开源日志平台:Graylog部署及接入

一、部署Graylog

Graylog总共需要3个服务:graylog服务端、mongodb(存储graylog的配置)、elasticSeach(存储日志)
本文档部署方案介绍:

  • graylog服务端、mongodb(存储graylog的配置)使用docker-compose部署
  • elasticSeach 引用外部地址

1. 安装docker、安装docker-compose

这部分直接参考互联网上的教程:链接

2. 通过docker-compose部署graylog

服务器上新建一个 graylog的目录,并在该目录下新建 docker-compose.yml
开源日志平台:Graylog部署及接入

version: '3'
services:
  mongo:
    image: mongo:5.0
    container_name: mongo
    volumes:
      - /data/docker/graylog/mongo_data:/data/db
    networks:
      - graylog
    ports:
      - 27017:27017
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
    healthcheck:
      test: ["CMD", "mongo", "--eval", "db.adminCommand('ping')"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 5

  graylog:
    image: graylog/graylog:5.2
    container_name: graylog
    depends_on:
      mongo:
        condition: service_healthy
    environment:
      - GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2=xxxxx #sha2生成的密码,可以服务器通过命令获取:echo -n yournewpassword | sha256sum
      - GRAYLOG_PASSWORD_SECRET=xxxxx #随机生成的secret,长度超过32位,可以自己生成
      - GRAYLOG_HTTP_ENABLE_TLS=false
      - GRAYLOG_TIMEZONE=Asia/Shanghai
      - GRAYLOG_MONGO_URI=mongodb://mongo:27017/graylog
      - GRAYLOG_ELASTICSEARCH_VERSION=7
      - GRAYLOG_ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es账户:es密码@es地址:9200
      - GRAYLOG_ELASTICSEARCH_USER=es账户
      - GRAYLOG_ELASTICSEARCH_PASSWORD=es密码
      - GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI=http://访问地址/
      - GRAYLOG_HTTP_PUBLISH_URI=http://访问地址/
      - GRAYLOG_PLUGIN_SYSTEM_LANGUAGESELECTOR_DEFAULT_LOCALE=zh_CN
      - TZ=Asia/Shanghai
    networks:
      - graylog
    ports:
      - "9000:9000"
      - "514:514"
      - "514:514/udp"
      - "12201:12201"
      - "12201:12201/udp"

volumes:
  mongo_data:
    driver: local
  graylog_data:
    driver: local

networks:
  graylog:
    driver: bridge

上面的配置根据自己的环境,重新配置。
注意点:elasticSearch如果存在账密的化,参考下GRAYLOG_ELASTICSEARCH_XXX这几个配置,进行调整。

3. 启动graylog

# 1. 启动执行
docker-compose up -d

# 2. 如果希望调整docker-compose.yml的配置,需要先关闭,再重启
## 2.1 先关闭graylog的应用
docker-compose down

## 2.2 修改完文件后,再执行启动命令
docker-compose up -d

# 3.查看启动日志,确认是否完成启动
docker logs mongo;
docker logs graylog;

4. 配置graylog

日志传输,建议采用UDP协议,其次包括graylog的踩坑记录,参考如下文档:
参考1
参考2

二、java应用接入Graylog

1. pom新增依赖

<!--logback gelf日志收集-->
<dependency>
    <groupId>biz.paluch.logging</groupId>
    <artifactId>logstash-gelf</artifactId>
    <version>1.15.0</version>
</dependency>

2. 配置logback.xml文件,同时增加traceId、spanId方便链路日志的追踪

a. 配置 Logback 以支持 MDC,在 logback.xml 中配置 GelfLogbackAppender,并确保包括 traceId 和 spanId 字段:

<configuration>

    <appender name="GELF" class="biz.paluch.logging.gelf.logback.GelfLogbackAppender">
        <host>udp:graylog的地址</host> <!-- graylog 服务器ip -->
        <port>graylog开放的端口</port> <!-- graylog udp端口 -->
        <version>1.1</version>
        <facility>自定义一个名称</facility>
        <extractStackTrace>true</extractStackTrace>
        <filterStackTrace>false</filterStackTrace>
        <mdcProfiling>true</mdcProfiling>
        <timestampPattern>yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSSS</timestampPattern>
        <maximumMessageSize>8192</maximumMessageSize>

        <!-- Include trace and span IDs -->
        <mdcFields>traceId,spanId</mdcFields>
        <dynamicMdcFields>mdc.*,(mdc|MDC)fields</dynamicMdcFields>
        <includeFullMdc>true</includeFullMdc>

    </appender>

    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="GELF"/>
    </root>

    <logger name="com.yourcompany" level="DEBUG">
        <appender-ref ref="GELF"/>
    </logger>

</configuration>

b. 代码中 新增MDC过滤器

import org.slf4j.MDC;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.io.IOException;
import java.util.UUID;

@Component
public class MDCFilter implements Filter {

    @Override
    public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
        // 过滤器初始化,如果有需要
    }

    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain)
            throws IOException, ServletException {

        // 检查是否是HTTP请求
        if (request instanceof HttpServletRequest) {
            HttpServletRequest httpRequest = (HttpServletRequest) request;

            // 获取traceId,如果已经存在则使用,否则生成新的
            String traceId = httpRequest.getHeader("X-Trace-Id");
            if (traceId == null || traceId.isEmpty()) {
                traceId = UUID.randomUUID().toString();
            }

            // 生成新的spanId
            String spanId = UUID.randomUUID().toString();

            // 将traceId和spanId放入MDC
            MDC.put("traceId", traceId);
            MDC.put("spanId", spanId);
        }

        try {
            // 继续处理请求
            chain.doFilter(request, response);
        } finally {
            // 清理MDC
            MDC.remove("traceId");
            MDC.remove("spanId");
        }
    }

    @Override
    public void destroy() {
        // 过滤器销毁,如果有需要
    }
}

c. 代码中 注册MDC过滤器

import org.springframework.boot.web.servlet.FilterRegistrationBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class MDCFilterConfig {

    @Bean
    public FilterRegistrationBean<MDCFilter> loggingFilter() {
        FilterRegistrationBean<MDCFilter> registrationBean = new FilterRegistrationBean<>();
        registrationBean.setFilter(new MDCFilter());
        registrationBean.addUrlPatterns("/*"); // 应用过滤器到所有路径
        return registrationBean;
    }

}

三、Graylog使用

可以针对关键字or具体字段进行检索、聚合、告警等操作,这里就不一一讲解了,大家可以自行尝试学习。
开源日志平台:Graylog部署及接入

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  • 流程设计器部署注意事项

    准备部署环境所需数据 导出开发/测试环境用到的设计器的的元数据json、设计器业务数据json、自定义组件json在业务工程中准备安装代码 安装元数据json 安装设计器业务数据json 安装自定义组件json 【重要】上线后业务工程中安装工作流元数据和流程设计器数据的代码注释掉,防止已经设置过的流程被重写覆盖 参考文档 流程设计器的导入导出 界面设计器的导入导出 数据可视化的导入导出 确认生产的项目证书和设计器证书已经获取到并配置正确 证书配置方式 通过yml配置 logging: level: # schedule日志过滤,减少不必要的日志 com.taobao.pamirs.schedule.taskmanager.TBScheduleManagerStatic: error pamirs: license: #改成平台提供证书的路径以及subject subject: xxxx path: – licence/xxxx_boot.lic java -jar通过启动参数配置-Dsubject=xxx -Dlicense=/aaa/bb/c.lic 参考文档 pamirs-license 许可证使用常见问题 yml配置 【重要】流程设计器和项目基础环境必须一致, 包括(redis、数据库)。其中数据库的配置要求,相同模块指向的数据源必须相同,通过ds-map指定。 【重要】zk的rootPath 、mq的topic-prefix、schdule的ownSign 配置跟业务工程保持不一致【影响流程发布后重复触发】 【重要】流程设计器若和项目部署在同一台机器上,则 工作流和项目的sql_record的配置(pamirs.record.sql.store)必须分开,否则可能导致工作流任务重复。 spring: rocketmq: name-server: 127.0.0.1:9876 #ACL配置 #accesskey: xxxx #secretkey: xxx pamirs: zookeeper: zkConnectString: 127.0.0.1:2181 zkSessionTimeout: 60000 rootPath: /my_zk event: notify-map: system: ROCKETMQ biz: ROCKETMQ logger: ROCKETMQ enabled: true schedule: enabled: true ownSign: my_own_sign ds-map确认,设计器内公共业务模块和业务工程的业务模块的ds-key需要一致,实际的数据源也需要一致 确认业务工程和设计器的配置项pamirs:record:sql:store的值,2个配置文件里的值需要是不一样的 pamirs: record: sql: store: /aaa/bbb 部署方式确认 Jar包部署方式 前端引入相关依赖 业务工程的前端需要依赖流程设计器 前端package.json新增依赖"@kunlun/workflow-designer": "~4.7.0" 在main.ts的VueOioProvider()方法执行前导入依赖 import '@kunlun/workflow-designer/dist/kunlun-workflow-designer.css'; import '@kunlun/workflow-designer'; VueOioProvider( { dependencies: { vue: import('vue'), lodashEs: import('lodash-es'), antDesignVue: import('ant-design-vue'), antDesignIconsVue: import('@ant-design/icons-vue'), elementPlusIconsVue: import('@element-plus/icons-vue'), elementPlus: import('element-plus'), kunlunDependencies: import('@kunlun/dependencies'), kunlunVueUiAntd: import('@kunlun/vue-ui-antd'), kunlunVueUiEl: import('@kunlun/vue-ui-el'), antvDataSet: import('@antv/data-set'), antvG2: import('@antv/g2'), echarts: import('echarts') } } ); 后端工作流设计器Jar包方式启动,后端无代码设计器Jar包启动方法 docker镜像部署方式 线上允许部署流程设计器镜像,直接通过镜像运行后容器的id+端口访问设计器 部署完成后,已设计的流程需要重新选择的地方 触发字段 所有自定义函数 审批人/转交人,模型相关选的字段 检查工作流触发是否正常

    2024年5月28日
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  • 自定义表达式函数

    由于表达式内的函数在前后端都可能执行,所以同一个表达式需要前后端同时定义 后端表达式自定义 package pro.shushi.pamirs.demo.core.fun; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.joda.time.DateTime; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.NamespaceConstants; import java.util.Date; import java.util.List; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionCategoryEnum.TEXT; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionCategoryEnum.TIME; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionLanguageEnum.JAVA; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum.LOCAL; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionSceneEnum.EXPRESSION; /** * 自定义函数 */ @Fun(NamespaceConstants.expression) public class DemoCustomFunctions { @Function.Advanced( displayName = "逗号分隔字符串数组", language = JAVA, builtin = true, category = TEXT ) @Function.fun("MY_COMMA") @Function(name = "MY_COMMA", scene = {EXPRESSION}, openLevel = LOCAL, summary = "函数示例: MY_COMMA(list)\n函数说明: 将字符串数组转为逗号分隔的字符串" ) public String myComma(List<String> list) { return StringUtils.join(list, ","); } @Function.Advanced( displayName = "根据出生算年龄", language = JAVA, builtin = true, category = TIME ) @Function.fun("CALC_AGE") @Function(name = "CALC_AGE", scene = {EXPRESSION}, openLevel = LOCAL, summary = "函数示例: CALC_AGE(birthDate)\n函数说明: 根据出生算年龄" ) public Integer calcAge(Date birthDate) { if (birthDate == null) { return 0; } return new DateTime().getYear() – new DateTime(birthDate).getYear(); } } 前端表达式定义 定义后导入到main.ts里,导入@kunlun/dependencies的代码之后 import { Expression } from '@kunlun/dependencies'; import dayjs from 'dayjs'; Expression.getInstance().registerFunction('MY_COMMA', ['array'], (list: string[]) => { return (list || []) .map((value) => { return `'${value}'`; }) .join(','); }); Expression.getInstance().registerFunction('CALC_AGE', ['string'], (birthDate: string) => { if (birthDate == null) { return 0; } return Math.ceil(dayjs().year() – dayjs(birthDate,…

    2024年7月10日
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