这是一个创建于 3622 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
例如我要从 NGINX 日志或者其它业务日志中搜索一个关键字 xxx ，如果你知道这个关键字所在的大致时间区间，例如今天上午的 10 点到今天上午的 11 点 11 分，那么你可以这么搜：
timecat -s "2016-04-05 10:00:00" -e "2016-04-05 11:11:00" access.log | grep "xxx"
-s 和-e 分别是时间区间的起始时间和终止时间，只要是通用的时间日期格式都能识别，例如"2016/Apr/05 10:00:00"，或者直接一个时间戳"1459821600"等都可以。
为什么要做这么一个工具呢？配合线上运维工具能够很快地进行日志的关键字搜索，大大降低线上机器消耗的磁盘 IO 以及 CPU ，尤其是对动辄几个 G 的日志文件，定位速度都极其快。
日志搜索的方案很多，统一收集后跑任务去计算，或者用流式处理等都是可选方案。但是这个工具最大的优势在于即拿即用，没有额外的机器资源以及相关的其它运维需求。
对于创业公司早期（其实甚至到中期后期都是很好的选择之一），或者自己做项目有日志定位及搜索需求的，这个工具都十分给力。
唯一要求就是你的环境中装了 Python 2.7+（暂不支持 Python 3 ）
地址： https://github.com/fanfank/timecat
timecat -s "2016-04-05 10:00:00" -e "2016-04-05 11:11:00" access.log | grep "xxx"
-s 和-e 分别是时间区间的起始时间和终止时间，只要是通用的时间日期格式都能识别，例如"2016/Apr/05 10:00:00"，或者直接一个时间戳"1459821600"等都可以。
为什么要做这么一个工具呢？配合线上运维工具能够很快地进行日志的关键字搜索，大大降低线上机器消耗的磁盘 IO 以及 CPU ，尤其是对动辄几个 G 的日志文件，定位速度都极其快。
日志搜索的方案很多，统一收集后跑任务去计算，或者用流式处理等都是可选方案。但是这个工具最大的优势在于即拿即用，没有额外的机器资源以及相关的其它运维需求。
对于创业公司早期（其实甚至到中期后期都是很好的选择之一），或者自己做项目有日志定位及搜索需求的，这个工具都十分给力。
唯一要求就是你的环境中装了 Python 2.7+（暂不支持 Python 3 ）
地址： https://github.com/fanfank/timecat
第 1 条附言 2016 年 4 月 5 日
我看了回复中不少人也提到了其它的 shell 工具例如 sed ， awk ， grep ；也提到了比较中量级 /重量级的应用 splunk ，或者 ELK(elasticsearch + logstash/heka + kibana)等
对于前者（ sed, awk, grep ）： timecat 在性能上比它们要好，前提是你指定的时间区间比整个日志中包含的时间区间要小不少，例如你的日志是 1 个小时的，你指定了 10 分钟的区间，或者你的日志是 1 天的，你指定 1 个小时的搜索范围，这些 timecat 都明显在用时、 IO 、 CPU 消耗上占明显优势
对于后者（ splunk, spark, elk...）： timecat 最大的优势是轻量级，只要机器上有 python2.7.x 就可以，而且 timecat 完全不需要额外的集群去查找你的线上日志。例如你有个 A 业务分布在 10 台机器上，我可以写个脚本到 10 台机器上执行 timecat 命令然后 grep 就可以了，如果你用这些相对『重』一点的工具，你可能需要在这 10 台机器上部署日志收集 agent ，然后另外找几台流式日志处理机器（例如 5 台？），再找几台机器做存储（ HBase ？），也可以。这种做法适合你的机器资源唾手可得的情况，例如我要申请 20 台机器做日志检索或者数据处理，公司立刻把机器批给你，那没问题。但是退一步讲，即便你拿到了这些机器做了流式计算、中心式收集并建立索引，仍然有一个很大劣势就是日志处理的延迟，这一秒产生的日志可能要过 2~3 分钟才能搜索到（这个已经非常快了，更多情况下可能要 5~10 分钟甚至更久）
timecat 只是做日志搜索功能的一个辅助工具，不能把它完全和日志搜索这个事情等同起来
希望大家多多 challenge
对于前者（ sed, awk, grep ）： timecat 在性能上比它们要好，前提是你指定的时间区间比整个日志中包含的时间区间要小不少，例如你的日志是 1 个小时的，你指定了 10 分钟的区间，或者你的日志是 1 天的，你指定 1 个小时的搜索范围，这些 timecat 都明显在用时、 IO 、 CPU 消耗上占明显优势
对于后者（ splunk, spark, elk...）： timecat 最大的优势是轻量级，只要机器上有 python2.7.x 就可以，而且 timecat 完全不需要额外的集群去查找你的线上日志。例如你有个 A 业务分布在 10 台机器上，我可以写个脚本到 10 台机器上执行 timecat 命令然后 grep 就可以了，如果你用这些相对『重』一点的工具，你可能需要在这 10 台机器上部署日志收集 agent ，然后另外找几台流式日志处理机器（例如 5 台？），再找几台机器做存储（ HBase ？），也可以。这种做法适合你的机器资源唾手可得的情况，例如我要申请 20 台机器做日志检索或者数据处理，公司立刻把机器批给你，那没问题。但是退一步讲，即便你拿到了这些机器做了流式计算、中心式收集并建立索引，仍然有一个很大劣势就是日志处理的延迟，这一秒产生的日志可能要过 2~3 分钟才能搜索到（这个已经非常快了，更多情况下可能要 5~10 分钟甚至更久）
timecat 只是做日志搜索功能的一个辅助工具，不能把它完全和日志搜索这个事情等同起来
希望大家多多 challenge
11 条回复 2016-04-06 03:41:25 +08:00
 | 1 iambic 2016 年 4 月 5 日 大部分的服务应该都能做到对日志按小时切割吧，比如 nginx 这种。 |
 | 2 suduo1987 2016 年 4 月 5 日 via iPhone 为什么不用正则表达式？ |
 | 3 upupxjg 2016 年 4 月 5 日 sed 不就行了么 |
 | 4 vus520 2016 年 4 月 5 日 for i in $( seq 1 10); do sed ${i}0000p xxx.log ; done 楼主说得太多了 |
 | 5 fanfank OP @iambic 对，按日志切分也会非常大，日志文件也可能非常大，尤其是最前面做 Load balance 的机器。实时搜索速度是很重要的，尤其你可能需要使用 logid 去关联整个调用链，数十个日志文件，即便切分过，每个都全量去 grep 耗时会比较长 |
| 6 fanfank OP @vus520 grep 、 awk 、 timecat 的 benchmark 参见这个地址中的第 4 部分，我就是怕发太多了没人看所以没有在这里贴 benchmark ： http://blog.reetsee.com/archives/502 |
| 7 fanfank OP @suduo1987 对日志文件中的每一行都用正则去判断（例如用 grep ）是非常耗资源的， benchamark 参见： http://blog.reetsee.com/archives/502 |
 | 8 hustlike 2016 年 4 月 5 日 为什么不用 splunk …… |
| 9 fanfank OP @hustlike 我在这个帖子的追加内容中补充了一下， splunk 我不太了解，是不是和 ELK 等工具差不多的日志解决方案？如果是的话那起码它需要额外的机器资源，或者需要在线上服务的机器中部署收集日志的 agent 或在业务代码 /框架中发送消息到日志收集器，体量上相对大一点 |
 | 10 Mutoo 2016 年 4 月 5 日 之前对一个 500G 的基于时间排序的文本文件处理（千万行）也是自己写了一个二分查找，平均定位次数只要 log(10000000)/log(2) = 23 次就能定位到数据。效率是非常好的。 |
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