falcon-log-agent是一个开源版的日志采集工具，旨在从流式的日志中抓取、统计日志中的特征信息。
获取的特征信息，与开源版Open-Falcon监控系统打通。可用于业务指标的衡量、也可用于稳定性的建设。
- 准确可依赖：历经滴滴线上业务近一年考验，统计准确性高。
- 性能高、资源消耗可控：性能优化程度高，单核单策略可支撑日志分析:20W条/秒
- 接入成本低：外挂式采集，只需要标准化日志即可；输出数据直接对接open-falcon。
附：我司agent升级前后资源占用对比图
日志采集，是一种外挂式的采集。通过读取进程打印的日志，来进行监控数据的采集与汇聚计算。
本agent即日志采集场景下的实时计算。实时读取文件内容，实时计算，将计算结果直接推送至falcon。
- 要求日志必须包含时间：不包含时间的日志，只能根据当前时间统计日志条数，结果非常不准确。
- 不支持文件软链
- 日志时间必须有序：为了应对日志延迟落盘等，agent会根据日志的时间来判断某一周期的数据是否采集完成，如果日志时间顺序错乱，可能导致采集不准。
构建
go get https://github.com/didi/falcon-log-agent.git && cd $GOPATH:/src/github.com/didi/falcon-log-agent
make build
修改配置文件
# base config
cp cfg/dev.cfg cfg/cfg.json
vim cfg/cfg.json
# strategy config
cp cfg/strategy.dev.json cfg/strategy.json
vim cfg/strategy.json
打包 & 安装
make pack
export WorkDir="$HOME/falcon-log-agent"
mkdir -p $WorkDir
tar -xzvf falcon-log-agent.tar.gz -C $WorkDir
cd $WorkDir
启动/停止服务
# start
./control start
# stop
./control stop
# status
./control status
基础配置项，即程序本身的配置项。默认是cfg/cfg.json，可以通过-c参数来指定。
日志相关
log_path：程序输出的日志目录
log_level：日志等级
log_rotate_size：日志切割大小
log_rotate_num：按配置切割之后，保留多少个文件，其他的清理掉
worker相关
worker_num：每个日志文件，进行计算的并发数
queue_size：读文件和进行计算之间，有一个缓冲队列，如果队列满了，意味着计算能力跟不上，就要丢日志了。这个配置就是这个缓冲队列的大小。
push_interval：循环判断将计算完成的数据推送至发送队列的时间
push_url：推送的odin-agent的url
资源限制
max_cpu_rate:最大使用的cpu百分比。（可用核数=ceil(总核数*max_cpu_rate))
max_mem_rate:最大使用内存百分比。(最大内存=(内存总大小*max_mem_rate)，最小为500M)
策略相关
update_duration:策略的更新周期
default_degree:默认的采集精度
其他
http_port:自身状态对外暴露的接口
endpoint:上报至open-falcon的endpoint配置。(可选host或ip,host为主机名,ip为本机ip)
文件路径，即file_path配置项。必须要求启动agent的用户，对这个文件有可读权限。
文件路径支持固定路径和动态路径两种：
- 固定路径：直接填写即可，如/var/log/falcon-log-agent.log
- 动态路径：可支持按照规则配置的根据时间变化的路径。例如：
比如：线上有些模块自己按照小时写入文件，路径为：
/xiaoju/application/log/20150723/application.log.2015072312
对应的我们的配置方式可以填写为：
/xiaoju/application/log/${%Y%m%d}/application.log.${%Y%m%d%H} // ${}中不能包含/
时间格式，即time_format配置项。
如果日志中没有时间格式，一旦遇到日志延迟落盘、或者日志量太大计算延迟的情况。会直接导致我们的监控采集不准。
因此，我们规定日志中必须有合法的时间格式。且在配置中time_format项指定。
如果想要添加自己的时间格式，可以直接在common/utils/util.go里添加。
目前已经支持的时间格式如下：
dd/mmm/yyyy:HH:MM:SS
dd/mmm/yyyy HH:MM:SS
yyyy-mm-ddTHH:MM:SS
dd-mmm-yyyy HH:MM:SS
yyyy-mm-dd HH:MM:SS
yyyy/mm/dd HH:MM:SS
yyyymmdd HH:MM:SS
mmm dd HH:MM:SS
PS：为了防止日志积压或性能不足导致的计算偏差，日志采集的计算，依赖于日志的时间戳。
因此如果配置了错误的时间格式，将无法得到正确的结果。
采集正则，包含两个配置项：pattern和exclude。
两个采集项都是正则表达式，正则表达式的支持情况见：google/re2
pattern代表需要完全匹配出来的表达式。
exclude代表需要排除掉的表达式。
eg. 例如，我希望统计code=500或400的日志数量，但是想排除掉关键字SpeciallyErrorNo。 配置如下：
pattern: code=[45]00
exclude: SpeciallyErrorNo
采集周期(step)，对应着监控系统的上报周期。意味着多久合并上报一次。
假设每秒产生1条符合采集规则的日志，配置的采集方式为计数。
如果step为10 : 则每10s上报一次，值为10
如果step为60 : 则每60s上报一次，值为60
采集方式(func)的意思是，当我们从日志中筛选出一堆符合规则的日志之后，应该以哪种规则来计算拿到最后的值来上报。
目前支持的采集方式有：
- cnt
- avg
- sum
- max
- min
举例：
假设：
正则表达式配置为 Return Success : (\d+)s Used
某一个周期内日志滚动：
2017/12/01 12:12:01 Return Success : 1s Used
2017/12/01 12:12:02 Return Success : 2s Used
2017/12/01 12:12:03 Return Success : 4s Used
2017/12/01 12:12:04 Return Success : 2s Used
2017/12/01 12:12:05 Return Success : 1s Used
首先，根据正则获取到括号内的值：1、2、4、2、1
接下来，根据不同的计算方式，会得到不同的结果：
avg : (1 + 2 + 4 + 2 + 1) / 5 = 2
count : 5
sum : (1 + 2 + 4 + 2 + 1) = 10
max : Max(1, 2, 4, 2, 1) = 4
min : Min(1, 2, 4, 2, 1) = 1
采集名称(name)对应open-falcon中的metric，即监控项。
标签(tags)与open-falcon中的tags相对应。可以理解为确定监控项的补充。
说明：机器A的第一个核的cpu空闲率。
采集名称(metric): cpu空闲率(cpu.idle)
标签(tags)：两个标签: host=机器A;核数=第一个核
在主正则匹配完成后，然后匹配出tag的值，一起进行上报。
若无法匹配出tag的值，则视为该条数据未匹配到，该条日志将不再计入统计。
- degree: 精度
- comment: 备注
启动agent，会自动加载所有策略。此时通过**/check**接口，可以实时验证日志是否可以匹配到策略。 /check接口会将该条日志能命中的采集规则，一起返回，并返回命中详情。
方法：POST
参数：log=${日志原文} // postForm
eg.
curl -s -XPOST localhost:8003/check -d 'log=01/Jan/2018:12:12:12 service error 500, num=10 province=33' | python -m json.tool
falcon-log-agent本身对外提供了一个http服务用来暴露自身状态。
主要提供的url如下：
- /health ： 自身存活状态
- /strategy ：当前生效的策略列表
- /cached ： 最近1min内上报的点
在common/proc/metric/metric.go定义了一个自监控结构体。
在程序运行过程中会不断收集信息，主要包括如下：
MemUsedMB 进程内存占用
ReadLineCnt 读日志行数
DropLineCnt 队列打满后，扔掉的日志行数
AnalysisCnt 分析完成的日志行数
AnalysisSuccCnt 分析成功匹配的日志行数
PushCnt 推送的监控数据点数
PushErrorCnt 推送错误的监控数据点数
PushLatency 推送监控数据延迟
这些数据，目前自监控的处理方式是：定时输出日志。
如果需要对接自己公司的监控系统，在common/proc/metric/metric.go修改HandleMetrics方法即可。
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