日志收集系统系列(三)之LogAgent
一、什么是LogAhent
类似于在linux
下通过tail
的方法读日志文件,将读取的内容发给kafka
,这里的tailf
是可以动态变化的,当配置文件发生变化时,可以通知我们程序自动增加需要增加的配置文件。tailf
去获取相应的日志并发给kafka producer
。主要包含kafka
、tailf
和configlog
。LogAgent
工作流程
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读日志--
tailf
第三方库 -
在
kafka
写日志 --sarama
第三方库 -
读取配置文件 --
"gopkg.in/ini.v1"
二、tail
1. 下载
go get github.com/hpcloud/tail
2. 使用示例
package main import ( "fmt" "github.com/hpcloud/tail" "time" ) func main() { fileName := "./my.log" config := tail.Config{ ReOpen: true, // 重新打开 Follow: true, // 是否跟随 Location: &tail.SeekInfo{Offset: 0, Whence: 2}, // 从文件的哪个地方开始读 MustExist: false, // 文件不存在不报错 Poll: true, } tails, err := tail.TailFile(fileName, config) if err != nil { fmt.Println("tail file failed, err:", err) return } var ( line *tail.Line ok bool ) for { line, ok = <-tails.Lines//遍历chan,读取日志内容 if !ok { fmt.Printf("tail file close reopen, filename:%s\n", tails.Filename) time.Sleep(time.Second) continue } fmt.Println("line:", line.Text) } }
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首先初始化配置结构体config
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调用
TailFile
函数,并传入文件路径和config,返回有个tail的结构体,tail结构体的Lines字段封装了拿到的信息 -
遍历
tail.Lnes
字段,取出信息(注意这里要循环的取,因为tail可以实现实时监控)
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运行
三、sarama
1. 下载
go get github.com/Shopify/sarama
2. 生产消费示例
package main import ( "fmt" "github.com/Shopify/sarama" ) func main() { config := sarama.NewConfig() config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll // 发送完数据需要leader和follow都确认 config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner // 新选出一个partition config.Producer.Return.Successes = true // 成功交付的消息将在success channel返回 // 构造一个消息 msg := &sarama.ProducerMessage{} msg.Topic = "web_log" msg.Value = sarama.StringEncoder("this is a test log") // 连接kafka client, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"127.0.0.1:9092"}, config) if err != nil { fmt.Println("producer closed, err:", err) return } fmt.Println("kafka 连接成功!") defer client.Close() // 发送消息 pid, offset, err := client.SendMessage(msg) if err != nil { fmt.Println("send msg failed, err:", err) return } fmt.Printf("pid:%v offset:%v\n", pid, offset) print("发送成功!") }
- 运行
- kafka文件
3. 消费示例
package main import ( "fmt" "github.com/Shopify/sarama" ) // kafka consumer func main() { consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"127.0.0.1:9092"}, nil) if err != nil { fmt.Printf("fail to start consumer, err:%v\n", err) return } partitionList, err := consumer.Partitions("web_log") // 根据topic取到所有的分区 if err != nil { fmt.Printf("fail to get list of partition:err%v\n", err) return } fmt.Println("分区: ", partitionList) for partition := range partitionList { // 遍历所有的分区 // 针对每个分区创建一个对应的分区消费者 pc, err := consumer.ConsumePartition("web_log", int32(partition), sarama.OffsetNewest) if err != nil { fmt.Printf("failed to start consumer for partition %d,err:%v\n", partition, err) return } defer pc.AsyncClose() // 异步从每个分区消费信息 go func(sarama.PartitionConsumer) { for msg := range pc.Messages() { fmt.Printf("Partition:%d Offset:%d Key:%s Value:%s\n", msg.Partition, msg.Offset, msg.Key, msg.Value) } }(pc) } select {} }
四、简易版LogAgent
1. 项目结构
│ go.mod │ go.sum │ main.go │ my.log ├─conf │ config.go │ config.ini │ ├─kafka │ kafka.go │ └─taillog taillog.go
2. 配置文件
[kafka] address=127.0.0.1:9092 topic=web_log [taillog] filename=./my.log
config/config.go
package conf type Config struct { Kafka Kafka `ini:"kafka"` TailLog TailLog `ini:"taillog"` } type Kafka struct { Address string `ini:"address"` Topic string `ini:"topic"` } type TailLog struct { FileName string `ini:"filename"` }
kafka/kafka.go
package kafka import ( "fmt" "github.com/Shopify/sarama" ) // 专门往kafka写日志的模块 var ( client sarama.SyncProducer // 声明一个全局的连接kafka的生产者client ) // init初始化client func Init(addrs []string) (err error) { config := sarama.NewConfig() config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll // 发送完数据需要leader和follow都确认 config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner // 新选出⼀个partition config.Producer.Return.Successes = true // 成功交付的消息将在success channel返回 // 连接kafka client, err = sarama.NewSyncProducer(addrs, config) if err != nil { fmt.Println("producer closed, err:", err) return } return } func SendToKafka(topic, data string) { msg := &sarama.ProducerMessage{} msg.Topic = topic msg.Value = sarama.StringEncoder(data) // 发送到kafka pid, offset, err := client.SendMessage(msg) if err != nil{ fmt.Println("sned mage failed, err:", err) } fmt.Printf("pid:%v offset:%v\n", pid, offset) fmt.Println("发送成功") }
taillog/taillog.go
package taillog import ( "fmt" "github.com/hpcloud/tail" ) // 专门收集日志的模块 var ( tailObj *tail.Tail logChan chan string ) func Init(filename string) (err error) { config := tail.Config{ ReOpen: true, Follow: true, Location: &tail.SeekInfo{Offset: 0, Whence: 2}, MustExist: false, Poll: true} tailObj, err = tail.TailFile(filename, config) if err != nil { fmt.Println("tail file failed, err:", err) return } return } func ReadChan() <-chan *tail.Line { return tailObj.Lines }
main.go
package main import ( "fmt" "gopkg.in/ini.v1" "logagent/conf" "logagent/kafka" "logagent/taillog" "strings" "time" ) var config = new(conf.Config) // logAgent 入口程序 func main() { // 0. 加载配置文件 //cfg, err := ini.Load("./conf/config.ini") //address := cfg.Section("kafka").Key("address").String() //topic := cfg.Section("kafka").Key("topic").String() //path := cfg.Section("taillog").Key("path").String() err := ini.MapTo(config, "./conf/config.ini") if err != nil { fmt.Printf("Fail to read file: %v", err) return } fmt.Println(config) // 1. 初始化kafka连接 err = kafka.Init(strings.Split(config.Kafka.Address, ";")) if err != nil { fmt.Println("init kafka failed, err:%v\n", err) return } fmt.Println("init kafka success.") // 2. 打开日志文件准备收集日志 err = taillog.Init(config.TailLog.FileName) if err != nil { fmt.Printf("Init taillog failed,err:%v\n", err) return } fmt.Println("init taillog success.") run() } func run() { // 1. 读取日志 for { select { case line := <-taillog.ReadChan(): // 2. 发送到kafka kafka.SendToKafka(config.Kafka.Topic, line.Text) default: time.Sleep(time.Second) } } }
bin\windows\kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server=127.0.0.1:9092 --topic=web_log --from-beginning
五、etcd
5.1 特点
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高可用性:Etcd可用于避免硬件的单点故障或网络问题
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一致性:每次读取都会返回跨多主机的最新写入
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简单:包括一个定义良好、面向用户的API(gRPC)
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快速:每秒10000次写入的基准速度
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5.2 应用场景
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服务发现要解决的也是分布式系统中最常见的问题之一,即在同一个分布式集群中的进程或服务,要如何才能找到对方并建立连接。本质上来说,服务发现就是想要了解集群中是否有进程在监听 udp 或 tcp 端口,并且通过名字就可以查找和连接。
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配置中心(我们实现的日志收集客户端需要用到)
将一些配置信息放到etcd上进行集中管理。 这类场景方式通常是这样的:应用在启动到时候主动从etcd获取一次配置信息,同时在etcd节点上注册一个Watcher并等待,以后每次配置有更新的时候,etcd都会实时通知订阅者,以此达到获取最新配置信息的目的。
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分布式锁
因为 etcd 使用 Raft 算法保持了数据的强一致性,某次操作存储到集群中的值必然是全局一致的,所以很容易实现分布式锁。锁服务有两种使用方式,一是保持独占,二是控制时序。
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保持独占即所有获取锁的用户最终只有一个可以得到。etcd 为此提供了一套实现分布式锁原子操作 CAS(
CompareAndSwap
)的 API。通过设置prevExist
值,可以保证在多个节点同时去创建某个目录时,只有一个成功。而创建成功的用户就可以认为是获得了锁。 -
控制时序,即所有想要获得锁的用户都会被安排执行,但是获得锁的顺序也是全局唯一的,同时决定了执行顺序。etcd 为此也提供了一套 API(自动创建有序键),对一个目录建值时指定为
POST
动作,这样 etcd 会自动在目录下生成一个当前最大的值为键,存储这个新的值(客户端编号)。同时还可以使用 API 按顺序列出所有当前目录下的键值。此时这些键的值就是客户端的时序,而这些键中存储的值可以是代表客户端的编号。
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5.3 etcd架构
从etcd的架构图中我们可以看到,etcd主要分为四个部分。
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HTTP Server: 用于处理用户发送的API请求以及其它etcd节点的同步与心跳信息请求。
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Store:用于处理etcd支持的各类功能的事务,包括数据索引、节点状态变更、监控与反馈、事件处理与执行等等,是etcd对用户提供的大多数API功能的具体实现。
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Raft:Raft强一致性算法的具体实现,是etcd的核心。
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WAL:Write Ahead Log(预写式日志),是etcd的数据存储方式。除了在内存中存有所有数据的状态以及节点的索引以外,etcd就通过WAL进行持久化存储。WAL中,所有的数据提交前都会事先记录日志。Snapshot是为了防止数据过多而进行的状态快照;Entry表示存储的具体日志内容。
通常,一个用户的请求发送过来,会经由HTTP Server转发给Store进行具体的事务处理,如果涉及到节点的修改,则交给Raft模块进行状态的变更、日志的记录,然后再同步给别的etcd节点以确认数据提交,最后进行数据的提交,再次同步。
重要概念:
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Raft:etcd所采用的保证分布式系统强一致性的算法。
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Node:一个Raft状态机实例。
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Member: 一个etcd实例。它管理着一个Node,并且可以为客户端请求提供服务。
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Cluster:由多个Member构成可以协同工作的etcd集群。
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Peer:对同一个etcd集群中另外一个Member的称呼。
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Client: 向etcd集群发送HTTP请求的客户端。
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WAL:预写式日志,etcd用于持久化存储的日志格式。
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snapshot:etcd防止WAL文件过多而设置的快照,存储etcd数据状态。
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Proxy:etcd的一种模式,为etcd集群提供反向代理服务。
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Leader:Raft算法中通过竞选而产生的处理所有数据提交的节点。
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Follower:竞选失败的节点作为Raft中的从属节点,为算法提供强一致性保证。
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Candidate:当Follower超过一定时间接收不到Leader的心跳时转变为Candidate开始竞选。
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Term:某个节点成为Leader到下一次竞选时间,称为一个Term。
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Index:数据项编号。Raft中通过Term和Index来定位数据。
5.4 为什么用etcd而不是zookeeper?
etcd 实现的这些功能,ZooKeeper都能实现。那么为什么要用 etcd 而非直接使用ZooKeeper呢?
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为什么不选择ZooKeeper?
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部署维护复杂,其使用的
Paxos
强一致性算法复杂难懂。官方只提供了Java
和C
两种语言的接口。 -
使用
Java
编写引入大量的依赖。运维人员维护起来比较麻烦。 -
最近几年发展缓慢,不如
etcd
和consul
等后起之秀。
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为什么选择etcd?
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简单。使用 Go 语言编写部署简单;支持HTTP/JSON API,使用简单;使用 Raft 算法保证强一致性让用户易于理解。
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etcd 默认数据一更新就进行持久化。
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etcd 支持 SSL 客户端安全认证。
最后,etcd 作为一个年轻的项目,正在高速迭代和开发中,这既是一个优点,也是一个缺点。优点是它的未来具有无限的可能性,缺点是无法得到大项目长时间使用的检验。然而,目前 CoreOS
、Kubernetes
和CloudFoundry
等知名项目均在生产环境中使用了etcd
,所以总的来说,etcd值得你去尝试。
5.5 raft协议
- 核心要点
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leader收到client的更新请求后,会将更新的内容同步给所有follower。
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- 集群状态的正确性 (Safety)
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保证日志的一致性
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保证选举的正确性
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- zookeeper的zad协议的区别
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- etcd的watch
5.5 etcd的下载和安装
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https://github.com/coreos/etcd/releases
选择对应版本的下载即可,下载之后解压
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etcd启动
双击etcd.exe运行
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etcd客户端
etcdctl.exe --endpoints=127.0.0.1:2379 put zhangyafei "hahaha"
5.6 go操作etcd
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go get "go.etcd.io/etcd/clientv3"
注:若运行过程中报undefined: balancer.PickOptions类似错误,原始为grpc版本不兼容,需要修改go.mod
replace google.golang.org/grpc => google.golang.org/grpc v1.26.0
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put和get
package main import ( "context" "fmt" "time" "go.etcd.io/etcd/clientv3" ) func main() { // etcd client put/get demo // use etcd/clientv3 cli, err := clientv3.New(clientv3.Config{ Endpoints: []string{"127.0.0.1:2379"}, DialTimeout: 5 * time.Second, }) if err != nil { // handle error! fmt.Printf("connect to etcd failed, err:%v\n", err) return } fmt.Println("connect to etcd success") defer cli.Close() // put ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second) _, err = cli.Put(ctx, "zhangyafei", "dsb") cancel() if err != nil { fmt.Printf("put to etcd failed, err:%v\n", err) return } // get ctx, cancel = context.WithTimeout(context.Background(), time.Second) resp, err := cli.Get(ctx, "zhangyafei") cancel() if err != nil { fmt.Printf("get from etcd failed, err:%v\n", err) return } for _, ev := range resp.Kvs { fmt.Printf("%s:%s\n", ev.Key, ev.Value) } }
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watch
package main import ( "context" "fmt" "time" "go.etcd.io/etcd/clientv3" ) // watch demo func main() { cli, err := clientv3.New(clientv3.Config{ Endpoints: []string{"127.0.0.1:2379"}, DialTimeout: 5 * time.Second, }) if err != nil { fmt.Printf("connect to etcd failed, err:%v\n", err) return } fmt.Println("connect to etcd success") defer cli.Close() // watch key:q1mi change // 派一个哨兵 一直监视着 zhangyafei这个key的变化(新增 删除 修改)) rch := cli.Watch(context.Background(), "zhangyafei") // <-chan WatchResponse // 从通道尝试取值(监视的信息) for wresp := range rch { for _, ev := range wresp.Events { fmt.Printf("Type: %s Key:%s Value:%s\n", ev.Type, ev.Kv.Key, ev.Kv.Value) } } }
我们在etcd目录终端输入以下命令,可以查看、新增、删除key
etcdctl.exe --endpoints=http://127.0.0.1:2379 put zhangyafei "hello" etcdctl.exe --endpoints=http://127.0.0.1:2379 get zhangyafei etcdctl.exe --endpoints=http://127.0.0.1:2379 del zhangyafei
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lease租约
package main import ( "fmt" "time" ) // etcd lease import ( "context" "log" "go.etcd.io/etcd/clientv3" ) func main() { cli, err := clientv3.New(clientv3.Config{ Endpoints: []string{"127.0.0.1:2379"}, DialTimeout: time.Second * 5, }) if err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Println("connect to etcd success.") defer cli.Close() // 创建一个5秒的租约 resp, err := cli.Grant(context.TODO(), 5) if err != nil { log.Fatal(err) } // 5秒钟之后, /nazha/ 这个key就会被移除 _, err = cli.Put(context.TODO(), "/nazha/", "dsb", clientv3.WithLease(resp.ID)) if err != nil { log.Fatal(err) } }
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keepAlive
package main import ( "context" "fmt" "log" "time" "go.etcd.io/etcd/clientv3" ) // etcd keepAlive func main() { cli, err := clientv3.New(clientv3.Config{ Endpoints: []string{"127.0.0.1:2379"}, DialTimeout: time.Second * 5, }) if err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Println("connect to etcd success.") defer cli.Close() resp, err := cli.Grant(context.TODO(), 5) if err != nil { log.Fatal(err) } _, err = cli.Put(context.TODO(), "/nazha/", "dsb", clientv3.WithLease(resp.ID)) if err != nil { log.Fatal(err) } // the key 'foo' will be kept forever ch, kaerr := cli.KeepAlive(context.TODO(), resp.ID) if kaerr != nil { log.Fatal(kaerr) } for { ka := <-ch fmt.Println("ttl:", ka.TTL) } }
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基于etcd实现分布式锁
下载
import "go.etcd.io/etcd/clientv3/concurrency"
go.etcd.io/etcd/clientv3/concurrency
在etcd之上实现并发操作,如分布式锁、屏障和选举。示例
cli, err := clientv3.New(clientv3.Config{Endpoints: endpoints}) if err != nil { log.Fatal(err) } defer cli.Close() // 创建两个单独的会话用来演示锁竞争 s1, err := concurrency.NewSession(cli) if err != nil { log.Fatal(err) } defer s1.Close() m1 := concurrency.NewMutex(s1, "/my-lock/") s2, err := concurrency.NewSession(cli) if err != nil { log.Fatal(err) } defer s2.Close() m2 := concurrency.NewMutex(s2, "/my-lock/") // 会话s1获取锁 if err := m1.Lock(context.TODO()); err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Println("acquired lock for s1") m2Locked := make(chan struct{}) go func() { defer close(m2Locked) // 等待直到会话s1释放了/my-lock/的锁 if err := m2.Lock(context.TODO()); err != nil { log.Fatal(err) } }() if err := m1.Unlock(context.TODO()); err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Println("released lock for s1") <-m2Locked fmt.Println("acquired lock for s2")
输出
acquired lock for s1 released lock for s1 acquired lock for s2
-
官方文档:
7 etcd集群
etcd 作为一个高可用键值存储系统,天生就是为集群化而设计的。由于 Raft 算法在做决策时需要多数节点的投票,所以 etcd 一般部署集群推荐奇数个节点,推荐的数量为 3、5 或者 7 个节点构成一个集群。
搭建一个3节点集群示例:
在每个etcd节点指定集群成员,为了区分不同的集群最好同时配置一个独一无二的token。
下面是提前定义好的集群信息,其中n1
、n2
和n3
表示3个不同的etcd节点。
TOKEN=token-01 CLUSTER_STATE=new CLUSTER=n1=http://10.240.0.17:2380,n2=http://10.240.0.18:2380,n3=http://10.240.0.19:2380
在n1
这台机器上执行以下命令来启动etcd:
etcd --data-dir=data.etcd --name n1 \ --initial-advertise-peer-urls http://10.240.0.17:2380 --listen-peer-urls http://10.240.0.17:2380 \ --advertise-client-urls http://10.240.0.17:2379 --listen-client-urls http://10.240.0.17:2379 \ --initial-cluster ${CLUSTER} \ --initial-cluster-state ${CLUSTER_STATE} --initial-cluster-token ${TOKEN}
在n2
这台机器上执行以下命令启动etcd:
etcd --data-dir=data.etcd --name n2 \ --initial-advertise-peer-urls http://10.240.0.18:2380 --listen-peer-urls http://10.240.0.18:2380 \ --advertise-client-urls http://10.240.0.18:2379 --listen-client-urls http://10.240.0.18:2379 \ --initial-cluster ${CLUSTER} \ --initial-cluster-state ${CLUSTER_STATE} --initial-cluster-token ${TOKEN}
在n3
这台机器上执行以下命令启动etcd:
etcd --data-dir=data.etcd --name n3 \ --initial-advertise-peer-urls http://10.240.0.19:2380 --listen-peer-urls http://10.240.0.19:2380 \ --advertise-client-urls http://10.240.0.19:2379 --listen-client-urls http://10.240.0.19:2379 \ --initial-cluster ${CLUSTER} \ --initial-cluster-state ${CLUSTER_STATE} --initial-cluster-token ${TOKEN}
etcd 官网提供了一个可以公网访问的 etcd 存储地址。你可以通过如下命令得到 etcd 服务的目录,并把它作为-discovery
参数使用。
curl https://discovery.etcd.io/new?size=3 https://discovery.etcd.io/a81b5818e67a6ea83e9d4daea5ecbc92 # grab this token TOKEN=token-01 CLUSTER_STATE=new DISCOVERY=https://discovery.etcd.io/a81b5818e67a6ea83e9d4daea5ecbc92 etcd --data-dir=data.etcd --name n1 \ --initial-advertise-peer-urls http://10.240.0.17:2380 --listen-peer-urls http://10.240.0.17:2380 \ --advertise-client-urls http://10.240.0.17:2379 --listen-client-urls http://10.240.0.17:2379 \ --discovery ${DISCOVERY} \ --initial-cluster-state ${CLUSTER_STATE} --initial-cluster-token ${TOKEN} etcd --data-dir=data.etcd --name n2 \ --initial-advertise-peer-urls http://10.240.0.18:2380 --listen-peer-urls http://10.240.0.18:2380 \ --advertise-client-urls http://10.240.0.18:2379 --listen-client-urls http://10.240.0.18:2379 \ --discovery ${DISCOVERY} \ --initial-cluster-state ${CLUSTER_STATE} --initial-cluster-token ${TOKEN} etcd --data-dir=data.etcd --name n3 \ --initial-advertise-peer-urls http://10.240.0.19:2380 --listen-peer-urls http://10.240.0.19:2380 \ --advertise-client-urls http://10.240.0.19:2379 --listen-client-urls http:/10.240.0.19:2379 \ --discovery ${DISCOVERY} \ --initial-cluster-state ${CLUSTER_STATE} --initial-cluster-token ${TOKEN}
到此etcd集群就搭建起来了,可以使用etcdctl
来连接etcd。
六、logagent从etcd加载收集项配置
1. 配置
value := `[{"path":"c:/nginx/nginx.log","topic":"web_log"},{"path":"d:/redis/redis.log","topic":"redis_log"},{"path":"e:/mysql/mysql.log","topic":"mysql_log"}]`
2. 将配置信息发送打破etcd
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etcd读取配置
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logagent
从etcd
加载收集项配置conf/config.ini
[kafka] address=127.0.0.1:9092 [etcd] address=127.0.0.1:2379 timeout=5 collect_log_key=/logagent/collect_config
conf/config.go
package conf type Config struct { Kafka Kafka `ini:"kafka"` Etcd Etcd `ini:"etcd"` } type Kafka struct { Address string `ini:"address"` //Topic string `ini:"topic"` } type Etcd struct { Address string `ini:"address"` Key string `ini:"collect_log_key"` Timeout int `ini:"timeout"` }
etcd/etcd.go
package etcd import ( "context" "encoding/json" "fmt" "go.etcd.io/etcd/clientv3" "strings" "time" ) var ( cli *clientv3.Client ) type LogEntry struct { Path string `json:"path"` // 日志存放的路径 Topic string `json:"topic"` // 日志发往kafka中的哪个Topic } // 初始化etcd的函数 func Init(addr string, timeout time.Duration) (err error) { cli, err = clientv3.New(clientv3.Config{ Endpoints: strings.Split(addr, ";"), DialTimeout: timeout, }) return } // 从etcd中获取日志收集项的配置信息 func GetConf(key string) (logEntryConf []*LogEntry, err error) { ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second) resp, err := cli.Get(ctx, key) cancel() if err != nil { fmt.Printf("get from etcd failed, err:%v\n", err) return } for _, ev := range resp.Kvs { //fmt.Printf("%s:%s\n", ev.Key, ev.Value) err = json.Unmarshal(ev.Value, &logEntryConf) if err != nil { fmt.Printf("unmarshal etcd value failed,err:%v\n", err) return } } return }
main.go
package main import ( "fmt" "gopkg.in/ini.v1" "logagent/conf" "logagent/etcd" "logagent/kafka" "strings" "time" ) var config = new(conf.Config) // logAgent 入口程序 func main() { // 0. 加载配置文件 err := ini.MapTo(config, "./conf/config.ini") if err != nil { fmt.Printf("Fail to read file: %v", err) return } // 1. 初始化kafka连接 err = kafka.Init(strings.Split(config.Kafka.Address, ";")) if err != nil { fmt.Println("init kafka failed, err:%v\n", err) return } fmt.Println("init kafka success.") // 2. 初始化etcd err = etcd.Init(config.Etcd.Address, time.Duration(config.Etcd.Timeout) * time.Second) if err != nil { fmt.Printf("init etcd failed,err:%v\n", err) return } fmt.Println("init etcd success.") // 2.1 从etcd中获取日志收集项的配置信息 logEntryConf, err := etcd.GetConf(config.Etcd.Key) // 2,.2 派一个哨兵 if err != nil { fmt.Printf("etcd.GetConf failed, err:%v\n", err) return } fmt.Printf("get conf from etcd success, %v\n", logEntryConf) for index, value := range logEntryConf{ fmt.Printf("index:%v value:%v\n", index, value) } }
项目地址:https://gitee.com/zhangyafeii/go-log-collect/tree/master/code/logagent