日志收集折腾过程
ELK
之前整合过ELK做日志采集，就是Elasticsearch + Logstash + Kibana：
- Elasticsearch：存储引擎，存放日志内容，利于全文检索
- Logstash：数据传输管道，将日志内容传输到Elasticsearch，并且支持过滤内容，将内容格式化后再传输，可以满足绝大部分的应用场景
- Kibana：开源的分析和可视化平台，在这里查看Elasticsearch中的数据
对我来说ELK有点重，服务占用资源高，并且部署和维护有些复杂，我的个人服务器玩这个有点力不从心，所以一直有在寻找替代方案。
EFK
Elasticsearch + Filebeat + Kibana，用Filebeat替代Logstash做日志的收集，它是由Golang开发，够轻量，占用资源少，如果没有过滤日志内容进行格式化的需求，用这个替代Logstash是很不错的选择。
ELFK
四个框架全用，网上看到有大佬这样用，应该是企业级别的部署，看着我就敬而远之，不敢玩。
自己撸一个
我对EFK的服务占用感到不满，于是自己用Golang写了一个轻量级工具，没有做采集、过滤，仅仅是从日志文件夹中grep出想要的内容，其实和手动grep没区别，不过可以用接口的方式查出想要的内容，而且极其轻量，这个工具我还用过好一段时间。
我把EFK的搭建过程和手撸工具的过程写在了这里，感兴趣可以去看看。
Graylog
最近我在折腾另一个日志收集方案，并且感觉不错，就是Graylog，它需要整合Mongo + Elasticsearch，它比较简单易用，提供网页端可视化页面，相当于Kibana，还支持日志报警。
值得说明的是，它支持处理多行日志，而在ELK中，多行日志需要用Logstash做一些格式化配置，这一点来说Graylog就做的很棒。
至于为什么需要整合Mongo，是因为需要借助Mongo来保存一些Graylog的配置信息。
环境搭建
我喜欢用Docker来搭建环境，所以如果你通过其他方式，可以到官网寻求答案
首先拉取一下镜像：
docker pull elasticsearch:7.12.0
docker pull graylog/graylog:4.3.6
docker pull mongo:4.2
复制代码docker-compose.yml：
version: '3'
services:
mongo:
image: mongo:4.2
container_name: mongo # graylog内默认连接名为mongo，所以这个不建议改
restart: always
volumes:
- /home/mycontainers/mongo/data:/data/db # 路径映射
ports:
- 27017:27017
network_mode: mynetwork # 设置网段
elasticsearch:
image: elasticsearch:7.12.0
container_name: elasticsearch # graylog内默认连接名为elasticsearch，所以不建议改
environment:
- "TAKE_FILE_OWNERSHIP=true" # 挂载目录需要这个，不然没有权限
- "discovery.type=single-node" # 设置为单节点，集群就等进阶再说了
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" # 分配堆大小
volumes:
- /home/mycontainers/es/data:/usr/share/elasticsearch/data
- /home/mycontainers/es/logs:/usr/share/elasticsearch/logs
ulimits: # 调整 ulimits 以及 nprocedit
memlock:
soft: -1
hard: -1
deploy:
resources:
limits:
memory: 1g # 限制使用内存
ports:
- 9200:9200
- 9300:9300
network_mode: mynetwork
graylog:
image: graylog/graylog:4.3.6
container_name: graylog
environment:
# echo -n "Enter Password: " && head -1 < /dev/stdin | tr -d '\n' | sha256sum | cut -d " " -f1
- GRAYLOG_PASSWORD_SECRET=somepasswordpepper # 用于密码加密加盐
- GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2=8c6976e5b5410415bde908bd4dee15dfb167a9c873fc4bb8a81f6f2ab448a918 # 密码，默认是admin，可以用上面的echo命令生成自己的密码
- GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI=http://127.0.0.1:9009/ # 对外开放的链接，注意端口，我改成了9009
# volumes:
# - /home/mycontainers/graylog/config/graylog.conf:/usr/share/graylog/data/config/graylog.conf
network_mode: mynetwork
restart: always
depends_on:
- mongo # 依赖于mongo和es两个环境
- elasticsearch
ports:
- 9009:9000 # 端口映射
# Syslog TCP
- 1514:1514
# Syslog UDP
- 1514:1514/udp
# GELF TCP
- 12201:12201
# GELF UDP
- 12201:12201/udp
复制代码执行运行命令：
docker-compose -f docker-compose.yml up
复制代码但有时候，我们在之前就已经部署好了Mongo和ES环境，所以不会在一个docker-compose文件中配置三个环境，我们把内容拆开如下：
es.yml：
version: '3'
services:
elasticsearch:
image: elasticsearch:7.12.0
container_name: elasticsearch # graylog内默认连接名为elasticsearch，所以不建议改
environment:
- "TAKE_FILE_OWNERSHIP=true"
- "discovery.type=single-node"
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
volumes:
- /etc/localtime:/etc/localtime
- /home/mycontainers/es/data:/usr/share/elasticsearch/data
- /home/mycontainers/es/logs:/usr/share/elasticsearch/logs
ulimits: # 调整 ulimits 以及 nprocedit
memlock:
soft: -1
hard: -1
deploy:
resources:
limits:
memory: 1g # 限制使用内存
ports:
- 9200:9200
- 9300:9300
network_mode: mynetwork
复制代码mongo.yml：
version: '3'
services:
mongo:
image: mongo:4.2
container_name: mongo # graylog内默认连接名为mongo，所以这个不建议改
restart: always
volumes:
- /etc/localtime:/etc/localtime
- /home/mycontainers/mongo/data:/data/db
ports:
- 27017:27017
network_mode: mynetwork
复制代码graylog.yml：
version: '3'
services:
graylog:
image: graylog/graylog:4.3.6
container_name: graylog
environment:
# echo -n "Enter Password: " && head -1 < /dev/stdin | tr -d '\n' | sha256sum | cut -d " " -f1
- GRAYLOG_PASSWORD_SECRET=somepasswordpepper
- GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2=8c6976e5b5410415bde908bd4dee15dfb167a9c873fc4bb8a81f6f2ab448a918
- GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI=http://127.0.0.1:9009/
- GARYLOG_ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200 # 链接es，这里是容器间通讯，所以写容器名
- GRAYLOG_MONGODB_URI=mongodb://mongo:27017/graylog # 同上
volumes:
- /home/mycontainers/graylog/config/graylog.conf:/usr/share/graylog/data/config/graylog.conf # 指定配置文件，用于修改时区
network_mode: mynetwork
restart: always
ports:
- 9009:9000
# Syslog TCP
- 1514:1514
# Syslog UDP
- 1514:1514/udp
# GELF TCP
- 12201:12201
# GELF UDP
- 12201:12201/udp
复制代码不同点在于手动配置mongo和es，还有多了一个配置文件映射，因为graylog默认UTC时区，我们的日志文件会相差8小时，所以在第一次启动成功graylog后，我们把它的配置文件拷贝出来，修改里面的root_timezone参数，再映射回去即可。
创建输入
现在我们可以访问Graylog了：http://xxx:9009
来创建一个输入：
勾选Global，Title随便写一个，其他不用改，保存即可，就能得到：
回到Search标签页，等日志文件输入即可。
Spring Boot整合Graylog
Maven依赖：
<!--graylog日志依赖-->
<dependency>
<groupId>de.siegmar</groupId>
<artifactId>logback-gelf</artifactId>
<version>3.0.0</version>
</dependency>
复制代码然后是logback的配置，这个根据需要使用就好，在resource中：
logback-spring.xml：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
<!--解决在项目目录中生成LOG_PATH_IS_UNDEFINED文件-->
<property name="LOG_PATH" value="${LOG_PATH:-${java.io.tmpdir:-/logs}}"/>
<!-- 引入SpringBoot的默认配置文件defaults.xml -->
<include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml"/>
<!-- 引入SpringBoot中内置的控制台输出配置文件console-appender.xml -->
<include resource="org/springframework/boot/logging/logback/console-appender.xml"/>
<!-- 引入自定义的文件输出配置文件logback-spring-file-level.xml -->
<include resource="logback-spring-file-level.xml"/>
<!-- 设置root logger的级别为INFO，并将控制台输出和文件输出中的appender都添加到root logger下 -->
<root level="INFO">
<!--没有这行，控制台将不会有输出，完全由日志进行输出-->
<appender-ref ref="CONSOLE"/>
<appender-ref ref="INFO_FILE"/>
<appender-ref ref="WARN_FILE"/>
<appender-ref ref="ERROR_FILE"/>
<appender-ref ref="GELF"/>
</root>
<!-- jmx可以动态管理logback配置-->
<jmxConfigurator/>
</configuration>
复制代码logback-spring-file-level.xml：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<included>
<!-- 从配置文件中读取-->
<springProperty scope="context" name="APP_NAME" source="graylog.appName"/>
<springProperty scope="context" name="GRAYLOG_HOST" source="graylog.host"/>
<springProperty scope="context" name="GRAYLOG_PORT" source="graylog.port"/>
<!--INFO Level的日志-->
<appender name="INFO_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
<!-- %i用来标记分割日志的序号 -->
<fileNamePattern>${LOG_PATH}.INFO.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
<!-- 单个日志文件最大maxFileSizeMB, 保存maxHistory天的历史日志, 所有日志文件最大totalSizeCapMB -->
<!-- 经过试验，maxHistory是指指定天数内，而不是多少天-->
<maxFileSize>50MB</maxFileSize>
<maxHistory>15</maxHistory>
<totalSizeCap>50MB</totalSizeCap>
</rollingPolicy>
<!-- 配置日志的级别过滤器，只保留INFO Level的日志-->
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>INFO</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
<!-- 格式化输出-->
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<pattern>%d{"yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"} %-5level -[%X{traceId}] - %msg%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<!--WARN Level的日志-->
<appender name="WARN_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
<!-- %i用来标记分割日志的序号 -->
<fileNamePattern>${LOG_PATH}.WARN.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
<!-- 单个日志文件最大maxFileSizeMB, 保存maxHistory天的历史日志, 所有日志文件最大totalSizeCapMB -->
<maxFileSize>50MB</maxFileSize>
<maxHistory>15</maxHistory>
<totalSizeCap>50MB</totalSizeCap>
</rollingPolicy>
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<!--过滤级别-->
<level>WARN</level>
<!--onMatch：符合过滤级别的日志。ACCEPT：立即处理-->
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<!--onMismatch：不符合过滤级别的日志。DENY：立即抛弃-->
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<pattern>%d{"yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"} %-5level -[%X{traceId}] - %msg%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<!--ERROR Level的日志-->
<appender name="ERROR_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
<!-- %i用来标记分割日志的序号 -->
<fileNamePattern>${LOG_PATH}.ERROR.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
<!-- 单个日志文件最大maxFileSizeMB, 保存maxHistory天的历史日志, 所有日志文件最大totalSizeCapMB -->
<maxFileSize>50MB</maxFileSize>
<maxHistory>15</maxHistory>
<totalSizeCap>50MB</totalSizeCap>
<!--<cleanHistoryOnStart>true</cleanHistoryOnStart>-->
</rollingPolicy>
<!--对指定级别的日志进行过滤-->
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<!--过滤级别-->
<level>ERROR</level>
<!--onMatch：符合过滤级别的日志。ACCEPT：立即处理-->
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<!--onMismatch：不符合过滤级别的日志。DENY：立即抛弃-->
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
<!--日志输出格式-->
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<pattern>%d{"yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"} %-5level - [%X{traceId}] - %msg%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<!--自定义日志-->
<appender name="CUSTOM_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
<!-- %i用来标记分割日志的序号 -->
<fileNamePattern>${LOG_PATH}.MYLOGGER.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
<!-- 单个日志文件最大maxFileSizeMB, 保存maxHistory天的历史日志, 所有日志文件最大totalSizeCapMB -->
<!-- 经过试验，maxHistory是指指定天数内，而不是多少天-->
<maxFileSize>300MB</maxFileSize>
<maxHistory>15</maxHistory>
<totalSizeCap>300MB</totalSizeCap>
</rollingPolicy>
<!-- 配置日志的级别过滤器，只保留INFO Level的日志-->
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>INFO</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
<!-- 格式化输出-->
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<pattern>%d{"yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"}\t%X{traceId}\t%msg%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<!--自定义日志日志不用绑定在root下，只记录指定输出-->
<logger name="my_logger" additivity="false">
<appender-ref ref= "CUSTOM_FILE"/>
</logger>
<appender name="GELF" class="de.siegmar.logbackgelf.GelfUdpAppender">
<!--graylog服务地址-->
<graylogHost>${GRAYLOG_HOST}</graylogHost>
<!--连接端口-->
<graylogPort>${GRAYLOG_PORT}</graylogPort>
<encoder class="de.siegmar.logbackgelf.GelfEncoder">
<originHost>${APP_NAME:-demo}</originHost>
<!--发送日志级别名称，默认以数字代表日志级别-->
<includeLevelName>true</includeLevelName>
</encoder>
</appender>
</included>
复制代码我们在logback中引用了配置文件的系统变量，所以在application.yml中要添加这一段，当然硬写进xml也可以：
application.yml
logging:
file:
path: _mylogs/${server.port}.logs # 日志保存路径
graylog:
host: mylocalhost # graylog服务host
port: 12201 # graylog服务端口
appName: graylogDemo # 应用名，可填
复制代码启动Spring应用，打印几条日志：
@RestController
public class TestController {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(TestController.class);
@GetMapping("/i")
public void info() {
log.info("info...................");
}
@GetMapping("/w")
public void warn() {
log.warn("warn...................");
}
@GetMapping("/e")
public void error() {
// log.error("error...................");
int i = 1/0;
// LogUtil.error("自定义异常");
}
}
复制代码稍等片刻，顺利的话我们就能在Graylog中查看到刚刚输出的日志了，至此大功告成。
总结
本篇文章只是说明了Graylog的一个入门使用，进阶的玩法可能要后面才有时间整理了。
不管用什么方案做日志收集，我认为只要简单易用，稳定靠谱就好，ELK作为当前主流的日志收集框架，除了部署麻烦些，耗费资源高些之外并没有明显短板，所以ELK也好，Graylog也罢，只要适合自己就可以。