生产环境下的 Node.js 日志记录方案[每日前端夜话0xFD]

原创

mb5ff59354dd96e 2021-01-31 11:21:25 ©著作权

文章标签 Java 文章分类 Java 后端开发

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生产环境下的 Node.js 日志记录方案[每日前端夜话0xFD]

疯狂的技术宅前端先锋

每日前端夜话0xFD 每日前端夜话，陪你聊前端。每天晚上18:00准时推送。正文共：1533 字预计阅读时间：7分钟翻译：疯狂的技术宅作者：Abhinav Dhasmana 来源：bitsrc.io

Photo by Ugne Vasyliute on Unsplash 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

使用ElasticSearch，Fluentd 和 Kibana 的架构图

提示：复用 JavaScript 组件

使用Bit（https://github.com/teambit/bit）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（https://bit.dev/）。

带有 Bit 的 Loader 组件：轻松地在项目之间共享和同步

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


1docker 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


1curl -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。


1docker 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


1http://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）

使用 kibana 查询弹性簇节点

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：


 1FROM fluent/fluentd:latest
 2MAINTAINER Abhinav Dhasmana <Abhinav.dhasmana@live.com>
 3
 4USER root
 5
 6RUN apk add --no-cache --update --virtual .build-deps \
 7  sudo build-base ruby-dev \
 8  && sudo gem install fluent-plugin-elasticsearch \
 9  && sudo gem install fluent-plugin-record-modifier \
10  && sudo gem install fluent-plugin-concat \
11  && sudo gem install fluent-plugin-multi-format-parser \
12  && sudo gem sources --clear-all \
13  && apk del .build-deps \
14  && rm -rf /home/fluent/.gem/ruby/2.5.0/cache/*.gem
15
16COPY fluent.conf /fluentd/etc/

fluent 的配置文件：


 1# Recieve events over http from port 9880
 2<source>
 3  @type http
 4  port 9880
 5  bind 0.0.0.0
 6</source>
 7
 8# Recieve events from 24224/tcp
 9<source>
10  @type forward
11  port 24224
12  bind 0.0.0.0
13</source>
14
15# We need to massage the data before if goes into the ES
16<filter **>
17  # We parse the input with key "log" (https://docs.fluentd.org/filter/parser)
18  @type parser
19  key_name log
20  # Keep the original key value pair in the result
21  reserve_data true
22  <parse>
23    # Use apache2 parser plugin to parse the data
24    @type multi_format
25    <pattern>
26      format apache2
27    </pattern>
28    <pattern>
29      format json
30      time_key timestamp
31    </pattern>
32    <pattern>
33      format none
34    </pattern>
35  </parse>
36</filter>
37
38
39# Fluentd will decide what to do here if the event is matched
40# In our case, we want all the data to be matched hence **
41<match **>
42# We want all the data to be copied to elasticsearch using inbuilt
43# copy output plugin https://docs.fluentd.org/output/copy
44  @type copy
45  <store>
46  # We want to store our data to elastic search using out_elasticsearch plugin
47  # https://docs.fluentd.org/output/elasticsearch. See Dockerfile for installation
48    @type elasticsearch
49    time_key timestamp_ms
50    host 0.0.0.0
51    port 9200
52    # Use conventional index name format (logstash-%Y.%m.%d)
53    logstash_format true
54    # We will use this when kibana reads logs from ES
55    logstash_prefix fluentd
56    logstash_dateformat %Y-%m-%d
57    flush_interval 1s
58    reload_connections false
59    reconnect_on_error true
60    reload_on_failure true
61  </store>
62</match>

让我们使这台 Docker 机器跑起来


1docker 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 https://github.com/abhinavdhasmana/logging-using-EFK 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。


1docker 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：


 1version: "3"
 2services:
 3  fluentd:
 4    build: "./fluentd"
 5    ports:
 6      - "9880:9880"
 7      - "24224:24224"
 8    network_mode: "host"
 9  web:
10    build: .
11    ports:
12      - "3000:3000"
13    links:
14      - fluentd
15    logging:
16      driver: "fluentd"
17      options:
18        fluentd-address: localhost:24224
19  elasticsearch:
20    image: elasticsearch:7.4.1
21    ports:
22      - "9200:9200"
23      - "9300:9300"
24    environment:
25      - discovery.type=single-node
26  kibana:
27    image: kibana:7.4.1
28    links:
29      - "elasticsearch"
30    ports:
31      - "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：

设置在 kibana 中使用的索引注意，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。

设置 kibana 配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：

弹性搜索的截图示例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。原文：https://blog.bitsrc.io/setting-up-a-logging-infrastructure-in-nodejs-ec34898e677e