纯java语言分析网站后台日志IP排序处理

来源：互联网发布：能赚集分宝的软件编辑：程序博客网时间：2024/04/29 14:05
用纯java分析网站后台日志并按照IP排序
package byzx.fq.get;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.FileNotFoundException;import java.io.FileWriter;import java.io.IOException;import java.io.InputStreamReader;import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.Comparator;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.StringTokenizer;import java.util.Map.Entry;import java.util.regex.Matcher;import java.util.regex.Pattern;/** * 用java程序读取日志并分析Ip访问量排序显示前十  * 读取=>提取（切片）=>统计=>排序=>显示 */public class IPget {    @SuppressWarnings("static-access")    // 主方法-IPget,通过word统计和sort组合。    // 两个参数，一个是日志路径，一个是IP提取生成文档    public static void main(String[] args) {        IPget ip = new IPget();        ip.getIp("i:/1.txt", "i:/2.txt");    }    public static void getIp(String filePath, String fileTo) {        try {            // 设置日志的编码格式，有利于数据读取            String encoding = "utf-8";            File file = new File(filePath);            // 判断文件是否存在，并创建流对象读取文件            if (file.isFile() && file.exists()) {                InputStreamReader read = new InputStreamReader(new FileInputStream(file), encoding);// 考虑到编码格式                BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(read);                // 设置读取字符字段与匹配IP的集合                String lineTxt = null;                List<String> list = new ArrayList<String>();                while ((lineTxt = bufferedReader.readLine()) != null) {                    // System.out.println(lineTxt);                    // 正则表达式读取IP地址                    String regexString = "\\d{1,3}\\.\\d{1,3}\\.\\d{1,3}\\.\\d{1,3}";                    // 进行相应的IP提取匹配                    Pattern p = Pattern.compile(regexString);                    Matcher m = p.matcher(lineTxt);                    boolean result = m.find();                    while (result) {                        list.add(m.group().trim());                        // System.out.println(m.group());                        // System.out.println(set.size());                        result = m.find();                        // System.out.println(set.size());                    }                }                // 创建IP读取存储文本文件，并写出                FileWriter fileWriter = new FileWriter(fileTo);                for (String string : list) {                    fileWriter.write(string + " ");                }                // 关闭流对象，并调用ip处理方法                fileWriter.flush();                fileWriter.close();                word(fileTo);                read.close();            } else {                System.out.println("找不到指定的文件");            }        } catch (Exception e) {            System.out.println("读取文件内容出错");            e.printStackTrace();        }    }    // 针对已经提取的Ip进行相应的个数统计，参数为Ip提取的文档地址    public static void word(String filePath) {        // 设置统计个数和其他函数需要的变量        int wordCount = 0;        int n;        String s = " ";        FileInputStream f1 = null;        // 用于统计各个单词的个数，排序        Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();        try {            File file = new File(filePath);            if (file.isFile() && file.exists()) { // 判断文件是否存在                f1 = new FileInputStream(file);                //设置字符读取的缓存大小                byte[] b = new byte[1024];                while ((n = f1.read(b)) != -1) {                    String p = new String(b, 0, n);                    //将读取的分片IP转化为String类型                    s = s + p;                }            }        } catch (FileNotFoundException e) {            e.printStackTrace();        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();        } finally {            //关闭文件传输流            if (f1 != null) {                try {                    f1.close();                } catch (IOException e) {                    e.printStackTrace();                }            }        }        // 这个类会将字符串分解成一个个的标记        StringTokenizer token = new StringTokenizer(s);        while (token.hasMoreTokens()) { // 循环遍历            wordCount++;            String word = token.nextToken(" ");            // 按照空格进行分割            if (map.containsKey(word)) {                // HashMap不允许重复的key，所以利用这个特性，去统计ip的个数                int count = map.get(word);                map.put(word, count + 1);                 // 如果HashMap已有这个ip，则设置它的数量加1            } else                map.put(word, 1);                 // 如果没有这个ip，则新填入，数量为1        }        System.out.println("总共IP：" + wordCount);        sort(map); // 调用排序的方法，排序并输出！    }    //针对统计出来的IP结果进行相应的排序和处理，参数为ip的map统计结果    public static void sort(Map<String, Integer> map) {        //设置        List<Map.Entry<String, Integer>> infoIds = new ArrayList<Map.Entry<String, Integer>>(map.entrySet());        Collections.sort(infoIds, new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() {            public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) {                return (o2.getValue() - o1.getValue());            }        }); // 排序        // 全部输出为 infoIds.size()        for (int i = 0; i < 10; i++) { // 输出相应数量的排名和IP情况            Entry<String, Integer> id = infoIds.get(i);            System.out.println(id.getKey() + " : " + id.getValue());        }    }}
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