随着企业系统规模的不断扩大，系统的日志越来越庞大，如果没有一个可靠的日志收集和分析系统，就很难有效地监控和维护系统。本文将介绍如何基于spring boot和flume构建一个高效的日志收集和分析系统。
前置条件在开始之前，需要安装和设置以下软件：
jdk 8 或以上版本maven 3.3 或以上版本apache flume 1.9.0 或以上版本elasticsearch 7.6.2 或以上版本kibana 7.6.2 或以上版本spring boot应用配置首先，我们需要创建一个spring boot应用，并添加所需的依赖：
<dependency> <groupid>org.springframework.boot</groupid> <artifactid>spring-boot-starter-web</artifactid></dependency><dependency> <groupid>org.springframework.boot</groupid> <artifactid>spring-boot-starter-log4j2</artifactid></dependency>
在application.properties文件中，添加以下配置：
# 应用端口号server.port=8080# log4j2配置logging.config=classpath:log4j2.xml# flume配置flume.agentname=myflumeflume.sourcetype=avroflume.clienttype=load-balancingflume.hosts=localhost:41414# elasticsearch配置spring.elasticsearch.rest.uris=http://localhost:9200
以上配置中，我们指定了应用程序的端口号、log4j2配置文件、flume的相关配置和elasticsearch的访问uri。
日志收集器为了将应用程序日志发送到flume，我们需要创建一个自定义的log4j2 appender。
@plugin(name = "flume", category = "core", elementtype = "appender", printobject = true)public class flumeappender extends abstractappender { private static final objectmapper mapper = new objectmapper(); private final flumeclient client; private final string sourcetype; protected flumeappender(string name, filter filter, layout<? extends serializable> layout, flumeclient client, string sourcetype) { super(name, filter, layout, true); this.client = client; this.sourcetype = sourcetype; } @pluginfactory public static flumeappender createappender(@pluginattr("name") string name, @pluginelement("filters") filter filter, @pluginelement("layout") layout<? extends serializable> layout, @pluginattr("sourcetype") string sourcetype, @pluginattr("hosts") string hosts) { if (name == null) { logger.error("flumeappender missing name"); return null; } if (client == null) { logger.error("flumeappender missing client"); return null; } return new flumeappender(name, filter, layout, createclient(hosts), sourcetype); } private static flumeclient createclient(string hosts) { loadbalancingrpcclient rpcclient = new loadbalancingrpcclient(); string[] hostarray = hosts.split(","); for (string host : hostarray) { string[] hostparts = host.split(":"); rpcclient.addhost(new inetsocketaddress(hostparts[0], integer.parseint(hostparts[1]))); } properties props = new properties(); props.setproperty(rpcclientconfigurationconstants.config_client_type, "default_loadbalance"); props.setproperty(rpcclientconfigurationconstants.config_hosts, hosts); props.setproperty(rpcclientconfigurationconstants.config_max_backoff, "10000"); avroeventserializer serializer = new avroeventserializer(); serializer.configure(props, false); return new flumeclient(rpcclient, serializer); } @override public void append(logevent event) { try { byte[] body = ((stringlayout) this.getlayout()).tobytearray(event); map<string, string> headers = new hashmap<>(); headers.put("timestamp", long.tostring(event.gettimemillis())); headers.put("source", "log4j"); headers.put("sourcetype", sourcetype); event flumeevent = eventbuilder.withbody(body, headers); client.sendevent(flumeevent); } catch (exception e) { logger.error("failed to send event to flume", e); } }}
以上代码中，我们实现了一个log4j2 appender，它会将日志事件打包成一个flume event，并发送到flume服务器。
创建一个log4j2配置文件，配置flumeappender。
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><configuration> <appenders> <flume name="flume" sourcetype="spring-boot" hosts="${flume.hosts}"> <patternlayout pattern="%d{yyyy-mm-dd hh:mm:ss.sss} [%t] %-5level %logger{36} - %msg%n"/> </flume> </appenders> <loggers> <root level="info"> <appenderref ref="flume"/> </root> </loggers></configuration>
在这个log4j2配置文件中，我们定义了一个flumeappender，并在root logger中引用它。
flume配置我们需要配置flume，在flume agent中接收从应用程序发送的日志消息，并将它们发送到elasticsearch。
创建一个flume配置文件，如下所示。
# define the agent name and the agent sources and sinksmyflume.sources = mysourcemyflume.sinks = mysinkmyflume.channels = channel1# define the sourcemyflume.sources.mysource.type = avromyflume.sources.mysource.bind = 0.0.0.0myflume.sources.mysource.port = 41414# define the channelmyflume.channels.channel1.type = memorymyflume.channels.channel1.capacity = 10000myflume.channels.channel1.transactioncapacity = 1000# define the sinkmyflume.sinks.mysink.type = org.elasticsearch.hadoop.flume.elasticsearchsinkmyflume.sinks.mysink.hostnames = localhost:9200myflume.sinks.mysink.indexname = ${type}-%{+yyyy.mm.dd}myflume.sinks.mysink.batchsize = 1000myflume.sinks.mysink.typename = ${type}# link the source and sink with the channelmyflume.sources.mysource.channels = channel1myflume.sinks.mysink.channel = channel1
在flume配置文件中，我们定义了一个agent，一个source和一个sink。source是一个avro类型，绑定到41414端口上，channel1是一个memory类型，capacity为10000，transactioncapacity为1000。sink是一个elasticsearchsink类型，在本地主机的9200端口上创建一个名为type的索引，在1000个事件达到时批量提交到elasticsearch。
elasticsearch和kibana配置最后，我们需要配置elasticsearch和kibana。在elasticsearch中，我们需要创建一个与flume配置文件中定义的索引名称匹配的索引。
在kibana中，我们需要创建一个索引模式。在kibana的主菜单中，选择management，然后选择kibana。在kibana索引模式中，选择create index pattern。输入flume配置文件中定义的索引名称，并按照提示进行配置。
我们还需要为kibana创建一个dashboard，以便查看应用程序的日志消息。在kibana的主菜单中，选择dashboard，然后选择create dashboard。在visualizations选项卡中，选择add a visualization。选择data table，然后配置所需的字段和可视化选项。
结论在本文中，我们介绍了如何使用spring boot和flume构建一个高效的日志收集和分析系统。我们实现了一个自定义的log4j2 appender，将应用程序的日志事件发送到flume服务器，并使用elasticsearch和kibana进行日志分析和可视化。希望本文能够对你构建自己的日志收集和分析系统有所帮助。
以上就是基于spring boot和flume构建日志收集和分析系统的详细内容。