网站访问日志该如何分类查看分析

从混乱到清晰：我的网站日志分析实战指南

大家好，我是33blog的技术编辑。上周我接手了一个头疼的任务：分析我们网站近三个月的访问日志。面对几十GB的原始日志文件，我一度怀疑人生。但经过一周的摸索，我总结出了一套实用的日志分类分析方法，今天就来分享这些实战经验。

1. 先理清你要回答什么问题

刚开始我犯了个典型错误 – 直接扎进日志堆里找”异常”。后来才明白，分析前要先明确目标：

• 安全审计（异常访问）
• 性能优化（慢请求）
• 用户行为分析（热门路径）
• SEO效果（爬虫行为）

比如我们主要关注性能问题，就把重点放在响应时间超过2秒的请求上。

2. 基础分类：按HTTP状态码分组

这是最直接的分类方式。我用awk快速统计了状态码分布：

awk '{print $9}' access.log | sort | uniq -c | sort -rn

结果发现大量499（客户端主动断开），顺藤摸瓜发现了移动端页面加载过慢的问题。这个简单分类往往能发现最明显的问题。

3. 高级分类：用户行为模式

通过组合多个字段可以识别用户行为模式。我常用的分类维度：

• 新老用户：通过cookie或IP+UserAgent识别
• 访问路径：统计高频访问序列
• 停留时间：结合前后请求时间差计算

这里推荐用ELK Stack可视化，比命令行直观多了。

4. 异常检测：别忘了这些危险信号

有次差点错过安全隐患，现在我会特别关注：

• 同一IP短时间内大量404（可能是扫描）
• 异常的UserAgent（包含sql注入特征）
• 非常规时间段的访问高峰

分享个实用命令，查找可疑扫描行为：

grep '404' access.log | awk '{print $1}' | sort | uniq -c | sort -nr | head -20

5. 我的工具包推荐

经过多次实践，这几个工具成了我的标配：

• 实时分析：GoAccess（轻量级神器）
• 深度挖掘：ELK Stack（虽然吃内存）
• 临时查询：awk+grep组合（老而弥坚）
• 可视化：Grafana（搭配Prometheus）

日志分析就像破案，关键是要找到正确的分类视角。希望这些经验对你有帮助！如果你有更好的分类方法，欢迎在评论区交流~