小小这里对后端日志技术体系进行分析，这里将会阐述后端日志的前世今生。从小到大

程序控制台日志

这里使用System.out.println 进行打印，输出相关的控制台的信息。编写代码如下

System.out.println("hello world")

这里将会直接输出相关的日志内容：

Hello World

这就完成了最简单的程序控制台的日志的输出

单体应用日志

这里将会针对单体应用，实现相关的日志系统。这里主要使用的将会是Log4J，slf4j 这里针对单体应用实现简单的入门

Log4J

新建maven文件

<!-- log4j support -->
<dependency><groupId>log4j</groupId><artifactId>log4j</artifactId><version>1.2.17</version>
</dependency>

新建配置文件

这里进行新建配置文件 配置文件信息如下

 ### 设置###
log4j.rootLogger = debug,stdout,D,E### 输出信息到控制抬 ###
log4j.appender.stdout = org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.Target = System.out
log4j.appender.stdout.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern = [%-5p] %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} method:%l%n%m%n### 输出DEBUG 级别以上的日志到=/home/duqi/logs/debug.log ###
log4j.appender.D = org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.D.File = /home/duqi/logs/debug.log
log4j.appender.D.Append = true
log4j.appender.D.Threshold = DEBUG
log4j.appender.D.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.D.layout.ConversionPattern = %-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}  [ %t:%r ] - [ %p ]  %m%n### 输出ERROR 级别以上的日志到=/home/admin/logs/error.log ###
log4j.appender.E = org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.E.File =/home/admin/logs/error.log
log4j.appender.E.Append = true
log4j.appender.E.Threshold = ERROR
log4j.appender.E.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.E.layout.ConversionPattern = %-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}  [ %t:%r ] - [ %p ]  %m%n

输出日志

这里进行日志的信息的输出 使用 logger.debug 进行简单的输出

package com.javadu.log;import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;public class Log4JTest {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Log4JTest.class);public static void main(String[] args) {// 记录debug级别的信息logger.debug("This is debug message.");// 记录info级别的信息logger.info("This is info message.");// 记录error级别的信息logger.error("This is error message.");}
}

控制台输出

这里控制台进行相关的输出。输出的内容如下

如此就完成了控制台的基本的输出

slf4j

这里针对 slf4j 进行相关的输出。

定义

什么是slf4j slf4j只是定义了一组日志接口，但并未提供任何实现 只需要针对这个日志接口进行相关的实践，就能完成基本的定义。

使用教程

添加maven包

<dependency><groupId>org.slf4j</groupId><artifactId>slf4j-api</artifactId><version>1.7.21</version>
</dependency>

添加两个日志的关联包

<dependency><groupId>org.slf4j</groupId><artifactId>slf4j-log4j12</artifactId><version>1.7.21</version>
</dependency>

针对代码声明进行更改

这里针对代码的声明进行相关的更改

import org.apache.log4j.Logger;
class Test {final Logger log = Logger.getLogger(Test.class);public void test() {log.info("hello this is log4j info log");}
}

更改为

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
class Test {Logger log = LoggerFactory.getLogger(Test.class);public void test() {log.info("hello, my name is {}", "chengyi");}
}

这样就完成了两个日志的联合使用

ELK使用

这里添加ELK进行基本的使用

三个软件的简介

Logstash

Logstash 主要用于收集服务器日志，它是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。Logstash 可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来，并将数据标准化到您所选择的目的地。

Logstash 收集数据的过程主要分为以下三个部分：

输入：数据（包含但不限于日志）往往都是以不同的形式、格式存储在不同的系统中，而 Logstash 支持从多种数据源中收集数据（File、Syslog、MySQL、消息中间件等等）。过滤器：实时解析和转换数据，识别已命名的字段以构建结构，并将它们转换成通用格式。输出：Elasticsearch 并非存储的唯一选择，Logstash 提供很多输出选择。

Elasticsearch

Elasticsearch （ES）是一个分布式的 Restful 风格的搜索和数据分析引擎，它具有以下特点：

查询：允许执行和合并多种类型的搜索 — 结构化、非结构化、地理位置、度量指标 — 搜索方式随心而变。分析：Elasticsearch 聚合让您能够从大处着眼，探索数据的趋势和模式。速度：很快，可以做到亿万级的数据，毫秒级返回。可扩展性：可以在笔记本电脑上运行，也可以在承载了 PB 级数据的成百上千台服务器上运行。弹性：运行在一个分布式的环境中，从设计之初就考虑到了这一点。灵活性：具备多个案例场景。支持数字、文本、地理位置、结构化、非结构化，所有的数据类型都欢迎。

Kibana

Kibana 可以使海量数据通俗易懂。它很简单，基于浏览器的界面便于您快速创建和分享动态数据仪表板来追踪 Elasticsearch 的实时数据变化。其搭建过程也十分简单，您可以分分钟完成 Kibana 的安装并开始探索 Elasticsearch 的索引数据 — 没有代码、不需要额外的基础设施。

对于以上三个组件在 《ELK 协议栈介绍及体系结构》 一文中有具体介绍，这里不再赘述。

在 ELK 中，三大组件的大概工作流程如下图所示，由 Logstash 从各个服务中采集日志并存放至 Elasticsearch 中，然后再由 Kiabana 从 Elasticsearch 中查询日志并展示给终端用户。

图 1. ELK 的大致工作流程图 1. ELK 的大致工作流程

安装 Logstash

1. 解压压缩包：

tar -xzvf logstash-7.3.0.tar.gz

1. 简单用例测试，进入到解压目录，并启动一个将控制台输入输出到控制台的管道。

cd logstash-7.3.0
elk@elk:~/elk/logstash-7.3.0$ bin/logstash -e 'input { stdin {} } output { { stdout {} } }'

1. Logstash 启动成功日志

安装 Elasticsearch

1. 解压安装包

tar -xzvf elasticsearch-7.3.0-linux-x86_64.tar.gz

1. 启动 Elasticsearch：

cd elasticsearch-7.3.0/
bin/elasticsearch

安装 Kibana

1. 解压安装包：

tar -xzvf kibana-7.3.0-linux-x86_64.tar.gz

1. 修改配置文件 config/kibana.yml ，主要指定 Elasticsearch 的信息。

#Elasticsearch主机地址
elasticsearch.hosts: "http://ip:9200"
# 允许远程访问
server.host: "0.0.0.0"
# Elasticsearch用户名 这里其实就是我在服务器启动Elasticsearch的用户名
elasticsearch.username: "es"
# Elasticsearch鉴权密码 这里其实就是我在服务器启动Elasticsearch的密码
elasticsearch.password: "es"

1. 启动 Kibana：

启动 Kibana：

cd kibana-7.3.0-linux-x86_64/bin
./kibana

1. 在浏览器中访问 http://ip:5601 ，若出现以下界面，则表示 Kibana 安装成功。

在 Spring Boot 中使用 ELK

修改并部署 Spring Boot 项目

1. 在项目 resources 目录下创建 spring-logback.xml 配置文件。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration debug="false"><contextName>Logback For demo Mobile</contextName><property name="LOG_HOME" value="/log" /><springProperty scope="context" name="appName" source="spring.application.name"defaultValue="localhost" />...<appender name="ROLLING_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">...<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder"><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{25} ${appName} -%msg%n</pattern></encoder>...</appender>...
</configuration>

1. 打包并部署 Spring Boot 项目

# 打包命令
mvn package -Dmaven.test.skip=true
# 部署命令
java -jar sb-elk-start-0.0.1-SNAPSHOT.jar

1. 查看日志文件， logback 配置文件中我将日志存放在 /log/sb-log.log 文件中，执行 more /log/sb-log.log 命令，出现以下结果表示部署成功。

docker 日志

查看容器日志

先使用  docker run -it --rm -d -p 80:80 nginx:1.15.8-alpine 命令启动一个nginx容器。如果没有异常，会得到容器ID如  d2408a7931c95a3a83ffeca2fba887763cf925a67890ef3be4d9ff838aa25b00  的长串。再使用  curl -i http://127.0.0.1  访问服务，确认nginx容器正常启动运行。最后使用  docker logs -f d24  查看容器的日志输出，大概如下：

172.17.0.1 - - [24/Mar/2019:03:51:21 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 612 "-" "curl/7.29.0" "-"

容器日志文件存储

容器的日志会以json文件方式存储在本地磁盘，可以使用下面方式查看文件路径  docker inspect d42 | grep Log 可以找到:

"LogPath": "/var/lib/docker/containers/d2408a7931c95a3a83ffeca2fba887763cf925a67890ef3be4d9ff838aa25b00/d2408a7931c95a3a83ffeca2fba887763cf925a67890ef3be4d9ff838aa25b00-json.log",

容器日志文件滚动策略

docker容器日志默认写入json文件，在线上运行时候会有磁盘写满的风险。可以调整策略，让其进行滚动。修改/etc/docker/daemon.json（如果没有就手工创建一个），增加下面内容：

{"log-opts": {"max-size": "1m","max-file": "3"}
}

k8s 日志信息

编写yml进行相关的配置信息

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: counter
spec:containers:- name: countimage: busyboxargs: [/bin/sh, -c,'i=0; while true; do echo "$i: $(date)"; i=$((i+1)); sleep 1; done']

获取日志信息

[root@node1 blog]# kubectl get pod |grep counter
counter            1/1     Running   0          9s
[root@node1 blog]# kubectl logs counter
0: Fri May 17 00:34:01 UTC 2019
1: Fri May 17 00:34:02 UTC 2019
2: Fri May 17 00:34:03 UTC 2019
3: Fri May 17 00:34:04 UTC 2019
4: Fri May 17 00:34:05 UTC 2019
5: Fri May 17 00:34:06 UTC 2019
6: Fri May 17 00:34:07 UTC 2019
7: Fri May 17 00:34:08 UTC 2019
8: Fri May 17 00:34:09 UTC 2019
9: Fri May 17 00:34:10 UTC 2019
10: Fri May 17 00:34:11 UTC 2019
11: Fri May 17 00:34:12 UTC 2019
12: Fri May 17 00:34:13 UTC 2019

这样就完成了一个比较简单的日志信息的收集。

小明菜市场

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