摘要
ELK日志收集系统大家都知道，但是还有一种日志收集系统EFK，肯定有很多朋友不知道！这里的F指的是Fluentd，它具有Logstash类似的日志收集功能，但是内存占用连Logstash的十分之一都不到，性能优越、非常轻巧。本文将详细介绍Fluentd的使用，主要用来收集SpringBoot应用的日志，希望对大家有所帮助！java学习交流q群：925895158
Fluentd 简介
Fluentd是一款开源的日志收集功能，致力于为用户搭建统一的日志收集层，和Elasticsearch、Kibana一起使用可以搭建EFK日志收集系统。什么是统一的日志收集层呢？看下下面这张图就清楚了！
安装
这里就不再介绍Elasticsearch和Kibana的安装了，直接介绍Fluentd在Docker环境下的安装。
- 下载Fluentd的Docker镜像；
docker pull fluent/fluentd:v1.10
复制代码
- 将默认配置fluent.conf文件复制到/mydata/fluentd/目录下，配置信息如下：
<source>
@type forward
@id input1
@label @mainstream
port 24224
</source>
<filter **>
@type stdout
</filter>
<label @mainstream>
<match docker.**>
@type file
@id output_docker1
path /fluentd/log/docker.*.log
symlink_path /fluentd/log/docker.log
append true
time_slice_format %Y%m%d
time_slice_wait 1m
time_format %Y%m%dT%H%M%S%z
</match>
<match **>
@type file
@id output1
path /fluentd/log/data.*.log
symlink_path /fluentd/log/data.log
append true
time_slice_format %Y%m%d
time_slice_wait 10m
time_format %Y%m%dT%H%M%S%z
</match>
</label>
复制代码
- 运行Fluentd服务，需要开放24221~24224四个端口用于接收不同类型的日志；
docker run -p 24221:24221 -p 24222:24222 -p 24223:24223 -p 24224:24224 --name efk-fluentd \
-v /mydata/fluentd/log:/fluentd/log \
-v /mydata/fluentd/fluent.conf:/fluentd/etc/fluent.conf \
-d fluent/fluentd:v1.10
复制代码
- 第一次启动可能会失败，修改目录权限后重新启动即可；
chmod 777 /mydata/fluentd/log/
复制代码
- 使用root用户进入Fluentd容器内部；
docker exec -it --user root efk-fluentd /bin/sh
复制代码
- 安装Fluentd的Elasticsearch插件；
fluent-gem install fluent-plugin-elasticsearch
复制代码
- 如果你依然想使用docker-compose一次性安装EFK的话，可以使用如下脚本，注意使用user:root启动就不需要再修改目录权限了！
version: '3'
services:
elasticsearch:
image: elasticsearch:6.4.0
container_name: efk-elasticsearch
user: root
environment:
- "cluster.name=elasticsearch" #设置集群名称为elasticsearch
- "discovery.type=single-node" #以单一节点模式启动
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" #设置使用jvm内存大小
- TZ=Asia/Shanghai
volumes:
- /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins #插件文件挂载
- /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data #数据文件挂载
ports:
- 9200:9200
- 9300:9300
kibana:
image: kibana:6.4.0
container_name: efk-kibana
links:
- elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务
depends_on:
- elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动
environment:
- "elasticsearch.hosts=http://es:9200" #设置访问elasticsearch的地址
- TZ=Asia/Shanghai
ports:
- 5601:5601
fluentd:
image: fluent/fluentd:v1.10
container_name: efk-fluentd
user: root
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
volumes:
- /mydata/fluentd/log:/fluentd/log
- /mydata/fluentd/fluent.conf:/fluentd/etc/fluent.conf
depends_on:
- elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动
links:
- elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务
ports:
- 24221:24221
- 24222:24222
- 24223:24223
- 24224:24224
复制代码
- 使用新的配置文件fluent.conf替换原来的配置文件，然后重新启动Fluentd服务，新的配置文件会在下面给出。
Fluentd配置详解
接下来我们来介绍下Fluentd配置文件如何配置，先放出完全配置，然后我们对里面的一些配置要点进行详细说明。
完全配置
<source>
@type tcp
@id debug-input
port 24221
tag debug
<parse>
@type json
</parse>
</source>
<source>
@type tcp
@id error-input
port 24222
tag error
<parse>
@type json
</parse>
</source>
<source>
@type tcp
@id business-input
port 24223
tag business
<parse>
@type json
</parse>
</source>
<source>
@type tcp
@id record-input
port 24224
tag record
<parse>
@type json
</parse>
</source>
<filter record>
@type parser
key_name message
reserve_data true
remove_key_name_field true
<parse>
@type json
</parse>
</filter>
<match fluent.**>
@type stdout
output_type json
</match>
<match **>
@type elasticsearch
host 192.168.3.101
port 9200
type_name docker
logstash_format true
logstash_prefix docker-${tag}-logs
logstash_dateformat %Y-%m-%d
flush_interval 5s
include_tag_key true
</match>
复制代码
配置要点解析
<source>
定义了日志收集的来源，可以有tcp、udp、tail（文件）、forward（tcp+udp）、http等方式。
这里我们从tcp请求收集日志，端口为24221，并且设置了tag为debug。
<source>
@type tcp
@id debug-input
port 24221
tag debug
<parse>
@type json
</parse>
</source>
复制代码
<parse>
定义对原始数据的解析方式，可以将日志转化为JSON。
比如我们将debug日志转化为JSON可以进行如下配置。
<source>
@type tcp
@id debug-input
port 24221
tag debug
<parse>
@type json
</parse>
</source>
复制代码
<filter>
可以对收集的日志进行一系列的处理，比如说将日志打印到控制台或者对日志进行解析。
将所有日志打印到控制台的配置：
<filter **>
@type stdout
</filter>
复制代码
对于tag为record来源的日志，我们将其中的message属性转化为JSON格式，如果不进行转化的话，message属性将会是一个字符串。
<filter record>
@type parser
key_name message
reserve_data true
remove_key_name_field true
<parse>
@type json
</parse>
</filter>
复制代码
<match>
定义了收集到的日志最后输出到哪里，可以输出到stdout（控制台）、file、elasticsearch、mongo等里面。
这里我们使用elasticsearch来存储日志信息，logstash_format、logstash_prefix、logstash_dateformat主要用来控制日志索引名称的生成，当前配置生成debug日志的索引格式为docker-debug-logs-2020-06-03，flush_interval用来控制日志输出到elasticsearch的时间间隔。
<match **>
@type elasticsearch
host 192.168.3.101
port 9200
type_name docker
logstash_format true
logstash_prefix docker-${tag}-logs
logstash_dateformat %Y-%m-%d
flush_interval 5s
include_tag_key true
</match>
复制代码
替换配置文件
替换掉原来的/mydata/fluentd/fluent.conf配置文件，然后再重新启动服务，我们的Fluentd服务就可以开始收集日志了。
docekr restart efk-fluentd
复制代码
结合SpringBoot使用
其实Fluentd收集日志的原理和Logstash一样，都是通过tcp端口来收集日志，所以我们只要把logback配置文件中原来Logstash日志收集地址端口改为Fluentd的即可。
- 修改logback-spring.xml配置文件；
<!--DEBUG日志输出到LogStash-->
<appender name="LOG_STASH_DEBUG" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
<destination>${LOG_STASH_HOST}:24221</destination>
</appender>
<!--ERROR日志输出到LogStash-->
<appender name="LOG_STASH_ERROR" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
<destination>${LOG_STASH_HOST}:24222</destination>
</appender>
<!--业务日志输出到LogStash-->
<appender name="LOG_STASH_BUSINESS" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
<destination>${LOG_STASH_HOST}:24223</destination>
</appender>
<!--接口访问记录日志输出到LogStash-->
<appender name="LOG_STASH_RECORD" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
<destination>${LOG_STASH_HOST}:24224</destination>
</appender>
复制代码
- 如果你的Fluentd不是部署在原来Logstash的服务器上，还需要修改application-dev.yml配置中的logstash.host属性。
logstash:
host: localhost
复制代码
- 启动并运行我们的SpringBoot应用。
Kibana中查看日志
至此我们的EFK日志收集系统搭建完成了，只需在Kibana中使用即可。
- 在Management->Kibana->Index Patterns中可以创建Index Patterns，Kibana服务访问地址：http://192.168.3.101:5601
- 创建完成后查看日志，可以看出该日志收集功能和我们之前搭建的ELK系统完全相同。
Logstash vs Fluentd
接下来我们来对这两个日志收集工具的各个方面做个对比。
对比方面 Logstash Fluentd 内存占用 启动1G左右 启动60M左右 CPU占用 较高 较低 支持插件 丰富 丰富 通用日志解析 支持grok（基于正则表达式）解析 支持正则表达式解析 特定日志类型 支持JSON等主流格式 支持JSON等主流格式 数据过滤 支持 支持 数据buffer发送 插件支持 插件支持 运行环境 JRuby实现，依赖JVM环境 CRuby、C实现，依赖Ruby环境 线程支持 支持多线程 多线程受GIL限制
写在最后
很多人感叹“学习无用”，实际上之所以产生无用论，是因为自己想要的与自己所学的匹配不上，这也就意味着自己学得远远不够。无论是学习还是工作，都应该有主动性，所以如果拥有大厂梦，那么就要自己努力去实现它。
以下学习资料均免费放送，最后祝愿各位身体健康，能够有所提升！
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