grep 负责快速筛选匹配行，awk 负责按字段处理、计算和格式化输出；二者组合可高效解决日志分析、配置提取等实际问题。
linux 中 grep 和 awk 是文本处理的两大利器，它们分工明确又常配合使用：grep 负责“找”，快速筛选匹配行；awk 负责“拆”和“算”，按字段处理、计算、格式化输出。掌握二者组合用法，能高效解决日志分析、配置提取、数据清洗 等实际问题。
grep 基础与精准过滤技巧
grep 默认逐行匹配正则，但很多场景需要更稳更准：
- -w 匹配完整单词（如
grep -w 'Error'不会误中errors或enderror） - -E 启用扩展正则（等价于 egrep），支持
|、+、?等，例如grep -E 'fail|error' /var/log/syslog - -v 反向筛选，排除干扰行（如
grep -v '^#|^$'去掉注释和空行） - -n 显示行号，便于定位；-o 仅输出匹配部分（适合提取 IP、邮箱 等片段）
awk 核心能力：分字段、取内容、做计算
awk 默认以空白（空格 / 制表符）为分隔符，用 $1、$2…… 引用字段，$0 表示整行：
- 打印第 2 列且第 3 列大于 100：
awk '$3 > 100 {print $2}' data.txt - 统计某列出现次数：
awk '{count[$1]++} END {for (i in count) print i, count[i]}' access.log - 自定义分隔符（如冒号）：
awk -F':' '$3 >= 500 {print $1}' /etc/passwd - 内置变量
NF（字段数）、NR（当前行号）很实用，比如跳过首行：awk 'NR>1 {print $1,$3}' file.csv
grep + awk 协同实战：从日志中精准提取关键信息
单独用一个命令往往不够，组合才能应对复杂需求。典型流程是：grep 快速缩小范围 → awk 精细提取或加工：
- 查 nginx 错误日志中 状态码 为 500 的请求 URL：
grep '500' /var/log/nginx/error.log | awk '{print $7}' - 提取所有 IPv4 地址并去重计数：
grep -oE '([0-9]{1,3}.){3}[0-9]{1,3}' access.log | awk '{ip[$0]++} END{for (i in ip) print i, ip[i]}' - 筛选含关键词且满足数值条件的行（先 awk 再 grep 更高效）：
awk '$5 > 200 {print $0}' app.log | grep 'timeout'
避坑提醒：常见误区与替代建议
组合使用时容易忽略细节，导致结果不准或效率低下：
- grep 默认区分大小写，需加 -i 才匹配
Error和error - awk 中正则匹配用
~（如$2 ~ /abc/），等于号==是 字符串 全等，别混淆 - 大量数据时，优先用 awk 过滤再处理，比 grep 后管道传给 awk 更快（减少进程开销）
- 若需更强大字段处理（如 jsON、CSV），可考虑
jq或csvkit，但 grep+awk 已覆盖 80% 终端日常需求
基本上就这些。熟练后你会发现，一条简洁的管道命令，就能替代几十行 python 脚本——不复杂，但容易忽略细节。
