当前位置: 首页 > news >正文

AWS RDS慢日志文件另存到ES并且每天发送邮件统计慢日志

1.背景:需要对aws rds慢日志文件归档到es,让开发能够随时查看。
2.需求:并且每天把最新的慢日志,过滤最慢的5条sql 发送给各个产品线的开发负责人。

3.准备:
aws ak/sk ,如果rds 在不同区域需要认证不同的ak/sk。
已经安装好的es这里不做详细展开。
安装好filebeat 用于上传日志到es。
安装mysqldumpslow 用于分析慢日志文件。

4.安装filebeat的重要文件

1):filebeat.yaml文件定义自己的慢日志索引名称

filebeat.config.modules:path: /usr/local/filebeat/modules.d/*.ymlreload.enabled: truereload.period: 30ssetup.kibana:host: "10.0.139.96:5601"filebeat.inputs:
- type: logenabled: truepaths:- /usr/local/filebeat/logs/aurora-erp-mysql*.logfields:type: aurora-erp-mysql- type: logenabled: truepaths:- /usr/local/filebeat/logs/aurora-tms-mysql*.logfields:type: aurora-tms-mysql
- type: logenabled: truepaths:- /usr/local/filebeat/logs/aurora-bi-mysql*.logfields:type: aurora-bi-mysql #类型跟下面匹配上setup.ilm.enabled: falseoutput.elasticsearch:hosts: ["10.0.139.96:9200"]protocol: "http"indices:- index: "aurora-erp-mysql-%{+yyyy.MM.dd}"when.equals:fields.type: "aurora-erp-mysql"- index: "aurora-tms-mysql-%{+yyyy.MM.dd}"when.equals:fields.type: "aurora-tms-mysql"- index: "aurora-bi-mysql-%{+yyyy.MM.dd}"  #定义为自己的索引名when.equals:fields.type: "aurora-bi-mysql" #类型跟上面匹配上

2):filebeat 开启慢日志

cat   /usr/local/filebeat/modules.d/mysql.yml
# Module: mysql
# Docs: https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/8.2/filebeat-module-mysql.html- module: mysql# Error logserror:enabled: false# Set custom paths for the log files. If left empty,# Filebeat will choose the paths depending on your OS.#var.paths:# Slow logsslowlog:enabled: true# Set custom paths for the log files. If left empty,# Filebeat will choose the paths depending on 

3):分析下载慢日志文件的脚本:
将最新的慢日志文件,查出最慢的5条sql保存到dbname.log文件用于每天发送邮件使用。

#!/bin/bashcd  /usr/local/filebeat/logs 
erpmysql_name=$(ls -l aurora-erp-mysql-* | tail -1 | awk '{print $NF}')
tmsmysql_name=$(ls -l aurora-tms-mysql-* | tail -1 | awk '{print $NF}')
bimysql_name=$(ls -l aurora-bi-mysql-* | tail -1 | awk '{print $NF}')/usr/bin/mysqldumpslow -s t -t 5  ${erpmysql_name}>/usr/local/filebeat/logs/aurora-erp-mysql.log
/usr/bin/mysqldumpslow -s t -t  5  ${tmsmysql_name}>/usr/local/filebeat/logs/aurora-tms-mysql.log
/usr/bin/mysqldumpslow -s t -t  5  ${bimysql_name}>/usr/local/filebeat/logs/aurora-bi-mysql.log

5.下载rds 慢日志文件到服务器脚本:

#!/bin/bash
source /etc/profileexport AWS_ACCESS_KEY_ID="xxxxxxx"
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="xxxxxx"echo "start download aws mysql slow logs"
databases_list=(aurora-erp-mysql  aurora-tms-mysql aurora-bi-mysql)
dtime=$(date -u  +%F)
num="`expr $(date -u +%H) - 1`"
logdir="/usr/local/filebeat/logs"#clean old logs
#cd ${logdir} &&   rm  aurora-*-mysql-*.logfor db in ${databases_list[@]};do #获取循环库-每天慢查询文件名/usr/local/bin/aws rds describe-db-log-files --db-instance-identifier ${db}  --output text | awk '{print $3}' | sed '$d' | grep "mysql-slowquery" | tail -1>${db}.list#/usr/local/bin/aws rds describe-db-log-files --db-instance-identifier ${db} --output text | awk '{print $3}' | sed '$d' | grep "mysql-slowquery" | tail -n +2>${db}.list#aws rds describe-db-log-files --db-instance-identifier ${db}   --output text | awk '{print $3}' | sed '$d' |grep "mysql-slowquery.log">${db}.list#aws rds describe-db-log-files --db-instance-identifier ${db}   --output text | awk '{print $3}' | sed '$d' |grep "mysql-slowquery.log.${dtime}.${num}">${db}.listfor slowfile_name in `cat ${db}.list`;do #将每个库-上一个小时生产的日志存放在本地日志中slow_name=$(echo "${slowfile_name}" | awk -F '.' '{print $3"."$4}')/usr/local/bin/aws rds download-db-log-file-portion --db-instance-identifier ${db}  --log-file-name ${slowfile_name}  --starting-token 0 --output text >${logdir}/${db}-${slow_name}.logdonedone#cut slowquery将最新的慢日志文件,查出最慢的5条sql保存到dbname.log文件用于每天发送邮件使用。
/bin/bash /srv/cut-slowlog.sh#upload es 通过filebeat上传日志到es
/usr/bin/ps -ef | grep filebeat | awk '{print $2}'|head -1|xargs kill -9
cd /usr/local/filebeat && ./filebeat -e &

6.发送邮件python脚本

import smtplib
import datetime
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMETextdef extract_queries(text):# 将文本按行分割lines = text.strip().split('\n')# 提取查询语句queries = []query = ''for line in lines:if line.startswith('Count:'):if query:queries.append(query.strip())query = lineelse:query += f'{line}'if query:queries.append(query.strip())return queriesdef send_email(to_email, cc_email, log_file, subject):# 读取文本文件with open(log_file, 'r') as file:lines = file.readlines()# 判断行数是否大于等于2if len(lines) >= 4:# 创建HTML内容html_content = '<html><body>'html_content += '<ul>'for line in lines:html_content += f'<li>{line.strip().replace("<", "&lt;").replace(">", "&gt;")}</li>'html_content += '</ul>'html_content += '</body></html>'else:html_content = '<html><body>'html_content += '<p>(当前无慢日志,请等待)No logs found or the log file has less than 4 lines.</p>'return# 创建电子邮件msg = MIMEMultipart()msg['From'] = 'it_support@126.com'msg['To'] = ', '.join(to_email.split(','))msg['Cc'] = ', '.join(cc_email.split(','))msg['Subject'] = subject# 添加HTML内容到电子邮件msg.attach(MIMEText(html_content, 'html'))# 发送电子邮件with smtplib.SMTP_SSL('smtp.qiye.126.com', 465) as smtp:smtp.login('it_support@126.com', 'xxxxxx')recipients = to_email.split(',') + cc_email.split(',')for recipient in recipients:msg['To'] = recipienttry:smtp.send_message(msg)current_time = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")print(f"[{current_time}] Email sent successfully to {recipient}")except Exception as e:current_time = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")print(f"[{current_time}] Failed to send email to {recipient}: {str(e)}")# 发送ERP日志给指定邮箱
erp_log_file = '/usr/local/filebeat/logs/aurora-erp-mysql.log'
erp_recipient = 'wangfei@126.com,zhanghao@126.com,yubei@126.com'
cc_email = 'zhaigang@126.com,mei@126.com' #抄送指定人
erp_subject = 'ERP MySQL 【统计耗时最长的5条慢查询】'
send_email(erp_recipient, cc_email, erp_log_file, erp_subject)# 发送TMS日志给另一个邮箱
tms_log_file = '/usr/local/filebeat/logs/aurora-tms-mysql.log'
tms_recipient = 'zhangxuewen@126.com,yangxi@126.com,wangfei@126.com'
tms_subject = 'TMS MySQL 【统计耗时最长的5条慢查询】'
send_email(tms_recipient, cc_email, tms_log_file, tms_subject)# 发送Bi日志给另一个邮箱
tms_log_file = '/usr/local/filebeat/logs/aurora-bi-mysql.log'
tms_recipient = 'baojingyu@126.com,zhangyouhui@126.com,zhangxuewen@126.com'
tms_subject = 'Bi MySQL 【统计耗时最长的5条慢查询】'
send_email(tms_recipient, cc_email, tms_log_file, tms_subject)

7.效果图
在这里插入图片描述

相关文章:

AWS RDS慢日志文件另存到ES并且每天发送邮件统计慢日志

1.背景&#xff1a;需要对aws rds慢日志文件归档到es&#xff0c;让开发能够随时查看。 2.需求&#xff1a;并且每天把最新的慢日志&#xff0c;过滤最慢的5条sql 发送给各个产品线的开发负责人。 3.准备&#xff1a; aws ak/sk &#xff0c;如果rds 在不同区域需要认证不同的…...

如何在断线后不重连加入音视频房间

RTC 房间断网后&#xff0c;默认是一直尝试重连的&#xff0c;例如当主播再次联网重连成功后&#xff0c;会自动发布之前在发布的音视频流。针对某些不想断网后重新加入连接的场景&#xff0c;需要如下配置&#xff1a; 1、配置断开后不去重连&#xff08;这种情况也会重连 4 次…...

RabbitMq交换机详解

目录 1.交换机类型2.Fanout交换机2.1.声明队列和交换机2.2.消息发送2.3.消息接收2.4.总结 3.Direct交换机3.1.声明队列和交换机3.2.消息接收3.3.消息发送3.4.总结 4.Topic交换机4.1.说明4.2.消息发送4.3.消息接收4.4.总结 5.Headers交换机5.1.说明5.2.消息发送5.3.消息接收5.4.…...

智能优化算法应用:基于适应度相关算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用&#xff1a;基于适应度相关算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用&#xff1a;基于适应度相关算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.适应度相关算法4.实验参数设定5.算法…...

spring之基于注解管理Bean

学习的最大理由是想摆脱平庸&#xff0c;早一天就多一份人生的精彩&#xff1b;迟一天就多一天平庸的困扰。各位小伙伴&#xff0c;如果您&#xff1a; 想系统/深入学习某技术知识点… 一个人摸索学习很难坚持&#xff0c;想组团高效学习… 想写博客但无从下手&#xff0c;急需…...

Wireshark在云计算中的应用

第一章&#xff1a;Wireshark基础及捕获技巧 1.1 Wireshark基础知识回顾 1.2 高级捕获技巧&#xff1a;过滤器和捕获选项 1.3 Wireshark与其他抓包工具的比较 第二章&#xff1a;网络协议分析 2.1 网络协议分析&#xff1a;TCP、UDP、ICMP等 2.2 高级协议分析&#xff1a;HTTP…...

三菱plc学习入门(一,认识三菱plc)

今天就开始对三菱的plc软件入一个门&#xff0c;希望小编的文章对读者和初学者有所帮助&#xff01;欢迎评论指正&#xff0c;废话不多说&#xff0c;下面开始学习。 目录 plc的型号介绍 M表示什么&#xff1f; T表示什么&#xff1f; R表示什么&#xff1f; 为什么三菱没…...

设计模式——中介者模式

引言 中介者模式是一种行为设计模式&#xff0c; 能让你减少对象之间混乱无序的依赖关系。 该模式会限制对象之间的直接交互&#xff0c; 迫使它们通过一个中介者对象进行合作。 问题 假如你有一个创建和修改客户资料的对话框&#xff0c; 它由各种控件组成&#xff0c; 例如…...

【 USRP安装教程】MATLAB 2023B

步骤 matlabdocusrp驱动包 doc 安装包内容列表 双击“R2023b_Doc_Windows.iso” 打开cmd 查看盘符 切换盘符 因为是F盘&#xff0c;所以cmd输入&#xff1a;“F:” F:进入可安装界面 cd F:\bin\win64安装离线文档库 .\mpm install-doc --matlabroot"C:\MATLAB\R202…...

AI绘画中UNet用于预测噪声

介绍 在AI绘画领域中&#xff0c;UNet是一种常见的神经网络架构&#xff0c;广泛用于图像相关的任务&#xff0c;尤其是在图像分割领域中表现突出。UNet最初是为了解决医学图像分割问题而设计的&#xff0c;但其应用已经扩展到了多种图像处理任务。 特点 对称结构&#xff1a…...

解决 Hbuilder打包 Apk pad 无法横屏 以及 H5 直接打包 成Apk

解决 Hbuilder打包 Apk pad 无法横屏 前言云打包配置 前言 利用VUE 写了一套H5 想着 做一个APP壳 然后把 H5 直接嵌进去 客户要求 在pad 端 能够操作 然后页面风格 也需要pad 横屏展示 云打包 配置 下面是manifest.json 配置文件 {"platforms": ["iPad"…...

云原生之深入解析如何在K8S环境中使用Prometheus来监控CoreDNS指标

一、什么是 Kubernetes CoreDNS&#xff1f; CoreDNS 是 Kubernetes 环境的DNS add-on 组件&#xff0c;它是在控制平面节点中运行的组件之一&#xff0c;使其正常运行和响应是 Kubernetes 集群正常运行的关键。DNS 是每个体系结构中最敏感和最重要的服务之一。应用程序、微服…...

Unity3D UDP传输大文件怎么提高速度详解

前言 Unity3D是一款强大的游戏开发引擎&#xff0c;但是在处理大文件传输时&#xff0c;往往会遇到速度较慢的问题。本文将详细介绍如何通过使用UDP协议来提高大文件传输的速度&#xff0c;并给出相应的技术详解和代码实现。 对惹&#xff0c;这里有一个游戏开发交流小组&…...

数据结构——栈和队列的应用

1.栈在括号匹配中的应用 算法的思想如下; 1)初始设置一个空栈&#xff0c;顺序读入括号。 2)若是右括号&#xff0c;则或使置于栈顶的最急迫期待得以消解&#xff0c;或是不合法的情况(括号序列不 匹配&#xff0c;退出程序)。 3)若是左括号&#xff0c;则作为一个新的更急迫…...

第7章 排序

前言 在这一章&#xff0c;我们讨论数组元素的排序问题。为简单起见&#xff0c;假设在我们的例子中数组只包含整数&#xff0c;虽然更复杂的结构显然也是可能的。对于本章的大部分内容&#xff0c;我们还假设整个排序工作能够在主存中完成&#xff0c;因此&#xff0c;元素的个…...

AR眼镜光学方案_AR眼镜整机硬件定制

增强现实(Augmented Reality&#xff0c;AR)技术通过将计算机生成的虚拟物体或其他信息叠加到真实世界中&#xff0c;实现对现实的增强。AR眼镜作为实现AR技术的重要设备&#xff0c;具备虚实结合、实时交互的特点。为了实现透视效果&#xff0c;AR眼镜需要同时显示真实的外部世…...

Linux shell编程学习笔记36:read命令

*更新日志 *2023-12-18 1.根据[美] 威廉肖特斯 &#xff08;Willian shotts&#xff09;所著《Linux命令行大全&#xff08;第2版&#xff09;》 更新了-e、-i、-r选项的说明 2.更新了 2.8 的实例&#xff0c;增加了gif动图 3.补充了-i的应用实例 2.1…...

Python表达式

表达式 本章将解释 Python 中组成表达式的各种元素的的含义。 语法注释: 在本章和后续章节中&#xff0c;会使用扩展 BNF 标注来描述语法而不是词法分析。 当&#xff08;某种替代的&#xff09;语法规则具有如下形式 name :: othername并且没有给出语义&#xff0c;则这种…...

风速预测(六)基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型

目录 前言 1 风速数据EMD分解与可视化 1.1 导入数据 1.2 EMD分解 2 数据集制作与预处理 2.1 先划分数据集&#xff0c;按照8&#xff1a;2划分训练集和测试集 2.2 设置滑动窗口大小为96&#xff0c;制作数据集 3 基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型预测 3.1 数据加载&a…...

【Stm32-F407】全速DAP仿真器下载程序

文章内容如下: 1) 全速DAP仿真器简介2) 全速DAP仿真器下载程序流程 1) 全速DAP仿真器简介 1&#xff09;全速DAP仿真器简介 DAP全称 Data Acquisition Processor&#xff0c;是一种用于数据采集和实时控制的设备。本文使用的全速DAP仿真器遵循ARM公司的CMSIS-DAP标准&#xff…...

[2025CVPR]DeepVideo-R1:基于难度感知回归GRPO的视频强化微调框架详解

突破视频大语言模型推理瓶颈,在多个视频基准上实现SOTA性能 一、核心问题与创新亮点 1.1 GRPO在视频任务中的两大挑战 ​安全措施依赖问题​ GRPO使用min和clip函数限制策略更新幅度,导致: 梯度抑制:当新旧策略差异过大时梯度消失收敛困难:策略无法充分优化# 传统GRPO的梯…...

深入浅出Asp.Net Core MVC应用开发系列-AspNetCore中的日志记录

ASP.NET Core 是一个跨平台的开源框架&#xff0c;用于在 Windows、macOS 或 Linux 上生成基于云的新式 Web 应用。 ASP.NET Core 中的日志记录 .NET 通过 ILogger API 支持高性能结构化日志记录&#xff0c;以帮助监视应用程序行为和诊断问题。 可以通过配置不同的记录提供程…...

MySQL 隔离级别:脏读、幻读及不可重复读的原理与示例

一、MySQL 隔离级别 MySQL 提供了四种隔离级别,用于控制事务之间的并发访问以及数据的可见性,不同隔离级别对脏读、幻读、不可重复读这几种并发数据问题有着不同的处理方式,具体如下: 隔离级别脏读不可重复读幻读性能特点及锁机制读未提交(READ UNCOMMITTED)允许出现允许…...

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询优化策略

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询分表策略 背景Solution --- 分表 背景 使用audit log实现Audi Trail功能 Audit Trail范围: 六个月数据量: 每秒5-7条audi log&#xff0c;共计7千万 – 1亿条数据需要实现全文检索按照时间倒序因为license问题&#xff0c;不能使用ELK只能使用…...

在 Nginx Stream 层“改写”MQTT ngx_stream_mqtt_filter_module

1、为什么要修改 CONNECT 报文&#xff1f; 多租户隔离&#xff1a;自动为接入设备追加租户前缀&#xff0c;后端按 ClientID 拆分队列。零代码鉴权&#xff1a;将入站用户名替换为 OAuth Access-Token&#xff0c;后端 Broker 统一校验。灰度发布&#xff1a;根据 IP/地理位写…...

Spring Boot+Neo4j知识图谱实战:3步搭建智能关系网络!

一、引言 在数据驱动的背景下&#xff0c;知识图谱凭借其高效的信息组织能力&#xff0c;正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合&#xff0c;探讨知识图谱开发的实现细节&#xff0c;帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...

以光量子为例,详解量子获取方式

光量子技术获取量子比特可在室温下进行。该方式有望通过与名为硅光子学&#xff08;silicon photonics&#xff09;的光波导&#xff08;optical waveguide&#xff09;芯片制造技术和光纤等光通信技术相结合来实现量子计算机。量子力学中&#xff0c;光既是波又是粒子。光子本…...

在QWebEngineView上实现鼠标、触摸等事件捕获的解决方案

这个问题我看其他博主也写了&#xff0c;要么要会员、要么写的乱七八糟。这里我整理一下&#xff0c;把问题说清楚并且给出代码&#xff0c;拿去用就行&#xff0c;照着葫芦画瓢。 问题 在继承QWebEngineView后&#xff0c;重写mousePressEvent或event函数无法捕获鼠标按下事…...

基于TurtleBot3在Gazebo地图实现机器人远程控制

1. TurtleBot3环境配置 # 下载TurtleBot3核心包 mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src git clone -b noetic-devel https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3.git git clone -b noetic https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_msgs.git git clone -b noetic-dev…...

人工智能(大型语言模型 LLMs)对不同学科的影响以及由此产生的新学习方式

今天是关于AI如何在教学中增强学生的学习体验&#xff0c;我把重要信息标红了。人文学科的价值被低估了 ⬇️ 转型与必要性 人工智能正在深刻地改变教育&#xff0c;这并非炒作&#xff0c;而是已经发生的巨大变革。教育机构和教育者不能忽视它&#xff0c;试图简单地禁止学生使…...