如何在12个小时,搞定日志监控?

2020-12-14 10:37:48 浏览数 (1)

日志监控,是每个公司必须解决的一个问题。创业型公司,如何用半天的时间,搞定一个可扩展,通用的日志监控框架,是今天要聊的话题。

什么是日志监控?

关于日志,不同公司,情况不同:

(1)A类公司:没有日志;

(2)B类公司:有日志,只有用户说系统挂了,或者有bug的时候,才会登录到系统看看日志,大部分日志打印得对心所欲,缺乏组织性和系统性;

画外音:很多时候,追查bug发现日志信息不全,要先上线一个有日志的版本,以帮助定位bug。

(3)C类公司:有日志,有日志规范,系统性的组织和收集了日志;

对日志进行监控,先于用户发现系统的故障,实时告警,就是今天要讨论的日志监控问题。

日志监控有什么需求?

对于日志的监控,一般有这么几类需求:

(1)某种级别的日志(例如FATAL级别,或者ERROR级别的日志)一旦出现,或者超过一定频率,就告警;

(2)包含某些特殊含义关键字(例如OutOfMemory,或者Exception)的异常日志,一旦出现,或者超过一定频率,就告警;

(3)包含某些特殊含义关键字(例如Login,或者Click)的正常日志,一旦一定时间周期没有出现,就告警;

其中,前两类需求,属于异常日志监控范畴,出现异常,实施告警。第三类需求,属于正常日志监控范畴,一定的时间没有出现“正常”,就默认异常,实施告警。

为什么不是一出现异常日志就告警呢?

避免抖动引起的误报,一般到达一定频率才会告警,这属于告警策略的一部分。

为什么说,目录与日志的规范化,是通用日志监控的前提?

这是一个线上模块的目录示例:

(1)有源代码:hello.c

(2)有可执行文件:a.out

(3)有配置文件:hello.conf

(4)有备份日志:hello.log.2018012812

(5)有日志:hello.log

(6)有临时文件:tmp

体会一下,运维同学看到这样的线上文件部署,是什么感受?

画外音:没见过源代码直接部署到线上的?

有什么常见的目录规范呢?

目录规范化不但对日志监控,对自动化运维都极为重要,要是线上目录都瞎搞,几乎没有办法实现自动化运维。

常见的目录规范有两类:

(1)模块优先类目录规范

(2)功能优先类目录规范

什么是模块优先的目录规范?

如上图,以模块名为优先组织目录:

(1)根目录下,有das,entry,logic三个模块目录;

(2)在模块目录下,又分别有存放可执行文件,配置文件,日志文件的bin目录,conf目录,以及log目录;

什么是功能优先的目录规范?

如上图,以功能为优先组织目录:

(1)根目录下,二进制目录bin,配置文件目录conf,日志目录log;

(2)功能目录下,有das,entry,logic等不同模块的目录;

楼主旗帜鲜明的推荐第二种,功能优先的目录规范,对二进制备份,配置备份,日志清理都非常方便。

有什么常见的日志规范呢?

日志规范化不但对日志监控,对大数据体系建设都极为重要,需要考虑规范:

(1)日志分级规范:不同级别的日志理应打到不同的文件中,例如FATAL级,ERROR级,WARM级,LOG级,INFO级,DEBUG级:

fatal.log

error.log

info.log

debug.log

(2)日志切分规范:运维应该提供自动化的日志切分工具,支持小时级别,或者天级别的日志切分,曾经看过一个120G的access日志,从日志中grep出某个uid的日志,是极其低效的:

daojia.log.2018012800

daojia.log.2018012801

daojia.log.2018012823

(3)日志格式规范:日志格式规范是一个可展开的话题,此处不展开;

画外音:是不是有小伙伴在思考,ca,自己怎么没有这三类规范呢?

通用可扩展日志监控框架,有什么思路?

制订了目录规范,日志规范之后,要建立日志监控框架,实施异常与正常的日志监控,就简单多了,主要有集中式监控,分散式监控两类思路。

什么是集中式日志监控?

集中式的日志监控,最流行的莫过于ELK

(1)各个机器节点上部署logstash,收集日志;

(2)收集的日志汇总到ES;

(3)通过Kibana做统一分析和展现;

运维的同学对这一套集中式日志监控系统非常熟悉。

什么是分散式日志监控?

ELK有点重,三套系统搭建与运维起来比较麻烦,如果只是为了实现ERROR日志的监控,异常关键字监控,正常关键字监控,有点杀鸡用牛刀了。

与集中式的日志监控相比,分散式的日志监控,就显得轻量级许多,非常适用与早期的创业型公司,其思路为:

(1)通过日志监控模块,对不同集群,进行ERROR日志阈值设置,进行异常关键字设置,正常关键字设置;

(2)日志监控中心模块,进行统一调度,将配置分发到不同机器的agent节点上;

(3)agent节点模块,并不统一收集日志,而是接收到监控中心分发的log监控配置,在各个机器上实施日志监控,如果触发日志监控策略,立刻发起告警;

与ELK相比,这个日志监控框架会简单的多,而且扩展性非常好。

如何半天搞定日志监控框架?

整个框架设计如上,大致分为三个部分:

(1)被监控集群;

(2)基础信息与服务;

cluster.info.xml:存储集群信息

owner.info.xml:存储集群责任人信息

mail.service/SM.service:告警基础服务

(3)日志监控框架;

集群信息与负责人信息,与前文描述的一样。

集群配置cluster.info.conf

[daojia_main]

ip.list : ip1, ip2, ip3

log.path : /home/work/log/daojia_main/

owner.list : shenjian, zhangsan

[daojia_user]

ip.list : ip4, ip5, ip6

log.path : /home/work/log/daojia_user/

owner.list : shenjian

责任人配置owner.info.conf

[shenjian]

email : XX@XX.com

phone :15912345678

[zhangsan]

email : YY@YY.com

phone :18611220099

日志监控框架又分为两个模块:

可扩展监控配置文件log.monitor.conf

[log.monitor.item]

cluster.name : daojia_main

# error日志监控,每分钟超过此阈值就告警

error.log. threshold : 10

# 异常关键字监控,日志出现这些关键字就告警

bad.key : exeption | timeout | coredump

# 正常关键字监控,日志每分钟不出现这些关键字就告警

good.key : login | user | click

[log.monitor.item]

cluster.name : daojia_user

error.log.threshold : 10

日志监控调度框架,这里需要编码啦,伪代码如下:

Array[log-monitor] A1= Parse(log.monitor.config);

Array[cluster-info] A2= Parse(cluster.info.config);

Array[owner-info] A3= Parse(owner.info.config);

// 遍历所有监控项

for(each item in A1){

//取出监控项的集群名,阈值,异常/正常关键词

clusterName= item.clusterName;

threshold= item.threshold;

badKey= item.badkey;

goodKey= item.goodkey;

//由集群名,获取集群信息

clusterInfo= A2[clusterName];

//获取日志目录,集群ip列表,集群负责人列表

logPath= clusterInfo.path;

List<String>ips = clusterInfo.ip;

List<String>owners = clusterinfo.owner;

//集群内的每一个ip实例,都需要日志监控

for(each ip in ips){

//登录到这一台机器

ssh $ip

//跳到相关的目录下

cd $logPath

//查看近一分钟error日志数量

count= `grep time error.log | wc -l`

//查看badkey与goodkey

boolBad= `grep badkey *`

boolGood= `grep goodkey *`

if($count< threshold &&

$boolBad==NO &&

$boolGood==YES){

//正常,继续监控

continue;

}

// 否则,对所有集群负责人发送告警

for(each owner in owners){

// 略…

}

}

}

一个简单的调度框架,看明白了吗?

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