使用Fluentd + Elasticsearch收集访问日志

18-11-14 banq

#监控

本文介绍如何：

跨服务器收集和处理Web应用程序日志。
将收集的日志近乎实时地发送到聚合器Fluentd。
将收集的日志存储到Elasticsearch中。
使用Kibana可视化数据。

先决条件

对Fluentd，Elasticsearch和Kibana的基本了解
Fluentd，Elasticsearch和Kibana已安装

我们想做什么？

想象一下，你有一个应用程序，它与外部提供商交换数据。一切都很好，但有时会出现问题，您或他们需要知道您发送的数据和他们要求的数据。然后你用谷歌搜索并意识到你需要有一个访问日志，五分钟后你将包括slf4j + logback / log4j2并写入服务器中的文件。您的应用程序开始获得点击，现在你有十个节点的集群，日志分散在十个节点上。现在，每次需要查找请求时，都需要在每个节点中执行，当你意识到你需要集中你的日志，这篇文章来帮助你。

我们怎么做？

还有一堆的工具，你可以用它来集中应用程序日志：rsyslog, logstash, flume, scribe, fluentd, 从应用程序的角度来看，我将使用logback来记录和流畅地将数据发送给流利的人。E lasticsearch将保留日志数据，以便稍后由kibana查询。

将日志发送到本地fluentd

首先，我们需要能够记录请求和响应。这可以通过不同的方式实现，我将使用logback-access库，它就像一个用于logback的插件，并且与Jetty完美契合。

使用您最喜欢的依赖管理器将其包含在您的应用中：

<dependency>
    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
    <artifactId>logback-access</artifactId>
    <version>1.2.3</version>
</dependency>`

这个库提供了几个类，我们将使用ch.qos.logback.access.servlet.TeeFilter来访问请求和响应有效负载（正文），并使用ch.qos.logback.access.jetty.RequestLogImp ll来发布请求并响应要回溯的数据，以便在我们的日志布局中使用它们。现在我们需要将这些类插入Jetty，有两行要突出显示：

contextHandler.addFilter(new FilterHolder(new TeeFilter()), “/*”, util.EnumSet.of(DispatcherType.INCLUDE, DispatcherType.REQUEST, DispatcherType.FORWARD))

我们使用TeeFilter来拦截所有匹配正则表达式“/ *”的请求，以复制请求和响应有效负载，以供我们记录。

requestLog.setResource("/logback-access.xml")

Logback-access使用它自己的配置文件，它是可配置的（默认路径是{jetty.home} /etc/logback-access.xml）。应该是这样的：

<configuration>
    <appender name="FLUENCY" class="ch.qos.logback.more.appenders.FluencyLogbackAppender">
        <!-- Tag for Fluentd. Farther information: http://docs.fluentd.org/articles/config-file -->
        <tag>accesslog</tag>
        <!-- Host name/address and port number which Flentd placed -->
        <remoteHost>localhost</remoteHost>
        <port>20001</port>

        <!-- [Optional] Configurations to customize Fluency's behavior: https://github.com/komamitsu/fluency#usage  -->
        <ackResponseMode>false</ackResponseMode>
        <fileBackupDir>/tmp</fileBackupDir>
        <!-- Initial chunk buffer size is 1MB (by default)-->
        <bufferChunkInitialSize>2097152</bufferChunkInitialSize>
        <!--Threshold chunk buffer size to flush is 4MB (by default)-->
        <bufferChunkRetentionSize>16777216</bufferChunkRetentionSize>
        <!-- Max total buffer size is 512MB (by default)-->
        <maxBufferSize>268435456</maxBufferSize>
        <!-- Max wait until all buffers are flushed is 10 seconds (by default)-->
        <waitUntilBufferFlushed>30</waitUntilBufferFlushed>
        <!-- Max wait until the flusher is terminated is 10 seconds (by default) -->
        <waitUntilFlusherTerminated>40</waitUntilFlusherTerminated>
        <!-- Flush interval is 600ms (by default)-->
        <flushIntervalMillis>200</flushIntervalMillis>
        <!-- Max retry of sending events is 8 (by default) -->
        <senderMaxRetryCount>12</senderMaxRetryCount>
        <!-- [Optional] Enable/Disable use of EventTime to get sub second resolution of log event date-time -->
        <useEventTime>true</useEventTime>

        <encoder>
            <pattern><![CDATA[REQUEST FROM %remoteIP ON %date{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,UTC} UTC // %responseHeader{X-UOW} // responseHeader{X-RequestId}    %n
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
%fullRequest
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
%fullResponse
                ]]>
            </pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <appender-ref ref="FLUENCY"/>
</configuration>

使用logback-more-appenders的 ch.qos.logback.more.appenders.FluencyLogbackAppender 插入logback-access 和Fluency。

<dependency>
    <groupId>org.komamitsu</groupId>
    <artifactId>fluency</artifactId>
    <version>1.8.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.sndyuk</groupId>
    <artifactId>logback-more-appenders</artifactId>
    <version>1.5.0</version>
  </dependency>

Fluency 有很多缓冲风格配置你需要调整，这里有很好的解释。对于本文，我们将重点关注tag，remoteHost和port。

tag用于标记事件。我们将使用它来匹配我们在流利的事件中的事件，并能够解析，过滤和转发它们到elasticsearch。
remoteHost是事件将被发送的地方，在这种情况下我们将有一个本地流利的所以我们使用'localhost'
port ， fluentd监听端口

encoder.pattern定义事件的布局。它与您的日志模式相同，您可以使用占位符，但在此提交发布之前无法使用MDC数据。以下是我们的活动将如何显示的示例：

REQUEST FROM 69.28.94.231 ON 2018-10-30 00:00:00 UTC // myapp-node-00-1540857599992 // h5hSUaVHvr >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> POST /my/app/path HTTP/1.1 X-Forwarded-Proto: https X-Forwarded-For: 69.28.94.231 Host: my.company.com Content-Length: 30 Content-Type: application/json

{"message": "This is the body of the request" }

<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< HTTP/1.1 200 OK X-RequestId: h5hSUaVHvr X-UOW: myapp-node-00-1540857599992 Date: Mon, 29 Oct 2018 23:59:59 GMT Content-Type: application/json; charset=UTF-8

{"message": "This is the body of the response", "status": "Okey!"}

从本地Fluency 转发日志到远程Fluency

我们配置本地流利，以处理我们的事件并将它们转发给Fluency的聚合器。配置文件（默认情况下为/etc/td-agent/td-agent.conf）:

<source>
    @type forward
    port 20001
</source>

<filter accesslog>
    @type parser
    key_name msg
    reserve_data false
    <parse>
        @type multiline
        format_firstline /^REQUEST FROM/
        format1 /REQUEST FROM (?<request.ip>[^ ]*) ON (?<time>\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}\:\d{2}\:\d{2} [^ ]+) // (?<request.uow>[^ ]*) // (?<request.id>[^ ]*)\n/
        format2 />{49}\n/
        format3 /(?<request.method>[^ ]*) (?<request.path>[^ ]*) (?<request.protocol>[^ ]*)\n/
        format4 /(?<request.headers>(?:.|\n)*?)\n\n/
        format5 /(?<request.body>(?:.|\n)*?)\n/
        format6 /<{49}\n/
        format7 /(?<response.protocol>[^ ]*) (?<response.status.code>[^ ]*) (?<response.status.description>[^\n]*)\n/
        format8 /(?<response.headers>(?:.|\n)*?)\n\n/
        format9 /(?<response.body>(?:.|\n)*?)\n\Z/
    </parse>
</filter>

# Parse request.headers="Header: Value\n Header: Value\n" to become and Object request.headers={"Header": "Value", "Header": "Value"}
<filter accesslog>
  @type record_transformer
  enable_ruby true
  renew_record false
  auto_typecast true
  <record>
    hostname "#{Socket.gethostname}"
    request.headers ${Hash[record["request.headers"].each_line.map { |l| l.chomp.split(': ', 2) }]}
    response.headers ${Hash[record["response.headers"].each_line.map { |l| l.chomp.split(': ', 2) }]}
  </record>
</filter>

<match accesslog>
    @type forward
    send_timeout 5s
    recover_wait 10s
    hard_timeout 30s
    flush_interval 5s
    <server>
        name elastic-node-00
        host elastic-node-00
        port 24224
        weight 100
    </server>
</match>

<match **>
    @type file
      path /tmp/fluentd/output/messages
</match>

强调：

source.port与我们在logback-access.xml中配置的端口相同，用于发送logaccess事件。
filter 和match标签有' accesslog '关键字。这是我之前提到过的标签。我们正在使用完美的匹配，但可以有一个正则表达式。
match标签将我们的事件转发到位于主机'elastic-node-00'中的Fluency聚合器并侦听端口24224
Filter按顺序应用
filter.parse有一个正则表达式来解析我们的事件。组标签（如response.body或 request.method）将在过滤后用作json属性。例如，我们的示例事件在每个过滤器后将如下所示：

First filter
{ 
 ...
 "time": "2018-10-30 00:00:00 UTC"
 "request.ip": "192.168.0.1",
 "request.uow": "myapp-node-00-1540857599992",
 "request.id": "h5hSUaVHvr",
 "request.method": "POST",
 "request.path": "/my/app/path",
 "request.protocol": "HTTP/1.1",
 "request.headers": "X-Forwarded-Proto: https\nX-Forwarded-For: 69.28.94.231\nHost: my.company.com\nContent-Length: 30\nContent-Type: application/json",
 "request.body": "{\"message\": \"This is the body of the request\" }",
 "response.protocol": "HTTP/1.1",
 "response.status.code": "200",
 "response.status.description": "OK"
 "response.headers": "X-RequestId: h5hSUaVHvr\nX-UOW: myapp-node-00-1540857599992\nDate: Mon, 29 Oct 2018 23:59:59 GMT\nContent-Type: application/json; charset=UTF-8"
 "response.body": "{\"message\": \"This is the body of the response\", \"status\": \"Okey!\"}"
 ...
}
Second filter
{ 
 ...
 "time": "2018-10-30 00:00:00 UTC"
 "request.ip": "192.168.0.1",
 "request.uow": "myapp-node-00-1540857599992",
 "request.id": "h5hSUaVHvr",
 "request.method": "POST",
 "request.path": "/my/app/path",
 "request.protocol": "HTTP/1.1",
 "request.headers": { "X-Forwarded-Proto": "https", 
       "X-Forwarded-For": "69.28.94.231", 
       "Host":" my.company.com", 
       "Content-Length": "30", 
       "Content-Type": "application/json" 
      },
 "request.body": "{\"message\": \"This is the body of the request\" }",
 "response.protocol": "HTTP/1.1",
 "response.status.code": "200",
 "response.status.description": "OK"
 "response.headers": {
       "X-RequestId: "h5hSUaVHvr",
       "X-UOW": "myapp-node-00-1540857599992",
       "Date": "Mon, 29 Oct 2018 23:59:59 GMT",
       "Content-Type": "application/json; charset=UTF-8"
      }
 "response.body": "{\"message\": \"This is the body of the response\", \"status\": \"Okey!\"}"
 ...
}

将收集的日志存储到Elasticsearch中

这部分非常简单，我们必须接收事件并将它们转发给elasticsearch。Fluentd配置文件应如下所示：

<source>
  @type forward
  port 24224
  bind 0.0.0.0
</source>

<match accesslog>
  @type elasticsearch
  scheme http
  host localhost
  port 9200
  logstash_format true
  validate_client_version true
</match>

强调

source.port 与我们在 match.server.port中配置的端口相同
match.logstash_format 生成格式为 logstash -YYYY-mm-dd的Elasticsearch索引
match.port表示Elasticsearch API侦听端口

在Kibana中查看数据

现在您只需要进入Kibana应用所有访问日志

#监控

使用Fluentd + Elasticsearch收集访问日志

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