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ELK日志收集系统大家都知道，但是还有一种日志收集系统EFK，肯定有很多朋友不知道！这里的F指的是Fluentd，它具有Logstash类似的日志收集功能，但是内存占用连Logstash的十分之一都不到，性能优越、非常轻巧。本文将详细介绍Fluentd的使用，主要用来收集SpringBoot应用的日志，希望对大家有所帮助！
Fluentd 简介
Fluentd是一款开源的日志收集功能，致力于为用户搭建统一的日志收集层，和Elasticsearch、Kibana一起使用可以搭建EFK日志收集系统。什么是统一的日志收集层呢？看下下面这张图就清楚了！
安装
在你居然还去服务器上捞日志，搭个日志收集系统难道不香么！中已经介绍了ELK日志收集系统的搭建，这里就不再介绍Elasticsearch和Kibana的安装了，直接介绍Fluentd在Docker环境下的安装。
docker pull fluent/fluentd:v1.10- 将默认配置fluent.conf文件复制到/mydata/fluentd/目录下，配置信息如下：
<source>
@type forward
@id input1
@label @mainstream
port 24224
</source>
<filter **>
@type stdout
</filter>
<label @mainstream>
<match docker.**>
@type file
@id output_docker1
path /fluentd/log/docker.*.log
symlink_path /fluentd/log/docker.log
append true
time_slice_format %Y%m%d
time_slice_wait 1m
time_format %Y%m%dT%H%M%S%z
</match>
<match **>
@type file
@id output1
path /fluentd/log/data.*.log
symlink_path /fluentd/log/data.log
append true
time_slice_format %Y%m%d
time_slice_wait 10m
time_format %Y%m%dT%H%M%S%z
</match>
</label>- 运行Fluentd服务，需要开放24221~24224四个端口用于接收不同类型的日志；
docker run -p 24221:24221 -p 24222:24222 -p 24223:24223 -p 24224:24224 --name efk-fluentd \
-v /mydata/fluentd/log:/fluentd/log \
-v /mydata/fluentd/fluent.conf:/fluentd/etc/fluent.conf \
-d fluent/fluentd:v1.10- 第一次启动可能会失败，修改目录权限后重新启动即可；
chmod 777 /mydata/fluentd/log/- 使用root用户进入Fluentd容器内部；
docker exec -it --user root efk-fluentd /bin/sh- 安装Fluentd的Elasticsearch插件；
fluent-gem install fluent-plugin-elasticsearch- 如果你依然想使用docker-compose一次性安装EFK的话，可以使用如下脚本，注意使用user:root启动就不需要再修改目录权限了！
version: '3'
services:
elasticsearch:
image: elasticsearch:6.4.0
container_name: efk-elasticsearch
user: root
environment:
- "cluster.name=elasticsearch" #设置集群名称为elasticsearch
- "discovery.type=single-node" #以单一节点模式启动
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" #设置使用jvm内存大小
- TZ=Asia/Shanghai
volumes:
- /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins #插件文件挂载
- /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data #数据文件挂载
ports:
- 9200:9200
- 9300:9300
kibana:
image: kibana:6.4.0
container_name: efk-kibana
links:
- elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务
depends_on:
- elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动
environment:
- "elasticsearch.hosts=http://es:9200" #设置访问elasticsearch的地址
- TZ=Asia/Shanghai
ports:
- 5601:5601
fluentd:
image: fluent/fluentd:v1.10
container_name: efk-fluentd
user: root
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
volumes:
- /mydata/fluentd/log:/fluentd/log
- /mydata/fluentd/fluent.conf:/fluentd/etc/fluent.conf
depends_on:
- elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动
links:
- elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务
ports:
- 24221:24221
- 24222:24222
- 24223:24223
- 24224:24224- 使用新的配置文件fluent.conf替换原来的配置文件，然后重新启动Fluentd服务，新的配置文件会在下面给出。
Fluentd配置详解
接下来我们来介绍下Fluentd配置文件如何配置，先放出完全配置，然后我们对里面的一些配置要点进行详细说明。
完全配置
<source>
@type tcp
@id debug-input
port 24221
tag debug
<parse>
@type json
</parse>
</source>
<source>
@type tcp
@id error-input
port 24222
tag error
<parse>
@type json
</parse>
</source>
<source>
@type tcp
@id business-input
port 24223
tag business
<parse>
@type json
</parse>
</source>
<source>
@type tcp
@id record-input
port 24224
tag record
<parse>
@type json
</parse>
</source>
<filter record>
@type parser
key_name message
reserve_data true
remove_key_name_field true
<parse>
@type json
</parse>
</filter>
<match fluent.**>
@type stdout
output_type json
</match>
<match **>
@type elasticsearch
host 192.168.3.101
port 9200
type_name docker
logstash_format true
logstash_prefix docker-${tag}-logs
logstash_dateformat %Y-%m-%d
flush_interval 5s
include_tag_key true
</match>配置要点解析
<source>
定义了日志收集的来源，可以有tcp、udp、tail（文件）、forward（tcp+udp）、http等方式。
这里我们从tcp请求收集日志，端口为24221，并且设置了tag为debug。
<source>
@type tcp
@id debug-input
port 24221
tag debug
<parse>
@type json
</parse>
</source><parse>
定义对原始数据的解析方式，可以将日志转化为JSON。
比如我们将debug日志转化为JSON可以进行如下配置。
<source>
@type tcp
@id debug-input
port 24221
tag debug
<parse>
@type json
</parse>
</source><filter>
可以对收集的日志进行一系列的处理，比如说将日志打印到控制台或者对日志进行解析。
将所有日志打印到控制台的配置：
<filter **>
@type stdout
</filter>对于tag为record来源的日志，我们将其中的message属性转化为JSON格式，如果不进行转化的话，message属性将会是一个字符串。
<filter record>
@type parser
key_name message
reserve_data true
remove_key_name_field true
<parse>
@type json
</parse>
</filter><match>
定义了收集到的日志最后输出到哪里，可以输出到stdout（控制台）、file、elasticsearch、mongo等里面。
这里我们使用elasticsearch来存储日志信息，logstash_format、logstash_prefix、logstash_dateformat主要用来控制日志索引名称的生成，当前配置生成debug日志的索引格式为
docker-debug-logs-2020-06-03，flush_interval用来控制日志输出到elasticsearch的时间间隔。
<match **>
@type elasticsearch
host 192.168.3.101
port 9200
type_name docker
logstash_format true
logstash_prefix docker-${tag}-logs
logstash_dateformat %Y-%m-%d
flush_interval 5s
include_tag_key true
</match>替换配置文件
替换掉原来的
/mydata/fluentd/fluent.conf配置文件，然后再重新启动服务，我们的Fluentd服务就可以开始收集日志了。
docekr restart efk-fluentd结合SpringBoot使用
其实Fluentd收集日志的原理和Logstash一样，都是通过tcp端口来收集日志，所以我们只要把logback配置文件中原来Logstash日志收集地址端口改为Fluentd的即可。
- 修改logback-spring.xml配置文件；
<!--DEBUG日志输出到LogStash-->
<appender name="LOG_STASH_DEBUG" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
<destination>${LOG_STASH_HOST}:24221</destination>
</appender>
<!--ERROR日志输出到LogStash-->
<appender name="LOG_STASH_ERROR" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
<destination>${LOG_STASH_HOST}:24222</destination>
</appender>
<!--业务日志输出到LogStash-->
<appender name="LOG_STASH_BUSINESS" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
<destination>${LOG_STASH_HOST}:24223</destination>
</appender>
<!--接口访问记录日志输出到LogStash-->
<appender name="LOG_STASH_RECORD" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
<destination>${LOG_STASH_HOST}:24224</destination>
</appender>- 如果你的Fluentd不是部署在原来Logstash的服务器上，还需要修改application-dev.yml配置中的logstash.host属性。
logstash:
host: localhost- 启动并运行我们的SpringBoot应用。
Kibana中查看日志
至此我们的EFK日志收集系统搭建完成了，只需在Kibana中使用即可。
- 在Management->Kibana->Index Patterns中可以创建Index Patterns，Kibana服务访问地址：http://192.168.3.101:5601
- 创建完成后查看日志，可以看出该日志收集功能和我们之前搭建的ELK系统完全相同。
Logstash vs Fluentd
接下来我们来对这两个日志收集工具的各个方面做个对比。
参考资料
官方文档：https://docs.fluentd.org/
- 上一篇： JVM性能分析工具:Jstack
- 下一篇： 深入解析Java虚拟机(JVM)底层原理
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