golang 如何将日志导入到 Prometheus golang 日志系统

本节内容以go语言设计一个简易的日志收集系统，并且完成日志的客户端开发。

项目背景

每个系统都有日志，当系统出现问题的时候需要通过日志解决问题。

当系统机器比较少时，登录服务器即可查看日志。但当机器规模较大时，登录机器看就不太现实，这个时候就需要日志收集系统。

解决方案

1. 把机器上的日志实时收集，统一存储到一个中心系统。
2. 对日志建立索引，通过搜索即可找到对应的日志。
3. 通过提供友好的web界面，完成日志的搜索查找。

面临的问题

1. 实时日志量非常大，每天几十亿条
2. 日志准时收集，延迟控制在分钟级别
3. 能够水平扩展

业界方案ELK

ELK的方案架构如下，

ELK存在的问题：

1. 运维成本高，每增加一个日志收集，都需要手动修改配置
2. 监控缺失，无法准确获取logstash的状态
3. 无法做定制化开发以及维护

我们的日志收集系统

各组件介绍如下

• Log Agent，日志收集客户端，用来收集服务器上的日志
• Kafka，高吞吐量的分布式队列，linkin开发，apache顶级开源项目。使用Kafka可以实现日志收集和日志处理的解耦。
• ES，elasticsearch，开源的搜索引擎，提供基于http restful的web接口
• Hadoop，分布式计算框架，能够对大量数据进行分布式处理的平台
• Storm，Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，被业界称为实时版Hadoop。
• 除了图中的基本部件外，Log Agent需要连接ETCD和WEB界面进行日志存储和日志配置。

Kafka应用场景

1. 异步处理, 把非关键流程异步化，提高系统的响应时间和健壮性

 2. 应用解耦，通过消息队列

3. 流量削峰

zookeeper应用场景

1. 服务注册&服务发现

2. 配置中心

3. 分布式锁

• Zookeeper是强一致的
• 多个客户端同时在Zookeeper上创建相同znode，只有一个创建成功

项目实践

我们的项目实践又如下几部分内容构成：

1. linux上的kafka安装
2. 生产者log agent开发
3. etcd+contex+kafka消费者开发
4. WEB日志管理平台开发

kafka安装

1. 安装JDK，从oracle下载最新的SDK安装
2. 安装zookeeper3.3.6，下载地址：http://apache.fayea.com/zookeeper/

1. mv conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg
2. 编辑 conf/zoo.cfg，修改dataDir=D:\zookeeper-3.3.6\data\
3. 运行bin/zkServer.cmd

3. 安装kafka

1. 打开链接：http://kafka.apache.org/downloads.html下载kafka2.1.2
2. 打开config目录下的server.properties， 修改log.dirs为D:\kafka_logs,       修改advertised.host.name=服务器ip
3. 启动kafka ./bin/windows/kafka-server-start.bat ./config/server.preperties

生产者log agent

我们构建一个日志客户端log agent作为生产者。需要用到的go的包为：

• Import “github.com/Shopify/sarama"：基于sarama第三方库开发的 kafka client,往kafka里面发送消息   
• Import “github.com/hpcloud/tail”：HP团队出的tail库，常用于日志收集
• Import “github.com/astaxie/beego/config”
• Import “github.com/astaxie/beego/logs”

 log agent设计

我们的go语言设计log agent用到的模块和模块数据流如下：

kafka示例代码

Import “github.com/Shopify/sarama"

程序示例：

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/Shopify/sarama"
)

func main() {
	config := sarama.NewConfig()
	config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll
	config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner
	config.Producer.Return.Successes = true

	msg := &sarama.ProducerMessage{}
	msg.Topic = "nginx_log"
	msg.Value = sarama.StringEncoder("this is a good test, my message is good")

	client, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"192.168.31.177:9092"}, config)
	if err != nil {
		fmt.Println("producer close, err:", err)
		return
	}

	defer client.Close()

	pid, offset, err := client.SendMessage(msg)
	if err != nil {
		fmt.Println("send message failed,", err)
		return
	}

	fmt.Printf("pid:%v offset:%v\n", pid, offset)
}

tailf介绍

tailf组件使用

Import “github.com/hpcloud/tail”

程序示例：
package main

import (
	"fmt"
	"github.com/hpcloud/tail"
	"time"
)
func main() {
	filename := "./my.log"
	tails, err := tail.TailFile(filename, tail.Config{
		ReOpen:    true,
		Follow:    true,
		Location:  &tail.SeekInfo{Offset: 0, Whence: 2},
		MustExist: false,
		Poll:      true,
	})
	if err != nil {
		fmt.Println("tail file err:", err)
		return
	}
	var msg *tail.Line
	var ok bool
	for true {
		msg, ok = <-tails.Lines
		if !ok {
			fmt.Printf("tail file close reopen, filename:%s\n", tails.Filename)
			time.Sleep(100 * time.Millisecond)
			continue
		}
		fmt.Println("msg:", msg)
	}
}

配置文件库使用

Import “github.com/astaxie/beego/config”

程序示例：

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/astaxie/beego/config"
)

func main() {
	conf, err := config.NewConfig("ini", "./logcollect.conf")
	if err != nil {
		fmt.Println("new config failed, err:", err)
		return
	}

	port, err := conf.Int("server::port")
	if err != nil {
		fmt.Println("read server:port failed, err:", err)
		return
	}

	fmt.Println("Port:", port)
	log_level, err := conf.Int("log::log_level")
	if err != nil {
		fmt.Println("read log_level failed, ", err)
		return
	}
	fmt.Println("log_level:", log_level)

	log_path := conf.String("log::log_path")
	fmt.Println("log_path:", log_path)
}

日志库的使用

Import “github.com/astaxie/beego/logs”

程序示例：

package main

import (
	"encoding/json"
	"fmt"
	"github.com/astaxie/beego/logs"
)

func main() {
	config := make(map[string]interface{})
	config["filename"] = "./logs/logcollect.log"
	config["level"] = logs.LevelDebug

	configStr, err := json.Marshal(config)
	if err != nil {
		fmt.Println("marshal failed, err:", err)
		return
	}

	logs.SetLogger(logs.AdapterFile, string(configStr))

	logs.Debug("this is a test, my name is %s", "stu01")
	logs.Trace("this is a trace, my name is %s", "stu02")
	logs.Warn("this is a warn, my name is %s", "stu03")
}

消费者etcd+contex+kafka

etcd介绍

etcd介绍与使用：

•     概念：高可用的分布式key-value存储，可以使用配置共享和服务发现
•     类似项目：zookeeper和consul
•     开发语言：Go
•     接口：提供restful的http接口，使用简单
•     实现算法：基于raft算法的强一致性、高可用的服务存储目录

etcd的应用场景：

•  服务发现和服务注册
•  配置中心
•  分布式存储
• master选举

context使用介绍

contex主要作用如下：

• 如何控制goroutine
• 如何保存上下文数据

 消费者具体程序运行过程参考：

]

WEB日志管理平台 

我们会用到如下知识点：

1.  ElasticSearch介绍与使用
2.  kibana介绍与使用

1. ElasticSearch安装

    详见上节内容
2. kibana安装

（1） 下载ES，下载地址：https://www.elastic.co/start
（2）解压缩
（3）启动kibana， ./bin/kibana.bat
（4）在浏览器中访问: http://localhost:5601
         Username: elastic Passwd: changeme

3. nginx安装

（1）下载nginx，下载地：https://nginx.org
（2）解压缩
（3）启动nginx， ./nginx
（4）在浏览器中访问: http://localhost

4. mysql事务

（1） 原子性
（2）一致性
（3）隔离性
（4）持久性

5. mysql事务

（1）import (“github.com/jmoiron/sqlx")
（2）Db.Begin()开始事务
（3）Db.Submit()提交事务
（4）Db.Rollback() 回滚事务

6. Beego web开发

（1）规划好url
（2）添加路由
（3）开发controller，继承beego.Controller
（4）测试

 Beego 模板渲染

1）把需要传给模板的变量赋值给beego.controller里面的Data字段
2）实现模板逻辑