思享工具箱

GO开发：用go写个日志监控系统

摘要：
它是分布式的，也就是说，它可以水平扩展、自动发现和自动分区。简而言之，它非常强大。文件https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.htmlLogstash它用于收集日志，将日志解析为json格式并提交给ElasticSearch。Kibana是一个通过web界面显示处理结果的数据可视化组件。Beats是一个轻量级日志收集器。事实上，Beats家族的五个成员在早期ELK架构中使用Logstash来收集和解析日志，但Logstash消耗大量资源，如内存、cpu、io等。

日志收集系统架构

1.项目背景

a. 每个系统都有日志，当系统出现问题时，需要通过日志解决问题

b. 当系统机器比较少时，登陆到服务器上查看即可满足

c. 当系统机器规模巨大，登陆到机器上查看几乎不现实

2.解决方案

a. 把机器上的日志实时收集，统一的存储到中心系统

b. 然后再对这些日志建立索引，通过搜索即可以找到对应日志

c. 通过提供界面友好的web界面，通过web即可以完成日志搜索

面临的问题

a. 实时日志量非常大，每天几十亿条

b. 日志准实时收集，延迟控制在分钟级别

c. 能够水平可扩展

ELK介绍

•官网https://www.elastic.co/cn/

• 中文指南https://www.gitbook.com/book/chenryn/elk-stack-guide-cn/details

• ELKStack （5.0版本之后）--> ElasticStack == （ELKStack + Beats）

• ELK Stack包含：ElasticSearch、Logstash、Kibana

• ElasticSearch是一个搜索引擎，用来搜索、分析、存储日志。它是分布式的，也就是说可以横向扩容，可以自动发现，索引自动分片，总之很强大。文档https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html

• Logstash用来采集日志，把日志解析为json格式交给ElasticSearch。

• Kibana是一个数据可视化组件，把处理后的结果通过web界面展示

• Beats在这里是一个轻量级日志采集器，其实Beats家族有5个成员

• 早期的ELK架构中使用Logstash收集、解析日志，但是Logstash对内存、cpu、io等资源消耗比较高。相比 Logstash，Beats所占系统的CPU和内存几乎可以忽略不计

• x-pack对ElasticStack提供了安全、警报、监控、报表、图表于一身的扩展包，是收费的

elk

elk方案问题

a. 运维成本高，每增加一个日志收集，都需要手动修改配置

b. 监控缺失，无法准确获取logstash的状态

c. 无法做定制化开发以及维护

日志收集系统设计

kafka

Kafka消息队列

数据解耦

a. Log Agent，日志收集客户端，用来收集服务器上的日志

b. Kafka，高吞吐量的分布式队列，linkin开发，apache顶级开源项目

c. ES，elasticsearch，开源的搜索引擎，提供基于http restful的web接口

d. Hadoop，分布式计算框架，能够对大量数据进行分布式处理的平台

zookeeper

Zookeeper 作为一个分布式的服务框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，它能提供基于类似于文件系统的目录节点树方式的数据存储， Zookeeper 作用主要是用来维护和监控存储的数据的状态变化，通过监控这些数据状态的变化，从而达到基于数据的集群管理

简单的说，zookeeper=文件系统+通知机制

a. 安装JDK，从oracle下载最新的SDK安装

b. 安装zookeeper3.3.6，下载地址：http://apache.fayea.com/zookeeper/

1）mv conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg

2）编辑 conf/zoo.cfg，修改dataDir

# the directory where the snapshot is stored.
dataDir=/tmp/zookeeper/data
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
dataLogDir=/tmp/zookeeper/log

3）vim /etc/profile

export PATH=$PATH:/usr/local/zookeeper/bin

source /etc/profile

运行:

[root@greg02 zookeeper]#zkServer.sh start
JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED

kafka

1.打开链接：http://kafka.apache.org/downloads.html

下载https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/kafka/0.11.0.2/kafka_2.12-0.11.0.2.tgz

2.打开config目录下的server.properties， 修改log.dirs为D:kafka_logs，修改advertised.host.name=服务器ip

3.启动kafka

[root@greg02 kafka]#kafka-server-start.sh config/server.properties

kafka消费者开启

[root@greg02 kafka]#kafka-console-consumer.sh --topic nginx_log --zookeeper 127.0.0.1 2181
Using the ConsoleConsumer with old consumer is deprecated and will be removed in a future major release. Consider using the new consumer by passing [bootstrap-server] instead of [zookeeper].
[2018-02-05 18:30:22,451] WARN Connected to an old server; r-o mode will be unavailable (org.apache.zookeeper.ClientCnxnSocket)
[2018-02-05 18:30:22,597] WARN Connected to an old server; r-o mode will be unavailable (org.apache.zookeeper.ClientCnxnSocket)

go kafka

package main

import (
   "fmt"
   "time"
   "github.com/Shopify/sarama"
)

func main() {
   config := sarama.NewConfig()
   config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll
   config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner
   config.Producer.Return.Successes = true

   client, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"192.168.179.130:9092"}, config)
   if err != nil {
      fmt.Println("producer close, err:", err)
      return
   }

   defer client.Close()
   msg := &sarama.ProducerMessage{}
   msg.Topic = "nginx_log"
   msg.Value = sarama.StringEncoder("this is a good test, my message is good")

   pid, offset, err := client.SendMessage(msg)
   if err != nil {
      fmt.Println("send message failed,", err)
      return
   }

   fmt.Printf("pid:%v offset:%v
", pid, offset)
   time.Sleep(10 * time.Millisecond)
}

linux tail命令

​ -f 用于循环读取文件的内容，监视文件的增长

​ -F 与-f类似，区别在于当将监视的文件删除重建后-F仍能监视该文件内容-f则不行，-F有重试的功能，会不断重试

package main

import (
   "fmt"
   "github.com/hpcloud/tail"
   "time"
)
func main() {
   filename := "/root/passwd"
   tails, err := tail.TailFile(filename, tail.Config{
      ReOpen:    true,
      Follow:    true,
      //Location:  &tail.SeekInfo{Offset: 0, Whence: 2},
      MustExist: false,  
         Poll:      true,
   })
   if err != nil {
      fmt.Println("tail file err:", err)
      return
   }
   var msg *tail.Line
   var ok bool
   for true {
      msg, ok = <-tails.Lines
      if !ok {
         fmt.Printf("tail file close reopen, filename:%s
", tails.Filename)
         time.Sleep(100 * time.Millisecond)
         continue
      }
      fmt.Println("msg:", msg)
   }
}

配置文件库使用

  1. 初始化配置库

    iniconf, err := NewConfig("ini", "testini.conf")
if err != nil {
    t.Fatal(err)
}

  2. 读取配置项

	•	String(key string) string
	•	Int(key string) (int, error)
	•	Int64(key string) (int64, error)
	•	Bool(key string) (bool, error)
	•	Float(key string) (float64, error)

cofig的go实现

package main

import (
   "fmt"
   "github.com/astaxie/beego/config"
)

func main() {
   conf, err := config.NewConfig("ini", "./logagent.conf")
   if err != nil {
      fmt.Println("new config failed, err:", err)
      return
   }

   port, err := conf.Int("server::port")
   if err != nil {
      fmt.Println("read server:port failed, err:", err)
      return
   }

   fmt.Println("Port:", port)
   log_level := conf.String("logs::log_level")
   if len(log_level) == 0 {
      log_level = "debug"
   }

   fmt.Println("log_level:", log_level)

   log_path := conf.String("logs::log_path")
   fmt.Println("log_path:", log_path)
}

日志库的使用

  1. 配置log组件

         config := make(map[string]interface{})
	config["filename"] = "./logs/logcollect.log"
	config["level"] = logs.LevelDebug

	configStr, err := json.Marshal(config)
	if err != nil {
		fmt.Println("marshal failed, err:", err)
		return
	}

  2. 初始化日志组件

    logs.SetLogger(“file”, string(configStr))

    写日志

    package main

import (
   "encoding/json"
   "fmt"
   "github.com/astaxie/beego/logs"
)

func main() {
   config := make(map[string]interface{})
   config["filename"] = "/root/logs/logcollect.log"
   config["level"] = logs.LevelDebug

   configStr, err := json.Marshal(config)
   if err != nil {
      fmt.Println("marshal failed, err:", err)
      return
   }

   logs.SetLogger(logs.AdapterFile, string(configStr))

   logs.Debug("this is a test, my name is %s", "stu01")
   logs.Trace("this is a trace, my name is %s", "stu02")
   logs.Warn("this is a warn, my name is %s", "stu03")
}

标签：#log文件#config#string | 浏览：206 | 发布日期：

免责声明：文章转载自《GO开发：用go写个日志监控系统》仅用于学习参考。如对内容有疑问，请及时联系本站处理。

上篇Openssl ecparam命令12.1 flask基础之简单实用下篇

宿迁高防，2C2G15M，22元/月；香港BGP，2C5G5M，25元/月 雨云优惠码：MjYwNzM=

相关文章

redis实现接口限流

总结一下，之前的一个项目需要做限流：秒杀商品的接口。 其他一些博客有很多文章介绍用谷歌的插件：guaue(针对于单机的)，如果是微服务的话推荐使用：senilxxxxx啥来的。具体有些忘记了。 这篇文章分享的内容是用redis+自定义注解+拦截器是实现限流（相对简单的一种） 废话不多说：首先reids的配置类：RedisConfig import com....

Assembly中Load, LoadFrom, LoadFile以及AppDomain, Activator类中相应函数的区别

Assembly和AppDomain的一些关于动态加载程序集的函数有些令人头疼，但细细研究后还是可以将他们区分的。 这些函数大致可以分为四类: 第一类：加载到Load Context内 Load Context： Load Context是所有动态加载程序集首选应该被加载到的地方。 它只能加载在AppDomain信息中的ApplicationBase目录...

WPF 获取程序路径的一些方法，根据程序路径获取程序集信息

一、WPF 获取程序路径的一些方法方式一 应用程序域 //获取基目录即当前工作目录 string str_1 = System.AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory; 示例结果：F:\WPF实例\bin\Debug\示例说明：取得Debug目录并且带斜杠 //获取应用程序基目录的名称 string str_2...

【Android】是时候为你的应用加上WebDav同步了

WebDav是什么？ WebDAV （Web-based Distributed Authoring and Versioning） 一种基于HTTP1.1协议的通信协议。它扩展了HTTP 1.1，在GET、POST、HEAD等几个HTTP标准方法以外添加了一些新的方法，使应用程序可对Web Server直接读写，并支持写文件锁定(Locking)及解锁(...

DbHelper

using System;using System.Collections.Generic;using System.Configuration;using System.Data;using System.Data.SqlClient;using System.Linq;using System.Text; namespace Asmkt.Databas...

[原创]Spring JdbcTemplate 使用总结与经验分享

引言 近期开发的几个项目，均是基于Spring boot框架的web后端项目，使用JdbcTemplate执行数据库操作，实际开发过程中，掌握了一些有效的开发经验，踩过一些坑，在此做个记录及总结，与各位读者分享。 欢迎留言与我交流。 正确使用JdbcTemplate执行数据库操作 1、Bean声明 新增类型DatabaseConfiguration，添加注...

最新文章

随机推荐

思享工具箱导航