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

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

本文为阿里云原创内容,未经允许不得转载。

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