Shell 脚本循环遍历日志文件中的值进行求和并计算平均值，最大值和最小值

最近在进行压测，为了观察并定位服务性能的瓶颈，所以在代码中很多地方加了执行耗时的日志，但这种方式只能观察，却在压测的时候，不太能准确的把握代码中某些方法的性能，所以想到写一个脚本，用来统计所加的日志中的平均耗时，最大耗时，最小耗时等等，这需要保证每行日志都是唯一的，代码中添加日志的方式如下：

为了便于验证，写了一个简单的日志文件 console.log ，内容如下：

[[email protected] shell]# cat console.log
filterStr 23
filterStr 56
filterStr 89
filterStr 1
filterStr 10
filterStr 2
requireTime 3
requireTime 4
requireTime 3
requireTime 10

1.先编写一个计算 含 filterStr 日志行的所有平均时间，最大时间，最小时间，脚本示例如下：

#!/bin/bash
sum=0
min=`cat console.log|grep "filterStr"|awk '{print $2}'|head -n 1`
max=0

for value in `cat console.log|grep 'filterStr'|awk '{print $2}'`
        do
                sum=$(($sum+$value))

                if [ $value -le $min ];then
                        min=$value
                fi

                if [ $value -ge $max ];then
                        max=$value
                fi
        done
echo "总共耗时："$sum

totalCount=`cat console.log|grep 'filterStr'|awk '{print $2}'|wc -l`
echo "总共请求次数为："$totalCount

#计算请求的平均时间
avageTime=$(($sum/$totalCount))
echo "平均请求响应时间为: "$avageTime

#打印最大值与最小值
echo "最大值为："$max
echo "最小值为："$min
 

最小值的初始定义命令为： min=cat console.log|grep "filterStr"|awk '{print $2}'|head -n 1 ； 这行命令过滤出日志的所有行，并取第一行中过滤出的第二个值（awk ‘{print $2}’）。所以需要提前预定好 该耗时计算在日志中的位置，我这边示例中位于第二个位置，所以取第二个$2 的 值

该脚本执行效果如下：

2. 通过动态传参过滤内容的方式执行执行脚本

由于服务中加了很多位于不同代码处的耗时日志，所以想到通过动态传参的方式执行脚本，shell 脚本示例如下：

#!/bin/bash
sum=0
min=`cat console.log|grep "$filterStr"|awk '{print $2}'|head -n 1`
max=0

filterStr=$1

for value in `cat console.log|grep "$filterStr"|awk '{print $2}'`
        do
                sum=$(($sum+$value))

                if [ $value -le $min ];then
                        min=$value
                fi

                if [ $value -ge $max ];then
                        max=$value
                fi
        done
echo "总共耗时："$sum

totalCount=`cat console.log|grep "$filterStr"|awk '{print $2}'|wc -l`
echo "总共请求行数为："$totalCount

#计算请求的平均时间
avageTime=$(($sum/$totalCount))
echo "平均请求响应时间为: "$avageTime

#打印最大值与最小值
echo "最大值为："$max
echo "最小值为："$min
 

用该脚本计算 console.log 中的 requireTime 相关行的耗时统计：

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