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ECS 记录器是你最喜欢的日志库的格式化程序/编码器插件。它们可让你轻松地将日志格式化为与 ECS 兼容的 JSON。

编码器以 JSON 格式记录日志，并在可能的情况下依赖默认的 zapcore/json_encoder。它还处理 ECS 错误格式的错误字段记录。

默认情况下，会添加以下字段：

{"log.level": "info","@timestamp": "2020-09-13T10:48:03.000Z","message":" some logging info","ecs.version": "1.6.0"
}

安装

将包添加到你的 go.mod 文件中：

go.mod

module zerolog-logging
require go.elastic.co/ecszap master
require go.uber.org/zap master

我们使用如下的命令来下载包：

go get go.elastic.co/ecszap
go get go.uber.org/zap

配置

设置默认记录器。例如：

encoderConfig := ecszap.NewDefaultEncoderConfig()
core := ecszap.NewCore(encoderConfig, os.Stdout, zap.DebugLevel)
logger := zap.New(core, zap.AddCaller())

你可以自定义 ECS 记录器。例如：

encoderConfig := ecszap.EncoderConfig{EncodeName: customNameEncoder,EncodeLevel: zapcore.CapitalLevelEncoder,EncodeDuration: zapcore.MillisDurationEncoder,EncodeCaller: ecszap.FullCallerEncoder,
}
core := ecszap.NewCore(encoderConfig, os.Stdout, zap.DebugLevel)
logger := zap.New(core, zap.AddCaller())

示例

使用结构化日志记录

zap1.go

package mainimport ("errors""os""go.elastic.co/ecszap""go.uber.org/zap"
)func main() {encoderConfig := ecszap.NewDefaultEncoderConfig()core := ecszap.NewCore(encoderConfig, os.Stdout, zap.DebugLevel)logger := zap.New(core, zap.AddCaller())logger = logger.With(zap.String("custom", "foo"))logger = logger.Named("mylogger")// Use strongly typed Field valueslogger.Info("some logging info",zap.Int("count", 17),zap.Error(errors.New("boom")))
}

我们可以使用如下的方法来运行上面的应用：

go run zap1.go | jq .

Log errors

zap_error.go

package mainimport ("errors""os"pkgerrors "github.com/pkg/errors""go.elastic.co/ecszap""go.uber.org/zap"
)func main() {encoderConfig := ecszap.NewDefaultEncoderConfig()core := ecszap.NewCore(encoderConfig, os.Stdout, zap.DebugLevel)logger := zap.New(core, zap.AddCaller())err := errors.New("boom")logger.Error("some error", zap.Error(pkgerrors.Wrap(err, "crash")))
}

我们使用如下的命令来运行应用：

go run zap_error.go | jq .

使用 sugar logger

zap_sugar.go

package mainimport ("os""go.elastic.co/ecszap""go.uber.org/zap"
)func main() {encoderConfig := ecszap.NewDefaultEncoderConfig()core := ecszap.NewCore(encoderConfig, os.Stdout, zap.DebugLevel)logger := zap.New(core, zap.AddCaller())sugar := logger.Sugar()sugar.Infow("some logging info","foo", "bar","count", 17,)
}

我们使用如下的命令来运行：

go run zap_sugar.go | jq .

 把日志写入到 Elasticsearch

1. 按照 Filebeat 快速入门
2. 将以下配置添加到你的 filebeat.yaml 文件中。

 Filebeat 7.16+

filebeat.yaml

filebeat.inputs:
- type: filestream  # 1paths: /path/to/logs.jsonparsers:- ndjson:overwrite_keys: true # 2add_error_key: true  # 3expand_keys: true    # 4processors: # 5- add_host_metadata: ~- add_cloud_metadata: ~- add_docker_metadata: ~- add_kubernetes_metadata: ~

1. 使用 filestream 输入从活动日志文件中读取行。
2. 如果发生冲突，解码的 JSON 对象的值将覆盖 Filebeat 通常添加的字段（type、source、offset 等）。
3. 如果发生 JSON 解组错误，Filebeat 将添加 “error.message” 和 “error.type: json” 键。
4. Filebeat 将递归地从解码的 JSON 中去掉点键，并将其扩展为分层对象结构。
5. Processors 可增强你的数据。请参阅 processors 以了解更多信息。

Filebeat < 7.16

filebeat.yaml

filebeat.inputs:
- type: logpaths: /path/to/logs.jsonjson.keys_under_root: truejson.overwrite_keys: truejson.add_error_key: truejson.expand_keys: trueprocessors:
- add_host_metadata: ~
- add_cloud_metadata: ~
- add_docker_metadata: ~
- add_kubernetes_metadata: ~