GrayLog分布式日志组件来提高查日志效率！

我是3y，一年CRUD经验用十年的markdown程序员‍常年被誉为优质八股文选手

前两天我不是发了一篇数据链路追踪的文章嘛，在末尾也遗留了TODO：运行应用的服务器一般是集群，日志数据会记录到不同的机器上，排查和定位问题只能登录各个服务器查看。

今天来聊聊这个话题。

00、为什么需要分布式日志组件？

在文章正式开始之前，我分享下我以前负责过的一个系统，它的架构如下：

每次当我查问题的时候，我可能能把问题初步定位在逻辑层，但为了能给业务方交代，我需要给证据业务方看（日志信息就是铁证）。

一个请求肯定是被这8台机器内的某一台处理，但具体是哪一台，我不知道。所以，我需要上每台机器上grep一把日志，然后才能找出对应的日志证明我的分析。

有的时候，可能接入层也需要一起参与进去，就排查一个问题，人都傻了了（翻看日志的时间占用了太久了）。

后来啊，看了同事的骚操作（在item2 编写脚本：快速登录堡垒机（免去输入账号和密码信息），根据应用服务器数量来切割窗口并且切换到对应的日志目录）。说白了就是一键登录多台应用服务器。嗯，这查日志的速度比起以前又快了好多。

再后来，公司运维侧又主力推在Web页面上登录应用服务器（自动登录堡垒机），这能省去编写脚本（支持批量操作）。但从当时的体验上，没有用item2访问得流畅（总感觉卡卡的）。

不过还有问题，因为我们在很多时候是不知道在info/warn/error哪个文件下。很多时候只能一个一个文件去查，虽然说可以直接通配符一把查，如果日志过大，带来停顿时间也挺烦的。

系统一旦被问到业务问题，查日志的频率实在是太高了。于是我在某个Q规划的时候是想自己把日志信息写入到搜索引擎，顺便学习下搜索引擎的知识。然后这个规划被组内的某个大佬看到了，在底下评论：要不来试试Graylog？

原来组内本身就在维护了一个日志框架，只是我不知道…于是我接入了Graylog日志，工作效率杠杠提高了，凭借这个事情吹了一个Q。

自从接入了之后，我就没登录过应用服务器了，有次差点连grep都不会写了。

01、轻量级ELK（Graylog）

说起ELK，即便没用过肯定也听说过这玩意了，在后端是真的流行。这次austin接入一个比较轻量级的ELK框架：Graylog

这个框架我感觉蛮好用的，作为使用方接入起来异常简单（我估摸运维应该也挺简单的，很多用Graylog是直接发UDP到Server，不用在机器上装agent收集日志）

一图胜十言：

官方文档：https://docs.graylog.org/docs

据我了解，有相当多的企业使用它来查看日志和业务监控告警，这篇文章我就直接让你们体验体验吧。

02、部署Graylog

老样子，直接上docker-compose，如果一直跟着我的步伐，应该对着不陌生了。docker-compose.yml的内容其实我也是抄官网的，这里还是贴下吧（就不用你们翻了）

version: '3'
services:
    mongo:
      image: mongo:4.2
      networks:
        - graylog
    elasticsearch:
      image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch-oss:7.10.2
      environment:
        - http.host=0.0.0.0
        - transport.host=localhost
        - network.host=0.0.0.0
        - "ES_JAVA_OPTS=-Dlog4j2.formatMsgNoLookups=true -Xms512m -Xmx512m"
      ulimits:
        memlock:
          soft: -1
          hard: -1
      deploy:
        resources:
          limits:
            memory: 1g
      networks:
        - graylog
    graylog:
      image: graylog/graylog:4.2
      environment:
        - GRAYLOG_PASSWORD_SECRET=somepasswordpepper
        - GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2=8c6976e5b5410415bde908bd4dee15dfb167a9c873fc4bb8a81f6f2ab448a918
        - GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI=http://ip:9009/ # 这里注意要改ip
      entrypoint: /usr/bin/tini -- wait-for-it elasticsearch:9200 --  /docker-entrypoint.sh
      networks:
        - graylog
      restart: always
      depends_on:
        - mongo
        - elasticsearch
      ports:
        - 9009:9000
        - 1514:1514
        - 1514:1514/udp
        - 12201:12201
        - 12201:12201/udp
networks:
    graylog:
      driver: bridg

这个文件里唯一需要改动的就是ip（本来的端口是9000的，我由于已经占用了9000端口了，所以我这里把端口改成了9009，你们可以随意）

嗯，写完docker-compose.yml文件，直接docker-compose up -d它就启动起来咯。

启动以后，我们就可以通过ip:port访问对应的Graylog后台地址了，默认的账号和密码是admin/admin

随后，我们配置下inputs的配置，找到GELF UDP，然后点击Launch new input，只需要填写Title字段，保存就完事了（其他不用动）。

嗯，到这里，我们的GrayLog设置就完成了。

03、SpringBoot使用GrayLog

还记得我们austin项目使用的日志框架吗？没错，就是logback。我们要把日志数据写入Graylog很简单，只需要两步：

1、引入依赖：

<dependency>
  <groupId>de.siegmargroupId>
  <artifactId>logback-gelfartifactId>
  <version>3.0.0version>
dependency>

2、在logback.xml配置graylog相关的信息：

<appender name="GELF" class="de.siegmar.logbackgelf.GelfUdpAppender">
  
  <graylogHost>ipgraylogHost>
  
  <graylogPort>12201graylogPort>
  
  <maxChunkSize>508maxChunkSize>
  
  <useCompression>trueuseCompression>
  <encoder class="de.siegmar.logbackgelf.GelfEncoder">
    
    <includeRawMessage>falseincludeRawMessage>
    <includeMarker>trueincludeMarker>
    <includeMdcData>trueincludeMdcData>
    <includeCallerData>falseincludeCallerData>
    <includeRootCauseData>falseincludeRootCauseData>
    
    <includeLevelName>trueincludeLevelName>
    <shortPatternLayout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">
      <pattern>%m%nopexpattern>
    shortPatternLayout>
    <fullPatternLayout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">
      <pattern>%d - [%thread] %-5level %logger{35} - %msg%npattern>
    fullPatternLayout>

    
    <staticField>app_name:austinstaticField>
  encoder>
appender>

在这个配置信息里，唯一要改的也只是ip的地址，到这里接入就完毕了，我们再打开控制台，就能看到日志的信息啦。

04、懂点GrayLog

懂点GrayLog查询语法：这块我日常来来去去其实就用几个，我来展示下我平时用的吧。如果觉得不够，再去官网文档捞一把就完事了：https://docs.graylog.org/docs/query-language

1、根据字段精确查询：full_message:"13788888888"

2、查询错误日志信息：level_name:"ERROR"

3、组合多字段查询：level_name:"INFO" AND full_message:"13788888888"

在接入的时候，仔细的小伙伴可能会发现我这边在Input的时候选择的是GELF，然后在引入Maven依赖的时候也有GELF的字样。那GELF是啥意思呢？

这块在官网也有给出对应的解释：The Graylog Extended Log Format (GELF) is a log format that avoids the shortcomings of classic plain syslog

详细资料：https://docs.graylog.org/docs/gelf

GELF是一种日志格式，能避免传统意义上的 syslogs的一些问题，而我们引入的Maven依赖则是把日志格式化成GELF格式然后append到GrayLog上。

05 、番外：Swagger

前几天有个老哥在GitHub给我提了个pull request关于swagger的，我昨天把他merge了，也升级了下swagger的版本。

之前我没用过swagger类似的文档工具，就这次pull request我也去体验了下swagger。

在初次的体验感觉是不错的：它能把项目的所有接口的文档信息都能在一个页面上统一管理，并且就能直接通过样例参数直接发送请求。通过注解的方式来进行编写文档，也不用担心代码改了然后忘了更新文档这事。

但是，后来我配置好对应的参数信息文档，再在swagger-ui体验了下，发现是真滴丑，看到这ui我还是阶段性放弃吧。

swagger的竞品还有好几个，我看ui貌似都要比swagger好看。不过，austin项目的主要接口就只有一个，我作为熟练掌握的markdown工程师能轻松胜任文档工作，就没再继续体验别的竞品了。

06、总结

之前我好像是在知乎看到过类似的一段话：一个工具或框架使用优秀，就取决于它的入门的难易。如果一个框架要花很长时间才能弄懂，那可能它做得并没那么好。

我其实不会经常去研究各种使用的框架它的细节原理，也不会蒙头就去看源码，没什么必要，毕竟它没出问题啊。

像GrayLog这种工具类的框架，如果在公司不是主要的维护者，其实不必太过于纠结他的实现细节，可以从总体上把握他的设计思想。换我建议，真要学习，还得是看它的具体存储（比如Elasticsearch的原理）

学习就要带有利益点（学了能提高效率，学了能以后在面试的时候吹牛逼进而涨工资，学了能使自己快乐，学了能装逼）

都看到这里了，点个赞一点都不过分吧？我是3y，下期见。

austin项目源码Gitee链接：gitee.com/austin

austin项目源码GitHub链接：github.com/austin