。欢送各位的关注，咱们下期见~~~
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