在微服务架构中，一个服务通常都会有多个实例，而这些服务实例可能会被部署到不同的机器或虚拟容器上。此时对于日志数据的查看和分析就会变得困难起来，因为这些服务的日志数据都散落在各自实例所在的机器或容器上。例如，我现在要在订单服务里查找一个订单id为1的日志，而订单服务有10个实例并且部署在10台不同的机器上，那么我就得一台台的去找这个日志数据。所以这时候我们就需要有一个可以实现日志聚合的工具，将所有实例的日志数据都聚合在一个地方，那么我们就不需要到每个实例去找日志了，而本文将使用的日志聚合工具为Graylog
部署Graylog
老样子，直接上docker-compose，如果一直跟着我的步伐，应该对着不陌生了。docker-compose.yml 的内容其实我也是抄官网的，这里还是贴下吧（就不用你们翻了）
version: '3' services: mongo: image: mongo:4.2 networks: - graylog elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch-oss:7.10.2 environment: - http.host=0.0.0.0 - transport.host=localhost - network.host=0.0.0.0 - "ES_JAVA_OPTS=-Dlog4j2.formatMsgNoLookups=true -Xms512m -Xmx512m" ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 deploy: resources: limits: memory: 1g networks: - graylog graylog: image: graylog/graylog:4.2 environment: - GRAYLOG_PASSWORD_SECRET=somepasswordpepper - GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2=8c6976e5b5410415bde908bd4dee15dfb167a9c873fc4bb8a81f6f2ab448a918 - GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI=http://ip:9009/ # 这里注意要改ip entrypoint: /usr/bin/tini -- wait-for-it elasticsearch:9200 -- /docker-entrypoint.sh networks: - graylog restart: always depends_on: - mongo - elasticsearch ports: - 9009:9000 - 1514:1514 - 1514:1514/udp - 12201:12201 - 12201:12201/udp networks: graylog: driver: bridg
这个文件里唯一需要改动的就是 ip （本来的端口是 9000 的，我由于已经占用了 9000 端口了，所以我这里把端口改成了 9009 ，你们可以随意）
嗯，写完 docker-compose.yml 文件，直接 docker-compose up -d 它就启动起来咯。
启动以后，我们就可以通过 ip:port 访问对应的Graylog后台地址了，默认的账号和密码是 admin/admin
随后，我们配置下 inputs 的配置，找到 GELF UDP ，然后点击 Launch new input ，只需要填写 Title 字段，保存就完事了（其他不用动）。
Spring Boot 集成GrayLog
首先创建一个SpringBoot项目，SpringBoot默认自带的日志框架是Logback，我们可以到 Graylog组件市场查找Logback相应的组件。
添加依赖如下：
<dependency> <groupId>de.siegmar</groupId> <artifactId>logback-gelf</artifactId> <version>3.0.0</version> </dependency>
接着在项目的resources目录下，新建一个logback.xml文件，编辑文件内容如下：
<appender name="GELF" class="de.siegmar.logbackgelf.GelfUdpAppender"> <!-- Graylog服务的地址 --> <graylogHost>ip</graylogHost> <!-- UDP Input端口 --> <graylogPort>12201</graylogPort> <!-- 最大GELF数据块大小（单位：字节），508为建议最小值，最大值为65467 --> <maxChunkSize>508</maxChunkSize> <!-- 是否使用压缩 --> <useCompression>true</useCompression> <encoder class="de.siegmar.logbackgelf.GelfEncoder"> <!-- 是否发送原生的日志信息 --> <includeRawMessage>false</includeRawMessage> <includeMarker>true</includeMarker> <includeMdcData>true</includeMdcData> <includeCallerData>false</includeCallerData> <includeRootCauseData>false</includeRootCauseData> <!-- 是否发送日志级别的名称，否则默认以数字代表日志级别 --> <includeLevelName>true</includeLevelName> <shortPatternLayout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout"> <pattern>%m%nopex</pattern> </shortPatternLayout> <fullPatternLayout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout"> <pattern>%d - [%thread] %-5level %logger{35} - %msg%n</pattern> </fullPatternLayout> <!-- 配置应用名称（服务名称），通过staticField标签可以自定义一些固定的日志字段 --> <staticField>app_name:austin</staticField> </encoder> </appender>
在这个配置信息里，唯一要改的也只是 ip 的地址，到这里接入就完毕了，我们再打开控制台，就能看到日志的信息啦。
配置完成后启动项目，启动完成后正常情况下可以在Graylog的Search界面中查看日志信息：
点击一条日志信息会展开详细的字段：
以上是最简单的日志配置，如果希望对更多配置项进行自定义的话，可以参考该组件的GitHub文档，上面有具体的配置项说明
现在我们已经成功将项目的日志数据发送到了Graylog服务，如果我们想在Graylog上检索日志也很简单，只需要使用一些简单的语法即可，例如我要查询包含Mapping的日志信息：
还可以使用一些条件表达式，例如我要查询message字段包含http，并且日志级别为INFO的日志信息：
常用的日志搜索语法如下：
- 模糊查询：直接输入要查询的内容，例如：orderid
- 精确查询：要查询的内容加上引号，例如："orderid: 11"
- 指定字段查询：message:http 或 message:"http"
- 多字段查询：message:(base-service base-web)
- 多条件查询：message:http AND level_name:ERROR OR source:192.168.0.4
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