导出 PDF 本地部署日志
来自导出 PDF 本地部署的日志写入 stdout
和 stderr
。大多数日志以 JSON 格式呈现。它们可以用于监控或调试目的。在生产环境中,建议将日志存储到文件中或使用分布式日志系统(如 ELK 或 CloudWatch)。
# 使用日志监控导出 PDF
为了更深入地了解导出 PDF 本地部署的性能,我们构建了可用于监控的日志。要启用这些日志,只需添加 ENABLE_METRIC_LOGS=true
环境变量。
# 日志结构
日志结构包含以下信息
handler
– 动作的统一标识符。使用此字段来识别调用。traceId
– 唯一的 RPC 调用 ID。tags
– 用分号分隔的标签列表。使用此字段来筛选指标日志。data
– 包含附加信息的物件。它可能在不同的传输之间有所不同。data.duration
– 请求持续时间(毫秒)。data.transport
– 请求传输的类型。它可以是http
或ws
(WebSocket)。data.status
– 请求状态。它可以等于success
、fail
、warning
。data.statusCode
– HTTP 状态码标准中的响应状态。
此外,对于 HTTP 传输,还包含以下信息
data.url
– URL 路径。data.method
– 请求方法。
如果发生错误,data.status
将等于 failed
,而 data.message
将包含错误消息。
HTTP 传输的示例日志
{
"level": 30,
"time": "2021-03-09T11:15:09.154Z",
"msg": "Request summary",
"handler": "convertHtmlToPdf",
"traceId": "85f13d92-57df-4b3b-98bb-0ca41a5ae601",
"data": {
"duration": 2470,
"transport": "http",
"statusCode": 200,
"status": "success",
"url": "/v1/convert",
"method": "POST"
},
"tags": "metrics"
}
请参阅 示例图表,以了解如何将日志用于监控目的。
# Docker
Docker 具有内置的日志记录机制,可以捕获来自容器输出的日志。默认日志驱动程序将日志写入文件。
使用此驱动程序时,您可以使用 docker logs
命令来显示来自容器的日志。您可以添加 -f
标志来实时查看日志。有关 logs
命令的更多信息,请参阅 官方 Docker 文档。
当容器运行时间较长时,日志可能会占用大量空间。要避免此问题,您应该确保启用了日志轮转。这可以通过 max-size
选项进行设置。
# 分布式日志
如果您正在运行多个导出 PDF 本地部署实例,建议使用分布式日志系统。它允许您在一个地方查看和分析所有实例的日志。
# AWS CloudWatch 和其他云解决方案
如果您在云中运行导出 PDF 本地部署,最简单且推荐的方式是使用所选提供商提供的服务。以下是一些可用的服务
- AWS – CloudWatch
- Google Cloud – Cloud Logging
- Azure – Azure Monitor
要将 CloudWatch 与 AWS ECS 一起使用,您需要先创建一个日志组,然后将日志驱动程序更改为 awslogs
。当日志驱动程序配置正确时,日志将直接流式传输到 CloudWatch。
logConfiguration
可能类似于以下内容
"logConfiguration": {
"logDriver": "awslogs",
"options": {
"awslogs-region": "us-west-2",
"awslogs-group": "cksource",
"awslogs-stream-prefix": "ck-pdf-converter-logs"
}
}
有关更多信息,请参阅 使用 awslogs 日志驱动程序 文章。
# 本地部署解决方案
如果您使用的是自己的基础设施,或者出于某种原因无法使用提供商提供的服务,您始终可以使用某些本地部署的分布式日志系统。
有很多可用的解决方案,包括
-
ELK + Filebeat
这是一个构建在 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 之上的堆栈。在此配置中,Elasticsearch 存储日志,Filebeat 从 Docker 读取日志并将其发送到 Elasticsearch,而 Kibana 用于查看这些日志。Logstash 不是必需的,因为日志已经结构化。 -
Fluentd
它使用专用的 Docker 日志驱动程序 发送日志。它具有内置的前端,但也可以与 Elasticsearch 和 Kibana 集成,以实现更好的筛选。 -
Graylog
它使用专用的 Docker 日志驱动程序 发送日志。它具有内置的前端,并且需要 Elasticsearch 来存储日志,以及 MongoDB 数据库来存储配置。
# 示例配置
示例配置使用 Fluentd、Elasticsearch 和 Kibana 从 Docker 捕获日志。
在运行导出 PDF 本地部署之前,您需要准备日志服务。为了便于此示例,使用 Docker Compose。在 docker-compose.yml
文件中创建 fluentd
、elasticsearch
和 kibana
服务
version: '3.7'
services:
fluentd:
build: ./fluentd
volumes:
- ./fluentd/fluent.conf:/fluentd/etc/fluent.conf
ports:
- "24224:24224"
- "24224:24224/udp"
elasticsearch:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.8.5
expose:
- 9200
ports:
- "9200:9200"
kibana:
image: docker.elastic.co/kibana/kibana:6.8.5
environment:
ELASTICSEARCH_HOSTS: "http://elasticsearch:9200"
ports:
- "5601:5601"
要将 Fluentd 与 Elasticsearch 集成,您首先需要在 Fluentd 映像中安装 fluent-plugin-elasticsearch
。为此,请使用以下内容创建一个 fluentd/Dockerfile
FROM fluent/fluentd:v1.10-1
USER root
RUN apk add --no-cache --update build-base ruby-dev \
&& gem install fluent-plugin-elasticsearch \
&& gem sources --clear-all
接下来,在 fluentd/fluent.conf
文件中配置输入服务器和到 Elasticsearch 的连接
<source>
@type forward
port 24224
bind 0.0.0.0
</source>
<match *.**>
@type copy
<store>
@type elasticsearch
host elasticsearch
port 9200
logstash_format true
logstash_prefix fluentd
logstash_dateformat %Y%m%d
include_tag_key true
type_name access_log
tag_key @log_name
flush_interval 1s
</store>
<store>
@type stdout
</store>
</match>
现在您已准备好运行服务
docker-compose up --build
服务准备就绪后,您就可以启动导出 PDF 本地部署了。
docker run --init -p 8080:8080 \
--log-driver=fluentd \
--log-opt fluentd-address=[Fluentd address]:24224 \
[Your config here] \
docker.cke-cs.com/pdf-converter:[version]
现在在浏览器中打开 Kibana。它位于 https://127.0.0.1:5601/。在第一次运行时,系统可能会要求您创建索引。使用 fluentd-*
模式并按下“创建”按钮。完成此步骤后,您的日志将显示在“发现”选项卡中。