編寫思路:
1、使用"grep"讀取接口日志，並從中獲取一分鍾接口請求條目
2、使用"awk"截取時間部分（到秒）
3、使用"uniq -c"統計重復時間數量（即每秒的請求條目數量=請求並發數量（QPS））
4、使用"awk"截取每秒的請求條目數量部分，並使用"sort -nr"進行降序排序
5、最后使用"head -n 1"獲取一分鍾之內最大請求並發數量
日志內容：
2020-10-11 10:12:16.891 c.w.z.s.JxAuthenticationFilter [INFO] - 收到請求： FAB0D8CE52761C2090EB8743C5556795 request to http://yzapi.winsunexpo.com/expo/api/ticket/get,參數:{"token":["3xxxa677e8eb049208b9a9ab96d29f54"],"expoId":["2"],"appId":["5dxxxf8d78ace679544b15b5e2c7d1bc"],"timestamp":["1601596429898"],"device":["h5"]},,IP:47.97.115.208
腳本內容:
grep -E "^$(date +%Y-%m-%d\ \%H:%M).*收到請求.*" /var/log/wsexpo_server/wsexpo-zuul/wsexpo-zuul.$(date +%Y-%m-%d).log|awk -F '.' '{print $1}'|uniq -c|awk '{print $1}'|sort -nr|head -n 1
說說好處：
使用"grep"命令截取較少的日志，相比其他"sed\cat"等命令其執行效率更高，執行時間更短（可以使用"time"命令測試一下），並只需要占用較少的CPU。
當配合監控工具進行獲取監控值時，如果每秒都去執行獲取接口並發數量，這將占用大量的CPU時間，所以我們盡量降低執行腳本的頻率，以上示例獲取並處理一分鍾的日志，即每分鍾執行一次（建議）。
其他補充：
可以通過以上方式結合Zabbix等監控工具完成對接口的並發請求數量的監控！