需求描述
项目需求测试过程中,需要向Nginx服务器发送一些用例请求,然后查看对应的Nginx日志,判断是否存在特征内容,来判断任务是否执行成功。为了提升效率,需要将这一过程实现自动化。
实践环境
Python 3.6.5
代码设计与实现
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ @CreateTime: 2021/06/26 9:05 @Author : shouke """ import time import threading import subprocess from collections import deque def collect_nginx_log(): global nginx_log_queue global is_tasks_compete global task_status args = "tail -0f /usr/local/openresty/nginx/logs/access.log" while task_status != "req_log_got": with subprocess.Popen(args, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, shell=True, universal_newlines = True) as proc: log_for_req = "" outs, errs = "", "" try: outs, errs = proc.communicate(timeout=2) except subprocess.TimeoutExpired: print("获取nginx日志超时,正在重试") proc.kill() try: outs, errs = proc.communicate(timeout=5) except subprocess.TimeoutExpired: print("获取nginx日志超时,再次超时,停止重试") break finally: for line in outs.split(" "): flag = ""client_ip":"10.118.0.77"" # 特征 if flag in line: # 查找包含特征内容的日志 log_for_req += line if task_status == "req_finished": nginx_log_queue.append(log_for_req) task_status = "req_log_got" def run_tasks(task_list): """ 运行任务 :param task_list 任务列表 """ global nginx_log_queue global is_tasks_compete global task_status for task in task_list: thread = threading.Thread(target=collect_nginx_log, name="collect_nginx_log") thread.start() time.sleep(1) # 执行任务前,让收集日志线程先做好准备 print("正在执行任务:%s" % task.get("name")) # 执行Nginx任务请求 # ... task_status = "req_finished" time_to_wait = 0.1 while task_status != "req_log_got": # 请求触发的nginx日志收集未完成 time.sleep(time_to_wait) time_to_wait += 0.01 else:# 获取到用例请求触发的nginx日志 if nginx_log_queue: nginx_log = nginx_log_queue.popleft() task_status = "req_ready" # 解析日志 # do something here # ... else: print("存储请求日志的队列为空") # do something here # ... if __name__ == "__main__": nginx_log_queue = deque() is_tasks_compete = False # 所有任务是否执行完成 task_status = "req_ready" # req_ready,req_finished,req_log_got # 存放执行次任务任务的一些状态 print("###########################任务开始###########################") tast_list = [{"name":"test_task", "other":"..."}] run_tasks(tast_list) is_tasks_compete = True current_active_thread_num = len(threading.enumerate()) while current_active_thread_num != 1: time.sleep(2) current_active_thread_num = len(threading.enumerate()) print("###########################任务完成###########################")
注意:
1、上述代码为啥不一步到位,直接 tail -0f /usr/local/openresty/nginx/logs/access.log | grep "特征内容"
呢?这是因为这样做无法获取到Nginx的日志
2、实践时发现,第一次执行proc.communicate(timeout=2)
获取日志时,总是无法获取,会超时,需要二次获取,并且timeout
设置太小时(实践时尝试过设置为1秒
),也会导致第二次执行时无法获取Nginx日志。
以上是Python怎么实时获取任务请求对应的Nginx日志的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

NGINXUnit是一个开源应用服务器,支持多种编程语言,提供动态配置、零停机更新和内置负载均衡等功能。1.动态配置:无需重启即可修改配置。2.多语言支持:兼容Python、Go、Java、PHP等。3.零停机更新:支持不中断服务的应用更新。4.内置负载均衡:可将请求分发到多个应用实例。

NGINXUnit优于ApacheTomcat、Gunicorn和Node.js内置HTTP服务器,适用于多语言项目和动态配置需求。1)支持多种编程语言,2)提供动态配置重载,3)内置负载均衡功能,适合需要高扩展性和可靠性的项目。

NGINXUnit通过其模块化架构和动态重配置功能提高了应用的性能和可管理性。1)模块化设计包括主控进程、路由器和应用进程,支持高效管理和扩展。2)动态重配置允许在运行时无缝更新配置,适用于CI/CD环境。3)多语言支持通过动态加载语言运行时实现,提升了开发灵活性。4)高性能通过事件驱动模型和异步I/O实现,即使在高并发下也保持高效。5)安全性通过隔离应用进程提高,减少应用间相互影响。

NGINXUnit可用于部署和管理多种语言的应用。1)安装NGINXUnit。2)配置它以运行不同类型的应用,如Python和PHP。3)利用其动态配置功能进行应用管理。通过这些步骤,你可以高效地部署和管理应用,提升项目效率。

NGINX更适合处理高并发连接,而Apache更适合需要复杂配置和模块扩展的场景。 1.NGINX以高性能和低资源消耗着称,适合高并发。 2.Apache以稳定性和丰富的模块扩展闻名,适合复杂配置需求。

NGINXUnit通过其动态配置和高性能架构提升应用的灵活性和性能。1.动态配置允许在不重启服务器的情况下调整应用配置。2.高性能体现在事件驱动和非阻塞架构以及多进程模型上,能够高效处理并发连接和利用多核CPU。

NGINX和Apache都是强大的Web服务器,各自在性能、可扩展性和效率上有独特的优势和不足。1)NGINX在处理静态内容和反向代理时表现出色,适合高并发场景。2)Apache在处理动态内容时表现更好,适合需要丰富模块支持的项目。选择服务器应根据项目需求和场景来决定。

NGINX适合处理高并发请求,Apache适合需要复杂配置和功能扩展的场景。1.NGINX采用事件驱动、非阻塞架构,适用于高并发环境。2.Apache采用进程或线程模型,提供丰富的模块生态系统,适合复杂配置需求。


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