linux日志埋点结果输出为csv文件，Excel打开用折线图等

linux日志埋点分析： 无敌强大的 grep、awk、sort、uniq

**需求：
1. 对日志进行埋点，各个环节的耗时进行统计，统计后生成图表，更直观明了。
2. 因为任务是异步的，所以选择了jmeter进行多线程模拟并发+日志埋点，统计各个环节耗时，综合分析看还可以怎么优化。
3. 日志用了关键词检索，分组各类求和后输出为.csv文件，可以无缝链接excel，生成图表；

1. 在某个目录下的所有的.log中检索 含有 xxx的行，并写入a.txt文件 ，或者追加到a.txt
   grep "xxx" *.log > a.txt
   grep "xxx" *.log >> a.txt
   grep -C 5 foo file 显示file文件中匹配foo字串那行以及上下5行
   grep -B 5 foo file 显示foo及前5行
   grep -A 5 foo file 显示foo及后5行

2. 默认根据空格分隔，1为第一段， 可以在遍历前输入（BEGIN，END），可以进行分组
   awk '{print 1,3}' a.txt
   awk -F '|' '{print 2,2 } END { print "end----------"} }'
   awk '{s[3}END{{printf"%s,","jobId（耗时均为ms）"} for(i in s){ printf "%s,",i } {printf "\n%s,",$1} for(i in s){ printf "%s,",s[i] }}'

3. 去重
   uniq 默认是去掉相邻的重复的
   sort -u | uniq 这样可以把重复的都去掉，只保留唯一的
   print 有默认换行
   printf “%s,”,i 默认不换行

4. 脚本：

#!/bin/bash
# log同目录下执行 ./logAnalysis.sh 就可以看到 logAnalysis.csv excel中打开就可以分析
i=0
list=()
for j in `grep "create a log gine named:" fos.log | awk -F ':' '{print $4}' | awk -F '-' '{print $1}' | sort -u | uniq` #这里替换成你的ls....
do
list[$i]=\"$j\"
i=`expr $i + 1`
done
printf "统计的日志文件列表：\n\t"
echo ${list[@]} 
# 先删除上次的结果
rm -rf source.log logAnalysis.log logAnalysis.csv
grep '|logAnalysis|' *.log > source.log
for j in `grep "create a log gine named:" fos.log | awk -F ':' '{print $4}' | awk -F '-' '{print $1}' | sort -u | uniq` #遍历fos中的所有log文件
do
grep '|'$j'|logAnalysis|' source.log > $j.log
if ([[ `cat $j.log | wc -l` -ne 0 ]])  #$J.log文件不为null，继续
then
    # cat $j.log >> source.log
    echo '[2019-07-23 14:36:20,355]  INFO 25534[main] - RobotJob.execute(99) - |'$j'|logAnalysis|查询tips耗时|0' >> $j.log
    echo '[2019-07-23 14:36:20,355]  INFO 25534[main] - RobotJob.execute(99) - |'$j'|logAnalysis|查询hbase耗时|0' >> $j.log
    echo '[2019-07-23 14:36:20,355]  INFO 25534[main] - RobotJob.execute(99) - |'$j'|logAnalysis|tips数量|0' >> $j.log
    echo '[2019-07-23 14:36:20,355]  INFO 25534[main] - RobotJob.execute(99) - |'$j'|logAnalysis|分层耗时|0' >> $j.log
    echo '[2019-07-23 14:36:20,355]  INFO 25534[main] - RobotJob.execute(99) - |'$j'|logAnalysis|整体耗时|0' >> $j.log
    echo '[2019-07-23 14:36:20,355]  INFO 25534[main] - RobotJob.execute(99) - |'$j'|logAnalysis|状态更新耗时|0' >> $j.log
    echo '[2019-07-23 14:36:20,355]  INFO 25534[main] - RobotJob.execute(99) - |'$j'|logAnalysis|写日志表耗时|0' >> $j.log
    echo '[2019-07-23 14:36:20,355]  INFO 25534[main] - RobotJob.execute(99) - |'$j'|logAnalysis|每次调用api耗时|0' >> $j.log
    if([[ `cat logAnalysis.csv | wc -l` -ne 0 ]])
    then 
        grep '|'$j'|logAnalysis|' $j.log | awk -F "|" '{print $2,$4,$5}' | awk '{s[$2] += $3}END{{printf "\n%s,",$1} for(i in s){  printf "%s,",s[i] }}' >> logAnalysis.csv
    else
        grep '|'$j'|logAnalysis|' $j.log | awk -F "|" '{print $2,$4,$5}' | awk '{s[$2] += $3}END{{printf"%s,","jobId（耗时均为ms）"} for(i in s){ printf "%s,",i } {printf "\n%s,",$1} for(i in s){  printf "%s,",s[i] }}' >> logAnalysis.csv
    fi
fi
rm -rf $j.log #删掉新增的文件
done
# printf "\n源文件log: \n"
# cat source.log
# printf "\nlogAnalysis: \n"
# awk -F "|" '{print $2,$4,$5}' source.log > logAnalysis.log
# cat logAnalysis.log
printf "\n\nlogAnalysis.csv: \n"
cat logAnalysis.csv

5. 源数据：

RobotJob.execute(133) - |95789|logAnalysis|分层耗时|1032
95789-bdfdaabbaea94626a36b06f0fe817984-20190723201813.log:[2019-07-23 20:19:40,511]  INFO134826[main] - RobotJob.execute(169) - |95789|logAnalysis|状态更新耗时|86811
95789-bdfdaabbaea94626a36b06f0fe817984-20190723201813.log:[2019-07-23 20:19:40,750]  INFO135065[main] - RobotJob.execute(192) - |95789|logAnalysis|整体耗时|87050
fos.log:[2019-07-23 17:43:35,187] [INFO] [0] []  |logAnalysis|查询hbase耗时|228
fos.log:[2019-07-23 17:43:35,376] [INFO] [0] []  |logAnalysis|查询hbase耗时|10
fos.log:[2019-07-23 17:43:35,474] [INFO] [0] []  |logAnalysis|查询hbase耗时|90
fos.log:[2019-07-23 17:43:35,493] [INFO] [0] []  |logAnalysis|查询hbase耗时|12

6. 结果输出如图：

result
导入excell
图片.png
图片.png
选中数据制作图表
图表效果的txt