日志就是数据
日志是数据，数据却不一定是日志。日志主要用于记录发生过的事件，写入和查询是常用操作，不推荐对其进行修改操作，日志过量或者过期的时候，需要清理。
日志是应用不可分割的一部分，没有日志的应用是残缺的。依赖日志，我们可以追溯故障、找出BUG、统计数据和分析用户行为。适当的日志可以提供帮助，日志太少和太多都会造成不良影响。
本文讨论了Web应用的HTTP日志、应用日志和用户日志。
HTTP日志
正规部署的Web应用，都会使用类似Nginx, Apache这样的Web服务器来做反向代理以及负载均衡。这样一来，就由这一层服务来搜集HTTP日志。即便是开发模式下，使用开发Web服务器，也会产生HTTP日志。一般的HTTP日志，至少会包含这些字段：日志产生时间、HTTP method、url path、HTTP协议版本、响应状态码、响应字节大小、访问者ip、代理服务器ip、请求处理耗时、Referrer、User Agent。
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根据访问者ip、代理服务器ip分析用户身份
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我们知道，访问Web服务的过程中，用户发起的请求，可能会经过层层转发之后，才能抵达最终的Web内容提供者的服务器。每次请求转发，实际上是代理服务器发起一个新的请求，对接的服务器识别到的访问者ip就会变成代理服务器的ip，为了解决这个问题，代理服务器会将原始请求客户端的ip也保存起来，一并添加到转发的请求中。这样一来，最终内容提供者的服务器就会识别到两个ip，一个是访问者ip，另一个是代理服务器ip。
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互联网上，部分访问者不愿意提供自身的真实信息（这类人包含隐私保护用户和黑客等），就会使用代理服务器掩盖自身的真实ip，或者是伪造虚假的ip，我们可以从访问日志中初窥端倪。
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日志中只有访问者ip，没有代理服务器ip，可以判断：该访问者的访问不经过代理服务器，或者该访问者是一个高匿名的代理服务器；日志中的访问者ip和代理服务器ip相同，可以判断：该访问者使用了匿名代理服务器；日志中的访问者ip和代理服务器ip不同，可以判断：该访问者使用了透明代理服务器，或者该访问者使用了欺骗性代理服务器。
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根据访问者ip短时间的出现次数，判断是否受到攻击
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每个网站，根据其流行程度，可以制定出一份不同时间间隔、正常访问量阈值的报表。对比这份报表，和我们监控的每个ip在单位时间范围内的访问量，我们可以分析出该ip是否正在进行违规访问操作。
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例如，某个ip在一分钟之内访问网站1000次，而其他ip只有每分钟几十次，正常阈值是100，那么这个ip就可以划入重点监控范围，继续分析其访问的url path，访问的方法类型等，判断它是否正在违规操作，一旦确认，就可以进行封禁ip的操作。
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根据User Agent分析客户端类型
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Web请求中，一般会包含一个字段用来描述发起请求的客户端版本类型信息，例如
Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.108 Safari/537.36，有的Web服务器为了提高兼容性，会根据客户端的版本情况，返回不同的响应，以提高用户体验。当然，还可以根据客户端类型，统计分析网站访问者的客户端环境分布情况。 -
各大搜索引擎，都有自己的爬虫机器人。这些爬虫机器人，会根据网站的开放情况，来爬取其网页信息，大多数开放的网站，都十分欢迎搜索引擎的爬虫机器人，借此提高其搜索排名。
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数据分析公司，会到感兴趣的网站上爬取内容，分析数据，生成行业报表。这种对网站内容提供者没什么好处的访问，就不那么受欢迎了，特别是数据分析公司的爬虫，不是那么规范的情况下。网站内容提供者限制非浏览器和搜索引擎爬虫之后，数据分析公司的爬虫，一般就会伪装成二者，进行内容爬取。爬虫攻防战，值得大书特书了，这里就不细说。
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根据响应状态码，判断请求和响应的状态
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HTTP响应状态码，大致分为四类：成功响应200299，重定向响应300399，客户端请求错误400~499, 服务器响应错误500~599。
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短时间大量出现重定向响应，可以判断为网站的链接可能有反复循环的情况，可以根据url情况加以排查。
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短时间大量出现客户端请求错误，可以判断为：1、网站提供了错误的url path，2、爬虫机器人正在暴力扫描网站，3、网站攻击者正在攻击网站。具体情况再根据真实响应码和url判断。
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短时间大量出现服务器响应错误，可以判断为：1、Web应用代码出现BUG（响应码500），2、Web应用进程出现问题（响应码502），3、Web应用出现性能瓶颈(响应码504)
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根据url path数量分布，分析网站热点
- 统计url path的分布，对热点url path进行排名，可以得知网站的热点在哪里，从而进行热点分流，性能优化，也可以为运营团队提供数据支撑。
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根据响应字节大小和请求处理耗时，分析响应缓慢的原因
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已知某个url path的页面访问非常慢，根据HTTP日志进行分析时，可以查看其响应字节大小和请求处理耗时。
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响应字节很小，比如少于1M，请求处理耗时也很少，比如少于100ms，那么：1、有可能是客户端的带宽很少，或者网络故障导致的。2、有可能该url path页面需要加载其他资源，并依赖于其他资源来显示页面，而访问其他资源缓慢导致该url path的页面缓慢。
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响应字节较大，比如超过10M，请求处理耗时很少，比如不超过1s，那么原因很简单，代理服务器到客户端的网络带宽限制导致的。
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响应字节很小，比如少于1M，请求处理耗时很大，比如超过5s，那么原因很简单，Web应用在处理该url path请求的时候，因为性能、网络、算法或数据处理量过大的原因导致的。
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响应字节较大，比如超过10M，请求处理耗时也很大，比如超过5s，那么原因很简单，就是文件过大导致下载缓慢。
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根据Referrer设置防盗链，统计流量来源
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我们在云平台上存储了图片，提供自己的网站使用，云平台按照资源访问量收费。这时候，其他网站盗用了我们的图片链接，我们就会为其他网站的流量付费，这时候，就需要用到防盗链。当然，我们自己网站的资源，不想提供给其他网站使用时，也可以设置防盗链。
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请求中带的Referrer键，其值是跳转到当前请求的上一个请求的完整url，我们在网页中嵌入了图片，加载图片时Referrer就会带上该网页的url，百度上搜索一个关键字出来的网页，上面有广告链接，点击之后，访问该广告的网页，也会在Referrer中带上百度的url。
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通过Web应用中，根据请求的Referrer，是否在白名单之内，来决定是否返回正确的内容，就是防盗链技术的核心思想了。如果没有提供Referrer，那就是直接访问了，网站也可以自行决定是否提供内容。当然，其他网站也可以使用伪装和匿名技术来突破防盗链的防御，所以，防盗链技术，防君子不防小人。
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广告网页通过Referrer统计流量来源，从而为对方付费，这就是广告来源统计和计费的核心。当然，也可以通过url上添加参数的情况来进行来源统计，例如我们常用的邀请码机制，url类似
http://www.example.com/register?code=xxxxxx，其中的code=xxxxxx，就是给网站说明了，访问网页的来源。
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应用日志
应用日志是Web应用直接产生的。应用日志可以接入到操作系统的日志系统中，例如syslog，也可以自行输出到标准输出中。Web应用产生的异常错误，会输出到标准错误输出中。由于Web应用在生产环境都是以daemon方式运行(后台运行)，所以负责监控和管理Web应用进程的守护进程(例如supervisor)，就要搜集这些应用日志，以便查询和分析。
分析应用日志时，一般需要结合日志上下文进行分析，因为一旦抛出异常错误，日志一般不是一行就能记录完的。异常日志一般会以代码调用追溯的方式来展现。例如：
RuntimeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-e3097d5bf3e6> in <module>()
----> 1 test1()
<ipython-input-2-ee75a0b1ab43> in test1()
1 def test1():
2 print('test1 start')
----> 3 test2()
4 print('test1 end')
5
<ipython-input-4-a2967c4ec095> in test2()
1 def test2():
2 print('test2 start')
----> 3 raise RuntimeError('runtime error')
4 print('test2 end')
5
RuntimeError: runtime error
根据错误提示可以知道，在运行test1这个无参数的函数时，发生的异常，追溯到test1定义内部的第三行，调用test2这个无参数的函数时，再次追溯到test2定义内部的第三行，源头上，正是这里发生了异常，去掉这一行，修复异常，再次运行函数test1时，就能成功了。
用户日志
用户日志的产生，需要在Web应用代码中实现，常规做法，是将用户日志存储到数据库中，如果将用户日志存入到文件中，则可以归纳到应用日志中了，当然，这是一种不严谨的划分。
我们知道，HTTP是无状态的协议，开发者利用cookie技术识别不同用户，这样一来，我们就可以区分相同客户端ip和相同电脑下的不同用户。有了更加细致的用户日志，我们可以做更加精细的统计分析。
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行为审计
- 用户日志可以记录用户在网站的所有行为，包括不限于浏览页面、修改资料、发送消息、付款等等，甚至可以细化到点击了哪些按钮。通过分析这些行为，购物网站可以分析出用户大致喜欢什么类型商品，内部网站可以审计用户的操作是否符合规范等等。
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热点分析
- 根据用户日志将用户进行分类，就可以分析网站更受什么样的人群的喜爱。通过用户喜爱商品的排名统计，可以分析出网站的最受欢迎的商品。根据商品销量排名，可以分析出网站的畅销商品。
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数据分析师可以根据这些用户日志，挖掘出更多的价值和隐藏的信息。
总结
本文详细讨论了HTTP日志的分析使用，并对应用日志和用户日志的常规使用做出了说明，通过阅读本文，可以对Web应用下的日志和其使用案例有了初步的了解，更多的详情，可以参考更加详细的资料。
无戒365训练营 第八篇
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