你有没有过这样的经历？在互联网大厂后端开发的工作中，想要利用 Spring Boot3 读取 Nginx 的 Access.log 日志，进行深入分析，却总是困难重重。明明知道这些日志里藏着用户行为、系统性能的关键信息，可无论是读取速度慢，还是日志格式解析错误，都让人焦头烂额。别担心，这篇文章就来帮你解决这个棘手的问题！

随着互联网业务的不断发展，高并发、大数据量已经成为常态。Nginx 作为高性能的 Web 服务器和反向代理服务器，广泛应用于各类互联网项目中，其生成的 Access.log 日志记录了用户的每一次请求，包含了客户端 IP 地址、访问时间、请求方法、请求 URL、状态码等丰富信息，这些信息对于分析用户行为、优化系统性能、排查故障都有着至关重要的作用。而 Spring Boot3 凭借其强大的功能和便捷的开发模式，成为了后端开发的热门框架，使用 Spring Boot3 来读取和分析 Nginx 的 Access.log 日志，是许多后端开发者提升工作效率和系统质量的重要需求。

接下来，就为你详细介绍几种在 Spring Boot3 中读取 Nginx 的 Access.log 日志并分析的解决方案。

方案一：使用拦截器获取部分请求信息

在 Spring Boot3 项目中，我们可以通过实现HandleInterceptor接口来自定义拦截器，这种方式适合在项目已经运行，且仅需获取请求链路中的部分关键信息的场景。在拦截器的preHandle方法中，HttpServletRequest对象保存着本次请求的基本信息，如HostAddr、HostPort、RequestUri、RemoteAddr等。虽然这种方式获取的信息不够全面，但在一些对日志信息要求不高，只需要获取部分关键请求信息的场景下，是一种简单有效的方法。

具体实现步骤如下：

首先创建自定义拦截器类RequestInterceptor：

import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

public class RequestInterceptor implements HandlerInterceptor {
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        String hostAddr = request.getRemoteAddr();
        String requestUri = request.getRequestURI();
        // 可以将获取到的信息进行日志记录，这里使用slf4j记录到文件或控制台
        org.slf4j.Logger logger = org.slf4j.LoggerFactory.getLogger(RequestInterceptor.class);
        logger.info("访问IP: {}, 请求URL: {}", hostAddr, requestUri); 
        return true;
    }
}

然后，在配置类中注册拦截器，让其生效：

import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.InterceptorRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;

@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(new RequestInterceptor())
               .addPathPatterns("/**"); // 拦截所有请求路径
    }
}

不过需要注意，这种方式只能获取到请求到达 Spring Boot3 应用后的相关信息，对于 Nginx 接收请求时的一些原始信息，如 Nginx 处理请求耗时等，无法获取。

方案二：利用脚本分析日志文件

当我们需要对历史日志文件进行批量分析，且不需要实时获取分析结果时，利用脚本分析是很好的选择。首先，我们需要对 Nginx 的日志格式进行合理配置，确保日志中包含我们需要的所有信息。Nginx 默认的日志格式为combined，但可以通过修改nginx.conf配置文件来自定义日志格式。

之后，我们可以使用一些常见的文本处理脚本工具来分析日志文件。

使用 awk 工具

awk是一个强大的文本处理工具，适合进行简单的文本统计和筛选。以分析 Nginx 的 Access.log 日志为例：

统计不同 IP 的访问次数：

awk '{print $1}' access.log | sort | uniq -c | sort -n

这条命令会先提取日志文件中每行的第一个字段（通常是客户端 IP 地址），然后进行排序、去重并统计次数，最后再按照次数从小到大排序输出。例如输出结果可能为：

  1 192.168.1.10
  3 192.168.1.11
  5 192.168.1.12

计算每个 IP 的请求总大小

awk '{sum+=$10} END {print sum}' access.log

这里的$10代表日志文件中请求大小所在的字段位置（不同日志格式字段位置可能不同），sum用于累加请求大小，最后在处理完所有行后输出总和。比如，如果日志格式中第 10 个字段是响应体大小，那么执行该命令就能得到所有请求的响应体总大小。

使用 goaccess 工具

goaccess是一款更高级的日志分析工具，它可以生成直观的报表，让我们更清晰地了解日志信息，尤其适合需要快速生成可视化分析结果的场景。使用步骤如下：

安装goaccess，不同操作系统安装方式不同，以 Ubuntu 为例，执行命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install goaccess

然后在命令行中执行以下命令对日志进行分析：

goaccess access.log -o report.html --log-format=COMBINED

这会将 Nginx 的 Access.log 日志文件进行分析，并生成一个 HTML 格式的报表。在报表中我们可以看到各种详细的统计信息，如按小时、按天的访问量，不同 IP 的访问情况，热门的请求 URL 等。还能查看每个 URL 的响应状态码分布、平均响应时间等数据。

方案三：使用日志服务

在面对海量日志数据，且需要实时、复杂分析的场景下，专业的日志服务是最佳选择。现在有许多专业的日志服务，它们推出了 SQL 支持实时日志分析功能，极大地降低了分析access.log的门槛。以某知名日志服务（如 ELK Stack、阿里云日志服务等）为例：

接入日志：首先需要在 Nginx 配置中，将日志发送到对应的日志服务。以阿里云日志服务为例，需要在 Nginx 配置文件中添加类似如下配置（具体配置需根据实际服务要求调整）

log_format aliyun_log '$remote_addr - $remote_user [$time_local]  '
                      '"$request" $status $body_bytes_sent '
                      '"$http_referer" "$http_user_agent" '
                      '"$http_x_forwarded_for"';
access_log /var/log/nginx/access.log aliyun_log;
# 同时配置将日志发送到阿里云日志服务的Agent

进行分析：将 Nginx 的 Access.log 日志接入该服务后，就可以使用类 SQL 语句对日志进行查询和分析。比如，查询某个时间段内状态码为 500 的请求：

SELECT * FROM access_log WHERE status_code = 500 AND time BETWEEN '2024-01-01 00:00:00' AND '2024-01-02 00:00:00'

此外，还能进行更复杂的分析，如统计每个 IP 在一天内访问不同 URL 的次数分布、计算不同响应状态码的占比趋势等。而且这些日志服务通常还提供了可视化的界面，方便我们直观地查看分析结果，通过图表、仪表盘等形式展示数据。

通过以上几种方案，相信你已经对在 Spring Boot3 中读取 Nginx 的 Access.log 日志并分析有了全面的了解。无论你是采用拦截器获取部分信息，还是利用脚本工具进行简单统计，又或是借助专业的日志服务进行复杂分析，都可以根据自己项目的实际需求来选择合适的方法。现在就动手试试吧，在实践过程中如果遇到任何问题，或者有更好的经验，欢迎在评论区留言分享，让我们一起在后端开发的道路上共同进步！