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日志服务:使用GetHistograms查询日志分布数量

更新时间:Aug 27, 2024

本文通过代码示例介绍如何使用GetHistograms接口查询某时间区间中日志的分布数量。

前提条件

  • 已开通日志服务。更多信息,请参见开通日志服务

  • 已创建RAM用户并完成授权。具体操作,请参见创建RAM用户并完成授权

  • 已配置环境变量ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_IDALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET。具体操作,请参见在Linux、macOS和Windows系统配置环境变量

    重要
    • 阿里云账号的AccessKey拥有所有API的访问权限,建议您使用RAM用户的AccessKey进行API访问或日常运维。

    • 强烈建议不要把AccessKey ID和AccessKey Secret保存到工程代码里,否则可能导致AccessKey泄露,威胁您账号下所有资源的安全。

注意事项

本示例以华东1(杭州)的公网Endpoint为例,其公网Endpoint为https://cn-hangzhou.log.aliyuncs.com。如果您通过与Project同地域的其他阿里云产品访问日志服务,请使用内网Endpointhttps://cn-hangzhou-intranet.log.aliyuncs.com。关于日志服务支持的地域与Endpoint的对应关系,请参见服务入口

原始日志样例

body_bytes_sent:1750
host:www.example.com
http_referer:www.example.com
http_user_agent:Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_6; it-it) AppleWebKit/533.20.25 (KHTML, like Gecko) Version/5.0.4 Safari/533.20.27
http_x_forwarded_for:203.0.XX.XX
remote_addr:203.0.XX.XX
remote_user:p288
request_length:13741
request_method:GET
request_time:71
request_uri:/request/path-1/file-1
http_code:200
time_local:11/Aug/2021:06:52:27
upstream_response_time:0.66

示例代码

以下代码用于查询1分钟内的PUT请求数量分布。

import time
import os

from aliyun.log import LogClient
from aliyun.log import GetHistogramsRequest

# 本示例从环境变量中获取AccessKey ID和AccessKey Secret。
accessKeyId = os.environ.get('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID', '')
accessKey = os.environ.get('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET', '')
# 日志服务的服务接入点。此处以杭州为例,其它地域请根据实际情况填写。
endpoint = "cn-hangzhou.log.aliyuncs.com"
# 创建日志服务Client。
client = LogClient(endpoint, accessKeyId, accessKey)

# Project名称。
project_name = "ali-test-project"
# Logstore名称。
logstore_name = "ali-test-logstore"

if __name__ == '__main__':
    # 查询1分钟内的PUT请求数量分布。
    query = "request_method:PUT"

    # from_time和to_time表示查询日志的时间范围,Unix时间戳格式。
    from_time = int(time.time()) - 60
    to_time = time.time()

    # 查询请求。
    request = GetHistogramsRequest(project_name, logstore_name, from_time, to_time, "", query)
    response = client.get_histograms(request)

    # 由于区间较多,只输出有日志分布的区间。
    for Histogram in response.get_histograms():
        if Histogram.get_count() > 0:
            Histogram.log_print()

预期结果如下。该查询结果说明在1分钟内的3个时间区间的请求分别为83、32、43次,查询结果完整。

Histogram:
from: 1671002771
to: 1671002780
count: 83
progress: Complete
Histogram:
from: 1671002790
to: 1671002800
count: 32
progress: Complete
Histogram:
from: 1671002800
to: 1671002810
count: 43
progress: Complete

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