PostgreSQL错误日志与慢查询日志对于线上系统分析、问题预警、问题排查起到非常重要的作用,在此不做赘述。
此文档记录错误日志与慢查询日志的收集、分析与存储展示的方法。
一、总体思路PostgreSQL日志输出可以配置多种多样的格式,其中以csvlog格式输出的日志信息最全面。但是CSV日志只能以本地文件的方式收集,不能直接写入网络,实时上传日志服务器。
日志收集:PostgreSQL服务器分布在不同的机器,我们使用rsyslog客户端-服务器的方式来收集日志到日志服务器。具体方法:在PostgreSQL服务器部署客户端,在日志服务器部署服务器,客户端监控日志文件的变化,实时将新增日志上传到服务器,服务器根据不同客户端上传的日志,分别记录在不同的文件中。
此方法的好处是在PostgreSQL服务器本地可以保存一份原始的完整的csv日志,供全量信息查看与分析。
日志分析:使用Logstash进行日志分析,Logstash是一个开源数据收集引擎,具有实时管道功能。Logstash可以动态地将来自不同文件的数据统一起来,进行数据筛选清洗,并将数据标准化到你所选择的目的地。
日志存储展示:使用传统的Elasticsearch进行数据存储,Kibana进行数据展示。
二、rsyslog服务器端配置新增以下内容到rsyslog配置文件/etc/rsyslog.conf,并重启rsyslog服务。
$PreserveFQDN on #用于正确的获取主机名 $FileOwner root #存储的文件属主 $FileGroup root #文件属主 $FileCreateMode 0644 #生成的文件权限 $DirCreateMode 0755 #生成的目录权限 $Umask 0022 $PrivDropToUser root #可以删除日志的用户 $PrivDropToGroup root #可以删除日志的用户组 module(load="imuxsock") module(load="imklog") module(load="imudp") #input(type="imudp" port="514") module(load="imtcp" MaxSessions="500") input(type="imtcp" port="514") $template linefmt,"%msg:2:$%\n" #接收日志的格式(去掉开头的空格) $template pgloglocation,"/data/pglogs/%hostname%/%$YEAR%-%$MONTH%-%$DAY%.csv" :rawmsg,contains,"pg_5432" ?pgloglocation;linefmt ##变量:%fromhost-ip%三、rsyslog客户端配置
新建配置文件/etc/rsyslog.d/10-pg.conf,并重启rsyslog服务。
cat /etc/rsyslog.d/10-pg.conf module(load="imuxsock") module(load="imklog") module(load="imfile") #module(load="imudp") #input(type="imudp" port="514") module(load="imtcp" MaxSessions="500") input(type="imtcp" port="514") ruleset(name="remote"){ action(type="omfwd" target="x.x.x.x" #日志服务器IP地址 port="514" #端口 protocol="tcp" #使用协议 queue.type="linkedList" #使用异步处理 queue.spoolDirectory="/var/log/rsyslog" #队列目录 queue.fileName="pglog" #队列名称 queue.maxDiskSpace="1g" #队列占最大磁盘空间 queue.saveOnShutdown="on" #保存内存数据如果rsyslog关闭 action.resumeRetryCount="-1" #无限重试插入失败 ) stop } input( type="imfile" File="/pg/data/log/*.csv" #PG服务器日志路径 Facility="local1" Severity="info" Tag="pg_5432" #定义日志标签,重要,服务端根据这个标签可以识别日志 PersistStateInterval="1" #回写偏移量数据到文件间隔时间(秒),根据实际情况而定 deleteStateOnFileDelete="on" reopenOnTruncate="on" Ruleset="remote" #rsyslog.conf中定义的rule名称 )四、logstash配置
在日志服务器上编辑好配置文件后,启动logstash即可。配置文件如下:
input { file { path => ["/data/pglogs/*/*.csv"] start_position => "end" codec => multiline { pattern => "^20[0-9]{2}-[0-9]{2}-[0-9]{2} [0-9]{2}:[0-9]{2}:[0-9]{2}" negate => true what => "previous" } } } filter { csv { separator => "," columns => ["log_time","user_name","database_name","process_id","connection_from","session_id","session_line_num","command_tag","session_start_time","virtual_transaction_id","transaction_id","error_severity","sql_state_code","message","detail","hint","internal_query","internal_query_pos","context","query","query_pos","location","application_name"] convert => { "process_id" => "integer" "session_line_num" => "integer" "transaction_id" => "integer" "internal_query_pos" => "integer" "query_pos" => "integer" } skip_empty_columns => true } mutate{ split => { "log_time" => " CST" } add_field => { "log_time_tmp" => "%{[log_time][0]}" } remove_field => ["log_time"] } date { match => ["log_time_tmp", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"] target => "@timestamp" locale => "cn" remove_field => ["log_time_tmp"] } if "duration:" in [message] and "ms" in [message] and "statement:" in [message] { grok{ match => { "message" => "duration: %{NUMBER:duration} ms" } } mutate{ split => { "message" => "statement: " } add_field => { "statement" => "%{[message][1]}" } remove_field => ["message"] } } mutate{ split => { "path" => "/" } add_field => { "db_host" => "%{[path][3]}" } remove_field => ["path", "host"] convert => { "duration" => "float" } } } output { if [error_severity] == "ERROR" or [error_severity] == "FATAL" or [error_severity] == "PANIC" { elasticsearch { hosts => ["x.x.x.x:x", "x.x.x.x:x"] index => "pg_error" id => "elasticsearch_pg_error" } }else if [duration] and [statement] { elasticsearch { hosts => ["x.x.x.x:x", "x.x.x.x:x"] index => "pg_slow" id => "elasticsearch_pg_slow" } } }
五、此处省略了Elasticsearch存储与Kibana展示,这里不多介绍
补充:PostgreSQL开发者模式错误反馈与日志设置
####when何时记录
#client_min_messages = notice log_min_messages = debug5 #debug级别是提供给开发人员使用的,这个可以看到程序调用的信息以及SQL转化为数据结构的信息,每分钟的级别
####where记录到哪里
#log_destination = 'stderr' logging_collector = on #打开日志收集 log_directory = 'pg_log' #日志目录 log_filename = 'postgresql-%Y-%m-%d_%H%M%S.log'
####what写什么日志
debug_print_parse = on #解析树 debug_print_rewritten = on #查询重写后的SQL debug_print_plan = on #执行计划详细 debug_pretty_print = on #对debug_print_parse,debug_print_rewritten,debug_print_plan可读性格式化 #log_checkpoints = off #如果是研究pg的磁盘IO,这个需要设置为on log_connections = on #连接日志 log_disconnection = on #断开连接日志 #log_duration=on #语句执行时间,对于分析
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
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