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毫无疑问，日志记录是任何应用程序最重要的方面之一。 当事情出错时（而且确实会出错），我们需要知道发生了什么。 为了实现这一目标，我们可以设置 Filebeat 从我们的 golang 应用程序收集日志，然后将它们发送到 Elasticsearch。 最后，使用 Kibana 我们可以可视化这些日志并对它们执行复杂的查询。
安装
如果你还没有安装好自己的 Elasticsearch 及 Kibana，请参考之前文章：
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如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上进行安装 Elasticsearch
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Kibana：如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上安装 Elastic 栈中的 Kibana
我们还需要下载 Filebeat，并进行相应的安装。在本次的展示中，我将使用最新的 Elastic Stack 8.9.0 来进行展示，但是它也适用于其它的 Elastic Stack 8.x 的安装。当然当前的使用的这种方法也适合 7.x de golang 日志记录，只是我们需要做相应的修改。 针对 7.x 的安装，请参考我的另外一篇文章 “Beats：使用 Elastic Stack 记录 Golang 应用日志”。
创建 golang 应用
我们在当前的应用的根目录下创建如下的一个 go.mod 文件：
go.mod
1. module logging
3. require go.elastic.co/ecszap master
1. $ pwd
2. /Users/liuxg/go/logging
3. $ ls
4. go.mod
我们可以使用如下的命令来下载模块：
1. go env -w GO111MODULE=on
2. go mod download
3. go mod tidy
我们需要做如下的配置：
1. encoderConfig := ecszap.NewDefaultEncoderConfig()
2. core := ecszap.NewCore(encoderConfig, os.Stdout, zap.DebugLevel)
3. logger := zap.New(core, zap.AddCaller())
你可以自定义 ECS 记录器。 例如：
1. encoderConfig := ecszap.EncoderConfig{
2. EncodeName: customNameEncoder,
3. EncodeLevel: zapcore.CapitalLevelEncoder,
4. EncodeDuration: zapcore.MillisDurationEncoder,
5. EncodeCaller: ecszap.FullCallerEncoder,
6. }
7. core := ecszap.NewCore(encoderConfig, os.Stdout, zap.DebugLevel)
8. logger := zap.New(core, zap.AddCaller())
详细例子
在根目录下创建如下的 app.go 文件：
app.go
1. package main
3. import (
4. "errors"
5. "math/rand"
6. "os"
7. "time"
9. "go.elastic.co/ecszap"
10. "go.uber.org/zap"
11. )
13. func main() {
14. encoderConfig := ecszap.NewDefaultEncoderConfig()
15. core := ecszap.NewCore(encoderConfig, os.Stdout, zap.DebugLevel)
16. logger := zap.New(core, zap.AddCaller())
17. logger = logger.With(zap.String("app", "myapp")).With(zap.String("environment", "psm"))
18. count := 0
20. for {
21. if rand.Float32() > 0.8 {
22. logger.Error("oops...something is wrong",
23. zap.Int("count", count),
24. zap.Error(errors.New("error details")))
25. } else {
26. logger.Info("everything is fine",
27. zap.Int("count", count))
28. }
29. count++
30. time.Sleep(time.Second * 2)
31. }
32. }
我们可以以如下的方式来运行上面的代码：
go run app.go > a.json
在当前的根目录下，我们可以看见一个叫做 a.json 的文件：
从输出的内容中，我们可以看到 a.json 的文本是一个 JSON 格式的输出。我们在下面来展示如何收集这个日志的信息。
使用 Filebeat 来采集日志并传入到 Elasticsearch 中
我们安装好自己的 FIlebeat，并配置 filebeat.yml 文件：
filebeat.yml
1. filebeat.inputs:
3. # Each - is an input. Most options can be set at the input level, so
4. # you can use different inputs for various configurations.
5. # Below are the input specific configurations.
7. # filestream is an input for collecting log messages from files.
8. - type: log
10. # Unique ID among all inputs, an ID is required.
11. id: my-filestream-id
13. # Change to true to enable this input configuration.
14. enabled: true
16. # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.
17. paths:
18. - /Users/liuxg/go/logging/a.json
19. #- c:programdataelasticsearchlogs*
20. parsers:
21. - ndjson:
22. overwrite_keys: true
23. add_error_key: true
24. expand_keys: true
我们需要配置如下的部分：
1. output.elasticsearch:
2. # Array of hosts to connect to.
3. hosts: ["https://localhost:9200"]
5. # Protocol - either `http` (default) or `https`.
6. # protocol: "https"
8. # Authentication credentials - either API key or username/password.
9. #api_key: "id:api_key"
10. username: "elastic"
11. password: "p1k6cT4a4bF+pFYf37Xx"
12. ssl.certificate_authorities: ["/Users/liuxg/elastic/elasticsearch-8.9.0/config/certs/http_ca.crt"]
在上面，我们需根据自己的 Elasticsearch 的配置来填入上面的用户名及密码。我们需要根据自己的证书的位置来配置证书。我们使用如下的命令来查看配置是否有语法错误：
1. $ pwd
2. /Users/liuxg/elastic/filebeat-8.9.0-darwin-aarch64
3. $ ./filebeat test config
4. Config OK
上面显示我们的配置是没有任何问题的。我们可以使用如下的命令来查看 output 的配置是否成功：
1. $ ./filebeat test output
2. elasticsearch: https://localhost:9200...
3. parse url... OK
4. connection...
5. parse host... OK
6. dns lookup... OK
7. addresses: 127.0.0.1
8. dial up... OK
9. TLS...
10. security: server's certificate chain verification is enabled
11. handshake... OK
12. TLS version: TLSv1.3
13. dial up... OK
14. talk to server... OK
15. version: 8.9.0
上面显示我们的 Elasticsearch 的配置是成功的。
我们可以使用如下的命令来摄入数据：
./filebeat -e
到 Kibana 中进行查看
我们可以在 Kibana 中来查看我们收集到的日志信息：
从上面的显示中，可以看出来已经成功地收集了日志信息。当然，我们也可以针对日志进行搜索：
