王欣的博客
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rpc跟踪日志常用shell统计脚本
内容提要
本文介绍了用于分析RPC跟踪日志的Shell统计脚本，包括记录执行时间超过200ms的请求、接口数量排行、执行时间统计、失败率查询和平均耗时计算等，提供了具体命令示例和执行结果，以帮助用户高效处理日志数据。
关键要点
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rpc跟踪日志包含时间、traceId、接口名、执行时间ms、执行结果等字段。
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脚本可以记录执行时间超过200ms的请求，使用命令：awk -F '|' '{if($4>=200){print $1" "$2" "$3" "$4 }}' trace.log。
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可以统计2018-10-01日接口数量排行前3，使用命令：awk '/2018-10-01/' trace.log | awk -F '|' '{print $3}' | sort | uniq -c | sort -rn | head -3。
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可以对各个接口的执行时间进行范围统计，使用命令：awk -F '|' '{totalCnt[$3]++;if($4<=50){ms50[$3]++};if($4>50 && $4<=100){ms100[$3]++};if($4>100 && $4<=300){ms300[$3]++};if($4>300){ms300b[$3]++}} END{for(i in totalCnt)print i,int(ms50[i]),int(ms100[i]),int(ms300[i]),int(ms300b[i])}' trace.log。
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可以查询各个接口的失败率，使用命令：awk -F '|' '{totalCnt[$3]++;if($5=="fail"){failCnt[$3]++}} END{for(i in totalCnt)print i,(failCnt[i]/totalCnt[i])*100 "%"}' trace.log。
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可以查询各个接口的平均耗时，使用命令：awk -F '|' '{totalCnt[$3]++;{rtSum[$3]+=$4}} END{for(i in totalCnt)print i,(rtSum[i]/totalCnt[i])}' trace.log。
延伸解读
RPC日志分析的重要性
RPC跟踪日志是分析系统性能和故障的重要工具。通过对执行时间、失败率等关键指标的统计，开发者可以快速识别性能瓶颈和潜在问题，从而优化系统的稳定性和响应速度。
Shell脚本的实用性
本文提供的Shell脚本示例展示了如何高效处理和分析日志数据。掌握这些脚本不仅能提高工作效率，还能帮助开发者在面对复杂日志时，快速提取有价值的信息，做出及时决策。
执行时间与失败率的关联
通过分析执行时间与失败率的关系，开发者可以更好地理解系统的健康状况。高执行时间可能导致更高的失败率，因此定期监控这些指标是确保服务质量的关键。
延伸问答
如何记录执行时间超过200ms的RPC请求？
可以使用命令：awk -F '|' '{if($4>=200){print $1" "$2" "$3" "$4 }}' trace.log。
如何统计某一天接口的数量排行？
使用命令：awk '/2018-10-01/' trace.log | awk -F '|' '{print $3}' | sort | uniq -c | sort -rn | head -3。
如何计算各个接口的失败率？
可以使用命令：awk -F '|' '{totalCnt[$3]++;if($5=="fail"){failCnt[$3]++}} END{for(i in totalCnt)print i,(failCnt[i]/totalCnt[i])*100 "%"}' trace.log。
如何统计接口执行时间的范围？
使用命令：awk -F '|' '{totalCnt[$3]++;if($4<=50){ms50[$3]++};if($4>50 && $4<=100){ms100[$3]++};if($4>100 && $4<=300){ms300[$3]++};if($4>300){ms300b[$3]++}} END{for(i in totalCnt)print i,int(ms50[i]),int(ms100[i]),int(ms300[i]),int(ms300b[i])}' trace.log。
如何计算各个接口的平均耗时？
可以使用命令：awk -F '|' '{totalCnt[$3]++;{rtSum[$3]+=$4}} END{for(i in totalCnt)print i,(rtSum[i]/totalCnt[i])}' trace.log。
rpc跟踪日志的主要字段有哪些？
主要字段包括时间、traceId、接口名、执行时间ms和执行结果等。
