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.

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

ToDo

对于percentile的支持是下一步的重点计划.

Help!

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