我是3y，一年CRUD教训用十年的markdown程序员长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，在开端也遗留了TODO：运行利用的服务器个别是集群，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。

明天来聊聊这个话题。

00、为什么须要分布式日志组件？

在文章正式开始之前，我分享下我以前负责过的一个零碎，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，我须要给证据业务方看（日志信息就是铁证）。

一个申请必定是被这8台机器内的某一台解决，但具体是哪一台，我不晓得。所以，我须要上每台机器上grep一把日志，而后能力找出对应的日志证实我的剖析。

有的时候，可能接入层也须要一起参加进去，就排查一个问题，人都傻了了（翻看日志的工夫占用了太久了）。

起初啊，看了共事的骚操作（在item2 编写脚本：疾速登录堡垒机（免去输出账号和明码信息），依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。

再起初，公司运维侧又主力推在Web页面上登录应用服务器（主动登录堡垒机），这能省去编写脚本（反对批量操作）。但从过后的体验上，没有用item2拜访得晦涩（总感觉卡卡的）。

不过还有问题，因为咱们在很多时候是不晓得在info/warn/error哪个文件下。很多时候只能一个一个文件去查，尽管说能够间接通配符一把查，如果日志过大，带来进展工夫也挺烦的。

零碎一旦被问到业务问题，查日志的频率切实是太高了。于是我在某个Q布局的时候是想本人把日志信息写入到搜索引擎，顺便学习下搜索引擎的常识。而后这个布局被组内的某个大佬看到了，在底下评论：要不来试试Graylog？

原来组内自身就在保护了一个日志框架，只是我不晓得...于是我接入了Graylog日志，工作效率杠杠进步了，凭借这个事件吹了一个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，即使没用过必定也据说过这玩意了，在后端是真的风行。这次austin接入一个比拟轻量级的ELK框架：Graylog

这个框架我感觉蛮好用的，作为应用方接入起来异样简略（我估摸运维应该也挺简略的，很多用Graylog是间接发UDP到Server，不必在机器上装agent收集日志）

一图胜十言：

官网文档：https://docs.graylog.org/docs

据我理解，有相当多的企业应用它来查看日志和业务监控告警，这篇文章我就间接让你们体验体验吧。

02、部署Graylog

老样子，间接上docker-compose，如果始终跟着我的步调，应该对着不生疏了。docker-compose.yml的内容其实我也是抄官网的，这里还是贴下吧（就不必你们翻了）

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/ # 这里留神要改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/udpnetworks:    graylog:      driver: bridg

这个文件里惟一须要改变的就是ip（原本的端口是9000的，我因为曾经占用了9000端口了，所以我这里把端口改成了9009，你们能够随便）

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

启动当前，咱们就能够通过ip:port拜访对应的Graylog后盾地址了，默认的账号和明码是admin/admin

随后，咱们配置下inputs的配置，找到GELF UDP，而后点击Launch new input，只须要填写Title字段，保留就完事了（其余不必动）。

嗯，到这里，咱们的GrayLog设置就实现了。

03、SpringBoot应用GrayLog

还记得咱们austin我的项目应用的日志框架吗？没错，就是logback。咱们要把日志数据写入Graylog很简略，只须要两步：

1、引入依赖：

<dependency>  <groupId>de.siegmar</groupId>  <artifactId>logback-gelf</artifactId>  <version>3.0.0</version></dependency>

2、在logback.xml配置graylog相干的信息：

<appender name="GELF" class="de.siegmar.logbackgelf.GelfUdpAppender">  <!-- Graylog服务的地址 -->  <graylogHost>ip</graylogHost>  <!-- UDP Input端口 -->  <graylogPort>12201</graylogPort>  <!-- 最大GELF数据块大小（单位：字节），508为倡议最小值，最大值为65467 -->  <maxChunkSize>508</maxChunkSize>  <!-- 是否应用压缩 -->  <useCompression>true</useCompression>  <encoder class="de.siegmar.logbackgelf.GelfEncoder">    <!-- 是否发送原生的日志信息 -->    <includeRawMessage>false</includeRawMessage>    <includeMarker>true</includeMarker>    <includeMdcData>true</includeMdcData>    <includeCallerData>false</includeCallerData>    <includeRootCauseData>false</includeRootCauseData>    <!-- 是否发送日志级别的名称，否则默认以数字代表日志级别 -->    <includeLevelName>true</includeLevelName>    <shortPatternLayout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">      <pattern>%m%nopex</pattern>    </shortPatternLayout>    <fullPatternLayout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">      <pattern>%d - [%thread] %-5level %logger{35} - %msg%n</pattern>    </fullPatternLayout>    <!-- 配置利用名称（服务名称），通过staticField标签能够自定义一些固定的日志字段 -->    <staticField>app_name:austin</staticField>  </encoder></appender>

在这个配置信息里，惟一要改的也只是ip的地址，到这里接入就结束了，咱们再关上控制台，就能看到日志的信息啦。

04、懂点GrayLog

懂点GrayLog查问语法：这块我日常来来去去其实就用几个，我来展现下我平时用的吧。如果感觉不够，再去官网文档捞一把就完事了：https://docs.graylog.org/docs/query-language

1、依据字段准确查问：full_message:"13788888888"

2、查问谬误日志信息：level_name:"ERROR"

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

在接入的时候，认真的小伙伴可能会发现我这边在Input的时候抉择的是GELF，而后在引入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是一种日志格局，能防止传统意义上的 syslogs的一些问题，而咱们引入的Maven依赖则是把日志格式化成GELF格局而后append到GrayLog上。

05 、番外：Swagger

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

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

在首次的体验感觉是不错的：它能把我的项目的所有接口的文档信息都能在一个页面上对立治理，并且就能间接通过样例参数间接发送申请。通过注解的形式来进行编写文档，也不必放心代码改了而后忘了更新文档这事。

然而，起初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难看。不过，austin我的项目的次要接口就只有一个，我作为熟练掌握的markdown工程师能轻松胜任文档工作，就没再持续体验别的竞品了。

06、总结

之前我如同是在知乎看到过相似的一段话：一个工具或框架应用优良，就取决于它的入门的难易。如果一个框架要花很长时间能力弄懂，那可能它做得并没那么好。

我其实不会常常去钻研各种应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，如果在公司不是次要的维护者，其实不用太过于纠结他的实现细节，能够从总体上把握他的设计思维。换我倡议，真要学习，还得是看它的具体存储（比方Elasticsearch的原理）

学习就要带有利益点（学了能提高效率，学了能当前在面试的时候吹牛逼进而涨工资，学了能使本人高兴，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。

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