Beats:使用 Filebeat 将 golang 应用程序记录到 Elasticsearch - 8.x

news2024/12/23 15:50:29

毫无疑问,日志记录是任何应用程序最重要的方面之一。 当事情出错时(而且确实会出错),我们需要知道发生了什么。 为了实现这一目标,我们可以设置 Filebeat 从我们的 golang 应用程序收集日志,然后将它们发送到 Elasticsearch。 最后,使用 Kibana 我们可以可视化这些日志并对它们执行复杂的查询。

安装

如果你还没有安装好自己的 Elasticsearch 及 Kibana,请参考之前文章:

  • 如何在 Linux,MacOS 及 Windows 上进行安装 Elasticsearch

  • Kibana:如何在 Linux,MacOS 及 Windows 上安装 Elastic 栈中的 Kibana

我们还需要下载 Filebeat,并进行相应的安装。在本次的展示中,我将使用最新的 Elastic Stack 8.9.0 来进行展示,但是它也适用于其它的 Elastic Stack 8.x 的安装。当然当前的使用的这种方法也适合 7.x de golang 日志记录,只是我们需要做相应的修改。 针对 7.x 的安装,请参考我的另外一篇文章 “Beats:使用 Elastic Stack 记录 Golang 应用日志”。

创建 golang 应用

我们在当前的应用的根目录下创建如下的一个 go.mod 文件:

go.mod

module logging

require go.elastic.co/ecszap master
$ pwd
/Users/liuxg/go/logging
$ ls
go.mod

我们可以使用如下的命令来下载模块:

go env -w GO111MODULE=on
go mod download
go mod tidy

我们需要做如下的配置:

encoderConfig := ecszap.NewDefaultEncoderConfig()
core := ecszap.NewCore(encoderConfig, os.Stdout, zap.DebugLevel)
logger := zap.New(core, zap.AddCaller())

你可以自定义 ECS 记录器。 例如:

encoderConfig := ecszap.EncoderConfig{
  EncodeName: customNameEncoder,
  EncodeLevel: zapcore.CapitalLevelEncoder,
  EncodeDuration: zapcore.MillisDurationEncoder,
  EncodeCaller: ecszap.FullCallerEncoder,
}
core := ecszap.NewCore(encoderConfig, os.Stdout, zap.DebugLevel)
logger := zap.New(core, zap.AddCaller())

详细例子

在根目录下创建如下的 app.go 文件:

app.go

package main

import (
	"errors"
	"math/rand"
	"os"
	"time"

	"go.elastic.co/ecszap"
	"go.uber.org/zap"
)

func main() {
	encoderConfig := ecszap.NewDefaultEncoderConfig()
	core := ecszap.NewCore(encoderConfig, os.Stdout, zap.DebugLevel)
	logger := zap.New(core, zap.AddCaller())
	logger = logger.With(zap.String("app", "myapp")).With(zap.String("environment", "psm"))
	count := 0

	for {
		if rand.Float32() > 0.8 {
			logger.Error("oops...something is wrong",
				zap.Int("count", count),
				zap.Error(errors.New("error details")))
		} else {
			logger.Info("everything is fine",
				zap.Int("count", count))
		}
		count++
		time.Sleep(time.Second * 2)
	}
}

我们可以以如下的方式来运行上面的代码:

go run app.go > a.json

在当前的根目录下,我们可以看见一个叫做 a.json 的文件:

从输出的内容中,我们可以看到 a.json 的文本是一个 JSON 格式的输出。我们在下面来展示如何收集这个日志的信息。

使用 Filebeat 来采集日志并传入到 Elasticsearch 中

我们安装好自己的 FIlebeat,并配置 filebeat.yml 文件:

filebeat.yml

filebeat.inputs:

# Each - is an input. Most options can be set at the input level, so
# you can use different inputs for various configurations.
# Below are the input specific configurations.

# filestream is an input for collecting log messages from files.
- type: log

  # Unique ID among all inputs, an ID is required.
  id: my-filestream-id

  # Change to true to enable this input configuration.
  enabled: true

  # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.
  paths:
    - /Users/liuxg/go/logging/a.json
    #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*
  parsers:
    - ndjson:
      overwrite_keys: true 
      add_error_key: true 
      expand_keys: true 

我们需要配置如下的部分:

output.elasticsearch:
  # Array of hosts to connect to.
  hosts: ["https://localhost:9200"]

  # Protocol - either `http` (default) or `https`.
  # protocol: "https"

  # Authentication credentials - either API key or username/password.
  #api_key: "id:api_key"
  username: "elastic"
  password: "p1k6cT4a4bF+pFYf37Xx"
  ssl.certificate_authorities: ["/Users/liuxg/elastic/elasticsearch-8.9.0/config/certs/http_ca.crt"]

在上面,我们需根据自己的 Elasticsearch 的配置来填入上面的用户名及密码。我们需要根据自己的证书的位置来配置证书。我们使用如下的命令来查看配置是否有语法错误:

$ pwd
/Users/liuxg/elastic/filebeat-8.9.0-darwin-aarch64
$ ./filebeat test config
Config OK

上面显示我们的配置是没有任何问题的。我们可以使用如下的命令来查看 output 的配置是否成功:

$ ./filebeat test output
elasticsearch: https://localhost:9200...
  parse url... OK
  connection...
    parse host... OK
    dns lookup... OK
    addresses: 127.0.0.1
    dial up... OK
  TLS...
    security: server's certificate chain verification is enabled
    handshake... OK
    TLS version: TLSv1.3
    dial up... OK
  talk to server... OK
  version: 8.9.0

上面显示我们的 Elasticsearch 的配置是成功的。

我们可以使用如下的命令来摄入数据:

./filebeat -e

到 Kibana 中进行查看

我们可以在 Kibana 中来查看我们收集到的日志信息:

从上面的显示中,可以看出来已经成功地收集了日志信息。当然,我们也可以针对日志进行搜索:

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