1. 前言

服务端日志你有多重视？

我们没有日志

有日志，但基本不去控制需要输出的内容

经常微调日志，只输出我们想看和有用的

经常监控日志，一方面帮助日志微调，一方面及早发现程序的问题

只做到第1点的，你可以洗洗去睡了。很多公司都有做到第2点和第3点，这些公司的服务端程序基本已经跑了很长时间了，已比较稳定，确实无需花太多时间去关注。如果一个新产品，在上线初期，我觉得就有必要做到第4点。

日志怎么看？

都说了，我们没有日志

线上日志逐个tail+grep

编写脚本，下载某个时间范围内的全部日志到本地再搜索

tail+grep或者把日志下载下来再搜索，可以应付不多的主机和不多的应用部署场景。但对于多机多应用部署就不合适了。这里的多机多应用指的是同一种应用被部署到几台服务器上，每台服务器上又部署着不同的多个应用。可以想象，这种场景下，为了监控或者搜索某段日志，需要登陆多台服务器，执行多个tail -F和grep命令。一方面这很被动。另一方面，效率非常低，数次操作下来，你心情也会变糟。

这篇文章讲的就是如何解决分布式系统的日志管理问题。先给大家看看最终的效果：

日志实时监控效果图

单个屏幕上所有服务器的日志实时滚动着显示。每条日志开头还标明日志的来源(下图)。

每行日志标有来源信息

实现这种效果的原理是后台跑着一个程序，这个程序负责汇总所有日志到一个本地文件中。只要执行tail -f这个文件就可以做到监控日志了。因为所有日志都汇总在一个文件里了，所以日志搜索的时候只要搜索这一个文件就可以了。

本文介绍的，能够汇总日志文件的工具名字叫Logstash。使用JRuby编写，开源，主流，免费，使用简单。

2. Logstash部署架构

Logstash的理念很简单，它只做3件事情：

Collect：数据输入

Enrich：数据加工，如过滤，改写等

Transport：数据输出

别看它只做3件事，但通过组合输入和输出，可以变幻出多种架构实现多种需求。这里只抛出用以解决日志汇总需求的部署架构图：

Logstash部署架构

解释术语：

Shipper：日志收集者。负责监控本地日志文件的变化，及时把日志文件的最新内容收集起来，输出到Redis暂存。

Indexer：日志存储者。负责从Redis接收日志，写入到本地文件。

Broker：日志Hub，用来连接多个Shipper和多个Indexer。

无论是Shipper还是Indexer，Logstash始终只做前面提到的3件事：

Shipper从日志文件读取最新的行文本，经过处理(这里我们会改写部分元数据)，输出到Redis，

Indexer从Redis读取文本，经过处理(这里我们会format文本)，输出到文件。

一个Logstash进程可以有多个输入源，所以一个Logstash进程可以应付一台服务器上的所有日志。Redis是Logstash官方推荐的Broker角色“人选”，支持订阅发布和队列两种数据传输模式，推荐使用。输入输出支持过滤，改写。Logstash支持多种输出源，可以配置多个输出实现数据的多份复制，也可以输出到Email，File，Tcp，传递给其他程序作为输入，或者安装插件实现和其他系统的对接，如搜索引擎Elasticsearch。

总结：Logstash概念简单，通过组合可以满足多种需求。

3. Logstash的安装，搭建和配置

3.1. 安装Java

下载JDK压缩包。

一般解压到/user/local/下，形成/usr/local/jdk1.7.0_79/bin这种目录结构。

配置JAVA_HOME环境变量：echo 'export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_79' >> ~/.bashrc。

3.2 安装Logstash

去官网下载Logstash的压缩包。

一般也解压到/usr/local/下，形成/usr/local/logstash-1.4.3/bin这种目录结构。

Logstash的运行方式为主程序+配置文件。Collect，Enrich和Transport的行为在配置文件中定义。配置文件的格式有点像json，又有点像php。

3.3. 编写Shipper角色的配置文件：shipper.conf

input {

file {

path => [

# 这里填写需要监控的文件

"/data/log/php/php_fetal.log",

"/data/log/service1/access.log"

]

}

}

如上，input描述的就是数据如何输入。这里填写你需要收集的本机日志文件路径。

output {

# 输出到控制台

# stdout { }

# 输出到redis

redis {

host => "10.140.45.190" # redis主机地址

port => 6379 # redis端口号

db => 8 # redis数据库编号

data_type => "channel" # 使用发布/订阅模式

key => "logstash_list_0" # 发布通道名称

}

}

如上，output描述的就是数据如何输出。这里描述的是输出到Redis。

data_type的可选值有channel和list两种。用过Redis的人知道，channel是Redis的发布/订阅通信模式，而list是Redis的队列数据结构。两者都可以用来实现系统间有序的消息异步通信。channel相比list的好处是，解除了发布者和订阅者之间的耦合。举个例子，一个Indexer在持续读取Redis中的记录，现在想加入第二个Indexer，如果使用list，就会出现上一条记录被第一个Indexer取走，而下一条记录被第二个Indexer取走的情况，两个Indexer之间产生了竞争，导致任何一方都没有读到完整的日志。channel就可以避免这种情况。这里的Shipper和下面将要提到的Indexer配置文件中都使用了channel。

filter {

mutate {

# 替换元数据host的值

replace => ["host", "10.140.46.134 B[1]"]

}

}

如上，filter描述的是如何过滤数据。mutate是一个自带的过滤插件，它支持replace操作，可以改写数据。这里改写了元数据中的host字段，替换成了我们自己定义的文本。

Logstash传递的每条数据都带有元数据，如@version，@timestamp，host等等。有些可以修改，有些不允许修改。host记录的是当前的主机信息。Logstash可能不会去获取主机的信息或者获取的不准，这里建议替换成自己定义的主机标示，以保证最终的日志输出可以有完美的格式。

3.4 编写Indexer角色的配置文件：indexer.conf

input {

redis {

host => "10.140.45.190" # redis主机地址

port => 6379 # redis端口号

db => 8 # redis数据库编号

data_type => "channel" # 使用发布/订阅模式

key => "logstash_list_0" # 发布通道名称

}

}

如上，input部分设置为从redis接收数据。

output {

file {

path => "/data/log/logstash/all.log" # 指定写入文件路径

message_format => "%{host} %{message}" # 指定写入格式

flush_interval => 0 # 指定刷新间隔，0代表实时写入

}

}

如上，output部分设置为写入本地文件。

官方文档里flush_interval为缓冲时间(单位秒)。我实践下来不是秒而是数量，Logstash会等待缓冲区写满一定数量后才输出。这对线上调试是不能接受的，建议上线初期设为0。程序稳定后，随着日志量的增大，可以增大flush_interval的值以提高文件写入性能。

Indexer的配置文件中，我明确指定了message_format的格式，其中%{host}对应的就是之前手动设置的host元数据。

3.5. 启动Logstash

# 先在Indexer主机上启动

nohup /usr/local/logstash-1.4.3/bin/logstash agent -f indexer.conf &>/dev/null &

# 再在Shipper主机上启动

nohup /usr/local/logstash-1.4.3/bin/logstash agent -f shipper.conf &>/dev/null &

# 最后在Indexer上观察日志

tail -f /data/log/logstash/all.log

我们来测试一下，切到Shipper主机上，模拟日志产生：

echo "Hello World" >> /data/log/php/php_fetal.log

再切换到Indexer主机上，如果出现：10.140.46.134 B[1] Hello World，说明Logstash部署成功。

3.6. 日志着色脚本

使用awk配合echo，可以匹配你想要高亮的文本并改变他们的前景色和背景色。就像效果图里的那样。这里附上我写的脚本，把脚本中的关键信息替换成你想要匹配的文本即可：

tail -f /data/log/logstash/all.log | awk '{

if (match($0, /.*(PHP Deprecated|PHP Notice|PHP Fatal error|PHP Warning|ERROR|WARN).*/)) { print "\033[41;37;1m"$0"\033[0m" }

else if (match($0, /.*关键信息1.*/)) { print "\033[32;1m"$0"\033[0m" }

else if (match($0, /.*关键信息2.*/)) { print "\033[36;1m"$0"\033[0m" }

else { print $0 } }'

So easy，妈妈再也不用担心我的日志。。。

4. 还有什么

有些公司需要挖掘日志的价值，那仅仅收集和实时显示是不够的，需要把逼格上升到日志分析技术层面。

一个完整的日志分析技术栈需要实时收集，实时索引和展示三部分组成，Logstash只是这其中的第一个环节。Logstash所属的Elastic公司，已经开发了完整的日志分析技术栈，它们是Elasticsearch，Logstash，和Kibana，简称ELK。Elasticsearch是搜索引擎，而Kibana是Web展示界面。

日志分析技术栈

如果你搭建了完整的技术栈，你的老板就可以在图形化界面上按不同的维度去搜索日志了。

Kibana界面

还可以做一些高大上的统计和计算。

Kibana界面

当然，我认为90%的公司是没有必要这么做的，能做到在控制台里监控和搜索就能满足需要了。但我们也可以看看剩下的那10%的公司是怎么做的，比如：新浪是如何分析处理32亿条实时日志的？

参考文献：