前言
Pipeline 编写较为麻烦，为此，DataKit 中内置了简单的调试工具，用以辅助大家来编写 Pipeline 脚本。
调试 grok 和 pipeline
指定 pipeline 脚本名称，输入一段文本即可判断提取是否成功
Pipeline 脚本必须放在 /pipeline 目录下。
$ datakit pipeline your_pipeline.p -T '2021-01-11T17:43:51.887+0800 DEBUG io io/io.go:458 post cost 6.87021ms'
Extracted data(cost: 421.705µs): # 表示切割成功
{
"code" : "io/io.go: 458", # 对应代码位置
"level" : "DEBUG", # 对应日志等级
"module" : "io", # 对应代码模块
"msg" : "post cost 6.87021ms", # 纯日志内容
"time" : 1610358231887000000 # 日志时间(Unix 纳秒时间戳) "message": "2021-01-11T17:43:51.887+0800 DEBUG io io/io.g o:458 post cost 6.87021ms"
}
提取失败示例（只有 message 留下了，说明其它字段并未提取出来）：
$ datakit pipeline other_pipeline.p -T '2021-01-11T17:43:51.887+0800 DEBUG io io/io.g o:458 post cost 6.87021ms'
{
"message": "2021-01-11T17:43:51.887+0800 DEBUG io io/io.g o:458 post cost 6.87021ms"
}
如果调试文本比较复杂，可以将它们写入一个文件（sample.log），用如下方式调试：
$ datakit pipeline your_pipeline.p -F sample.log
更多 Pipeline 调试命令，参见 datakit help pipeline。
Grok 通配搜索
由于 Grok pattern 数量繁多，人工匹配较为麻烦。DataKit 提供了交互式的命令行工具 grokq（grok query）：
datakit tool --grokq
grokq > Mon Jan 25 19:41:17 CST 2021 # 此处输入你希望匹配的文本
2 %{DATESTAMP_OTHER: ?} # 工具会给出对应对的建议，越靠前匹配月精确（权重也越大）。前面的数字表明权重。
0 %{GREEDYDATA: ?}
grokq > 2021-01-25T18:37:22.016+0800
4 %{TIMESTAMP_ISO8601: ?} # 此处的 ? 表示你需要用一个字段来命名匹配到的文本
0 %{NOTSPACE: ?}
0 %{PROG: ?}
0 %{SYSLOGPROG: ?}
0 %{GREEDYDATA: ?} # 像 GREEDYDATA 这种范围很广的 pattern，权重都较低 # 权重越高，匹配的精确度越大
grokq > Q # Q 或 exit 退出
Bye!
Windows 下，请在 Powershell 中执行调试。
多行如何处理
在处理一些调用栈相关的日志时，由于其日志行数不固定，直接用 GREEDYDATA 这个 pattern 无法处理如下情况的日志：
1 2022-02-10 16:27:36.116 ERROR 1629881 --- [scheduling-1] o.s.s.s.TaskUtils$LoggingErrorHandler : Unexpected error occurred in scheduled task 2 3 java.lang.NullPointerException: null 4 5 at com.xxxxx.xxxxxxxxxxx.xxxxxxx.impl.SxxxUpSxxxxxxImpl.isSimilarPrize(xxxxxxxxxxxxxxxxx.java:442) 6 7 at com.xxxxx.xxxxxxxxxxx.xxxxxxx.impl.SxxxUpSxxxxxxImpl.lambda$getSimilarPrizeSnapUpDo$0(xxxxxxxxxxxxxxxxx.java:595) 8 9 at java.util.stream.ReferencePipeline$3$1.accept(xxxxxxxxxxxxxxxxx.java:193) 10 11 at java.util.ArrayList$ArrayListSpliterator.forEachRemaining(xxxxxxxxx.java:1382) 12 13 at java.util.stream.AbstractPipeline.copyInto(xxxxxxxxxxxxxxxx.java:481) 14 15 at java.util.stream.AbstractPipeline.wrapAndCopyInto(xxxxxxxxxxxxxxxx.java:471) 16 17 at java.util.stream.ReduceOps$ReduceOp.evaluateSequential(xxxxxxxxx.java:708) 18 19 at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(xxxxxxxxxxxxxxxx.java:234) 20 21 at java.util.stream.ReferencePipeline.collect(xxxxxxxxxxxxxxxxx.java:499) 22
此处可以使用 GREEDYLINES 规则来通配，如（/usr/local/datakit/pipeline/test.p）：
add_pattern('_dklog_date', '%{YEAR}-%{MONTHNUM}-%{MONTHDAY} %{HOUR}:%{MINUTE}:%{SECOND}%{INT}')
grok(_, '%{_dklog_date:log_time}\\s+%{LOGLEVEL:Level}\\s+%{NUMBER:Level_value}\\s+---\\s+\\[%{NOTSPACE:thread_name}\\]\\s+%{GREEDYDATA:Logger_name}\\s+(\\n)?(%{GREEDYLINES:stack_trace})'
# 此处移除 message 字段便于调试
drop_origin_data()
将上述多行日志存为 multi-line.log，调试一下：
$ datakit --pl test.p --txt "$(<multi-line.log)"
得到如下切割结果：
{
"Level": "ERROR", "Level_value": "1629881",
"Logger_name": "o.s.s.s.TaskUtils$LoggingErrorHandler : Unexpected error occurred in scheduled task",
"log_time": "2022-02-10 16:27:36.116",
"stack_trace": "java.lang.NullPointerException: null\n\tat com.xxxxx.xxxxxxxxxxx.xxxxxxx.impl.SxxxUpSxxxxxxImpl.isSimilarPrize(xxxxxxxxxxxxxxxxx.java:442)\n\tat com.xxxxx.xxxxxxxxxxx.xxxxxxx.impl.SxxxUpSxxxxxxImpl.lambda$getSimilarPrizeSnapUpDo$0(xxxxxxxxxxxxxxxxx.java:595)\n\tat java.util.stream.ReferencePipeline$3$1.accept(xxxxxxxxxxxxxxxxx.java:193)\n\tat java.util.ArrayList$ArrayListSpliterator.forEachRemaining(xxxxxxxxx.java:1382)\n\tat java.util.stream.AbstractPipeline.copyInto(xxxxxxxxxxxxxxxx.java:481)\n\tat java.util.stream.AbstractPipeline.wrapAndCopyInto(xxxxxxxxxxxxxxxx.java:471)\n\tat java.util.stream.ReduceOps$ReduceOp.evaluateSequential(xxxxxxxxx.java:708)\n\tat java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(xxxxxxxxxxxxxxxx.java:234)\n\tat java.util.stream.ReferencePipeline.collect(xxxxxxxxxxxxxxxxx.java:499)",
"thread_name": "scheduling-1"
}
Pipeline 字段命名注意事项
在所有 Pipeline 切割出来的字段中，它们都是指标（field）而不是标签（tag）。由于行协议约束，我们不应该切割出任何跟 tag 同名的字段。这些 Tag 包含如下几类：
DataKit 中的全局 Tag
日志采集器中自定义的 Tag
另外，所有采集上来的日志，均存在如下多个保留字段。我们不应该去覆盖这些字段，否则可能导致数据在查看器页面显示不正常。
| 字段名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
source |
string(tag) | 日志来源 |
service |
string(tag) | 日志对应的服务，默认跟 service 一样 |
status |
string(tag) | 日志对应的等级 |
message |
string(field) | 原始日志 |
time |
int | 日志对应的时间戳 |
当然我们可以通过特定的 Pipeline 函数覆盖上面这些 tag 的值。
一旦 Pipeline 切割出来的字段跟已有 Tag 重名（大小写敏感），都会导致如下数据报错。故建议在 Pipeline 切割中，绕开这些字段命名。
# 该错误在 DataKit monitor 中能看到same key xxx in tag and field
完整 Pipeline 示例
这里以 DataKit 自身的日志切割为例。DataKit 自身的日志形式如下：
2021-01-11T17:43:51.887+0800 DEBUG io io/io.go:458 post cost 6.87021ms
编写对应 pipeline：
# pipeline for datakit log
# Mon Jan 11 10:42:41 CST 2021
# auth: tanb
grok(_, '%{_dklog_date:log_time}%{SPACE}%{_dklog_level:level}%{SPACE}%{_dklog_mod:module}%{SPACE}%{_dklog_source_file:code}%{SPACE}%{_dklog_msg:msg}')
rename("time", log_time) # 将 log_time 重名命名为 time
default_time(time) # 将 time 字段作为输出数据的时间戳
drop_origin_data() # 丢弃原始日志文本(不建议这么做)
这里引用了几个用户自定义的 pattern，如 _dklog_date、_dklog_level。我们将这些规则存放 <datakit安装目录>/pipeline/pattern 下。
注意，用户自定义 pattern 如果需要==全局生效==（即在其它 Pipeline 脚本中应用），必须放置在 <DataKit安装目录/pipeline/pattern/> 目录下）:
$ cat pipeline/pattern/datakit
# 注意：自定义的这些 pattern，命名最好加上特定的前缀，以免跟内置的命名冲突（内置 pattern 名称不允许覆盖）
# 自定义 pattern 格式为：
# <pattern-name><空格><具体 pattern 组合>
_dklog_date %{YEAR}-%{MONTHNUM}-%{MONTHDAY}T%{HOUR}:%{MINUTE}:%{SECOND}%{INT}
_dklog_level (DEBUG|INFO|WARN|ERROR|FATAL)
_dklog_mod %{WORD}
_dklog_source_file (/?[\w_%!$@:.,-]?/?)(\S+)?
_dklog_msg %{GREEDYDATA}
现在 pipeline 以及其引用的 pattern 都有了，就能通过 DataKit 内置的 pipeline 调试工具，对这一行日志进行切割：
# 提取成功示例
$ ./datakit --pl dklog_pl.p --txt '2021-01-11T17:43:51.887+0800 DEBUG io io/io.go:458 post cost 6.87021ms'
Extracted data(cost: 421.705µs):
{
"code": "io/io.go:458",
"level": "DEBUG",
"module": "io",
"msg": "post cost 6.87021ms",
"time": 1610358231887000000
}
FAQ
Pipeline 调试时，为什么变量无法引用？
Pipeline 为：
json(_, message, "message") json(_, thread_name, "thread") json(_, level, "status") json(_, @timestamp, "time")
其报错如下：
[E] new piepline failed: 4:8 parse error: unexpected character: '@'
A: 对于有特殊字符的变量，需将其用两个 ` 修饰一下：
json(_, `@timestamp`, "time")
参见【 Pipeline 的基本语法规则 】https://docs.guance.com/developers/pipeline/#basic-syntax
Pipeline 调试时，为什么找不到对应的 Pipeline 脚本？
命令如下：
$ datakit pipeline test.p -T "..." [E] get pipeline failed: stat /usr/local/datakit/pipeline/test.p: no such file or directory
A: 调试用的 Pipeline 脚本，需将其放置到 /pipeline 目录下。
如何在一个 Pipeline 中切割多种不同格式的日志？
在日常的日志中，因为业务的不同，日志会呈现出多种形态，此时，需写多个 Grok 切割，为提高 Grok 的运行效率，可根据日志出现的频率高低，优先匹配出现频率更高的那个 Grok，这样，大概率日志在前面几个 Grok 中就匹配上了，避免了无效的匹配。
在日志切割中，Grok 匹配是性能开销最大的部分，故避免重复的 Grok 匹配，能极大的提高 Grok 的切割性能。
grok(_, "%{NOTSPACE:client_ip} %{NOTSPACE:http_ident} ...")
if client_ip != nil {
# 证明此时上面的 grok 已经匹配上了，那么就按照该日志来继续后续处理
...
} else {
# 这里说明是不同的日志来了，上面的 grok 没有匹配上当前的日志
grok(_, "%{date2:time} \\[%{LOGLEVEL:status}\\] %{GREEDYDATA:msg} ...")
if status != nil {
# 此处可再检查上面的 grok 是否匹配上...
} else {
# 未识别的日志，或者，在此可再加一个 grok 来处理，如此层层递进
}
}
如何丢弃字段切割
在某些情况下，我们需要的只是日志==中间的几个字段==，但不好跳过前面的部分，比如
200 356 1 0 44 30032 other messages
其中，我们只需要 44 这个值，它可能代码响应延迟，那么可以这样切割（即 Grok 中不附带 :some_field 这个部分）：
grok(_, "%{INT} %{INT} %{INT} %{INT:response_time} %{GREEDYDATA}")
add_pattern() 转义问题
大家在使用 add_pattern() 添加局部模式时，容易陷入转义问题，比如如下这个 pattern（用来通配文件路径以及文件名）：
(/?[\w_%!$@:.,-]?/?)(\S+)?
如果我们将其放到全局 pattern 目录下（即 pipeline/pattern 目录），可这么写：
# my-testsource_file (/?[\w_%!$@:.,-]?/?)(\S+)?
如果使用 add_pattern()，就需写成这样：
# my-test.padd_pattern('source_file', '(/?[\\w_%!$@:.,-]?/?)(\\S+)?')
即这里面反斜杠需要转义。
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