答案：使用Golang构建日志分析工具，先通过正则解析日志行提取IP、时间、路径、状态码等字段，再用map统计状态码频率、热门路径、独立IP数等指标，结合bufio逐行读取大文件避免内存溢出，支持JSON格式输出结果，并可扩展多文件输入与自定义日志格式。
构建一个基础的日志分析与统计工具，Golang 是个理想选择：语法简洁、并发支持好、标准库强大。下面介绍如何用 Go 实现一个能读取日志文件、提取关键信息并进行简单统计的工具。
1. 日志解析：提取关键字段
大多数日志是文本格式，比如 Nginx 的访问日志：
192.178.0.1 – – [05/Feb/2024:10:23:45 +0000] “GET /api/users HTTP/1.1” 200 128
我们需要从中提取 IP、时间、路径、状态码等。使用正则表达式是最直接的方式：
示例代码：
定义正则并解析每行日志：
func parseLogLine(line string) map[string]string {
re := regexp.MustCompile(`^(S+) – – [([^]]+)] “(S+) (S+) S+” (d+) (d+)`)
matches := re.FindStringSubmatch(line)
if len(matches) != 7 {
return nil // 不匹配
}
return map[string]string{
“ip”: matches[1],
“time”: matches[2],
“method”: matches[3],
“path”: matches[4],
“status”: matches[5],
“size”: matches[6],
}
}
2. 统计功能：高频指标计算
解析后可对数据做聚合统计。常见需求包括：
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各状态码出现次数（如 404、500）访问最多的 URL 路径每分钟请求数趋势独立 IP 数（UV）
使用 map 进行计数即可：
var statusCount = make(map[string]int)
var pathCount = make(map[string]int)
var ipSet = make(map[string]bool)
for _, line := range lines {
parsed := parseLogLine(line)
if parsed == nil { continue }
statusCount[parsed[“status”]]++
pathCount[parsed[“path”]++]
ipSet[parsed[“ip”]] = true
}
fmt.Printf(“404 次数: %dn”, statusCount[“404”])
fmt.Printf(“独立 IP 数: %dn”, len(ipSet))
3. 文件读取与性能优化
处理大日志文件时，不能一次性加载到内存。应逐行读取：
file, _ := os.Open(“access.log”)
defer file.Close()
scanner := bufio.NewScanner(file)
for scanner.Scan() {
line := scanner.Text()
// 解析并统计
}
若需更高性能，可结合 goroutine 分块处理，但注意并发写 map 需加锁或使用 sync.Map。
4. 输出结果：结构化展示
将统计结果以清晰方式输出，例如 JSON 或表格：
result := map[string]interface{}{
“status_count”: statusCount,
“top_paths”: topN(pathCount, 5),
“uv”: len(ipSet),
}
data, _ := json.MarshalIndent(result, “”, ” “)
fmt.Println(string(data))
也可写入文件或通过 HTTP 接口暴露。
基本上就这些。这个小工具可以扩展支持过滤时间范围、多文件输入、正则自定义格式等。Go 的简洁性和高效 I/O 让日志处理变得直观又快速。不复杂但容易忽略的是错误处理和边界情况，比如空行、格式异常等，上线前要充分测试。
以上就是Golang实现基础日志分析与统计工具的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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