内容简介:常规的日志收集方案中Client端都需要额外安装一个Agent来收集日志,例如logstash、filebeat等,额外的程序也就意味着环境的复杂,资源的占用,有没有一种方式是不需要额外安装程序就能实现日志收集呢?Rsyslog就是你要找的答案!Rsyslog是高速的日志收集处理服务,它具有高性能、安全可靠和模块化设计的特点,能够接收来自各种来源的日志输入(例如:file,tcp,udp,uxsock等),并通过处理后将结果输出的不同的目的地(例如:mysql,mongodb,elasticsearch,
常规的日志收集方案中Client端都需要额外安装一个Agent来收集日志,例如logstash、filebeat等,额外的程序也就意味着环境的复杂,资源的占用,有没有一种方式是不需要额外安装程序就能实现日志收集呢?Rsyslog就是你要找的答案!
Rsyslog
Rsyslog是高速的日志收集处理服务,它具有高性能、安全可靠和模块化设计的特点,能够接收来自各种来源的日志输入(例如:file,tcp,udp,uxsock等),并通过处理后将结果输出的不同的目的地(例如:mysql,mongodb,elasticsearch,kafka等),每秒处理日志量能够超过百万条。
Rsyslog作为syslog的增强升级版本已经在各 linux 发行版 默认安装 了,无需额外安装。
收集Nginx日志
ELK通过Rsyslog收集日志流程图如下:
rsyslogd -v
Rsyslog升级
1.添加rsyslog源的key
# apt-key adv --recv-keys --keyserver keys.gnupg.net AEF0CF8E
2.添加rsyslog源地址
echo "deb http://debian.adiscon.com/v8-stable wheezy/" >> /etc/apt/sources.list echo "deb-src http://debian.adiscon.com/v8-stable wheezy/" >> /etc/apt/sources.list
3.升级rsyslog服务
# apt-get update && apt-get -y install rsyslog
添加omkafka模块
1.安装编译工具,下边autoreconf需要用到,不然无法生成configure文件
# apt-get -y install pkg-config autoconf automake libtool unzip
2.omkafka需要安装一堆的依赖包
# apt-get -y install libdbi-dev libmysqlclient-dev postgresql-client libpq-dev libnet-dev librdkafka-dev libgrok-dev libgrok1 libgrok-dev libpcre3-dev libtokyocabinet-dev libglib2.0-dev libmongo-client-dev libhiredis-dev # apt-get -y install libestr-dev libfastjson-dev uuid-dev liblogging-stdlog-dev libgcrypt-dev # apt-get -y install flex bison librdkafka1 librdkafka-dev librdkafka1-dbg
3.编译安装omkafka模块
# mkdir tmp && cd tmp # git init # git pull git@github.com:VertiPub/omkafka.git # autoreconf -fvi # ./configure --sbindir=/usr/sbin --libdir=/usr/lib --enable-omkafka && make && make install && cd ..
Rsyslog收集nginx日志
Client端Nginx配置
log_format jsonlog '{' '"host": "$host",' '"server_addr": "$server_addr",' '"http_x_forwarded_for":"$http_x_forwarded_for",' '"remote_addr":"$remote_addr",' '"time_local":"$time_local",' '"request_method":"$request_method",' '"request_uri":"$request_uri",' '"status":$status,' '"body_bytes_sent":$body_bytes_sent,' '"http_referer":"$http_referer",' '"http_user_agent":"$http_user_agent",' '"upstream_addr":"$upstream_addr",' '"upstream_status":"$upstream_status",' '"upstream_response_time":"$upstream_response_time",' '"request_time":$request_time' '}'; access_log syslog:server=rsyslog.domain.com,facility=local7,tag=nginx_access_log,severity=info jsonlog;
1.Nginx在 v1.10之后 的版本才支持syslog的方式处理日志,请确保你的Nginx版本高于1.10
2.为了降低logstash的处理压力,同时也为了降低整个配置的复杂度,我们nginx的日志直接采用json格式
3.抛弃文本文件记录nginx日志,改用syslog直接将日志传输到远端的rsyslog服务器,以便我们后续的处理;这样做的另一个非常重要的好处是我们再也无需考虑nginx日志的分割和定期删除问题(一般我们为了方便管理通常会采用logrotate服务来对日志进行按天拆分和定期删除,以免磁盘被占满)
4.access_log直接输出到syslog服务,各参数解释如下:
- syslog :指明日志用syslog服务接收
- server :接收syslog发送日志的Rsyslog服务端地址,默认使用udp协议,端口是514
- facility :指定记录日志消息的类型,例如认证类型auth、计划任务cron、程序自定义的local0-7等,没有什么特别的含义,不必深究,默认的值是local7
- tag :给日志添加一个tag,主要是为了方便我们在服务端区分是哪个服务或者client传来的日志,例如我们这里给了tag:
nginx_access_log
,如果有多个服务同时都写日志给rsyslog,且配置了不通的tag,在rsyslog服务端就可以根据这个tag找出哪些是nginx的日志 - severity :定义日志的级别,例如debug,info,notice等,默认是error
Server端Rsyslog配置
# cat /etc/rsyslog.d/rsyslog_nginx_kafka_cluster.conf module(load="imudp") input(type="imudp" port="514") # nginx access log ==> rsyslog server(local) ==> kafka module(load="omkafka") template(name="nginxLog" type="string" string="%msg%") if $inputname == "imudp" then { if ($programname == "nginx_access_log") then action(type="omkafka" template="nginxLog" broker=["10.82.9.202:9092","10.82.9.203:9092","10.82.9.204:9092"] topic="rsyslog_nginx" partitions.auto="on" confParam=[ "socket.keepalive.enable=true" ] ) } :rawmsg, contains, "nginx_access_log" ~
1.在rsyslog.d目录下添加一个专门处理nginx日志的配置文件
2.rsyslog配置文件重要配置解释如下:
- module :加载模块,这里我们需要加载imudp模块来接收nginx服务器syslog发过来的日志数据,也需要加载omkafka模块来将日志写入到kafka
- input :开启udp协议,端口514,也可以同时开启tcp协议,两者可以共存
- template :定义一个模板,名字叫nginxLog,模板里可以定义日志的格式,因为我们传的已经是json了,不需要再匹配格式,所以这里不额外定义,注意模板名字要唯一
- action :在匹配到inputname为
imudp
且programname为nginx_access_log
(就是我们上边nginx配置里边的tag)之后的处理方式,这里的配置为匹配到的日志通过omkafka模块写入kafka集群,还有一些关于omkafka更详细的配置参考上边给出的omkafka模块官方文档 - :rawmsg, contains :最后这一行的意思是忽略包含
nginx_access_log
的日志,没有这一行的话rsyslog服务默认会把所有日志都记录到message里边一份,我们已经把日志输出到kafka了,本地就没必要再记录了
3.omkafka模块检查kafka里边topic是否存在,如果不存在则创建,无需手动创建kafka的topic
Server端logstash配置
input { kafka { bootstrap_servers => "10.82.9.202:9092,10.82.9.203:9092,10.82.9.204:9092" topics => ["rsyslog_nginx"] } } filter { mutate { gsub => ["message", "\\x", "\\\x"] } json { source => "message" } date { match => ["time_local","dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"] target => "@timestamp" } } output { elasticsearch { hosts => ["10.82.9.205", "10.82.9.206", "10.82.9.207"] index => "rsyslog-nginx-%{+YYYY.MM.dd}" } }
重要配置参数解释如下:
- input :配置kafka的集群地址和topic名字
- filter :一些过滤策略,因为传入kafka的时候是json格式,所以不需要额外处理,唯一需要注意的是如果日志中有中文,例如url中有中文内容时需要替换
\\x
,不然json格式会报错 - output :配置ES服务器集群的地址和index,index自动按天分割
联调测试
配置完成后分别重启rsyslog服务和nginx服务,访问nginx产生日志
1.查看kafka是否有正常生成topic
# bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 127.0.0.1:2181 __consumer_offsets rsyslog_nginx
2.查看topic是否能正常接收日志
# bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic rsyslog_nginx {"host": "domain.com","server_addr": "172.17.0.2","http_x_forwarded_for":"58.52.198.68","remote_addr":"10.120.89.84","time_local":"28/Aug/2018:14:26:00 +0800","request_method":"GET","request_uri":"/","status":200,"body_bytes_sent":1461,"http_referer":"-","http_user_agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36","upstream_addr":"-","upstream_status":"-","upstream_response_time":"-","request_time":0.000}
3.kibana添加index,查看Elasticsearch中是否有数据,如果前两步都正常,kibana搜不到index或index没有数据,多半是index名字写错了之类的基础问题,仔细检查
kibana查询展示
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打开Kibana添加
rsyslog-nginx-*
的Index,并选择timestamp,创建Index Pattern -
进入Discover页面,可以很直观的看到各个时间点请求量的变化,根据左侧Field实现简单过滤,例如我们想查看所有访问状态为404的uri,可以点击request_uri和status后边的add,这两项的内容将出现在右侧,然后点击status下边404状态码后边的加号,则只查看状态为404的请求,点击上方auto-refresh可以设置页面自动刷新时间
-
通过各种条件的组合查询可以实现各种各样的需求,例如每秒请求、带宽占用、异常比例、慢响应、TOP IP、TOP URL等等各种情况,并且可以通过Visualize很方便的将这些信息绘制图标,生成Dashboard保存
写在最后
- Nginx的access log绝对是网站的一个宝藏,通过日志量的变化可以知道网站的流量情况,通过对status状态的分析可以知道我们提供服务的可靠性,通过对特定活动url的追踪可以实时了解活动的火爆程度,通过对某些条件的组合查询也能为网站运营提供建议和帮助,从而使我们的网站更友好更易用
- Rsyslog服务的单点问题可以通过部署多个Rsyslog服务过三层负载来保证高可用,不过以我们的经验来说rsyslog服务还是很稳定的,跑了一年多,每分钟日志处理量在20w左右,没有出现过宕机情况,不想这么复杂的话可以写个check rsyslog服务状态的脚本跑后台,挂了自动拉起来
- 整个过程中我们使用了UDP协议,第一是因为Nginx日志的syslog模式默认支持的就是UDP协议,翻了官网没找到支持TCP的方式,我想这也是考虑到UDP协议的性能要比TCP好的多,第二也考虑到如果使用TCP遇到网络不稳定的情况下可能会不停的重试或等待,影响到Nginx的稳定。对于因为内容过长超过以太网数据帧长度的问题暂时没有遇到
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