Fluentbit 是非常流行的日誌採集器，作為 Fluentd 的子專案，是 CNCF 主推的專案，本文以夜鶯的日誌舉例，使用 Fluentbit 採集，並直接寫入 ElasticSearch，最終使用 Kibana 檢視。藉此實踐過程，讓讀者熟悉 Fluentbit 的使用。
測試環境介紹
- Macbook M1 晶片
- ElasticSearch、Kibana 7.15.0，使用 Docker compose 啟動
- Nightingale 7.5.0，使用 Docker compose 啟動
- Fluentbit 3.1.9，使用 Homebrew 安裝
如果你使用 X86 的 Linux，整個過程會更簡單，而我這裡使用的是 Macbook M1 晶片，有些映象就不太好搞。下面，我們開始準備環境。
準備 ElasticSearch 和 Kibana
下面是我使用的 docker-compose.yml 檔案：
networks:
elk:
driver: bridge
services:
elasticsearch:
networks:
- elk
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.15.0
container_name: elk-es
restart: always
environment:
# 開啟記憶體鎖定
- bootstrap.memory_lock=true
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
# 指定單節點啟動
- discovery.type=single-node
ulimits:
# 取消記憶體相關限制 用於開啟記憶體鎖定
memlock:
soft: -1
hard: -1
volumes:
- ./data:/usr/share/elasticsearch/data
- ./logs:/usr/share/elasticsearch/logs
- ./plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins
- ./config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
ports:
- 9200:9200
kibana:
networks:
- elk
image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.15.0
container_name: elk-kibana
volumes:
- ./config/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml
restart: always
environment:
ELASTICSEARCH_HOSTS: http://elk-es:9200
I18N_LOCALE: zh-CN
ports:
- 5601:5601這個 Docker compose 檔案是從網上隨便找的，唯一做了一個修改是把 elasticsearch.yml 和 kibana.yml 掛載到了本地，方便修改配置。
elasticsearch.yml 內容如下：
cluster.name: "docker-cluster"
network.host: 0.0.0.0
xpack.security.enabled: truekibana.yml 內容如下：
server.host: "0"
server.shutdownTimeout: "5s"
elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch:9200" ]
monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true
elasticsearch.username: "kibana_system"
elasticsearch.password: "MhxzKhl"這裡設定了一個使用者名稱和密碼，怎麼配置這些密碼呢？進入 elasticsearch 容器，執行如下命令：
bin/elasticsearch-setup-passwords interactive然後，根據提示設定密碼即可。
之後，透過 elastic 賬號登入 Kibana 做個測試，比如進入 DevTools，看一下索引資訊：
說明都是正常的。
準備 Nightingale
從 Nightingale 的 github releases 頁面下載 7.5.0 版本的 release 包，解壓後，進入 docker/compose-bridge 目錄。
本來呢，直接使用 docker-compose up -d 就啟動了，夜鶯的日誌會預設打到 stdout，但是這次為了測試演示 Fluentbit，這裡我會調整一下配置，讓夜鶯的日誌打到具體的檔案中。然後透過 volume 掛載到宿主上。
- 在
docker/compose-bridge目錄下建立一個 n9e-logs 目錄 - 修改 docker-compose.yaml，調整 nightingale 這個 service，增加 volume 掛載：
nightingale:
image: flashcatcloud/nightingale:latest
container_name: nightingale
hostname: nightingale
restart: always
environment:
GIN_MODE: release
TZ: Asia/Shanghai
WAIT_HOSTS: mysql:3306, redis:6379
volumes:
- ./etc-nightingale:/app/etc
- ./n9e-logs:/app/logs
networks:
- nightingale
ports:
- "17000:17000"
- "20090:20090"
depends_on:
- mysql
- redis
- victoriametrics
command: >
sh -c "/app/n9e"volumes 下面本來只是掛載了一個配置檔案目錄，現在增加了一個 n9e-logs 目錄。
- 修改
etc-nightingale/config.toml配置檔案，調整 Log 部分如下所示：
[Log]
# log write dir
Dir = "/app/logs"
# log level: DEBUG INFO WARNING ERROR
Level = "DEBUG"
# stdout, stderr, file
Output = "file"
# # rotate by time
KeepHours = 4
# # rotate by size
# RotateNum = 3
# # unit: MB
# RotateSize = 256Output 從 stdout 改為 file，這樣日誌就會寫到檔案中。寫到哪個目錄呢？由 Dir 指定。日誌檔案會按小時切割，最多保留 KeepHours 個小時的日誌。
- 啟動 Nightingale：
cd docker/compose-bridge
docker-compose up -d這樣，Nightingale 就啟動了，日誌會寫到 n9e-logs 目錄中。我的環境如下：
ulric@ulric-flashcat n9e-logs % ll
total 29088
drwxr-xr-x 32 ulric staff 1024 10 25 09:00 .
drwxr-xr-x 9 ulric staff 288 10 25 09:23 ..
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 09:00 ALL.log
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 05:00 ALL.log.2024102505
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 06:00 ALL.log.2024102506
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 07:00 ALL.log.2024102507
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 08:00 ALL.log.2024102508
-rw-r--r-- 1 ulric staff 1325106 10 25 09:26 DEBUG.log
-rw-r--r-- 1 ulric staff 3054850 10 25 06:00 DEBUG.log.2024102505
-rw-r--r-- 1 ulric staff 3037797 10 25 07:00 DEBUG.log.2024102506
-rw-r--r-- 1 ulric staff 3038315 10 25 08:00 DEBUG.log.2024102507
-rw-r--r-- 1 ulric staff 3037741 10 25 09:00 DEBUG.log.2024102508
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 09:00 ERROR.log
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 05:00 ERROR.log.2024102505
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 06:00 ERROR.log.2024102506
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 07:00 ERROR.log.2024102507
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 08:00 ERROR.log.2024102508
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 09:00 FATAL.log
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 05:00 FATAL.log.2024102505
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 06:00 FATAL.log.2024102506
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 07:00 FATAL.log.2024102507
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 08:00 FATAL.log.2024102508
-rw-r--r-- 1 ulric staff 17394 10 25 09:26 INFO.log
-rw-r--r-- 1 ulric staff 44614 10 25 06:00 INFO.log.2024102505
-rw-r--r-- 1 ulric staff 40707 10 25 06:59 INFO.log.2024102506
-rw-r--r-- 1 ulric staff 40815 10 25 07:59 INFO.log.2024102507
-rw-r--r-- 1 ulric staff 41242 10 25 08:59 INFO.log.2024102508
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 09:00 WARNING.log
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 05:00 WARNING.log.2024102505
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 06:00 WARNING.log.2024102506
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 07:00 WARNING.log.2024102507
-rw-r--r-- 1 ulric staff 0 10 25 08:00 WARNING.log.2024102508配置 Fluentbit
我是 Macbook 的環境，直接透過 Homebrew 安裝 Fluentbit：
brew install fluent-bit接下來我們準備 Fluentbit 的配置檔案，希望達成的效果是：Fluentbit 從 Nightingale 的日誌檔案中讀取日誌，做 ETL，然後寫入 ElasticSearch。這裡我會拆成兩個配置檔案：
- fluent-bit-n9e.conf Fluentbit 主配置檔案
- fluent-bit-n9e-parser.conf Fluentbit Parser 配置檔案
Fluentbit Parser 配置檔案
fluent-bit-n9e-parser.conf 內容如下：
[MULTILINE_PARSER]
name multiline-regex-n9e
type regex
flush_timeout 1000
#
# Regex rules for multiline parsing
# ---------------------------------
#
# configuration hints:
#
# - first state always has the name: start_state
# - every field in the rule must be inside double quotes
#
# rules | state name | regex pattern | next state
# ------|---------------|--------------------------------------------
rule "start_state" "/\d+-\d+-\d+ \d+\:\d+\:\d+\.\d+(.*)/" "cont"
rule "cont" "/^[a-z]+.*$/" "cont"
[PARSER]
Name regex-n9e
Format regex
Regex /^(?<time>[^ ]* [^ ]*) (?<level>[^ ]*) (?<location>[^ ]*) (?<message>.*)/m
# 2024-10-24 16:54:24.257468
Time_Key time
Time_Format %Y-%m-%d %H:%M:%S.%L
Time_Offset +0800這裡配置了一個普通 PARSER，一個 MULTILINE_PARSER。用於解析 Nightingale 的日誌。為了讓大家有個直觀的感受，我們貼幾行 Nightingale 的日誌：
ulric@ulric-flashcat n9e-logs % tail -n 1 INFO.log; tail -n 1 DEBUG.log
2024-10-25 09:33:43.194922 INFO memsto/target_cache.go:182 timer: sync targets done, cost: 2ms, number: 2
2024-10-25 09:33:40.905035 DEBUG process/process.go:464 rule_eval:alert-1-28 event:&{Id:0 Cate:prometheus Cluster:vm01 DatasourceId:1 GroupId:3 GroupName:雲平臺-DevOps Hash:bbbfba0fecf94cd8a517998234b97535 RuleId:28 RuleName:test RuleNote: RuleProd:metric RuleAlgo: Severity:2 PromForDuration:0 PromQl:diskio_io_time != -1 RuleConfig:{"queries":[{"keys":{"labelKey":"","metricKey":"","valueKey":""},"prom_ql":"diskio_io_time != -1","severity":2}]} RuleConfigJson:map[queries:[map[keys:map[labelKey: metricKey: valueKey:] prom_ql:diskio_io_time != -1 severity:2]]] PromEvalInterval:10 Callbacks: CallbacksJSON:[] RunbookUrl: NotifyRecovered:1 NotifyChannels:dingtalk email NotifyChannelsJSON:[dingtalk email] NotifyGroups:1 NotifyGroupsJSON:[1] NotifyGroupsObj:[] TargetIdent:categraf01 TargetNote: TriggerTime:1729820020 TriggerValue:0 TriggerValues: Tags:__name__=diskio_io_time,,ident=categraf01,,name=zram0,,rulename=test,,source=categraf TagsJSON:[__name__=diskio_io_time ident=categraf01 name=zram0 rulename=test source=categraf] TagsMap:map[__name__:diskio_io_time ident:categraf01 name:zram0 rulename:test source:categraf] OriginalTags: OriginalTagsJSON:[] Annotations:{} AnnotationsJSON:map[] IsRecovered:false NotifyUsersObj:[] LastEvalTime:1729820020 LastSentTime:0 NotifyCurNumber:0 FirstTriggerTime:0 ExtraConfig:<nil> Status:0 Claimant: SubRuleId:0 ExtraInfo:[] Target:0x400441c140 RecoverConfig:{JudgeType:0 RecoverExp:}} fire上面是讀取了一行 DEBUG 日誌，一行 INFO 日誌。可以看出來，夜鶯的日誌第一個欄位是時間，第二個欄位是日誌級別，第三個欄位是位置（列印日誌的檔案和行號），第四個欄位是日誌內容。
我們要使用正規表示式來解析這個日誌，使之從一行原始文字變成一個結構化的 JSON 物件，後面才方便檢索分析。按理說，只需要如下這麼一行正則就可以了：
^(?<time>[^ ]* [^ ]*) (?<level>[^ ]*) (?<location>[^ ]*) (?<message>.*)但是，夜鶯的告警引擎在做查詢的時候，可能會列印多行日誌，所以不得已，我們還需要一個 MULTILINE_PARSER，用於處理多行日誌，即上面的 MULTILINE_PARSER 部分的配置。MULTILINE_PARSER 關鍵是配置首行正則和次行正則，並且給這兩個正則分別取個名字，一般首行正則取名為 start_state，次行正則取名為 cont。
整個邏輯就變成了，Fluentbit 逐行讀取日誌內容，先使用 MULTILINE_PARSER 做多行匹配，這個 MULTILINE_PARSER 僅僅是把原本放到多行的日誌內容拼接成一行，然後再使用 PARSER 做結構化解析，從中提取出時間、日誌級別、位置、日誌內容等欄位。其中 PARSER 的正則後面加了一個 /m，表示啟用多行模式。
由於日誌中沒有體現時區資訊，所以我們在 PARSER 配置中指定了時區為東八區：Time_Offset +0800。
Fluentbit 主配置檔案
fluent-bit-n9e.conf 內容如下：
[SERVICE]
flush 1
log_level info
parsers_file /Users/ulric/works/tmp/fluent-bit-n9e-parser.conf
[INPUT]
Name tail
Tag log.n9e
Path /Users/ulric/works/n9e.tarball/n9e-v7.4.0-linux-arm64/docker/compose-bridge/n9e-logs/*.log
Read_from_head true
DB /Users/ulric/works/tmp/tail_n9e.db
multiline.parser multiline-regex-n9e
[FILTER]
name parser
match log.n9e
key_name log
parser regex-n9e
[OUTPUT]
Name es
Match log.n9e
Host 127.0.0.1
Port 9200
Index n9e-%Y.%m.%d
# Logstash_Format On
# Logstash_Prefix nightingale
# Logstash_DateFormat %Y.%m.%d-%H
HTTP_User elastic
HTTP_Passwd MhxzKhl
[OUTPUT]
Name stdout
Match log.n9e首先走 INPUT，INPUT 先採用 multiline-regex-n9e 做多行匹配，然後再走 FILTER，透過 regex-n9e 做結構化解析，最後走 OUTPUT，將解析後的日誌寫入 ElasticSearch。
multiline-regex-n9e 和 regex-n9e 是我們在 fluent-bit-n9e-parser.conf 中定義的兩個 parser。
那個 stdout 的 OUTPUT 不用關注，是我做測試用的。
啟動 Fluentbit
fluent-bit -c fluent-bit-n9e.conf因為有兩個 OUTPUT，一個是寫往 ElasticSearch，一個是寫往 stdout，所以一旦啟動 Fluentbit，你會看到日誌不斷地列印到 stdout，同時，你可以在 Kibana 中看到索引 n9e-2024.10.25 已經建立，裡面有我們解析後的日誌。去 Kibana 建立一個 n9e* 的索引模式，然後在 Discover 中檢視日誌。
一切正常！
總結
本文介紹瞭如何使用 Fluentbit 採集夜鶯的日誌，並寫入 ElasticSearch，最終透過 Kibana 檢視。Fluentbit 是一個非常流行的日誌採集器，本文透過實踐，讓讀者熟悉了 Fluentbit 的使用。