摘要:最后,我们用和适当的独特后缀来标注数据流。将数据流分离到两个不同的目的地在这里,我们解析自动定量日志,管理我们的缓冲区,查询和区块大小。
也许你对Fluentd的统一日志记录层已经有所耳闻。可能你对日志是流不是文件这个概念也已经很熟悉,所以现在就让我们用这个方法来思考日志层。
事实上,最后导致决定性的一点就是fluentd是如何被配置的。全部都是关于我们如何处理stream的不同元素的:我们从哪里得到数据,当我们获取到的时候用它来做什么,我们将处理过的数据发送到哪里,以及它们在发送过程中的时候,我们要如何处理它。在这篇博客中,我们会回顾一下这些概念,并且将他们运用到以下案例中:
1、日志从Docker容器中输出命令(但是当容器中止的时候,要保持配置)
2、处理JSON日志
3、通过等级将信息进行分类
4、将数据流分离到两个目的地
事实证明,谷歌云平台和Kubernetes默认设置下已经包括了fluentd日志层输出,这样的话,你就可以精确地做这些事情,但是首先,让我们来看一下fluentd.conf文件中的指令:
1、source指令确定输入源
2、match指令确定输出目的地
3、filter指令确定event处理管道
4、system指令设置系统范围的配置
5、label指令将内部路由的输出和过滤器分组
6、@include指令包括其他文件
现在对于我们的目标来说,我们主要会考虑source和match指令。以下是一个样本,为日志记录命令配置,命令是从一个容器直接到Treasure Data(而且,因为我们的配置是在Ubuntu主机上,所以它不会和Docker容器一起中止!)。
那么,发生了什么呢?
我们的source指令告诉我们正在使用forwardinput plugin,这就告诉fluentd要监听TCP socket来接收event流。
我们有两个match指令。当我们启动容器的时候,最后一个假定我们已经设置了我们的日志记录选项:
--log-opt fluentd-tag=td.docker.{{.Name}}
这条指令告诉我们使用标准输出plugin来打印events到标准输出。
然而,它不仅第一条指令,也是最有趣的一条。现在假定一样的日志记录选项,我们将所有标记有td..的东西都匹配好,并且使用td日志output plugin,将每个console输出作为单个记录输出,发送到一个名为docker的Treasure Data数据库,在这里,表格也同样是Docker容器的名字:
auto_create_table在第一个实例上创建表格。
buffer_type file将缓冲区写入一个文件。
buffer_path在我们的Docker容器上指定缓冲文件路径。
flush_interval 5s在刷新缓冲区时设置了一个5秒的间隔,并且写进了Treasure Data表格。
是不是开始明白这是怎么运作的了?想要了解更多关于fluentd配置和参数,点击这里查看更多文章: 点击这里
日志记录结果到谷歌云平台准备好查看fluentd是怎么用谷歌云平台来运行的了吗?让我们来看一些不一样的场景。多亏了Kubernetes团队,使得这些配置(以及跟这些很相似的配置)在github上实现可用。
处理JSON日志在这里,我们跟踪JSON上的日志,并将日志记录结果到Kubernetes上。我们要处理一下时间戳,所以我们已经包括了time_key和time_format指令。最后,我们用Kubernetes和适当的独特后缀来标注数据流。我们同样也已经指定位置文件,并且设置read_from_head为真。这就使得我们要停止并且重启处理if,由于某些原因,我们的stream就被打断了。
通过不同的层面来分类信息我们可以追踪不同的信息,使用常规表达方式来查找部分信息,比如格式,层次(严重性),信息,错误(如果有错误的话)和状态码。注意,我们必须在输出上解析时间。再一次,我们使用位置文件来保持我们在stream中的位置。我们应该包括一个match部分来路由数据到一个特定的目的地。
将数据流分离到两个不同的目的地在这里,我们解析自动定量日志,管理我们的缓冲区,查询和区块大小。在这两个目的地(也就是,GCP和Kubernetes)的案例中,我们一直在重新尝试。
What"s next?你能够自己创建最简单的日志记录基础设施吗?让Fluentd来!
fluentd.org
这个网站上有不下于200个输入,也还有其它插件。这里的话,你可以看到他们通过人气降序排列的
fluentd.org/plugins/all
如果想要通过分类了解plug-ins,点击上面这个网址
fluentd.org/plugins
最后,在这个网站上可以获取Treasure Data(你可以在treasuredata.com上注册一个账号,有14天的试用期)。
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