百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术文章 > 正文

iLogtail 使用入门-iLogtail 本地配置模式部署(For Kafka Flusher)

nanshan 2024-10-15 11:32 20 浏览 0 评论

阿里已经正式开源了可观测数据采集器iLogtail。作为阿里内部可观测数据采集的基础设施,iLogtail承载了阿里巴巴集团、蚂蚁的日志、监控、Trace、事件等多种可观测数据的采集工作。?

iLogtail作为阿里云SLS的采集Agent,一般情况下都是配合SLS进行使用,通常采集配置都是通过SLS控制台或API进行的。那是否可以在不依赖于SLS的情况下使用iLogtail呢??

本文将会详细介绍如何在不依赖于SLS控制台的情况下,进行iLogtail本地配置模式部署,并将json格式的日志文件采集到非SLS(例如Kafka等)。

场景

采集/root/bin/input_data/json.log(单行日志json格式),并将采集到的日志写入本地部署的kafka中。

前提条件

kafka本地安装完成,并创建名为logtail-flusher-kafka的topic。部署详见链接。

安装ilogtail

下载最新的ilogtail版本,并解压。

解压tar包

$ tar zxvf logtail-linux64.tar.gz

查看目录结构

$ ll logtail-linux64
drwxr-xr-x 3 500 500 4096 bin
drwxr-xr-x 184 500 500 12288 conf
-rw-r--r-- 1 500 500 597 README
drwxr-xr-x 2 500 500 4096 resources

进入bin目录

$ cd logtail-linux64/bin
$ ll
-rwxr-xr-x 1 500 500 10052072 ilogtail_1.0.28 # ilogtail可执行文件
-rwxr-xr-x 1 500 500 4191 ilogtaild
-rwxr-xr-x 1 500 500 5976 libPluginAdapter.so
-rw-r--r-- 1 500 500 89560656 libPluginBase.so
-rwxr-xr-x 1 500 500 2333024 LogtailInsight
采集配置
配置格式
针对json格式的日志文件采集到本地kafa的配置格式:

"metrics": {
       "{config_name1}" : {
        "enable": true,
        "category": "file",
        "log_type": "json_log",
        "log_path": "/root/bin/input_data",
        "file_pattern": "json.log",
        "plugin": {
            "processors": [ 
            {
                "detail": {
                    "SplitSep": "",
                    "SplitKey": "content"
                },
                "type": "processor_split_log_string"
            },
            {
                "detail": {
                    "ExpandConnector": "",
                    "ExpandDepth": 1,
                    "SourceKey": "content",
                    "KeepSource": false
                },
                "type": "processor_json"
            }],
            "flushers":[
            {
                "type": "flusher_kafka",
                "detail": {
                    "Brokers":["localhost:9092"],
                    "Topic": "logtail-flusher-kafka"
                }
            }]
        },
        "version": 1
       },
       "{config_name2}" : {
           ...
       }
}

详细格式说明:

文件最外层的key为metrics,内部为各个具体的采集配置。
采集配置的key为配置名,改名称需保证在本文件中唯一。建议命名:"##1.0##采集配置名称"。
采集配置value内部为具体采集参数配置,其中关键参数以及含义如下:
参数名 类型 描述
enable bool 该配置是否生效,为false时该配置不生效。
category string 文件采集场景取值为"file"。
log_type string log类型。json采集场景下取值json_log。
log_path string 采集路径。
file_pattern string 采集文件。
plugin object 具体采集配置,为json object,具体配置参考下面说明
version int 该配置版本号,建议每次修改配置后加1
plugin 字段为json object,为具体输入源以及处理方式配置:
配置项 类型 描述
processors object array 处理方式配置,具体请参考链接。 processor_json:将原始日志按照json格式展开。
flushers object array flusher_stdout:采集到标准输出,一般用于调试场景; flusher_kafka:采集到kafka。
完整配置样例
进入bin目录,创建及sys_conf_dir文件夹及ilogtail_config.json文件。

1. 创建sys_conf_dir

$ mkdir sys_conf_dir

2. 创建ilogtail_config.json并完成配置。

logtail_sys_conf_dir取值为:$pwd/sys_conf_dir/

config_server_address固定取值,保持不变。

$ pwd
/root/bin/logtail-linux64/bin
$ cat ilogtail_config.json
{

 "logtail_sys_conf_dir": "/root/bin/logtail-linux64/bin/sys_conf_dir/",  

 "config_server_address" : "http://logtail.cn-zhangjiakou.log.aliyuncs.com"

3. 此时的目录结构

$ ll
-rwxr-xr-x 1 500 500 ilogtail_1.0.28
-rw-r--r-- 1 root root ilogtail_config.json
-rwxr-xr-x 1 500 500 ilogtaild
-rwxr-xr-x 1 500 500 libPluginAdapter.so
-rw-r--r-- 1 500 500 libPluginBase.so
-rwxr-xr-x 1 500 500 LogtailInsight
drwxr-xr-x 2 root root sys_conf_dir
在sys_conf_dir下创建采集配置文件user_local_config.json。
说明:json_log场景下,user_local_config.json仅需修改采集路径相关参数log_path、file_pattern即可,其他参数保持不变。

$ cat sys_conf_dir/user_local_config.json
{

"metrics":
{
    "##1.0##kafka_output_test":
    {
        "category": "file",
        "log_type": "json_log",
        "log_path": "/root/bin/input_data",
        "file_pattern": "json.log",
        "create_time": 1631018645,
        "defaultEndpoint": "",
        "delay_alarm_bytes": 0,
        "delay_skip_bytes": 0,
        "discard_none_utf8": false,
        "discard_unmatch": false,
        "docker_exclude_env":
        {},
        "docker_exclude_label":
        {},
        "docker_file": false,
        "docker_include_env":
        {},
        "docker_include_label":
        {},
        "enable": true,
        "enable_tag": false,
        "file_encoding": "utf8",
        "filter_keys":
        [],
        "filter_regs":
        [],
        "group_topic": "",
        "plugin":
        {
            "processors":
            [
                {
                    "detail": {
                        "SplitSep": "",
                        "SplitKey": "content"
                    },
                    "type": "processor_split_log_string"
                },
                {
                    "detail":
                    {
                        "ExpandConnector": "",
                        "ExpandDepth": 1,
                        "SourceKey": "content",
                        "KeepSource": false
                    },
                    "type": "processor_json"
                }
            ],
            "flushers":
            [
                {
                    "type": "flusher_kafka",
                    "detail":
                    {
                        "Brokers":
                        [
                            "localhost:9092"
                        ],
                        "Topic": "logtail-flusher-kafka"
                    }
                }
            ]
        },
        "local_storage": true,
        "log_tz": "",
        "max_depth": 10,
        "max_send_rate": -1,
        "merge_type": "topic",
        "preserve": true,
        "preserve_depth": 1,
        "priority": 0,
        "raw_log": false,
        "aliuid": "",
        "region": "",
        "project_name": "",
        "send_rate_expire": 0,
        "sensitive_keys":
        [],
        "shard_hash_key":
        [],
        "tail_existed": false,
        "time_key": "",
        "timeformat": "",
        "topic_format": "none",
        "tz_adjust": false,
        "version": 1,
        "advanced":
        {
            "force_multiconfig": false,
            "tail_size_kb": 1024
        }            
    }
}

启动ilogtail

终端模式运行

$ ./ilogtail_1.0.28 --ilogtail_daemon_flag=false

也可以选择daemon模式运行

$ ./ilogtail_1.0.28
$ ps -ef|grep logtail
root 48453 1 ./ilogtail_1.0.28
root 48454 48453 ./ilogtail_1.0.28
采集场景模拟
往/root/bin/input_data/json.log中构造json格式的数据,代码如下:

$ echo '{"seq": "1", "action": "kkkk", "extend1": "", "extend2": "", "type": "1"}' >> json.log
$ echo '{"seq": "2", "action": "kkkk", "extend1": "", "extend2": "", "type": "1"}' >> json.log
消费topic为logtail-flusher-kafka中的数据。

$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic logtail-flusher-kafka
{"Time":1640862641,"Contents":[{"Key":"__tag__:__path__","Value":"/root/bin/input_data/json.log"},{"Key":"seq","Value":"1"},{"Key":"action","Value":"kkkk"},{"Key":"extend1","Value":""},{"Key":"extend2","Value":""},{"Key":"type","Value":"1"}]}
{"Time":1640862646,"Contents":[{"Key":"__tag__:__path__","Value":"/root/bin/input_data/json.log"},{"Key":"seq","Value":"2"},{"Key":"action","Value":"kkkk"},{"Key":"extend1","Value":""},{"Key":"extend2","Value":""},{"Key":"type","Value":"1"}]}
本地调试
为了快速方便验证配置是否正确,可以将采集到的日志打印到标准输出完成快速的功能验证。?

替换本地采集配置plugin-flushers为flusher_stdout,并以终端模式运行$ ./ilogtail_1.0.28 --ilogtail_daemon_flag=false,即可将采集到的日志打印到标准输出快速进行本地调试。

{

"type": "flusher_stdout",
"detail":
{
    "OnlyStdout": true
}

原文链接:http://click.aliyun.com/m/1000317325/

本文为阿里云原创内容,未经允许不得转载。

相关推荐

实战派 | Java项目中玩转Redis6.0客户端缓存

铺垫首先介绍一下今天要使用到的工具Lettuce,它是一个可伸缩线程安全的redis客户端。多个线程可以共享同一个RedisConnection,利用nio框架Netty来高效地管理多个连接。放眼望向...

轻松掌握redis缓存穿透、击穿、雪崩问题解决方案(20230529版)

1、缓存穿透所谓缓存穿透就是非法传输了一个在数据库中不存在的条件,导致查询redis和数据库中都没有,并且有大量的请求进来,就会导致对数据库产生压力,解决这一问题的方法如下:1、使用空缓存解决对查询到...

Redis与本地缓存联手:多级缓存架构的奥秘

多级缓存(如Redis+本地缓存)是一种在系统架构中广泛应用的提高系统性能和响应速度的技术手段,它综合利用了不同类型缓存的优势,以下为你详细介绍:基本概念本地缓存:指的是在应用程序所在的服务器内...

腾讯云国际站:腾讯云服务器如何配置Redis缓存?

本文由【云老大】TG@yunlaoda360撰写一、安装Redis使用包管理器安装(推荐)在CentOS系统中,可以通过yum包管理器安装Redis:sudoyumupdate-...

Spring Boot3 整合 Redis 实现数据缓存,你做对了吗?

你是否在开发互联网大厂后端项目时,遇到过系统响应速度慢的问题?当高并发请求涌入,数据库压力剧增,响应时间拉长,用户体验直线下降。相信不少后端开发同行都被这个问题困扰过。其实,通过在SpringBo...

【Redis】Redis应用问题-缓存穿透缓存击穿、缓存雪崩及解决方案

在我们使用redis时,也会存在一些问题,导致请求直接打到数据库上,导致数据库挂掉。下面我们来说说这些问题及解决方案。1、缓存穿透1.1场景一个请求进来后,先去redis进行查找,redis存在,则...

Spring boot 整合Redis缓存你了解多少

在前一篇里面讲到了Redis缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩这三者区别,接下来我们讲解Springboot整合Redis中的一些知识点:之前遇到过,有的了四五年,甚至更长时间的后端Java开发,并且...

揭秘!Redis 缓存与数据库一致性问题的终极解决方案

在现代软件开发中,Redis作为一款高性能的缓存数据库,被广泛应用于提升系统的响应速度和吞吐量。然而,缓存与数据库之间的数据一致性问题,一直是开发者们面临的一大挑战。本文将深入探讨Redis缓存...

高并发下Spring Cache缓存穿透?我用Caffeine+Redis破局

一、什么是缓存穿透?缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据,导致请求直接穿透缓存层到达数据库,可能压垮数据库的现象。在高并发场景下,这尤其危险。典型场景:恶意攻击:故意查询不存在的ID(如负数或超大数值...

Redis缓存三剑客:穿透、雪崩、击穿—手把手教你解决

缓存穿透菜小弟:我先问问什么是缓存穿透?我听说是缓存查不到,直接去查数据库了。表哥:没错。缓存穿透是指查询一个缓存中不存在且数据库中也不存在的数据,导致每次请求都直接访问数据库的行为。这种行为会让缓存...

Redis中缓存穿透问题与解决方法

缓存穿透问题概述在Redis作为缓存使用时,缓存穿透是常见问题。正常查询流程是先从Redis缓存获取数据,若有则直接使用;若没有则去数据库查询,查到后存入缓存。但当请求的数据在缓存和数据库中都...

Redis客户端缓存的几种实现方式

前言:Redis作为当今最流行的内存数据库和缓存系统,被广泛应用于各类应用场景。然而,即使Redis本身性能卓越,在高并发场景下,应用于Redis服务器之间的网络通信仍可能成为性能瓶颈。所以客户端缓存...

Nginx合集-常用功能指导

1)启动、重启以及停止nginx进入sbin目录之后,输入以下命令#启动nginx./nginx#指定配置文件启动nginx./nginx-c/usr/local/nginx/conf/n...

腾讯云国际站:腾讯云怎么提升服务器速度?

本文由【云老大】TG@yunlaoda360撰写升级服务器规格选择更高性能的CPU、内存和带宽,以提供更好的处理能力和网络性能。优化网络配置调整网络接口卡(NIC)驱动,优化TCP/IP参数...

雷霆一击服务器管理员教程

本文转载莱卡云游戏服务器雷霆一击管理员教程(搜索莱卡云面版可搜到)首先你需要给服务器设置管理员密码,默认是空的管理员密码在启动页面进行设置设置完成后你需要重启服务器才可生效加入游戏后,点击键盘左上角E...

取消回复欢迎 发表评论: