apache 日志中记录代理IP以及真实客户端IP

简介:

默认情况下log日志格式为:

LogFormat "%h %l %u %t \"%r\" %>s %b \"%{Referer}i\" \"%{User-Agent}i\"" combined


其中%h 是记录访问者的IP,如果在web的前端有一层代理,那么这个%h其实就是代理机器的IP,这不是我们想要的。在这种情况下,%{X-FORWARDED-FOR}i  字段会记录客户端真实的IP。


所以log日志改为:

LogFormat "%h %{X-FORWARDED-FOR}i %l %u %t \"%r\" %>s %b \"%{Referer}i\" \"%{User-Agent}i\"" combined



本文转自 小杨_Ivan 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/aqiang/1895531
相关实践学习
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
相关文章
|
存储 监控 安全
实时记录和查看Apache 日志
Apache 是一个开源、跨平台的 Web 服务器,保护其平台需监控活动和事件。Apache 日志分为访问日志和错误日志,分别记录用户请求和服务器错误信息。EventLog Analyzer 是一款强大的日志查看工具,提供集中收集、分析、实时警报和安全监控功能,帮助管理员识别趋势、检测威胁并确保合规性。通过直观的仪表板和自动化响应,它简化了大规模日志管理,增强了 Apache 服务器的安全性和性能。
478 5
|
监控 安全 BI
优化 Apache 日志记录的 5 个最佳实践
Apache 日志记录对于维护系统运行状况和网络安全至关重要,其核心包括访问日志与错误日志的管理。通过制定合理的日志策略,如选择合适的日志格式、利用条件日志减少冗余、优化日志级别、使用取证模块提升安全性及实施日志轮换,可有效提高日志可用性并降低系统负担。此外,借助 Eventlog Analyzer 等专业工具,能够实现日志的高效收集、可视化分析与威胁检测,从而精准定位安全隐患、评估服务器性能,并满足合规需求,为强化网络安全提供有力支持。
367 0
优化 Apache 日志记录的 5 个最佳实践
|
人工智能 运维 监控
Aipy实战:分析apache2日志中的网站攻击痕迹
Apache2日志系统灵活且信息全面,但安全分析、实时分析和合规性审计存在较高技术门槛。为降低难度,可借助AI工具如aipy高效分析日志,快速发现攻击痕迹并提供反制措施。通过结合AI与学习技术知识,新手运维人员能更轻松掌握复杂日志分析任务,提升工作效率与技能水平。
|
存储 运维 监控
金融场景 PB 级大规模日志平台:中信银行信用卡中心从 Elasticsearch 到 Apache Doris 的先进实践
中信银行信用卡中心每日新增日志数据 140 亿条(80TB),全量归档日志量超 40PB,早期基于 Elasticsearch 构建的日志云平台,面临存储成本高、实时写入性能差、文本检索慢以及日志分析能力不足等问题。因此使用 Apache Doris 替换 Elasticsearch,实现资源投入降低 50%、查询速度提升 2~4 倍,同时显著提高了运维效率。
1261 3
金融场景 PB 级大规模日志平台:中信银行信用卡中心从 Elasticsearch 到 Apache Doris 的先进实践
|
存储 监控 安全
实时记录和查看Apache 日志
Apache 是一个开源、跨平台的Web服务器,保护其安全依赖于监控活动和分析访问日志。日志分为访问日志和错误日志,前者记录用户请求及响应情况,后者记录服务器错误信息。EventLog Analyzer等工具可集中收集、分析日志,提供直观的仪表板和实时警报,帮助识别趋势、异常和威胁,确保服务器稳定性和安全性,并支持合规管理。
413 5
|
10月前
|
人工智能 数据处理 API
阿里云、Ververica、Confluent 与 LinkedIn 携手推进流式创新,共筑基于 Apache Flink Agents 的智能体 AI 未来
Apache Flink Agents 是由阿里云、Ververica、Confluent 与 LinkedIn 联合推出的开源子项目,旨在基于 Flink 构建可扩展、事件驱动的生产级 AI 智能体框架,实现数据与智能的实时融合。
1521 6
阿里云、Ververica、Confluent 与 LinkedIn 携手推进流式创新,共筑基于 Apache Flink Agents 的智能体 AI 未来
|
存储 Cloud Native 数据处理
从嵌入式状态管理到云原生架构:Apache Flink 的演进与下一代增量计算范式
本文整理自阿里云资深技术专家、Apache Flink PMC 成员梅源在 Flink Forward Asia 新加坡 2025上的分享,深入解析 Flink 状态管理系统的发展历程,从核心设计到 Flink 2.0 存算分离架构,并展望未来基于流批一体的通用增量计算方向。
702 0
从嵌入式状态管理到云原生架构:Apache Flink 的演进与下一代增量计算范式
|
12月前
|
SQL 人工智能 数据挖掘
Apache Flink:从实时数据分析到实时AI
Apache Flink 是实时数据处理领域的核心技术,历经十年发展,已从学术项目成长为实时计算的事实标准。它在现代数据架构中发挥着关键作用,支持实时数据分析、湖仓集成及实时 AI 应用。随着 Flink 2.0 的发布,其在流式湖仓、AI 驱动决策等方面展现出强大潜力,正推动企业迈向智能化、实时化的新阶段。
1259 9
Apache Flink:从实时数据分析到实时AI
|
12月前
|
SQL 人工智能 API
Apache Flink 2.1.0: 面向实时 Data + AI 全面升级,开启智能流处理新纪元
Apache Flink 2.1.0 正式发布,标志着实时数据处理引擎向统一 Data + AI 平台迈进。新版本强化了实时 AI 能力,支持通过 Flink SQL 和 Table API 创建及调用 AI 模型,新增 Model DDL、ML_PREDICT 表值函数等功能,实现端到端的实时 AI 工作流。同时增强了 Flink SQL 的流处理能力,引入 Process Table Functions(PTFs)、Variant 数据类型,优化流式 Join 及状态管理,显著提升作业稳定性与资源利用率。
977 0
|
存储 人工智能 大数据
The Past, Present and Future of Apache Flink
本文整理自阿里云开源大数据负责人王峰(莫问)在 Flink Forward Asia 2024 上海站主论坛开场的分享,今年正值 Flink 开源项目诞生的第 10 周年,借此时机,王峰回顾了 Flink 在过去 10 年的发展历程以及 Flink社区当前最新的技术成果,最后展望下一个十年 Flink 路向何方。
1330 33
The Past, Present and Future of Apache Flink

推荐镜像

更多