1.一种Web系统大流量数据统计分析方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、利用Nginxngx_http_empty_gif_module自带模块做数据打点上报；包括以下步骤：（1）打开Nginxngx_http_empty_gif_module在server模块中配置 location 路径，配置log_format参数设定自定义日志输出格式；

（2）使用nginx‑log‑rotate工具，配置定时计划任务定时自动进行日志切割；

步骤二、对Web系统进行数据埋点，包括以下步骤：

（1）在Web系统工具类库中定义一个页面自执行函数(function() {})()；

（2）在自定义函数创建script节点，src指定为配置的location 路径，id为唯一值，根据埋点类型对参数进行处理，生成dom节点；

（3）将生成的dom节点动态插入到body节点中；

（4）Web系统埋点，可以采用指定功能按钮埋点和页面路由埋点两种类型，其中指定功能按钮埋点采用声明式埋点，自定义业务区分参数按钮，在需要上报的功能按钮中配置埋点指令，利用Vue.directive指令获取触发按钮的dom节点，执行步骤（2）的自定义函数；

页面路由埋点可以使用 vue‑router 的 beforeEach 或者 afterEach 钩子打点执行自定义函数做埋点上报，将上报的参数封装为json对象，根据业务需求自定义json对象信息；

步骤三、使用 Goroutine 和 Channel 并发统计分析流量日志数据，保存到存储介质中；包括以下步骤：（1）根据业务需求定义基础的struct结构体，引入相关的库函数；

（2）使用for {} 函数常驻内存，依据标记文件处理情况来确定要处理日志的文件，定义日志消费Goroutine、日志统计分析Goroutine、日志存储 Goroutine，开启Pipeline责任链调用；

（3）日志消费Goroutine 解析url内容，存入struct结构体中，通过Channel分配给日志统计分析Goroutine进行统计分析处理；

（4）日志统计分析Goroutine根据结构体type类型做具体的区分或利用Pipeline 编程思想来统计分析多维度数据；计算分析完成通过Channel传递给日志存储 Goroutine，记录分析统计结果。

2.根据权利要求1 所述的Web系统大流量数据统计分析方法，其特征在于：步骤三中的（3）统计分析分为两方面：a、针对指定功能按钮埋点可以统计出热度、搜索词指标；针对页面路由埋点，可以统计出PV、UV、跳出率、访问时长；

b、监控异常流量数据，将异常数据反馈给系统管理人员。

3.根据权利要求1所述的Web系统大流量数据统计分析方法，其特征在于：步骤三中的（4）中日志存储 Goroutine按照多维度的方式存储热点数据。

4.根据权利要求1所述的Web系统大流量数据统计分析方法，其特征在于：还包括使用文件方式或数据库方式标记日志文件处理情况和行数。