作者：Escape

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當我們公司內部部署很多服務以及測試、正式環(huán)境的時候，查看日志就變成了一個非常剛需的需求了。是多個環(huán)境的日志統一收集，然后使用 Nginx 對外提供服務，還是使用專用的日志收集服務 ELK 呢？這就變成了一個問題！而 Graylog 作為整合方案，使用 elasticsearch 來存儲，使用 mongodb 來緩存，并且還有帶流量控制的 (throttling)，同時其界面查詢簡單易用且易于擴展。所以，使用 Graylog 成為了不二之選，為我們省了不少心。

1. Filebeat 工具介紹

服務日志收集方案：Filebeat + Graylog！

• [1] Filebeat - 日志文件托運服務

Filebeat 是一個日志文件托運工具，在你的服務器上安裝客戶端后，filebeat 會自動監(jiān)控給定的日志目錄或者指定的日志文件，追蹤讀取這些文件，不停的讀取，并且轉發(fā)這些信息到 elasticsearch 或者 logstarsh 或者 graylog 中存放。

• [2] Filebeat - 工作流程介紹

當你安裝并啟用 filebeat 程序的時候，它會啟動一個或多個探測器(prospectors)去檢測你指定的日志目錄或文件，對于探測器找出的每一個日志文件，filebeat 都會啟動一個收割進程(harvester)，每一個收割進程讀取一個日志文件的最新內容，并發(fā)送這些新的日志數據到處理程序(spooler)，處理程序會集合這些事件，最后 filebeat 會發(fā)送集合的數據到你指定的地址上去(我們這里就是發(fā)送給graylog服務了)。

• [3] Filebeat - 圖示理解記憶

我們這里不適用 logstash 服務，主要是因為 filebeat 相比于 logstash 更加輕量級。當我們需要收集信息的機器配置或資源并不是特別多時，且并沒有那么復雜的時候，還是建議使用 filebeat 來收集日志。日常使用中，filebeat 的安裝部署方式多樣且運行十分穩(wěn)定。

圖示服務架構理解記憶

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2. Filebeat 配置文件

配置 Filebeat 工具的核心就是如何編寫其對應的配置文件！

對應 Filebeat 工具的配置主要是通過編寫其配置文件來控制的，對于通過 rpm 或者 deb 包來安裝的情況，配置文件默認會存儲在，/etc/filebeat/filebeat.yml 這個路徑下面。而對于，對于 MAC 或者 Win 系統來說，請查看解壓文件中相關文件，其中都有涉及。

下面展示了 Filebeat 工具的主配置文件，注釋信息中都對其各個字段含義進行了詳細的解釋，我這里就不再贅述了。需要注意的是，我們將日志的輸入來源統統定義去讀取 inputs.d 目錄下的所有 yml 配置。所以，我們可以更加不用的服務(測試、正式服務)來定義不同的配置文件，根據物理機部署的實際情況具體配置。

# 配置輸入來源的日志信息
# 我們合理將其配置到了inputs.d目錄下的所有yml文件
filebeat.config.inputs:
  enabled: true
  path: ${path.config}/inputs.d/*.yml
  # 若收取日志格式為json的log請開啟此配置
  # json.keys_under_root: true

# 配置filebeat需要加載的模塊
filebeat.config.modules:
  path: ${path.config}/modules.d/*.yml
  reload.enabled: false

setup.template.settings:
  index.number_of_shards: 1

# 配置將日志信息發(fā)送那個地址上面
output.logstash:
  hosts: ["11.22.33.44:5500"]

# output.file:
#   enable: true

processors:
  - add_host_metadata: ~
  - rename:
      fields:
        - from: "log"
          to: "message"
  - add_fields:
      target: ""
      fields:
        # 加token是為了防止無認證的服務上Graylog服務發(fā)送數據
        token: "0uxxxxaM-1111-2222-3333-VQZJxxxxxwgX "

下面展示一個簡單的 inputs.d 目錄下面的 yml 配置文件的具體內容，其主要作用就是配置單獨服務的獨立日志數據，以及追加不同的數據 tag 類型。

# 收集的數據類型
- type: log
  enabled: true
  # 日志文件的路徑地址
  paths:
    - /var/log/supervisor/app_escape_worker-stderr.log
    - /var/log/supervisor/app_escape_prod-stderr.log
  symlinks: true
  # 包含的關鍵字信息
  include_lines: ["WARNING", "ERROR"]
  # 打上數據標簽
  tags: ["app", "escape", "test"]
  # 防止程序堆棧信息被分行識別
  multiline.pattern: '^\[?[0-9]...{3}'
  multiline.negate: true
  multiline.match: after

# 需要配置多個日志時可加多個type字段
- type: log
  enabled: true
  ......

需要注意的是，針對于不同的日志類型，filebeat 還提供了不同了模塊來配置不同的服務日志以及其不同的模塊特性，比如我們常見的 PostgreSQl、Redis、Iptables 等。

# iptables
- module: iptables
  log:
    enabled: true
    var.paths: ["/var/log/iptables.log"]
    var.input: "file"

# postgres
- module: postgresql
  log:
    enabled: true
    var.paths: ["/path/to/log/postgres/*.log*"]

# nginx
- module: nginx
  access:
    enabled: true
    var.paths: ["/path/to/log/nginx/access.log*"]
  error:
    enabled: true
    var.paths: ["/path/to/log/nginx/error.log*"]

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3. Graylog 服務介紹

服務日志收集方案：Filebeat + Graylog！

• [1] Graylog - 日志監(jiān)控系統

Graylog 是一個開源的日志聚合、分析、審計、展現和預警工具。在功能上來說，和 ELK 類似，但又比 ELK 要簡單很多。依靠著更加簡潔，高效，部署使用簡單的優(yōu)勢很快受到許多人的青睞。當然，在擴展性上面確實沒有比 ELK 好，但是其有商業(yè)版本可以選擇。

• [2] Graylog - 工作流程介紹

部署 graylog 最簡單的架構就是單機部署，復雜的也是部署集群模式，架構圖示如下所示。我們可以看到其中包含了三個組件，分別是 Elasticsearch、MongoDb 和 Graylog。其中，Elasticsearch 用來持久化存儲和檢索日志文件數據(IO 密集)，MongoDb 用來存儲關于 Graylog 的相關配置，而 Graylog 來提供 Web 界面和對外接口的(CPU 密集)。

最小化單機部署

最優(yōu)化集群部署

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4. Graylog 組件功能

配置 Graylog 服務的核心就是理解對應組件的功能以及其運作方式！

簡單來講，Input 表示日志數據的來源，對不同來源的日志可以通過 Extractors 來進行日志的字段轉換，比如將 Nginx 的狀態(tài)碼變成對應的英文表述等。然后，通過不同的標簽類型分組成不用的 Stream，并將這些日志數據存儲到指定的 Index 庫中進行持久化保存。

編號	組件名稱	功能介紹	主要特點
1	Dashboards	數據面板固定展示	主要是用來保存特定搜索條件的數據面板
2	Searching	日志信息條件搜索	關鍵字搜索、時間搜索、搜索保存、創(chuàng)建面板、分組查詢、結果導出、查詢高亮顯示、自定義時間
3	Alert	設置告警提示方式	支持郵件告警、HTTP 回調和自定義腳本觸發(fā)
4	Inputs	日志數據抓取接收	部署 Sidercar 主動抓取或使用其他服務被動上報
5	Extractors	日志數據格式轉換	json 解析、kv 解析、時間戳解析、正則解析
6	Streams	日志信息分類分組	設置日志分類條件并發(fā)送到不同的索引文件中去
7	Indices	持久化數據存儲	設置數據存儲性能
8	Outputs	日志數據的轉發(fā)	解析的 Stream 發(fā)送到其他 Graylog 集群或服務
9	Pipelines	日志數據的過濾	建立數據清洗的過濾規(guī)則、字段添加刪除、條件過濾、自定義函數等
10	Sidecar	輕量級的日志采集器	相當于 C/S 模式；大規(guī)模時使用
11	Lookup Tables	服務解析	基于 IP 的 Whois 查詢和基于來源 IP 的情報監(jiān)控
12	Geolocation	可視化地理位置	實現基于來源 IP 的情報監(jiān)控

Graylog中的核心服務組件

Graylog 通過 Input 搜集日志，每個 Input 單獨配置 Extractors 用來做字段轉換。Graylog 中日志搜索的基本單位是 Stream，每個 Stream 可以有自己單獨的 Elastic Index Set，也可以共享一個 Index Set。

Extractor 在 System/Input 中配置。Graylog 中很方便的一點就是可以加載一條日志，然后基于這個實際的例子進行配置并能直接看到結果。內置的 Extractor 基本可以完成各種字段提取和轉換的任務，但是也有些限制，在應用里寫日志的時候就需要考慮到這些限制。Input 可以配置多個 Extractors，按照順序依次執(zhí)行。

系統會有一個默認的 Stream，所有日志默認都會保存到這個 Stream 中，除非匹配了某個 Stream，并且這個 Stream 里配置了不保存日志到默認 Stream。可以通過菜單 Streams 創(chuàng)建更多的 Stream，新創(chuàng)建的 Stream 是暫停狀態(tài)，需要在配置完成后手動啟動。Stream 通過配置條件匹配日志，滿足條件的日志添加 stream ID 標識字段并保存到對應的 Elastic Index Set 中。

Index Set 通過菜單 System/Indices 創(chuàng)建。日志存儲的性能，可靠性和過期策略都通過 Index Set 來配置。性能和可靠性就是配置 Elastic Index 的一些參數，主要參數包括，Shards 和 Replicas。

除了上面提到的日志處理流程，Graylog 還提供了 Pipeline 腳本實現更靈活的日志處理方案。這里不詳細闡述，只介紹如果使用 Pipelines 來過濾不需要的日志。下面是丟棄 level > 6 的所有日志的 Pipeline Rule 的例子。從數據采集(input)，字段解析(extractor)，分流到 stream，再到 pipeline 的清洗，一氣呵成，無需在通過其他方式進行二次加工。

Sidecar 是一個輕量級的日志采集器，通過訪問 graylog 進行集中式管理，支持 linux 和 windows 系統。Sidecar 守護進程會定期訪問 graylog 的 REST API 接口獲取 Sidecar 配置文件中定義的標簽(tag) ，Sidecar 在首次運行時會從 graylog 服務器拉取配置文件中指定標簽(tag) 的配置信息同步到本地。目前 Sidecar 支持 NXLog，Filebeat 和 Winlogbeat。他們都通過 graylog 中的 web 界面進行統一配置，支持 Beats、CEF、Gelf、Json API、NetFlow 等輸出類型。Graylog 最厲害的在于可以在配置文件中指定 Sidecar 把日志發(fā)送到哪個 graylog 群集，并對 graylog 群集中的多個 input 進行負載均衡，這樣在遇到日志量非常龐大的時候，graylog 也能應付自如。

rule "discard debug messages"
when
  to_long($message.level) > 6
then
  drop_message();
end

日志集中保存到 Graylog 后就可以方便的使用搜索了。不過有時候還是需要對數據進行近一步的處理。主要有兩個途徑，分別是直接訪問 Elastic 中保存的數據，或者通過 Graylog 的 Output 轉發(fā)到其它服務。

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5. 服務安裝和部署

主要介紹部署 Filebeat + Graylog 的安裝步驟和注意事項！

使用Graylog來收集日志

• [1] 部署 Filebeat 工具

官方提供了多種的部署方式，包括通過 rpm 和 deb 包安裝服務，以及源代碼編譯的方式安裝服務，同時包括了使用 Docker 或者 kubernetes 的方式安裝服務。我們根據自己的實際需要，進行安裝即可。

# Ubuntu(deb)
$ curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.8.1-amd64.deb
$ sudo dpkg -i filebeat-7.8.1-amd64.deb
$ sudo systemctl enable filebeat
$ sudo service filebeat start

# 使用docker啟動
docker run -d --name=filebeat --user=root \
  --volume="./filebeat.docker.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro" \
  --volume="/var/lib/docker/containers:/var/lib/docker/containers:ro" \
  --volume="/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro" \
  docker.elastic.co/beats/filebeat:7.8.1 filebeat -e -strict.perms=false \
  -E output.elasticsearch.hosts=["elasticsearch:9200"]

使用Graylog來收集日志

• [2] 部署 Graylog 服務

我們這里主要介紹使用 Docker 容器來部署服務，如果你需要使用其他方式來部署的話，請自行查看官方文檔對應章節(jié)的安裝部署步驟。在服務部署之前，我們需要給 Graylog 服務生成等相關信息，生成部署如下所示：

# 生成password_secret密碼(最少16位)
$ sudo apt install -y pwgen
$ pwgen -N 1 -s 16
zscMb65...FxR9ag

# 生成后續(xù)Web登錄時所需要使用的密碼
$ echo -n "Enter Password: " && head -1 </dev/stdin | tr -d '\n' | sha256sum | cut -d" " -f1
Enter Password: zscMb65...FxR9ag
77e29e0f...557515f

生成所需密碼信息之后，我們將如下 yml 信息保存到 docker-comopse.yml 文件中，使用 docker-compose 命令啟動該服務，即可完成部署。之后，通過瀏覽器訪問對應服務器地址的 9000 端口，即可登錄主頁 。

version: "3"

services:
  mongo:
    restart: on-failure
    container_name: graylog_mongo
    image: "mongo:3"
    volumes:
      - "./mongodb:/data/db"
    networks:
      - graylog_network

  elasticsearch:
    restart: on-failure
    container_name: graylog_es
    image: "elasticsearch:6.8.5"
    volumes:
      - "./es_data:/usr/share/elasticsearch/data"
    environment:
      - http.host=0.0.0.0
      - transport.host=localhost
      - network.host=0.0.0.0
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx5120m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 12g
    networks:
      - graylog_network

  graylog:
    restart: on-failure
    container_name: graylog_web
    image: "graylog/graylog:3.3"
    ports:
      - 9000:9000 # Web服務提供的訪問端口
      - 5044:5044 # Filebeat工具提供端口
      - 12201:12201 # GELF TCP
      - 12201:12201/udp # GELF UDP
      - 1514:1514 # Syslog TCP
      - 1514:1514/udp # Syslog UDP
    volumes:
      - "./graylog_journal:/usr/share/graylog/data/journal"
    environment:
      - GRAYLOG_PASSWORD_SECRET=zscMb65...FxR9ag
      - GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2=77e29e0f...557515f
      - GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI=http://11.22.33.44:9000/
      - GRAYLOG_TIMEZONE=Asia/Shanghai
      - GRAYLOG_ROOT_TIMEZONE=Asia/Shanghai
    networks:
      - graylog
    depends_on:
      - mongo
      - elasticsearch

networks:
  graylog_network:
    driver: bridge

需要注意的是，GELF(Graylog Extended Log Format) 的 input 模式可以接受結構化的事件，支持壓縮和分塊。恰好，Docker 服務的 log-driver 驅動原生提供了 GELF 的支持。只需要我們在 Graylog 的 system/inputs 下面創(chuàng)建對應的 input 之后，啟動容器時候指定 log-driver，就可以將容器內的輸出都會發(fā)送到 Graylog 里面了。

使用Graylog來收集日志

# [docker] 啟動容器指定地址和driver
docker run --rm=true \
    --log-driver=gelf \
    --log-opt gelf-address=udp://11.22.33.44:12201 \
    --log-opt tag=myapp \
    myapp:0.0.1

# [docker-compose] 啟動使用方式
version: "3"
services:
  redis:
    restart: always
    image: redis
    container_name: "redis"
    logging:
      driver: gelf
      options:
        gelf-address: udp://11.22.33.44:12201
        tag: "redis"
  ......

---

6. Graylog 界面功能

主要介紹 Graylog 界面的相關功能和對應特點！

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