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，我都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 业务方面（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，没有问题 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，虽然说可以直接查 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.siegmar</groupId>
  <artifactId>logback-gelf</artifactId>
  <version>3.0.0</version>
</dependency>

2、在 logback.xml 配置graylog相关的信息：

<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为建议最小值，最大值为65467 -->
  <maxChunkSize>508</maxChunkSize>
  <!-- 是否使用压缩 -->
  <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>

    <!-- 配置应用名称（服务名称），通过staticField标签可以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，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。

原文 https://www.cnblogs.com/Java3y/p/16002730.html