logkit

简介

logkit是七牛Pandora开发的一个通用的日志收集工具，可以将不同数据源的数据方便的发送到Pandora进行数据分析，除了基本的数据发送功能，logkit还有容错、并发、监控、删除等功能。

详细的文档可以参见logkit wiki

支持的数据源

1. 文件(包括csv格式的文件，kafka-rest日志文件，nginx日志文件等,并支持以grok的方式解析日志)
2. MySQL
3. Microsoft SQL Server(MS SQL)
4. Elasticsearch
5. MongoDB
6. Kafka
7. Redis

工作方式

logkit本身支持多种数据源，并且可以同时发送多个数据源的数据到Pandora，每个数据源对应一个逻辑上的runner，一个runner负责一个数据源的数据推送，工作原理如下图所示

下载

请移步至Download页面

安装与使用

1. 下载&解压logkit工具

Linux 版本

wget http://op26gaeek.bkt.clouddn.com/logkit.tar.gz && tar xvf logkit.tar.gz && cd _package_linux64/

MacOS 版本

wget http://op26gaeek.bkt.clouddn.com/logkit_mac.tar.gz && tar xvf logkit_mac.tar.gz && cd _package_mac/

Windows 版本

请下载 http://op26gaeek.bkt.clouddn.com/logkit_windows.zip 并解压缩，进入目录

2. 修改runner的配置，以解析nginx日志为例

打开 confs/nginx.conf

按照图示进行修改

3. 启动logkit工具

./logkit -f logkit.conf

logkit.conf是logkit工具本身的配置文件，主要用于指定logkit运行时需要的资源和各个runner配置文件的具体路径。

1. max_procs logkit运行过程中最多用到多少个核
2. debug_level 日志输出级别，0为debug，数字越高级别越高
3. confs_path 是一个列表，列表中的每一项都是一个runner的配置文件夹，如果每一项中文件夹下配置发生增加、减少或者变更，logkit会相应的增加、减少或者变更runner，配置文件夹中的每个配置文件都代表了一个runner。

典型的配置如下：

{
    "max_procs": 8,
    "debug_level": 1,
    "confs_path": ["confs"]
}

上面的配置指定了一个runner的配置文件夹，这个配置文件夹下面每个以.conf结尾的文件就代表了一个运行的runner，也就代表了一个logkit正在运行的推送数据的线程。

单个runner的配置详解

为了简化logkit的配置工作，Pandora提供一个logkit配置文件帮手来根据不同的runner类型来生成配置文件。

典型的 csv Runner配置如下。

{
    "name":"csv_runner", # 用来标识runner的名字,用以在logkit中区分不同runner的日志
    "reader":{
        "mode":"dir", # 是读取方式，支持`dir`和`file`两种
        "log_path":"/home/user/app/log/dir/", # 需要收集的日志的文件（夹）路径
        "meta_path":"./metapath", # 是reader的读取offset的记录路径，必须是文件夹
    },
    "parser":{
        "name":"csv_parser", # parser的名字，用以在logkit中区分不同的parser
        "type":"csv",
        "csv_schema":"timestamp long, method string, path string, httpcode long" # 按照逗号分隔的字符串，每个部分格式按照`字段名 字段类型`构成，字段类型现在支持`string`, `long`, `jsonmap`, `float`
    },
    "senders":[{ # senders是
        "name":"pandora_sender",
        "sender_type":"pandora", # 如果数据要发送到Pandora，那么必须写pandora
        "pandora_ak":"your_ak", # 账号的ak
        "pandora_sk":"your_sk", # 账号的sk
        "pandora_host":"https://pipeline.qiniu.com",
        "pandora_repo_name":"your_repo_name", # 账号的repo name
        "pandora_region":"nb"
}]
}

对于csv文件的上传，只需要修改上述配置文件的log_path,csv_schema,pandora_ak,pandora_sk,pandora_repo_name就完成了一个基本的上传csv文件的logkit配置。

从源码安装与启动

启动服务的命令中可以指定服务的启动配置

go get -u github.com/kardianos/govendor
govendor sync
go get ./...
go build -o logkit logkit.go
./logkit -f logkit.conf

使用logkit的docker镜像启动

docker pull wonderflow/logkit
docker run -d -p 3000:3000 -v /local/logkit/dataconf:/app/confs -v /local/log/path:/logs/path logkit

镜像中，logkit读取/app/confs下的配置文件，所以可以通过挂载目录的形式，将本地的logkit配置目录/local/logkit/dataconf挂载到镜像里面。

需要注意的是，镜像中的logkit收集 /logs目录下的日志，需要把本地的日志目录也挂载到镜像里面去才能启动，比如本地的日志目录为/local/log/path, 挂载到镜像中的/logs/path目录，那么/local/logkit/dataconf目录下的配置文件填写的日志路径必须是/logs/path。

Enjoy it！