Fluented-ESG跨境

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也許你對Fluentd的統(tǒng)一日志記錄層已經(jīng)有所耳聞?？赡苣銓θ罩臼橇鞑皇俏募@個概念也已經(jīng)很熟悉，所以現(xiàn)在就讓我們用這個方法來思考日志層。

事實上，最后導(dǎo)致決定性的一點就是fluentd是如何被配置的。全部都是關(guān)于我們?nèi)绾翁幚韘tream的不同元素的：我們從哪里得到數(shù)據(jù)，當(dāng)我們獲取到的時候用它來做什么，我們將處理過的數(shù)據(jù)發(fā)國際快遞哪里，以及它們在發(fā)快遞過程中的時候，我們要如何處理它。在這篇博客中，我們會回顧一下這些概念，并且將他們運用到以下案例中：

1、日志從Docker容器中輸出命令（但是當(dāng)容器中止的時候，要保持配置）

2、處理JSON日志

3、通過等級將信息進行分類

4、將數(shù)據(jù)流分離到兩個目的地

事實證明，谷歌云平臺和Kubernetes默認設(shè)置下已經(jīng)包括了fluentd日志層輸出，這樣的話，你就可以精確地做這些事情，但是首先，讓我們來看一下fluentd.conf文件中的指令：

1、source指令確定輸入源

2、match指令確定輸出目的地

3、filter指令確定event處理管道

4、system指令設(shè)置系統(tǒng)范圍的配置

5、label指令將內(nèi)部路由的輸出和過濾器分組

6、include指令包括其他文件

基本方案（用于日志記錄Docker標(biāo)準(zhǔn)輸出命令）

現(xiàn)在對于我們的目標(biāo)來說，我們主要會考慮source和match指令。以下是一個樣本，為日志記錄命令配置，命令是從一個容器直接到Treasure Data（而且，因為我們的配置是在Ubuntu主機上，所以它不會和Docker容器一起中止?。?。

那么，發(fā)生了什么呢？

我們的source指令告訴我們正在使用forwardinput plugin，這就告訴fluentd要監(jiān)聽TCP socket來接收event流。

我們有兩個match指令。當(dāng)我們啟動容器的時候，最后一個假定我們已經(jīng)設(shè)置了我們的日志記錄選項：

－－log－opt fluentd－tag＝td.docker.{{.Name}}

這條指令告訴我們使用標(biāo)準(zhǔn)輸出plugin來打印events到標(biāo)準(zhǔn)輸出。

然而，它不僅第一條指令，也是最有趣的一條?，F(xiàn)在假定一樣的日志記錄選項，我們將所有標(biāo)記有td.*.*的東西都匹配好，并且使用td日志output plugin，將每個console輸出作為單個記錄輸出，發(fā)國際快遞一個名為docker的Treasure Data數(shù)據(jù)庫，在這里，表格也同樣是Docker容器的名字：

auto_create_table在第一個實例上創(chuàng)建表格。

buffer_type file將緩沖區(qū)寫入一個文件。

buffer_path在我們的Docker容器上指定緩沖文件路徑。

flush_interval 5s在刷新緩沖區(qū)時設(shè)置了一個5秒的間隔，并且寫進了Treasure Data表格。

是不是開始明白這是怎么運作的了？想要了解更多關(guān)于fluentd配置和參數(shù)，點擊這里查看更多文章:https://docs.fluentd.org/articles/configfile

日志記錄結(jié)果到谷歌云平臺

準(zhǔn)備好查看fluentd是怎么用谷歌云平臺來運行的了嗎？讓我們來看一些不一樣的場景。多虧了Kubernetes團隊，使得這些配置（以及跟這些很相似的配置）在github上實現(xiàn)可用。

處理JSON日志

在這里，我們跟蹤JSON上的日志，并將日志記錄結(jié)果到Kubernetes上。我們要處理一下時間戳，所以我們已經(jīng)包括了time_key和time_format指令。最后，我們用Kubernetes和適當(dāng)?shù)莫毺睾缶Y來標(biāo)注數(shù)據(jù)流。我們同樣也已經(jīng)指定位置文件，并且設(shè)置read_from_head為真。這就使得我們要停止并且重啟處理if，由于某些原因，我們的stream就被打斷了。

通過不同的層面來分類信息

我們可以追蹤不同的信息，使用常規(guī)表達方式來查找部分信息，比如格式，層次（嚴(yán)重性），信息，錯誤（如果有錯誤的話）和狀態(tài)碼。注意，我們必須在輸出上解析時間。再一次，我們使用位置文件來保持我們在stream中的位置。我們應(yīng)該包括一個match部分來路由數(shù)據(jù)到一個特定的目的地。

將數(shù)據(jù)流分離到兩個不同的目的地

在這里，我們解析自動定量日志，管理我們的緩沖區(qū)，查詢和區(qū)塊大小。在這兩個目的地（也就是，GCP和Kubernetes）的案例中，我們一直在重新嘗試。

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你能夠自己創(chuàng)建最簡單的日志記錄基礎(chǔ)設(shè)施嗎？讓Fluentd來！

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fluentd.org/plugins/all

如果想要通過分類了解plug－ins，點擊上面這個網(wǎng)址

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