SpringBoot接入GrayLog

SpringBoot接入GrayLog00、为什么需要分布式日志组件?在文章正式开始之前,我分享下我以前负责过的一个系统,它的架构如下:每次当我查问题的时候,我可能能把问题初步定位在逻辑层,但为了能给业务方交代,我需要给证据业务方看(日志信息就是铁证)。一个请求肯定是被这8台机器内的某一台处理,但具体是哪一台,我不知道。所以,我需要上每台机器上grep一把日志,然后才能找出对应的日志证明我的分析。有的时候,可能接入层也需要一起参与进去,就排查一个问题,人都傻了了(翻看日志的时间占用了太久了)。后来啊,看了同事的骚操作(在item2

00、为什么需要分布式日志组件?
在文章正式开始之前,我分享下我以前负责过的一个系统,它的架构如下:

在这里插入图片描述

每次当我查问题的时候,我可能能把问题初步定位在逻辑层,但为了能给业务方交代,我需要给证据业务方看(日志信息就是铁证)。

一个请求肯定是被这8台机器内的某一台处理,但具体是哪一台,我不知道。所以,我需要上每台机器上grep一把日志,然后才能找出对应的日志证明我的分析。

在这里插入图片描述

有的时候,可能接入层也需要一起参与进去,就排查一个问题,人都傻了了(翻看日志的时间占用了太久了)。

后来啊,看了同事的骚操作(在item2 编写脚本:快速登录堡垒机(免去输入账号和密码信息),根据应用服务器数量来切割窗口并且切换到对应的日志目录)。说白了就是一键登录多台应用服务器。嗯,这查日志的速度比起以前又快了好多。

再后来,公司运维侧又主力推在Web页面上登录应用服务器(自动登录堡垒机),这能省去编写脚本(支持批量操作)。但从当时的体验上,没有用item2访问得流畅(总感觉卡卡的)。

不过还有问题,因为我们在很多时候是不知道在info/warn/error哪个文件下。很多时候只能一个一个文件去查,虽然说可以直接通配符一把查,如果日志过大,带来停顿时间也挺烦的。

系统一旦被问到业务问题,查日志的频率实在是太高了。于是我在某个Q规划的时候是想自己把日志信息写入到搜索引擎,顺便学习下搜索引擎的知识。然后这个规划被组内的某个大佬看到了,在底下评论:要不来试试Graylog?

原来组内本身就在维护了一个日志框架,只是我不知道…于是我接入了Graylog日志,工作效率杠杠提高了,凭借这个事情吹了一个Q。

自从接入了之后,我就没登录过应用服务器了,有次差点连grep都不会写了。

01、轻量级ELK(GRAYLOG)
说起ELK,即便没用过肯定也听说过这玩意了,在后端是真的流行。这次austin接入一个比较轻量级的ELK框架:Graylog

这个框架我感觉蛮好用的,作为使用方接入起来异常简单(我估摸运维应该也挺简单的,很多用Graylog是直接发UDP到Server,不用在机器上装agent收集日志)

一图胜十言:

在这里插入图片描述

官方文档:docs.graylog.org/docs

据我了解,有相当多的企业使用它来查看日志和业务监控告警,这篇文章我就直接让你们体验体验吧。

02、部署GRAYLOG
老样子,直接上docker-compose,如果一直跟着我的步伐,应该对着不陌生了。docker-compose.yml的内容其实我也是抄官网的,这里还是贴下吧(就不用你们翻了)

version: '3'
services:
    mongo:
      image: mongo:4.2
      networks:
        - graylog
    elasticsearch:
      image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch-oss:7.10.2
      environment:
        - http.host=0.0.0.0
        - transport.host=localhost
        - network.host=0.0.0.0
        - "ES_JAVA_OPTS=-Dlog4j2.formatMsgNoLookups=true -Xms512m -Xmx512m"
      ulimits:
        memlock:
          soft: -1
          hard: -1
      deploy:
        resources:
          limits:
            memory: 1g
      networks:
        - graylog
    graylog:
      image: graylog/graylog:4.2
      environment:
        - GRAYLOG_PASSWORD_SECRET=somepasswordpepper
        - GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2=8c6976e5b5410415bde908bd4dee15dfb167a9c873fc4bb8a81f6f2ab448a918
        - GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI=http://ip:9009/ # 这里注意要改ip
      entrypoint: /usr/bin/tini -- wait-for-it elasticsearch:9200 -- /docker-entrypoint.sh
      networks:
        - graylog
      restart: always
      depends_on:
        - mongo
        - elasticsearch
      ports:
        - 9009:9000
        - 1514:1514
        - 1514:1514/udp
        - 12201:12201
        - 12201:12201/udp
networks:
    graylog:
      driver: bridg
复制代码

这个文件里唯一需要改动的就是ip(本来的端口是9000的,我由于已经占用了9000端口了,所以我这里把端口改成了9009,你们可以随意)

嗯,写完docker-compose.yml文件,直接docker-compose up -d它就启动起来咯。

启动以后,我们就可以通过ip:port访问对应的Graylog后台地址了,默认的账号和密码是admin/admin

在这里插入图片描述

随后,我们配置下inputs的配置,找到GELF UDP,然后点击Launch new input,只需要填写Title字段,保存就完事了(其他不用动)。

在这里插入图片描述

嗯,到这里,我们的GrayLog设置就完成了。

03、SPRINGBOOT使用GRAYLOG
还记得我们austin项目使用的日志框架吗?没错,就是logback。我们要把日志数据写入Graylog很简单,只需要两步:

1、引入依赖:

<dependency>
  <groupId>de.siegmar</groupId>
  <artifactId>logback-gelf</artifactId>
  <version>3.0.0</version>
</dependency>
复制代码

2、在logback.xml配置graylog相关的信息:

<appender name="GELF" class="de.siegmar.logbackgelf.GelfUdpAppender">
  <!-- Graylog服务的地址 -->
  <graylogHost>ip</graylogHost>
  <!-- UDP Input端口 -->
  <graylogPort>12201</graylogPort>
  <!-- 最大GELF数据块大小(单位:字节),508为建议最小值,最大值为65467 -->
  <maxChunkSize>508</maxChunkSize>
  <!-- 是否使用压缩 -->
  <useCompression>true</useCompression>
  <encoder class="de.siegmar.logbackgelf.GelfEncoder">
    <!-- 是否发送原生的日志信息 -->
    <includeRawMessage>false</includeRawMessage>
    <includeMarker>true</includeMarker>
    <includeMdcData>true</includeMdcData>
    <includeCallerData>false</includeCallerData>
    <includeRootCauseData>false</includeRootCauseData>
    <!-- 是否发送日志级别的名称,否则默认以数字代表日志级别 -->
    <includeLevelName>true</includeLevelName>
    <shortPatternLayout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">
      <pattern>%m%nopex</pattern>
    </shortPatternLayout>
    <fullPatternLayout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">
      <pattern>%d - [%thread] %-5level %logger{
  
  35} - %msg%n</pattern>
    </fullPatternLayout><!-- 配置应用名称(服务名称),通过staticField标签可以自定义一些固定的日志字段 -->
    <staticField>app_name:austin</staticField>
  </encoder>
</appender>
复制代码

在这个配置信息里,唯一要改的也只是ip的地址,到这里接入就完毕了,我们再打开控制台,就能看到日志的信息啦。

在这里插入图片描述

04、懂点GRAYLOG
懂点GrayLog查询语法:这块我日常来来去去其实就用几个,我来展示下我平时用的吧。如果觉得不够,再去官网文档捞一把就完事了:docs.graylog.org/docs/query-…

1、根据字段精确查询:full_message:“13788888888”

在这里插入图片描述

2、查询错误日志信息:level_name:“ERROR”

在这里插入图片描述

3、组合多字段查询:level_name:“INFO” AND full_message:“13788888888”

在这里插入图片描述

在接入的时候,仔细的小伙伴可能会发现我这边在Input的时候选择的是GELF,然后在引入Maven依赖的时候也有GELF的字样。那GELF是啥意思呢?

这块在官网也有给出对应的解释:The Graylog Extended Log Format (GELF) is a log format that avoids the shortcomings of classic plain syslog

详细资料:docs.graylog.org/docs/gelf

GELF是一种日志格式,能避免传统意义上的 syslogs的一些问题,而我们引入的Maven依赖则是把日志格式化成GELF格式然后append到GrayLog上。

在这里插入图片描述

05 、番外:SWAGGER
前几天有个老哥在GitHub给我提了个pull request关于swagger的,我昨天把他merge了,也升级了下swagger的版本。

之前我没用过swagger类似的文档工具,就这次pull request我也去体验了下swagger。

在初次的体验感觉是不错的:它能把项目的所有接口的文档信息都能在一个页面上统一管理,并且就能直接通过样例参数直接发送请求。通过注解的方式来进行编写文档,也不用担心代码改了然后忘了更新文档这事。

但是,后来我配置好对应的参数信息文档,再在swagger-ui体验了下,发现是真滴丑,看到这ui我还是阶段性放弃吧。

在这里插入图片描述

swagger的竞品还有好几个,我看ui貌似都要比swagger好看。不过,austin项目的主要接口就只有一个,我作为熟练掌握的markdown工程师能轻松胜任文档工作,就没再继续体验别的竞品了。

06、总结
之前我好像是在知乎看到过类似的一段话:一个工具或框架使用优秀,就取决于它的入门的难易。如果一个框架要花很长时间才能弄懂,那可能它做得并没那么好。

我其实不会经常去研究各种使用的框架它的细节原理,也不会蒙头就去看源码,没什么必要,毕竟它没出问题啊。

像GrayLog这种工具类的框架,如果在公司不是主要的维护者,其实不必太过于纠结他的实现细节,可以从总体上把握他的设计思想。换我建议,真要学习,还得是看它的具体存储(比如Elasticsearch的原理)

最后
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