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毫无疑问,日志记录是任何应用程序最重要的方面之一。 当事情出错时(而且确实会出错),我们需要知道发生了什么。 为了实现这一目标,我们可以设置 Filebeat 从我们的 golang 应用程序收集日志,然后将它们发送到 Elasticsearch。 最后,使用 Kibana 我们可以可视化这些日志并对它们执行复杂的查询。
安装
如果你还没有安装好自己的 Elasticsearch 及 Kibana,请参考之前文章:
我们还需要下载 Filebeat,并进行相应的安装。在本次的展示中,我将使用最新的 Elastic Stack 8.9.0 来进行展示,但是它也适用于其它的 Elastic Stack 8.x 的安装。当然当前的使用的这种方法也适合 7.x de golang 日志记录,只是我们需要做相应的修改。 针对 7.x 的安装,请参考我的另外一篇文章 "Beats:使用 Elastic Stack 记录 Golang 应用日志"。
创建 golang 应用
我们在当前的应用的根目录下创建如下的一个 go.mod 文件:
go.mod
javascript
1. module logging
3. require go.elastic.co/ecszap master
markdown
1. $ pwd
2. /Users/liuxg/go/logging
3. $ ls
4. go.mod
我们可以使用如下的命令来下载模块:
go
1. go env -w GO111MODULE=on
2. go mod download
3. go mod tidy
我们需要做如下的配置:
css
1. encoderConfig := ecszap.NewDefaultEncoderConfig()
2. core := ecszap.NewCore(encoderConfig, os.Stdout, zap.DebugLevel)
3. logger := zap.New(core, zap.AddCaller())
你可以自定义 ECS 记录器。 例如:
markdown
1. encoderConfig := ecszap.EncoderConfig{
2. EncodeName: customNameEncoder,
3. EncodeLevel: zapcore.CapitalLevelEncoder,
4. EncodeDuration: zapcore.MillisDurationEncoder,
5. EncodeCaller: ecszap.FullCallerEncoder,
6. }
7. core := ecszap.NewCore(encoderConfig, os.Stdout, zap.DebugLevel)
8. logger := zap.New(core, zap.AddCaller())
详细例子
在根目录下创建如下的 app.go 文件:
app.go
markdown
1. package main
3. import (
4. "errors"
5. "math/rand"
6. "os"
7. "time"
9. "go.elastic.co/ecszap"
10. "go.uber.org/zap"
11. )
13. func main() {
14. encoderConfig := ecszap.NewDefaultEncoderConfig()
15. core := ecszap.NewCore(encoderConfig, os.Stdout, zap.DebugLevel)
16. logger := zap.New(core, zap.AddCaller())
17. logger = logger.With(zap.String("app", "myapp")).With(zap.String("environment", "psm"))
18. count := 0
20. for {
21. if rand.Float32() > 0.8 {
22. logger.Error("oops...something is wrong",
23. zap.Int("count", count),
24. zap.Error(errors.New("error details")))
25. } else {
26. logger.Info("everything is fine",
27. zap.Int("count", count))
28. }
29. count++
30. time.Sleep(time.Second * 2)
31. }
32. }
我们可以以如下的方式来运行上面的代码:
go
go run app.go > a.json
在当前的根目录下,我们可以看见一个叫做 a.json 的文件:
从输出的内容中,我们可以看到 a.json 的文本是一个 JSON 格式的输出。我们在下面来展示如何收集这个日志的信息。
使用 Filebeat 来采集日志并传入到 Elasticsearch 中
我们安装好自己的 FIlebeat,并配置 filebeat.yml 文件:
filebeat.yml
yaml
1. filebeat.inputs:
3. # Each - is an input. Most options can be set at the input level, so
4. # you can use different inputs for various configurations.
5. # Below are the input specific configurations.
7. # filestream is an input for collecting log messages from files.
8. - type: log
10. # Unique ID among all inputs, an ID is required.
11. id: my-filestream-id
13. # Change to true to enable this input configuration.
14. enabled: true
16. # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.
17. paths:
18. - /Users/liuxg/go/logging/a.json
19. #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*
20. parsers:
21. - ndjson:
22. overwrite_keys: true
23. add_error_key: true
24. expand_keys: true
我们需要配置如下的部分:
markdown
1. output.elasticsearch:
2. # Array of hosts to connect to.
3. hosts: ["https://localhost:9200"]
5. # Protocol - either `http` (default) or `https`.
6. # protocol: "https"
8. # Authentication credentials - either API key or username/password.
9. #api_key: "id:api_key"
10. username: "elastic"
11. password: "p1k6cT4a4bF+pFYf37Xx"
12. ssl.certificate_authorities: ["/Users/liuxg/elastic/elasticsearch-8.9.0/config/certs/http_ca.crt"]
在上面,我们需根据自己的 Elasticsearch 的配置来填入上面的用户名及密码。我们需要根据自己的证书的位置来配置证书。我们使用如下的命令来查看配置是否有语法错误:
bash
1. $ pwd
2. /Users/liuxg/elastic/filebeat-8.9.0-darwin-aarch64
3. $ ./filebeat test config
4. Config OK
上面显示我们的配置是没有任何问题的。我们可以使用如下的命令来查看 output 的配置是否成功:
markdown
1. $ ./filebeat test output
2. elasticsearch: https://localhost:9200...
3. parse url... OK
4. connection...
5. parse host... OK
6. dns lookup... OK
7. addresses: 127.0.0.1
8. dial up... OK
9. TLS...
10. security: server's certificate chain verification is enabled
11. handshake... OK
12. TLS version: TLSv1.3
13. dial up... OK
14. talk to server... OK
15. version: 8.9.0
上面显示我们的 Elasticsearch 的配置是成功的。
我们可以使用如下的命令来摄入数据:
bash
./filebeat -e
到 Kibana 中进行查看
我们可以在 Kibana 中来查看我们收集到的日志信息:
从上面的显示中,可以看出来已经成功地收集了日志信息。当然,我们也可以针对日志进行搜索: