云服务器日志自动清理：Python脚本5个实用技巧

在云服务器的日常运维中，日志文件会随时间不断累积，若不及时清理可能占满磁盘空间，影响服务稳定性。借助Python脚本实现日志自动清理，既能节省人工操作成本，又能精准控制清理逻辑。以下结合实际运维场景，分享5个提升脚本实用性的关键技巧。

技巧一：精准界定清理范围

不同云服务器承载的业务类型不同，日志存储路径和格式差异较大。例如，Linux系统默认将系统日志存放在/var/log目录，包含auth.log、syslog等文件；而Nginx、MySQL等应用服务通常会在/var/log下创建独立子目录（如/var/log/nginx）存储业务日志。编写脚本前，需先梳理业务日志的具体路径，避免误删或遗漏。

可通过Python的os模块（操作系统接口模块）遍历目标目录，配合endswith()方法筛选日志文件。以下代码示例会打印/var/log目录下所有以.log结尾的文件路径：

import os
log_dir = '/var/log'
for root, dirs, files in os.walk(log_dir):
    for file in files:
        if file.endswith('.log'):
            print(os.path.join(root, file))

实际使用时，可根据业务需求调整log_dir路径（如改为/var/log/nginx），或添加更多文件后缀（如.log.1、.log.gz）扩大筛选范围。

技巧二：灵活设置清理时间阈值

日志保留时长需结合业务需求：实时监控类业务可能仅需保留3-7天日志，而金融、医疗等需要合规审计的业务可能需保留30天以上。可通过修改脚本中的“天数”参数控制清理阈值。

以下代码会删除7天前修改过的日志文件（以秒为单位计算时间差）：

import os
import time
log_dir = '/var/log'
retention_days = 7  # 可根据需求调整为3/30等数值
threshold = time.time() - retention_days * 24 * 3600
for root, dirs, files in os.walk(log_dir):
    for file in files:
        file_path = os.path.join(root, file)
        if file.endswith(('.log', '.log.1')) and os.path.getmtime(file_path) < threshold:
            os.remove(file_path)

需注意：生产环境建议先打印待删除文件路径（使用print而非os.remove），确认无误后再执行删除操作，避免误删重要文件。

技巧三：关键日志预先备份

直接删除日志存在数据丢失风险，特别是涉及故障排查或合规审计的日志。建议在清理前将关键日志备份至独立存储（如云服务器的挂载数据盘或对象存储）。

利用shutil模块（文件操作模块）可实现日志备份，以下代码会将/var/log下的日志文件复制到/backup/log目录：

import shutil
import os
log_dir = '/var/log'
backup_dir = '/backup/log'
if not os.path.exists(backup_dir):
    os.makedirs(backup_dir, exist_ok=True)  # 自动创建备份目录
for root, dirs, files in os.walk(log_dir):
    for file in files:
        if file.endswith('.log'):
            src_path = os.path.join(root, file)
            dest_path = os.path.join(backup_dir, file)
            shutil.copy2(src_path, dest_path)  # 保留文件元数据

备份目录建议设置容量限制（如使用quota工具），避免备份文件过度占用空间。

技巧四：异常处理与执行记录

脚本运行中可能遇到权限不足、文件被占用等异常，需通过try-except块捕获错误，并记录详细日志便于排查。

以下代码在删除日志时记录错误信息到clean_error.log文件：

import os
import logging
log_dir = '/var/log'
logging.basicConfig(
    filename='clean_error.log',
    level=logging.ERROR,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
try:
    for root, dirs, files in os.walk(log_dir):
        for file in files:
            file_path = os.path.join(root, file)
            if file.endswith('.log') and os.path.getsize(file_path) < 1024*1024:  # 仅清理小于1GB的文件
                os.remove(file_path)
except PermissionError:
    logging.error(f"无权限删除文件：{file_path}，请检查文件权限")
except Exception as e:
    logging.error(f"清理过程中发生异常：{str(e)}")

建议将日志级别设置为ERROR，避免过多无关信息干扰；若需调试，可临时调整为DEBUG。

技巧五：定时执行与效果监控

通过系统定时任务（如Linux的cron）设置脚本每日/每周执行，确保日志清理常态化。例如，在crontab中添加以下配置（每天凌晨3点执行脚本）：

0 3 * * * /usr/bin/python3 /path/to/clean_logs.py

同时，需监控云服务器磁盘使用率（可通过df -h命令或监控工具），若发现清理后空间未释放，可能是日志被进程占用（如tail -f命令锁定文件），需重启相关进程或使用lsof命令查找占用进程。

通过以上五个技巧的组合应用，能够构建覆盖“范围界定-时间控制-数据保护-异常处理-持续执行”的完整日志清理流程，有效提升云服务器的磁盘管理效率，为业务稳定运行提供保障。