Windows下Nginx日志处理脚本

在Windows环境下处理Nginx日志，可以使用批处理脚本(BAT)或PowerShell脚本。以下是几种常见的日志处理脚本实现方式：

1. 基本的日志分割脚本（BAT）

@echo off
:: Nginx日志分割脚本
:: 设置变量
set NGINX_PATH=C:\nginx
set LOG_PATH=%NGINX_PATH%\logs
set DATE=%date:~0,4%%date:~5,2%%date:~8,2%

:: 停止Nginx服务
net stop nginx

:: 重命名日志文件
rename "%LOG_PATH%\access.log" "access_%DATE%.log"
rename "%LOG_PATH%\error.log" "error_%DATE%.log"

:: 启动Nginx服务
net start nginx

:: 删除30天前的日志文件
forfiles /p "%LOG_PATH%" /m "access_*.log" /d -30 /c "cmd /c del @path"
forfiles /p "%LOG_PATH%" /m "error_*.log" /d -30 /c "cmd /c del @path"

echo 日志分割完成

2. 日志分析脚本（PowerShell）

# Nginx访问日志分析脚本
$logPath = "C:\nginx\logs\access.log"
$outputPath = "C:\nginx\logs\access_report_$(Get-Date -Format 'yyyyMMdd').txt"

# 分析访问量最高的10个IP
$topIPs = Get-Content $logPath | Select-String -Pattern '(\d+\.\d+\.\d+\.\d+)' -AllMatches | 
    ForEach-Object { $_.Matches.Groups[1].Value } | 
    Group-Object | 
    Sort-Object -Property Count -Descending | 
    Select-Object -First 10

# 分析访问量最高的10个URL
$topURLs = Get-Content $logPath | Select-String -Pattern '"(GET|POST) (.+?) HTTP' -AllMatches | 
    ForEach-Object { $_.Matches.Groups[2].Value } | 
    Group-Object | 
    Sort-Object -Property Count -Descending | 
    Select-Object -First 10

# 输出报告
"=== Nginx访问日志分析报告 ===" | Out-File $outputPath
"生成时间: $(Get-Date)" | Out-File $outputPath -Append
"" | Out-File $outputPath -Append

"=== 访问量最高的10个IP ===" | Out-File $outputPath -Append
$topIPs | Format-Table -AutoSize | Out-File $outputPath -Append
"" | Out-File $outputPath -Append

"=== 访问量最高的10个URL ===" | Out-File $outputPath -Append
$topURLs | Format-Table -AutoSize | Out-File $outputPath -Append

Write-Host "分析完成，报告已保存到 $outputPath"

3. 日志压缩归档脚本（PowerShell）

# Nginx日志压缩归档脚本
$logPath = "C:\nginx\logs"
$backupPath = "C:\nginx\logs\backup"
$daysToKeep = 30

# 创建备份目录
if (!(Test-Path $backupPath)) {
    New-Item -ItemType Directory -Path $backupPath | Out-Null
}

# 获取需要归档的日志文件（排除当前日志和错误日志）
$logFiles = Get-ChildItem -Path $logPath -Include "access_*.log", "error_*.log" -Exclude "access.log", "error.log"

foreach ($file in $logFiles) {
    $zipName = "$backupPath\$($file.BaseName).zip"

    # 压缩文件
    Compress-Archive -Path $file.FullName -DestinationPath $zipName -CompressionLevel Optimal

    # 压缩成功后删除原文件
    if (Test-Path $zipName) {
        Remove-Item $file.FullName
        Write-Host "已压缩并归档: $($file.Name)"
    }
}

# 删除过期的备份文件
Get-ChildItem -Path $backupPath -Include "*.zip" | 
    Where-Object { $_.LastWriteTime -lt (Get-Date).AddDays(-$daysToKeep) } | 
    Remove-Item -Force

Write-Host "日志压缩归档完成"

4. 实时日志监控脚本（PowerShell）

# Nginx实时日志监控脚本
$logFile = "C:\nginx\logs\access.log"
$keywords = @("500", "404", "error", "warning")  # 监控的关键词

# 清空屏幕
Clear-Host

# 获取日志文件初始大小
$initialSize = (Get-Item $logFile).Length

# 持续监控日志文件
while ($true) {
    Start-Sleep -Seconds 1

    # 检查文件大小是否变化
    $currentSize = (Get-Item $logFile).Length
    if ($currentSize -gt $initialSize) {
        # 读取新增内容
        $stream = [System.IO.File]::Open($logFile, [System.IO.FileMode]::Open, [System.IO.FileAccess]::Read, [System.IO.FileShare]::ReadWrite)
        $stream.Seek($initialSize, [System.IO.SeekOrigin]::Begin) | Out-Null
        $reader = New-Object System.IO.StreamReader($stream)
        $newContent = $reader.ReadToEnd()
        $reader.Close()
        $stream.Close()

        # 检查关键词
        foreach ($keyword in $keywords) {
            if ($newContent -match $keyword) {
                $lines = $newContent -split "`n"
                foreach ($line in $lines) {
                    if ($line -match $keyword) {
                        Write-Host "$(Get-Date -Format 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') - 发现关键词 '$keyword': $line" -ForegroundColor Red
                    }
                }
            }
        }

        $initialSize = $currentSize
    }
}

使用说明

1. 日志分割脚本：适合定期执行（如每天），可以添加到Windows计划任务中
2. 日志分析脚本：可以定期运行生成访问统计报告
3. 日志压缩脚本：用于归档旧日志，节省磁盘空间
4. 实时监控脚本：用于开发或调试时实时查看日志中的错误信息

注意事项

1. 确保脚本有足够的权限访问Nginx日志目录
2. 在生产环境中使用前，先在测试环境验证脚本
3. 对于大型日志文件，处理时可能需要考虑性能优化
4. 可以根据实际需求调整日志保留天数、监控关键词等参数

如果需要更复杂的功能，可以考虑使用Logstash、Fluentd等专业日志处理工具。