# LogBus2 使用指南
# 一、LogBus2 简介
LogBus2 是在原 LogBus 基础上,重新开发的日志同步工具。相比原 LogBus,其内存占用减少至原先的五分之一,速度提升5倍。
Logbus2 主要用于将后端的日志数据实时地导入到 TA 后台,其核心工作原理类似于 Flume、Loggie,会监控服务器日志目录下的文件流,当目录下任意日志文件有新数据产生时,会对新数据进行校验,并实时发送至 TA 后台。
我们建议以下几类用户使用 LogBus2 接入数据:
- 使用服务端 SDK 的用户,通过 LogBus2 上传数据
- 对数据的准确性及维度要求较高,仅通过客户端 SDK 无法满足数据需求,或不方便接入客户端 SDK
- 不想自己开发后端数据推送流程
- 需要传输大批量历史数据
- 对内存使用、传输效率有一定要求
# 二、下载 LogBus2
最新版本:2.0.1.8
更新时间为:2022-07-21
Linux版本下载地址 (opens new window)
Windows版本下载地址 (opens new window)
Mac Apple Silicon下载地址 (opens new window)
Mac Intel 下载地址 (opens new window)
Docker Image (opens new window)
#
# 三、使用前数据准备
- 确定上传数据的文件存放的目录,并配置 LogBus2 的相关配置,LogBus2 会监控文件目录下的文件变更(监控文件新建或 tail 已有文件)。
- 请勿对存放于监控目录下且已经上传的数据日志直接进行重命名,重命名日志相当于新建文件,LogBus2 将可能会重新上传这些文件,造成数据重复。
- 由于 LogBus2 运行目录下存在当前日志传输进度快照,请勿自行对 runtime 目录下的文件进行操作
# 四、LogBus2 的安装与升级
# 安装
下载 LogBus2 安装包 (opens new window),并解压。
解压后的目录结构:
- Logbus:LogBus2:二进制文件
- conf:
- daemon.json:配置文件模版2
- tools:
- configConvert:配置转换工具
# 升级
要求:LogBus2 版本 ≥ 2.0.1.7
直接执行
./logbus update
即可,完成升级后执行
./logbus start
# 五、Logbus2 的使用及配置
# 启动参数
# 启动
./logbus start
# 停止
./logbus stop
# 检查配置、检查与 TA 系统的连通性
./logbus env
# 重置 LogBus 读取记录
./logbus reset
# Kafka当前不可用
# 查看传输进度
./logbus progress
# Kafka当前不可用
# 校验文件格式
./logbus dev
# Kafka当前不可用
# 配置文件指南
# 默认配置模版
{
"datasource": [
{
"file_patterns": [
"/data/log1/*.txt",
"/data/log2/*.log"
],//文件匹配符
"app_id": "app_id",//app_id来自ta官网的token,请在TA后台的项目配置页面获取接入项目的APPID并填入此处
},
],
"push_url": "http://RECEIVER_URL"//http传输请使用http://receiver.ta.thinkingdata.cn/,如果您使用的是私有化部署服务,请修改传输URL为:http://数据采集地址/
}
# 常用配置
# 文件
{
"datasource": [
{
"type":"file",
"file_patterns": ["/data/log1/*.txt", "/data/log2/*.log"], //文件Glob匹配规则
"app_id": "app_id", //APPID来自ta官网的token,请在TA后台的项目配置页面获取接入项目的APPID并填入此处
"unit_remove": "day"| "hour", //文件删除单位
"offset_remove": 7,//unit_remove*offset_remove 得到最后的移除时间 **offset必须大于0,否则不会生效
"remove_dirs": true|false,//是否开启文件夹删除 NOTE:只有当该文件夹下所有文件消费完毕之后才会进行文件夹删除
"http_compress": "gzip"|"none",//是否开启http压缩,
"appid":""
}
],
"cpu_limit": 4, //限制Logbus2使用的CPU核数
"push_url": "http://RECEIVER_URL"
}
# Kafka
{
"datasource": [
{
"type":"kafka", //类型为Kafka
"topic":"ta", //具体消费主题
"brokers":[
"localhost:9091" //Kafka Brokers 地址
],
"consumer_group":"logbus", //消费者组名称
"cloud_provider":"ali"|"tencent"|"huawei", //云厂商名称
"username":"", //Kafka 用户名
"password":"", //Kafka 验证密码
"instance":"", //云厂商实例名
"protocol":"none"|"plain"|"scramsha256"|"scramsha512", //身份验证协议
"block_partitions_revoked":true,
"appid":""
}
],
"cpu_limit": 4, //限制Logbus2使用的CPU核数
"push_url": "http://RECEIVER_URL"
}
# 完整配置项
# 配置项目列表与说明
配置 | 类型 | 示例 | 必填 | 说明 |
---|---|---|---|---|
cpu_limit | Number | 4 | 限制 Logbus2 允许使用的最大 CPU 核数 | |
push_url | String | ✔️ | receiver 地址。需要 http/https 开头。 | |
datasource | Object list | ✔️ | 数据源列表 |
# datasource(数据源配置)
# 文件
配置 | 类型 | 示例 | 必填 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|---|---|---|
app_id | String | ✔️ | "" | 数据上报项目appid | |
appid_in_data | Bool | false | false | 在使用文件内appid进行分发时,开启此选项,Logbus2不再使用app_id当中的appid进行分发 | |
specified_push_url | Bool | false | true:不解析 push_url,按照用户配置的 push_url 原样进行发送,即http://yourhost:yourport。false:解析 push_url 后按照 receiver 规定的 logbus url 发送,即http://yourhost:yourport/logbus。 | ||
add_uuid | Bool | false | true: 是否在每条数据中增加 uuid 属性(开启会降低传输效率)。 | ||
file_patterns | String list | ✔️ | [""] | 支持目录通配符,暂时不支持正则。如无特殊配置,默认绕过。gz/.iso/.rpm/.zip/.bz/.rar/.bz2 后缀的文件 | |
ignore_files | String list | [""] | 在 file_patterns 中过滤的文件 | ||
unit_remove | String | "" | 用户文件删除。按天 (day) 或小时 (hour) 删除。注意:如果没有配置文件自动删除,LogBus2 内存占用会慢慢增高 | ||
offset_remove | Int | 0 | 用户文件删除。offset_remove>0 且配置了 unit_remove 为 day 或 hour 时用户文件删除功能生效。 | ||
remove_dirs | Bool | true|false | false | 是否开启文件夹删除 | |
http_timeout | String | 500ms | 600s | 向 receiver 端发送数据时的超时时间,默认值:600s。范围:200ms - 600s。支持毫秒"ms", 秒"s", 分钟"m", 小时"h"。 | |
iops | int | 20000 | 20000 | 限速 Logbus 每秒数据流通量 (条数) | |
limit | bool | true|false | false | 开启限速开关 | |
http_compress | String | none | gzip | none | 发送 http 时数据压缩的格式。none=不压缩。默认值:none。 |
NOTE: 首先进行max_batch_size校验,其次是batch长度校验,如果最后发送间隔达到2秒强制发送.
# Kafka
NOTE:使用Logbus Kafka模式前,务必开启Consumer Group自由使用
配置 | 类型 | 示例 | 必填 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|---|---|---|
brokers | String List | ["localhost:9092"] | ✔️ | [""] | Kafka Brokers |
topic | String | "ta-msg-chan" | ✔️ | "" | Kafka消费主题 |
consumer_group | String | "ta-consumer" | ✔️ | "" | Kafka Consumer Group |
protocol | String | "plain" | "none" | Kafka认证模式 | |
username | String | "ta-user" | "" | Kafka 用户名 | |
password | String | "ta-password" | "" | Kafka 密码 | |
instance | String | "" | "" | CKafka需要的实例ID | |
fetch_count | Number | 1000 | 10000 | 每次Poll的消息数量 | |
fetch_time_out | Number | 30 | 5 | Poll的超时时间 | |
disable_tls | Bool | true | false | 关闭tls验证 | |
cloud_provider | String | "tencent" | "" | 公网接入Kafka时启用,目前支持的云厂商有:tencent,huawei,ali | |
block_partitions_revoked | Bool | false | false | 是否阻塞消费,若不开启,在多 Logbus 处于同一个consumer_group时会出现数据重复问题 |
NOTE:Logbusv2当前采用负载均衡模式对Kafka进行消费,Logbusv2部署数量≤partition num
# 六、进阶使用
# 多事件使用单个Logbus进行上报
在单Logbus部署情况下,由于IO限制,可能存在部分信息延后消费的情况,例如
由于轮询的关系,消费顺序为event_*/log.1 -> event_*/log.2 -> event_*/log.3
在这种情况下,会导致文件消费进度慢的情况,可以通过开启多个Logbus,对没有上下文语意的日志通过Glob进行切割,使Glob匹配到的文件并行上传
# 多 PipeLine 配置
NOTE:多 PipeLine下 appid 不能重复
{
"datasource": [
{
"file_patterns": ["/data/log1/*.txt", "/data/log2/*.log"], //文件Glob匹配规则
"app_id": "app_id", //APPID来自ta官网的token,请在TA后台的项目配置页面获取接入项目的APPID并填入此处
"unit_remove": "day"| "hour", //文件删除单位
"offset_remove": 7,//unit_remove*offset_remove 得到最后的移除时间 **offset必须大于0,否则不会生效
"remove_dirs": true|false,//是否开启文件夹删除 NOTE:只有当该文件夹下所有文件消费完毕之后才会进行文件夹删除
"http_compress": "gzip"|"none",//是否开启http压缩
},
{
"file_patterns": ["/data/log1/*.txt", "/data/log2/*.log"], //文件Glob匹配规则
"app_id": "app_id", //APPID来自ta官网的token,请在TA后台的项目配置页面获取接入项目的APPID并填入此处
"unit_remove": "day"| "hour", //文件删除单位
"offset_remove": 7,//unit_remove*offset_remove 得到最后的移除时间 **offset必须大于0,否则不会生效
"remove_dirs": true|false,//是否开启文件夹删除 NOTE:只有当该文件夹下所有文件消费完毕之后才会进行文件夹删除
"http_compress": "gzip"|"none",//是否开启http压缩
}
],
"cpu_limit": 4, //限制Logbus2使用的CPU核数
"push_url": "http://RECEIVER_URL"
}
# LogBus2 On Docker
# 拉取最新镜像
docker pull thinkingdata/ta-logbus-v2:latest
# 宿主机上创建持久化folder,初始化配置文件
mkdir -p /your/folder/path/{conf,log,runtime}
touch /your/folder/path/daemon.json
vim /your/folder/path/daemon.json
⚠️警告:请勿自行删除runtime目录下的任何文件
# 修改配置模版并写入至daemon.json
{
"datasource": [
{
"type":"file",
"app_id": "YOUR APP ID",
"file_patterns": ["/test-data/*.json"],
"appid":""
},
{
"type":"kafka",
"app_id": "YOUR APP ID",
"brokers": ["localhot:9092"],
"topic":"ta-message",
"consumer_group":"ta",
"appid":""
}
],
"push_url": "YOUR PUSH URL WITHOUT SUFFIX OF/logbus"
}
# 挂载数据文件夹并启动LogBus
docker run -d \
--name logbus-v2 \
--restart=always \
-v /your/data/folder:/test-data/ \
-v /your/folder/path/conf/:/ta/logbus/conf/ \
-v /your/folder/path/log/:/ta/logbus/log/ \
-v /your/folder/path/runtime/:/ta/logbus/runtime/ \
thinkingdata/ta-logbus-v2:latest
# LogBus2 On K8s
# 环境准备
- kubectl 可以连接到k8s集群且有部署权限。
- 安装依赖:按照helm文档安装helm到本地命令行 https://helm.sh/zh/docs/intro/install/
# 下载 logbus v2 helm 文件
tar xvf ta-logBusv2-2.0.1.8-helm.tar && cd logbusv2
# 配置 logbus
# 准备
- 控制台创建要上传的日志 pvc
- 获取 pvc 名称,确认namespace
- 获取 TA 的app id、receiver url
# 修改values.yaml
pvc:
name: pvc名称
logbus_version: 2.0.1.2
namespace: namcspace名称
logbus_configs:
- push_url: "http://TA上传数据的receiver地址"
datasource:
- file_patterns:
- "container:文件的相对路径的通配符" # 注意:“container:”前缀不要删除
- "container:文件的相对路径的通配符" # 注意:“container:”前缀不要删除
app_id: TA系统的app id
# 预览渲染的 yaml
helm install --dry-run -f values.yaml logbus .
# 使用 helm 部署 logbusv2
helm install -f values.yaml logbus-v2 .
检查创建的statefulset
kubectl get statefulset
- 检查创建的pod
kubectl get pods
# 注意
logbusv2 需要对挂载的日志的 pvc 具有可读写权限。
logbusv2 把文件消费记录和运行日志按照 pod 分别写入 pvc,如果 pvc 删除 logbus 相关记录有数据重传隐患。
helm下载安装包速度慢可以下载下面的包安装:
# 配置详细说明
执行命令:
helm show values .
显示可用的配置:
# Default values for logbusv2.
# This is a YAML-formatted file.
# Declare variables to be passed into your templates.
pvc:
name: pvc-logbus
namespace: big-data
logbus_configs:
#### pod 1
#### push_url: receiver url, need http:// https:// prefix
- push_url: "http://172.17.16.6:8992/"
datasource:
- file_patterns:
#### target files relative path in pvc
- "container:/ta-logbus-0/data_path/*"
#### TA app_id
app_id: "thinkingAnalyticsAppID"
#### pod 2
- push_url: "http://172.26.18.132:8992/"
datasource:
- file_patterns:
- "container:/ta-logbus-1/data_path/*"
app_id: "thinkingAnalyticsAppID"
#### pod 3
- push_url: "http://172.26.18.132:8992/"
datasource:
- file_patterns:
- "container:/ta-logbus-2/data_path/*"
app_id: "thinkingAnalyticsAppID"
#### logbus pod requests
#requests:
# cpu: 2
# memory: 1Gi
requests部分如果没有明确配置,不会体现在yaml内。
# pvc下单目录
pvc:
name: 写入实际 pvc 名称
namespace: 已经存在的namespace
logbus_configs:
- push_url: http或https,写pod可以访问到的TA receiver URL
datasource:
- file_patterns:
- "container:/ta-logbus-0/data_path/*" "container:"是占位符,在yaml部署过程中会把相对路径替换成容器可以访问的绝对路径,在配置目录时候目录需要带上container:前缀。
app_id: "thinkingAnalyticsAppID" TA系统app id
# pvc下多目录
读取pvc内多个目录时建议分pod部署,每个pod负责一个文件夹。这样部署性能和安全性更好。
pvc:
name: pvc-logbus
namespace: big-data
logbus_configs:
#### pod 1
#### push_url: receiver url, need http:// https:// prefix
- push_url: "http://172.17.16.6:8992/"
datasource:
- file_patterns:
#### target files relative path in pvc
- "container:/ta-logbus-0/data_path/*"
#### TA app_id
app_id: "thinkingAnalyticsAppID"
#### pod 2
- push_url: "http://172.26.18.132:8992/" 注意每个app id和push url都需要单独配置
datasource:
- file_patterns:
- "container:/ta-logbus-1/data_path/*"
app_id: "thinkingAnalyticsAppID"
#### pod 3
- push_url: "http://172.26.18.132:8992/"
datasource:
- file_patterns:
- "container:/ta-logbus-2/data_path/*"
app_id: "thinkingAnalyticsAppID"
# 多pvc
目前只支持了单个 pvc 的部署,多 pvc 需要配置多次 values.yaml 文件
# 七、常见问题
Q:为什么开启了文件夹删除,但是 LogBus 并没有删除文件夹
A:LogBus 删除文件夹的前提是,当前文件夹内的文件被 LogBus 读取过,且没有任何文件在该文件夹下,才会触发文件夹删除
Q:日志怎么上传不了?
A:LogBus 读取的数据文件中,单条数据里不要有换行符。配置的数据文件不支持正则,只能使用通配符(Glob)。配置的数据文件规则是否可以匹配到文件
Q:为什么文件重复上传
A:LogBus 读取的数据文件中,单条数据里不要有换行符。配置的数据文件不支持正则,只能使用通配符(Glob)。配置的数据文件规则是否可以匹配到文件
# 八、Releases Note
# 版本:2.0.1.8 --- 2022.07.20
新增:
- dev(格式校验命令)
- Kafka Source
- 多平台支持
修复:
- 多次唤醒文件传输进度进程的问题
- 减少日志量
Progress
针对文件传输时间排序- 多pipeline优化
Docker image
精简
# 版本:2.0.1.7 --- 2022.03.01
优化:
- 运行效率,提升性能
- 文件删除逻辑
- 位点文件导出逻辑
- 内存占用