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性能优越的轻量级日志收集工具,微软、亚马逊都在用!


性能优越的轻量级日志收集工具,微软、亚马逊都在用!

ELK日志收集系统大家都知道,但是还有一种日志收集系统EFK,肯定有很多朋友不知道!这里的F指的是Fluentd,它具有Logstash类似的日志收集功能,但是内存占用连Logstash的十分之一都不到,性能优越、非常轻巧。本文将详细介绍Fluentd的使用,主要用来收集SpringBoot应用的日志,希望对大家有所帮助!

Fluentd 简介

Fluentd是一款开源的日志收集功能,致力于为用户搭建统一的日志收集层,和Elasticsearch、Kibana一起使用可以搭建EFK日志收集系统。什么是统一的日志收集层呢?看下下面这张图就清楚了!

安装

《你居然还去服务器上捞日志,搭个日志收集系统难道不香么!》中已经介绍了ELK日志收集系统的搭建,这里就不再介绍Elasticsearch和Kibana的安装了,直接介绍Fluentd在Docker环境下的安装。

  • 下载Fluentd的Docker镜像;
docker pull fluent/fluentd:v1.10
  • 将默认配置fluent.conf文件复制到/mydata/fluentd/目录下,配置信息如下:
<source>
  @type  forward
  @id    input1
  @label @mainstream
  port  24224
</source>

<filter **>
  @type stdout
</filter>

<label @mainstream>
  <match docker.**>
    @type file
    @id   output_docker1
    path         /fluentd/log/docker.*.log
    symlink_path /fluentd/log/docker.log
    append       true
    time_slice_format %Y%m%d
    time_slice_wait   1m
    time_format       %Y%m%dT%H%M%S%z
  </match>
  <match **>
    @type file
    @id   output1
    path         /fluentd/log/data.*.log
    symlink_path /fluentd/log/data.log
    append       true
    time_slice_format %Y%m%d
    time_slice_wait   10m
    time_format       %Y%m%dT%H%M%S%z
  </match>
</label>
  • 运行Fluentd服务,需要开放24221~24224四个端口用于接收不同类型的日志;
docker run -p 24221:24221 -p 24222:24222 -p 24223:24223 -p 24224:24224 --name efk-fluentd \
-v /mydata/fluentd/log:/fluentd/log \
-v /mydata/fluentd/fluent.conf:/fluentd/etc/fluent.conf \
-d fluent/fluentd:v1.10
  • 第一次启动可能会失败,修改目录权限后重新启动即可;
chmod 777 /mydata/fluentd/log/
  • 使用root用户进入Fluentd容器内部;
docker exec -it --user root efk-fluentd /bin/sh
  • 安装Fluentd的Elasticsearch插件;
fluent-gem install fluent-plugin-elasticsearch
  • 如果你依然想使用docker-compose一次性安装EFK的话,可以使用如下脚本,注意使用user:root启动就不需要再修改目录权限了!
version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:6.4.0
    container_name: efk-elasticsearch
    user: root
    environment:
      - "cluster.name=elasticsearch" #设置集群名称为elasticsearch
      - "discovery.type=single-node" #以单一节点模式启动
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" #设置使用jvm内存大小
      - TZ=Asia/Shanghai
    volumes:
      - /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins #插件文件挂载
      - /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data #数据文件挂载
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
  kibana:
    image: kibana:6.4.0
    container_name: efk-kibana
    links:
      - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务
    depends_on:
      - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动
    environment:
      - "elasticsearch.hosts=http://es:9200" #设置访问elasticsearch的地址
      - TZ=Asia/Shanghai
    ports:
      - 5601:5601
  fluentd:
    image: fluent/fluentd:v1.10
    container_name: efk-fluentd
    user: root
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
    volumes:
      - /mydata/fluentd/log:/fluentd/log
      - /mydata/fluentd/fluent.conf:/fluentd/etc/fluent.conf
    depends_on:
      - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动
    links:
      - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务
    ports:
      - 24221:24221
      - 24222:24222
      - 24223:24223
      - 24224:24224
  • 使用新的配置文件fluent.conf替换原来的配置文件,然后重新启动Fluentd服务,新的配置文件会在下面给出。

Fluentd配置详解

接下来我们来介绍下Fluentd配置文件如何配置,先放出完全配置,然后我们对里面的一些配置要点进行详细说明。

完全配置

<source>
  @type  tcp
  @id    debug-input
  port  24221
  tag debug
  <parse>
	@type json
  </parse>
</source>

<source>
  @type  tcp
  @id    error-input
  port  24222
  tag error
  <parse>
	@type json
  </parse>
</source>

<source>
  @type  tcp
  @id    business-input
  port  24223
  tag business
  <parse>
	@type json
  </parse>
</source>

<source>
  @type  tcp
  @id    record-input
  port  24224
  tag record
  <parse>
	@type json
  </parse>
</source>

<filter record>
  @type parser
  key_name message
  reserve_data true
  remove_key_name_field true
  <parse>
    @type json
  </parse>
</filter>

<match fluent.**>
  @type stdout
  output_type json
</match>

<match **>
  @type elasticsearch
  host 192.168.3.101
  port 9200
  type_name docker
  logstash_format true
  logstash_prefix docker-${tag}-logs
  logstash_dateformat %Y-%m-%d
  flush_interval 5s
  include_tag_key true
</match>

配置要点解析

<source>

定义了日志收集的来源,可以有tcp、udp、tail(文件)、forward(tcp+udp)、http等方式。

这里我们从tcp请求收集日志,端口为24221,并且设置了tag为debug

<source>
  @type  tcp
  @id    debug-input
  port  24221
  tag debug
  <parse>
	@type json
  </parse>
</source>

<parse>

定义对原始数据的解析方式,可以将日志转化为JSON。

比如我们将debug日志转化为JSON可以进行如下配置。

<source>
  @type  tcp
  @id    debug-input
  port  24221
  tag debug
  <parse>
	@type json
  </parse>
</source>

<filter>

可以对收集的日志进行一系列的处理,比如说将日志打印到控制台或者对日志进行解析。

将所有日志打印到控制台的配置:

<filter **>
  @type stdout
</filter>

对于tag为record来源的日志,我们将其中的message属性转化为JSON格式,如果不进行转化的话,message属性将会是一个字符串。

<filter record>
  @type parser
  key_name message
  reserve_data true
  remove_key_name_field true
  <parse>
    @type json
  </parse>
</filter>

<match>

定义了收集到的日志最后输出到哪里,可以输出到stdout(控制台)、file、elasticsearch、mongo等里面。

这里我们使用elasticsearch来存储日志信息,logstash_formatlogstash_prefixlogstash_dateformat主要用来控制日志索引名称的生成,当前配置生成debug日志的索引格式为docker-debug-logs-2020-06-03flush_interval用来控制日志输出到elasticsearch的时间间隔。

<match **>
  @type elasticsearch
  host 192.168.3.101
  port 9200
  type_name docker
  logstash_format true
  logstash_prefix docker-${tag}-logs
  logstash_dateformat %Y-%m-%d
  flush_interval 5s
  include_tag_key true
</match>

替换配置文件

替换掉原来的/mydata/fluentd/fluent.conf配置文件,然后再重新启动服务,我们的Fluentd服务就可以开始收集日志了。

docekr restart efk-fluentd

结合SpringBoot使用

其实Fluentd收集日志的原理和Logstash一样,都是通过tcp端口来收集日志,所以我们只要把logback配置文件中原来Logstash日志收集地址端口改为Fluentd的即可。

  • 修改logback-spring.xml配置文件;
<!--DEBUG日志输出到LogStash-->
<appender name="LOG_STASH_DEBUG" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
    <destination>${LOG_STASH_HOST}:24221</destination>
</appender>

<!--ERROR日志输出到LogStash-->
<appender name="LOG_STASH_ERROR" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
    <destination>${LOG_STASH_HOST}:24222</destination>
</appender>

<!--业务日志输出到LogStash-->
<appender name="LOG_STASH_BUSINESS" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
    <destination>${LOG_STASH_HOST}:24223</destination>
</appender>

<!--接口访问记录日志输出到LogStash-->
<appender name="LOG_STASH_RECORD" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
    <destination>${LOG_STASH_HOST}:24224</destination>
</appender>
  • 如果你的Fluentd不是部署在原来Logstash的服务器上,还需要修改application-dev.yml配置中的logstash.host属性。
logstash:
  host: localhost
  • 启动并运行我们的SpringBoot应用。

Kibana中查看日志

至此我们的EFK日志收集系统搭建完成了,只需在Kibana中使用即可。

  • Management->Kibana->Index Patterns中可以创建Index Patterns,Kibana服务访问地址:http://192.168.3.101:5601

  • 创建完成后查看日志,可以看出该日志收集功能和我们之前搭建的ELK系统完全相同。

Logstash vs Fluentd

接下来我们来对这两个日志收集工具的各个方面做个对比。

对比方面LogstashFluentd
内存占用启动1G左右启动60M左右
CPU占用较高较低
支持插件丰富丰富
通用日志解析支持grok(基于正则表达式)解析支持正则表达式解析
特定日志类型支持JSON等主流格式支持JSON等主流格式
数据过滤支持支持
数据buffer发送插件支持插件支持
运行环境JRuby实现,依赖JVM环境CRuby、C实现,依赖Ruby环境
线程支持支持多线程多线程受GIL限制

参考资料

官方文档:https://docs.fluentd.org/

项目源码地址

https://github.com/macrozheng/mall-learning/tree/master/mall-tiny-log

上次编辑于: 2022/4/6 11:11:53
贡献者: macro

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