使用Fluentd + MongoDB构建实时日志收集系统

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使用Fluentd + MongoDB构建实时日志收集系统

作者：nosqlfan on
星期一, 十二月 5, 2011 · 3条评论 【阅读：11,560
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Fluentd是一个日志收集系统，它的特点在于其各部分均是可定制化的，你可以通过简单的配置，将日志收集到不同的地方。

目前开源社区已经贡献了下面一些存储插件：MongoDB, Redis, CouchDB,Amazon
S3, Amazon
SQS, Scribe, 0MQ, AMQP, Delayed, Growl 等等。

本文要介绍的是在Fluentd的最新版中已经内置的MongoDB支持。主要通过一个收集Apache日志的例子来说明其使用方法：

机制图解

安装

为了完成相关的测试，需要安装下面一些组件：

Fluentd with MongoDB Plugin

MongoDB

Apache (with the Combined Log Format)

在Fluentd的最新安装包中已经包含了MongoDB插件，你也可以用命令

gem install fluent-plugin-mongo

来进行安装

Debian
Package

RPM
Package

MongoDB Downloads

配置

如果你是使用上面的deb/rpm包安装的Fluentd，那么配置文件位置在：/etc/td-agent/td-agent.conf，否则其位置应该在：/etc/fluentd/fluentd.conf

首先我们编辑配置文件中的source来设置日志来源

<source>
type tail
format apache
path /var/log/apache2/access_log
tag mongo.apache
</source>

其中：

type tail: tail方式是 Fluentd 内置的输入方式，其原理是不停地从源文件中获取新的日志。

format apache: 指定使用 Fluentd 内置的 Apache 日志解析器。

path /var/log/apache2/access_log: 指定日志文件位置。

tag mongo.apache: 指定tag，tag被用来对不同的日志进行分类

下面再来编辑输出配置，配置日志收集后存储到MongoDB中

<match mongo.**>
# plugin type
type mongo

# mongodb db + collection
database apache
collection access

# mongodb host + port
host localhost
port 27017

# interval
flush_interval 10s
</match>

match标签后面可以跟正则表达式以匹配我们指定的tag，只有匹配成功的tag对应的日志才会运用里面的配置。配置中的其它项都比较好理解，看注释就可以了，其中flush_interval是用来控制多长时间将日志写入MongoDB一次。

测试

用ab工具对Apache进行访问，以产生相应的访问日志以供收集

$ ab -n 100 -c 10 http://localhost/[/code] 
然后我们在MongoDB中就能看到收集到的日志了
$ mongo
> use apache
> db.access.find()
{ "_id" : ObjectId("4ed1ed3a340765ce73000001"), "host" : "127.0.0.1", "user" : "-", "method" : "GET", "path" : "/", "code" : "200", "size" : "44", "time" : ISODate("2011-11-27T07:56:27Z") }
{ "_id" : ObjectId("4ed1ed3a340765ce73000002"), "host" : "127.0.0.1", "user" : "-", "method" : "GET", "path" : "/", "code" : "200", "size" : "44", "time" : ISODate("2011-11-27T07:56:34Z") }
{ "_id" : ObjectId("4ed1ed3a340765ce73000003"), "host" : "127.0.0.1", "user" : "-", "method" : "GET", "path" : "/", "code" : "200", "size" : "44", "time" : ISODate("2011-11-27T07:56:34Z") }


来源：blog.treasure-data.com

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