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SpringBoot整合Graylog做日志收集实现过程

作者：失败的面

这篇文章主要为大家介绍了SpringBoot整合Graylog做日志收集实现过程详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

日志收集折腾过程

ELK

之前整合过ELK做日志采集，就是Elasticsearch + Logstash + Kibana：

对我来说ELK有点重，服务占用资源高，并且部署和维护有些复杂，我的个人服务器玩这个有点力不从心，所以一直有在寻找替代方案。

EFK

Elasticsearch + Filebeat + Kibana，用Filebeat替代Logstash做日志的收集，它是由Golang开发，够轻量，占用资源少，如果没有过滤日志内容进行格式化的需求，用这个替代Logstash是很不错的选择。

ELFK

四个框架全用，网上看到有大佬这样用，应该是企业级别的部署，看着我就敬而远之，不敢玩。

自己撸一个

我对EFK的服务占用感到不满，于是自己用Golang写了一个轻量级工具，没有做采集、过滤，仅仅是从日志文件夹中grep出想要的内容，其实和手动grep没区别，不过可以用接口的方式查出想要的内容，而且极其轻量，这个工具我还用过好一段时间。

我把EFK的搭建过程和手撸工具的过程写在了这里，感兴趣可以去看看。

Spring Boot日志收集以及链路追踪

Graylog

最近我在折腾另一个日志收集方案，并且感觉不错，就是Graylog，它需要整合Mongo + Elasticsearch，它比较简单易用，提供网页端可视化页面，相当于Kibana，还支持日志报警。

值得说明的是，它支持处理多行日志，而在ELK中，多行日志需要用Logstash做一些格式化配置，这一点来说Graylog就做的很棒。

至于为什么需要整合Mongo，是因为需要借助Mongo来保存一些Graylog的配置信息。

环境搭建

我喜欢用Docker来搭建环境，所以如果你通过其他方式，可以到官网寻求答案

首先拉取一下镜像：

docker pull elasticsearch:7.12.0
docker pull graylog/graylog:4.3.6
docker pull mongo:4.2

docker-compose.yml：

version: '3'
services:
  mongo:
    image: mongo:4.2
    container_name: mongo # graylog内默认连接名为mongo，所以这个不建议改
    restart: always
    volumes:
      - /home/mycontainers/mongo/data:/data/db # 路径映射
    ports:
      - 27017:27017
    network_mode: mynetwork # 设置网段
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:7.12.0
    container_name: elasticsearch # graylog内默认连接名为elasticsearch，所以不建议改
    environment:
      - "TAKE_FILE_OWNERSHIP=true" # 挂载目录需要这个，不然没有权限
      - "discovery.type=single-node"    # 设置为单节点，集群就等进阶再说了
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"    # 分配堆大小
    volumes:
      - /home/mycontainers/es/data:/usr/share/elasticsearch/data
      - /home/mycontainers/es/logs:/usr/share/elasticsearch/logs
    ulimits: # 调整 ulimits 以及 nprocedit
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 1g # 限制使用内存
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
    network_mode: mynetwork
  graylog:
    image: graylog/graylog:4.3.6
    container_name: graylog
    environment:
      # echo -n "Enter Password: " && head -1 < /dev/stdin | tr -d '\n' | sha256sum | cut -d " " -f1
      - GRAYLOG_PASSWORD_SECRET=somepasswordpepper  # 用于密码加密加盐
      - GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2=8c6976e5b5410415bde908bd4dee15dfb167a9c873fc4bb8a81f6f2ab448a918 # 密码，默认是admin，可以用上面的echo命令生成自己的密码
      - GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI=http://127.0.0.1:9009/    # 对外开放的链接，注意端口，我改成了9009
    # volumes:
      # - /home/mycontainers/graylog/config/graylog.conf:/usr/share/graylog/data/config/graylog.conf
    network_mode: mynetwork
    restart: always
    depends_on:
      - mongo # 依赖于mongo和es两个环境
      - elasticsearch
    ports:
      - 9009:9000 # 端口映射
      # Syslog TCP
      - 1514:1514
      # Syslog UDP
      - 1514:1514/udp
      # GELF TCP
      - 12201:12201
      # GELF UDP
      - 12201:12201/udp

执行运行命令：

docker-compose -f docker-compose.yml up

但有时候，我们在之前就已经部署好了Mongo和ES环境，所以不会在一个docker-compose文件中配置三个环境，我们把内容拆开如下：

es.yml：

version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:7.12.0
    container_name: elasticsearch # graylog内默认连接名为elasticsearch，所以不建议改
    environment:
      - "TAKE_FILE_OWNERSHIP=true"
      - "discovery.type=single-node"
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - /etc/localtime:/etc/localtime
      - /home/mycontainers/es/data:/usr/share/elasticsearch/data
      - /home/mycontainers/es/logs:/usr/share/elasticsearch/logs
    ulimits: # 调整 ulimits 以及 nprocedit
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 1g # 限制使用内存
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
    network_mode: mynetwork

mongo.yml：

version: '3'
services:
  mongo:
    image: mongo:4.2
    container_name: mongo # graylog内默认连接名为mongo，所以这个不建议改
    restart: always
    volumes:
      - /etc/localtime:/etc/localtime
      - /home/mycontainers/mongo/data:/data/db
    ports:
      - 27017:27017
    network_mode: mynetwork

graylog.yml：

version: '3'
services:
  graylog:
    image: graylog/graylog:4.3.6
    container_name: graylog
    environment:
      # echo -n "Enter Password: " && head -1 < /dev/stdin | tr -d '\n' | sha256sum | cut -d " " -f1
      - GRAYLOG_PASSWORD_SECRET=somepasswordpepper
      - GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2=8c6976e5b5410415bde908bd4dee15dfb167a9c873fc4bb8a81f6f2ab448a918
      - GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI=http://127.0.0.1:9009/
      - GARYLOG_ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200 # 链接es，这里是容器间通讯，所以写容器名
      - GRAYLOG_MONGODB_URI=mongodb://mongo:27017/graylog # 同上
    volumes:
      - /home/mycontainers/graylog/config/graylog.conf:/usr/share/graylog/data/config/graylog.conf # 指定配置文件，用于修改时区
    network_mode: mynetwork
    restart: always
    ports:
      - 9009:9000
      # Syslog TCP
      - 1514:1514
      # Syslog UDP
      - 1514:1514/udp
      # GELF TCP
      - 12201:12201
      # GELF UDP
      - 12201:12201/udp

不同点在于手动配置mongo和es，还有多了一个配置文件映射，因为graylog默认UTC时区，我们的日志文件会相差8小时，所以在第一次启动成功graylog后，我们把它的配置文件拷贝出来，修改里面的root_timezone参数，再映射回去即可。

创建输入

现在我们可以访问Graylog了：http://xxx:9009

来创建一个输入：

>

勾选Global，Title随便写一个，其他不用改，保存即可，就能得到：

回到Search标签页，等日志文件输入即可。

Spring Boot整合Graylog

Maven依赖：

<!--graylog日志依赖-->
<dependency>
    <groupId>de.siegmar</groupId>
    <artifactId>logback-gelf</artifactId>
    <version>3.0.0</version>
</dependency>

然后是logback的配置，这个根据需要使用就好，在resource中：

logback-spring.xml：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <!--解决在项目目录中生成LOG_PATH_IS_UNDEFINED文件-->
    <property name="LOG_PATH" value="${LOG_PATH:-${java.io.tmpdir:-/logs}}"/>
    <!-- 引入SpringBoot的默认配置文件defaults.xml -->
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml"/>
    <!-- 引入SpringBoot中内置的控制台输出配置文件console-appender.xml -->
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/console-appender.xml"/>
    <!-- 引入自定义的文件输出配置文件logback-spring-file-level.xml -->
    <include resource="logback-spring-file-level.xml"/>
    <!-- 设置root logger的级别为INFO，并将控制台输出和文件输出中的appender都添加到root logger下 -->
    <root level="INFO">
        <!--没有这行，控制台将不会有输出，完全由日志进行输出-->
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
        <appender-ref ref="INFO_FILE"/>
        <appender-ref ref="WARN_FILE"/>
        <appender-ref ref="ERROR_FILE"/>
        <appender-ref ref="GELF"/>
    </root>
    <!-- jmx可以动态管理logback配置-->
    <jmxConfigurator/>
</configuration>

logback-spring-file-level.xml：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<included>
    <!-- 从配置文件中读取-->
    <springProperty scope="context" name="APP_NAME" source="graylog.appName"/>
    <springProperty scope="context" name="GRAYLOG_HOST" source="graylog.host"/>
    <springProperty scope="context" name="GRAYLOG_PORT" source="graylog.port"/>
    <!--INFO Level的日志-->
    <appender name="INFO_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!-- %i用来标记分割日志的序号 -->
            <fileNamePattern>${LOG_PATH}.INFO.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <!-- 单个日志文件最大maxFileSizeMB, 保存maxHistory天的历史日志, 所有日志文件最大totalSizeCapMB -->
            <!-- 经过试验，maxHistory是指指定天数内，而不是多少天-->
            <maxFileSize>50MB</maxFileSize>
            <maxHistory>15</maxHistory>
            <totalSizeCap>50MB</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
        <!-- 配置日志的级别过滤器，只保留INFO Level的日志-->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>INFO</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <!-- 格式化输出-->
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <pattern>%d{"yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"} %-5level -[%X{traceId}] - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
    <!--WARN Level的日志-->
    <appender name="WARN_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!-- %i用来标记分割日志的序号 -->
            <fileNamePattern>${LOG_PATH}.WARN.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <!-- 单个日志文件最大maxFileSizeMB, 保存maxHistory天的历史日志, 所有日志文件最大totalSizeCapMB -->
            <maxFileSize>50MB</maxFileSize>
            <maxHistory>15</maxHistory>
            <totalSizeCap>50MB</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <!--过滤级别-->
            <level>WARN</level>
            <!--onMatch：符合过滤级别的日志。ACCEPT：立即处理-->
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <!--onMismatch：不符合过滤级别的日志。DENY：立即抛弃-->
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <pattern>%d{"yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"} %-5level -[%X{traceId}] - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
    <!--ERROR Level的日志-->
    <appender name="ERROR_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!-- %i用来标记分割日志的序号 -->
            <fileNamePattern>${LOG_PATH}.ERROR.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <!-- 单个日志文件最大maxFileSizeMB, 保存maxHistory天的历史日志, 所有日志文件最大totalSizeCapMB -->
            <maxFileSize>50MB</maxFileSize>
            <maxHistory>15</maxHistory>
            <totalSizeCap>50MB</totalSizeCap>
            <!--<cleanHistoryOnStart>true</cleanHistoryOnStart>-->
        </rollingPolicy>
        <!--对指定级别的日志进行过滤-->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <!--过滤级别-->
            <level>ERROR</level>
            <!--onMatch：符合过滤级别的日志。ACCEPT：立即处理-->
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <!--onMismatch：不符合过滤级别的日志。DENY：立即抛弃-->
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <!--日志输出格式-->
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <pattern>%d{"yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"} %-5level - [%X{traceId}] - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
    <!--自定义日志-->
    <appender name="CUSTOM_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!-- %i用来标记分割日志的序号 -->
            <fileNamePattern>${LOG_PATH}.MYLOGGER.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <!-- 单个日志文件最大maxFileSizeMB, 保存maxHistory天的历史日志, 所有日志文件最大totalSizeCapMB -->
            <!-- 经过试验，maxHistory是指指定天数内，而不是多少天-->
            <maxFileSize>300MB</maxFileSize>
            <maxHistory>15</maxHistory>
            <totalSizeCap>300MB</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
        <!-- 配置日志的级别过滤器，只保留INFO Level的日志-->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>INFO</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <!-- 格式化输出-->
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <pattern>%d{"yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"}\t%X{traceId}\t%msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
    <!--自定义日志日志不用绑定在root下，只记录指定输出-->
    <logger name="my_logger" additivity="false">
        <appender-ref ref= "CUSTOM_FILE"/>
    </logger>
    <appender name="GELF" class="de.siegmar.logbackgelf.GelfUdpAppender">
        <!--graylog服务地址-->
        <graylogHost>${GRAYLOG_HOST}</graylogHost>
        <!--连接端口-->
        <graylogPort>${GRAYLOG_PORT}</graylogPort>
        <encoder class="de.siegmar.logbackgelf.GelfEncoder">
            <originHost>${APP_NAME:-demo}</originHost>
            <!--发送日志级别名称，默认以数字代表日志级别-->
            <includeLevelName>true</includeLevelName>
        </encoder>
    </appender>
</included>

我们在logback中引用了配置文件的系统变量，所以在application.yml中要添加这一段，当然硬写进xml也可以：

application.yml

logging:
  file:
    path: _mylogs/${server.port}.logs # 日志保存路径
graylog:
  host: mylocalhost # graylog服务host
  port: 12201   # graylog服务端口
  appName: graylogDemo  # 应用名，可填

启动Spring应用，打印几条日志：

@RestController
public class TestController {
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(TestController.class);
    @GetMapping("/i")
    public void info() {
        log.info("info...................");
    }
    @GetMapping("/w")
    public void warn() {
        log.warn("warn...................");
    }
    @GetMapping("/e")
    public void error() {
//        log.error("error...................");
        int i = 1/0;
//        LogUtil.error("自定义异常");
    }
}

稍等片刻，顺利的话我们就能在Graylog中查看到刚刚输出的日志了，至此大功告成。

总结

本篇文章只是说明了Graylog的一个入门使用，进阶的玩法可能要后面才有时间整理了。

不管用什么方案做日志收集，我认为只要简单易用，稳定靠谱就好，ELK作为当前主流的日志收集框架，除了部署麻烦些，耗费资源高些之外并没有明显短板，所以ELK也好，Graylog也罢，只要适合自己就可以。

以上就是SpringBoot整合Graylog做日志收集实现过程的详细内容，更多关于SpringBoot Graylog日志收集的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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