NET 的 ELK 监控方案
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背景就不多说了，谁家没有个几个十系统在跑啊。如何监控这几十个系统的运行状况，对于非运营人员来说，太TM五花八门了。。
背景就不多说了，谁家没有个几个十系统在跑啊。如何监控这几十个系统的运行状况，对于非运营人员来说，太TM五花八门了。。。
名词
ELK = ElashticSearch + LogStash + Kibana
Lucene 是搜索引擎，搜索引擎的特点就不用说了吧。但是使用起来不是太直观。
ElashticSearch (简称 ES) 是基于 Luncene 的。它提供了一套易于使用的语法，关键一点：它可以很方便的透过 http 来操作。
Logstash 主要是用来分析（处理）日志的（不知道这样讲妥不妥）。通过指定 Logstash 的 Output ，可以把处理的结果写到 ES 中。
Kibana 是用于制定各种报表的。
也就是说ELK中的： E（存储），L（处理）, K（展示）
ELK 需要 JAVA 运行环境，但不代表它是 JAVA世界的专用工具。
由来已久的门派对立
做为.NET开发人员，对 JAVA工具 多多少是有点抵触的，能不用就不用，能少用就少用，实在没办法在查资料。。。我也是这样过来的。
log4net 相信大家都在用，所以我的最开始的方案是写个 log4net 的Appender 扩展， 从 AppenderSkeleton 派生一个 ESAppender , 代码很简单，不在这里展示了。
但是写日志的速度有点快（每天生产1.5G左右的文本日志，还是简化过的。。。）, ES 的状态不确定，可能会导致数据丢失，或是ES处理不及时，拖程序的后腿等。搜集日志是小事，拖程序后腿就是大事了。。。
所以，最终还是老老实的使用 ELK 这一套完整的方案：
扩展log4net 写 json 格式的日志, logstash 搜集这些日志。。。
如何整合 ELK 到.NET 项目中
正如上面所说的原因，此处用 log4net 写json 格式的文本日志，因为 logstash 的配置语法是我们这些“基于界面”的，“头脑简单”的程序员不能理解的（太麻烦，真心疼JAVA程序员，每天面对那么多天书一样的配置）； json 格式的日志，在 logstash 中，是会被按原样写入到 ES中的，省去那一堆不能理解的 filter 的 配置。
扩展 log4net ，从 LayoutSkeleton 派生一个 JsonLayout
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public class JsonLayout : LayoutSkeleton
{
public override string ContentType{ ???get ???{ ???????return "application/json"; ???}}public JsonLayout(){ ???this.IgnoresException = false;}public override void ActivateOptions(){ ???//}public override void Format(TextWriter writer, LoggingEvent evt){ ???if (!evt.Level.DisplayName.Equals("ES")) ???????return; ???var info = evt.LocationInformation; ???var exTitle = ""; ???var exStack = ""; ???if (evt.ExceptionObject != null) ???{ ???????exTitle = evt.ExceptionObject.Message; ???????exStack = evt.ExceptionObject.StackTrace; ???} ???var msg = new JsonMsg() ???{ ???????ESIndexPrefix = ESIndex.ESIndexPrefix, ???????Logger = evt.LoggerName, ???????//@Class = info.ClassName,//发布后，获取不到该参数 ???????//File = info.FileName,//发布后，获取不到该参数 ???????//Line = info.LineNumber,//发布后，获取不到该参数 ???????//Method = info.MethodName,//发布后，获取不到该参数 ???????CreatedOn = evt.TimeStamp, ???????App = evt.Domain, ???????//Level = evt.Level.Name, 无用，点硬盘 ???????Data = evt.MessageObject, ???????ExTitle = exTitle, ???????ExStack = exStack ???}; ???var json = JsonConvert.SerializeObject(msg); ???writer.WriteLine(json);}}
IgnoresException = false 是忽略 Exception 的输出，否则，会在 json 字符串后面追加一串字符串用于描述异常信息。
JsonMsg.cs
internal class JsonMsg
{
[JsonProperty("i")]public string ESIndexPrefix{ ???get; ???set;}[JsonProperty("L")]public string Logger{ ???get; ???set;} [JsonProperty("On")]public DateTime CreatedOn{ ???get; ???set;}[JsonProperty("D")]public object Data{ ???get; ???set;}[JsonProperty("Ex")]public string ExStack{ ???get; ???set;}[JsonProperty("ExT")]public string ExTitle{ ???get; ???set;}public string App{ ???get; ???set;}}
添加一个 helper
public static class LogHelper
{
private static readonly Type DeclareType = typeof(LogHelper);private static readonly Level Level = new Level(130000, "ES");public static void ES(this ILog logger, AnalyzeLogItem data, Exception ex = null){ ???logger.Logger.Log(DeclareType, Level, data, ex);}}
这段代码中自定义了一个叫 "ES" 的 LEVEL, 还定义了一个很简单的扩展函数，使用自定义的参数： AnalyzeLogItem， 这个 AnalyzeLogItem 就是要用于分析的数据，比如执行时间，执行是成功还是失败，响应请求还是发送请求等等，依自己的需求而定。
然后修改一下 log4net.config
<appender-ref ref="InfoFileAppender" /><appender-ref ref="ErrorFileAppender" /><appender-ref ref="FatalFileAppender" /><appender-ref ref="DebugFileAppender" /><appender-ref ref="WARNFileAppender" /><appender-ref ref="ESAppender" />
注意第一段（ESAppender）中的 layout type="XXX.JsonLayout,XXX"， 修改为自己的包名。
另外，不能使用 UTF-8 。
因为在 WINDOWS 下，log4net 生产的UTF-8 日志文件默认是带BOM 的，logstash 这种JAVA世界的工具，太理想化，好像压根就没有考虑过 BOM 的问题，从而导至数据丢失严重（有多严重？几百万日记只分析出来个零头）。。。
如果logstash 控制台中出现以下这样的字眼，那就八九不离十了：
11:17:54.244 [[main]<file] ERROR logstash.codecs.json - JSON parse error, original data now in message field {:error=>#<LogStash::Json::ParserError: Unexpected character (‘???‘ (code 65279 / 0xfeff)): expected a valid value (number, String, array, object, ‘true‘, ‘false‘ or ‘null‘)
最后，在你的 AssemblyInfo 中添加：
[assembly: log4net.Config.XmlConfigurator(ConfigFile = "log4net.config", Watch = true)]
配置 logstash
上面说了，我们直接生成 json 格式的日志记录，就是为了避免复杂的 logstash 配置。 所以这里的配置很简单：
input{
file {
path => [
"D:/Web/Api1/W1/logES/.",
"D:/Web/Api1/W2/logES/."
]
codec => "json"
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["10.89.70.70:9600"]
index => "%{i}-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
path 节点中的两行即是要分析的日志路径，多条用逗号分开。
hosts 即 ES 的地址(用内网地址比外网地址快不止一个数量级)
index 即动态的 index 名称， 其中的 i (%{i}) 即产生的 json log 中的 i （也就是上文中的 JsonMsg 中的 ESIndexPrefix）. 这样做的好处是可以将不同的系统的日志数据按 index 分类。
Kibana
kibana 的配置就不说了，太简单, 这里只上一张最终的日志分析出来的效果图：
作者：gruan
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來源：简书
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