生产环境下的 Node.js 日志记录方案

使用 ElasticSearch，Fluentd和Kibana 设置 Node.js 日志记录基础结构。

作者：Abhinav Dhasmana

翻译：疯狂的技术宅

原文：blog.bitsrc.io/setting-up-…

未经允许严禁转载

设置正确的日志记录基础结构可帮助我们查找发生的问题、调试和监视应用程序。从最基本的角度来看，我们应该从基础架构中得到以下内容：

• 能够在我们的日志中自由搜索文本
• 能够搜索特定的 api 日志
• 能够根据所有 API 的 statusCode 进行搜索
• 随着我们向日志中添加更多的数据，系统应该是可扩展的

架构

提示：复用 JavaScript 组件

使用Bit（Github）在不同项目之间共享和重用 JavaScript 组件。团队协作共享组件可以更快地构建应用程序。让 Bit 承担繁重的工作，可以使你可以轻松地发布、安装和更新各个组件，而不会产生任何开销。 在此处了解更多信息。

本地设置

我们将用 Docker 来管理服务。

弹性搜寻

使用以下命令启动并运行 ElasticSearch

docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" --name myES docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.4.1

可以通过以下命令检查你的容器是否已启动并运行

curl -X GET "localhost:9200/_cat/nodes?v&pretty"

Kibana

可以用另一个 docker run 命令启动 Kibana 并使其运行。

docker run —-link myES:elasticsearch -p 5601:5601 kibana:7.4.1

请注意，我们正在使用 --link 命令链接 kibana 和弹性搜索服务器

如果转到 http://localhost:5601/app/kibana，将会看到我们的 kibana 仪表板。

现在，可以使用 kibana 对我们的弹性搜索集群运行所有查询。我们可以导航到

http://localhost:5601/app/kibana#/dev_tools/console?_g=()

并运行我们之前运行的查询（稍微冗长一些）

Fluentd

Fluentd 是对所有数据进行格式化的地方。

让我们首先构建我们的 Dockerfile。它有两件事：

• 安装必要的软件包
• 将配置文件复制到 docker 文件中

适用于 fluentd 的 Dockerfile：

FROM fluent/fluentd:latest
MAINTAINER Abhinav Dhasmana <Abhinav.dhasmana@live.com>

USER root

RUN apk add --no-cache --update --virtual .build-deps \
  sudo build-base ruby-dev \
  && sudo gem install fluent-plugin-elasticsearch \
  && sudo gem install fluent-plugin-record-modifier \
  && sudo gem install fluent-plugin-concat \
  && sudo gem install fluent-plugin-multi-format-parser \
  && sudo gem sources --clear-all \
  && apk del .build-deps \
  && rm -rf /home/fluent/.gem/ruby/2.5.0/cache/*.gem

COPY fluent.conf /fluentd/etc/
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fluent 的配置文件：

# Recieve events over http from port 9880
<source>
  @type http
  port 9880
  bind 0.0.0.0
</source>

# Recieve events from 24224/tcp
<source>
  @type forward
  port 24224
  bind 0.0.0.0
</source>

# We need to massage the data before if goes into the ES
<filter **>
  # We parse the input with key "log" (https://docs.fluentd.org/filter/parser)
  @type parser
  key_name log
  # Keep the original key value pair in the result
  reserve_data true
  <parse>
    # Use apache2 parser plugin to parse the data
    @type multi_format
    <pattern>
      format apache2
    </pattern>
    <pattern>
      format json
      time_key timestamp
    </pattern>
    <pattern>
      format none
    </pattern>
  </parse>
</filter>


# Fluentd will decide what to do here if the event is matched
# In our case, we want all the data to be matched hence **
<match **>
# We want all the data to be copied to elasticsearch using inbuilt
# copy output plugin https://docs.fluentd.org/output/copy
  @type copy
  <store>
  # We want to store our data to elastic search using out_elasticsearch plugin
  # https://docs.fluentd.org/output/elasticsearch. See Dockerfile for installation
    @type elasticsearch
    time_key timestamp_ms
    host 0.0.0.0
    port 9200
    # Use conventional index name format (logstash-%Y.%m.%d)
    logstash_format true
    # We will use this when kibana reads logs from ES
    logstash_prefix fluentd
    logstash_dateformat %Y-%m-%d
    flush_interval 1s
    reload_connections false
    reconnect_on_error true
    reload_on_failure true
  </store>
  //码农进阶题库,每天一道面试题 or Js小知识 https://www.javascriptc.com/interview-tips/
</match>

让我们使这台 Docker 机器跑起来

docker build -t abhinavdhasmana/fluentd .docker run -p 9880:9880  --network host  abhinavdhasmana/fluentd

Node.js 应用

我已经创建了一个用于演示的小型 Node.js 程序，你可以在 github.com/abhinavdhas… 中找到。这是一个用 Express Generator 创建的小型 Express 应用。它用 morgan 生成 apache 格式的日志。你也可以用自己的应用。只要输出保持不变，我们的基础架构就不会在意。让我们构建并运行 docker 映像。

docker build -t abhinavdhasmana/logging .

当然，我们可以通过下面给出的单个 docker compose 文件来获取所有 docker 容器。

为 EFK 设置撰写的 docker compose文件：

version: "3"
services:
  fluentd:
    build: "./fluentd"
    ports:
      - "9880:9880"
      - "24224:24224"
    network_mode: "host"
  web:
    build: .
    ports:
      - "3000:3000"
    links:
      - fluentd
    logging:
      driver: "fluentd"
      options:
        fluentd-address: localhost:24224
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:7.4.1
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    environment:
      - discovery.type=single-node
  kibana:
    image: kibana:7.4.1
    links:
      - "elasticsearch"
    ports:
      - "5601:5601"

就是这样而已。我们的基础架构已准备就绪。现在可以通过访问 http://localhost:3000 来生成一些日志。

现在，我们再次转到 kibana 仪表板，并定义要使用的索引：

注意，在我们的 fluent.conf 中提到了 logstash_prefix fluentd，因此我们在这里使用相同的字符串。接下来是一些基本的 kibana 设置。

弹性搜索使用动态映射来猜测其索引字段的 type。下面的截图显示了这些：

让我们检查一下如何满足开始时提到的要求：

• 能够在日志中自由文本搜索： 在 ES 和 kibana 的帮助下，我们可以在任何字段上进行搜索以获得结果。
• 能够搜索特定的api日志： 在 kibana 左侧的 “Available fields” 部分中，我们可以看到字段 path。对其应用过滤器可以查找我们感兴趣的 API。
• 能够根据所有API的 statusCode 进行搜索： 与上述相同。使用 code 字段并应用过滤器。
• 随着向日志中添加更多的数据，系统应该是可扩展的： 我们使用以下环境变量 discovery.type = single-node 在单节点模式下开始了弹性搜索。可以从集群模式开始，添加更多节点，或者在我们选择的任何云提供商上使用托管解决方案。我已经尝试过了 AWS，并且易于设置。 AWS 还免费提供 Elasticsearch 的托管 kibana 实例。

作者：前端先锋
链接：https://juejin.im/post/5df9e3435188251284218e09