Pipeline 編寫較為麻煩，為此，DataKit 中內建了簡單的偵錯工具，用以輔助大家來編寫 Pipeline 指令碼。
指定 pipeline 指令碼名稱，輸入一段文字即可判斷提取是否成功
Pipeline 指令碼必須放在 /pipeline 目錄下。
$ 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", # 對應程式碼位置 "level" : "DEBUG", # 對應紀錄檔等級 "module" : "io", # 對應程式碼模組 "msg" : "post cost 6.87021ms", # 純紀錄檔內容 "time" : 1610358231887000000 # 紀錄檔時間(Unix 納秒時間戳) "message": "2021-01-11T17:43:51.887+0800 DEBUG io io/io.g o:458 post cost 6.87021ms" }
提取失敗範例（只有 message 留下了，說明其它欄位並未提取出來）：
$ 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" }
如果偵錯文字比較複雜，可以將它們寫入一個檔案（sample.log），用如下方式偵錯：
$ datakit pipeline your_pipeline.p -F sample.log
更多 Pipeline 偵錯命令，參見 datakit help pipeline。
Grok 通配搜尋
由於 Grok pattern 數量繁多，人工匹配較為麻煩。DataKit 提供了互動式的命令列工具 grokq（grok query）：
datakit tool --grokq grokq > Mon Jan 25 19:41:17 CST 2021 # 此處輸入你希望匹配的文字 2 %{DATESTAMP_OTHER: ?} # 工具會給出對應對的建議，越靠前匹配月精確（權重也越大）。前面的數位表明權重。 0 %{GREEDYDATA: ?} grokq > 2021-01-25T18:37:22.016+0800 4 %{TIMESTAMP_ISO8601: ?} # 此處的 ? 表示你需要用一個欄位來命名匹配到的文字 0 %{NOTSPACE: ?} 0 %{PROG: ?} 0 %{SYSLOGPROG: ?} 0 %{GREEDYDATA: ?} # 像 GREEDYDATA 這種範圍很廣的 pattern，權重都較低 # 權重越高，匹配的精確度越大 grokq > Q # Q 或 exit 退出 Bye!
Windows 下，請在 Powershell 中執行偵錯。
在處理一些呼叫棧相關的紀錄檔時，由於其紀錄檔行數不固定，直接用 GREEDYDATA 這個 pattern 無法處理如下情況的紀錄檔：
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
此處可以使用 GREEDYLINES 規則來通配，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})'
# 此處移除 message 欄位便於偵錯
drop_origin_data()
將上述多行紀錄檔存為 multi-line.log，偵錯一下：
$ datakit --pl test.p --txt "$(<multi-line.log)"
得到如下切割結果：
{
"Level": "ERROR", "Level_value": "1629881",
"Logger_name": "o.s.s.s.TaskUtils$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"
}
在所有 Pipeline 切割出來的欄位中，它們都是指標（field）而不是標籤（tag）。由於行協定約束，我們不應該切割出任何跟 tag 同名的欄位。這些 Tag 包含如下幾類：
DataKit 中的全域性 Tag
紀錄檔採集器中自定義的 Tag
另外，所有采集上來的紀錄檔，均存在如下多個保留欄位。我們不應該去覆蓋這些欄位，否則可能導致資料在檢視器頁面顯示不正常。
| 欄位名 | 型別 | 說明 |
|---|---|---|
source |
string(tag) | 紀錄檔來源 |
service |
string(tag) | 紀錄檔對應的服務，預設跟 service 一樣 |
status |
string(tag) | 紀錄檔對應的等級 |
message |
string(field) | 原始紀錄檔 |
time |
int | 紀錄檔對應的時間戳 |
當然我們可以通過特定的 Pipeline 函數覆蓋上面這些 tag 的值。
一旦 Pipeline 切割出來的欄位跟已有 Tag 重名（大小寫敏感），都會導致如下資料包錯。故建議在 Pipeline 切割中，繞開這些欄位命名。
# 該錯誤在 DataKit monitor 中能看到
same key xxx in tag and field
這裡以 DataKit 自身的紀錄檔切割為例。DataKit 自身的紀錄檔形式如下：
2021-01-11T17:43:51.887+0800 DEBUG io io/io.go:458 post cost 6.87021ms
編寫對應 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) # 將 log_time 重名命名為 time
default_time(time) # 將 time 欄位作為輸出資料的時間戳
drop_origin_data() # 丟棄原始紀錄檔文字(不建議這麼做)
這裡參照了幾個使用者自定義的 pattern，如 _dklog_date、_dklog_level。我們將這些規則存放 <datakit安裝目錄>/pipeline/pattern 下。
注意，使用者自定義 pattern 如果需要==全域性生效==（即在其它 Pipeline 指令碼中應用），必須放置在 <DataKit安裝目錄/pipeline/pattern/> 目錄下）:
$ cat pipeline/pattern/datakit
# 注意：自定義的這些 pattern，命名最好加上特定的字首，以免跟內建的命名衝突（內建 pattern 名稱不允許覆蓋）
# 自定義 pattern 格式為：
# <pattern-name><空格><具體 pattern 組合>
_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}
現在 pipeline 以及其參照的 pattern 都有了，就能通過 DataKit 內建的 pipeline 偵錯工具，對這一行紀錄檔進行切割：
# 提取成功範例
$ ./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
}
Pipeline 為：
json(_, message, "message") json(_, thread_name, "thread") json(_, level, "status") json(_, @timestamp, "time")
其報錯如下：
[E] new piepline failed: 4:8 parse error: unexpected character: '@'
A: 對於有特殊字元的變數，需將其用兩個 ` 修飾一下：
json(_, `@timestamp`, "time")
參見【 Pipeline 的基本語法規則 】https://docs.guance.com/developers/pipeline/
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: 偵錯用的 Pipeline 指令碼，需將其放置到 /pipeline 目錄下。
在日常的紀錄檔中，因為業務的不同，紀錄檔會呈現出多種形態，此時，需寫多個 Grok 切割，為提高 Grok 的執行效率，可根據紀錄檔出現的頻率高低，優先匹配出現頻率更高的那個 Grok，這樣，大概率紀錄檔在前面幾個 Grok 中就匹配上了，避免了無效的匹配。
在紀錄檔切割中，Grok 匹配是效能開銷最大的部分，故避免重複的 Grok 匹配，能極大的提高 Grok 的切割效能。
grok(_, "%{NOTSPACE:client_ip} %{NOTSPACE:http_ident} ...")
if client_ip != nil {
# 證明此時上面的 grok 已經匹配上了，那麼就按照該紀錄檔來繼續後續處理
...
} else {
# 這裡說明是不同的紀錄檔來了，上面的 grok 沒有匹配上當前的紀錄檔
grok(_, "%{date2:time} \\[%{LOGLEVEL:status}\\] %{GREEDYDATA:msg} ...")
if status != nil {
# 此處可再檢查上面的 grok 是否匹配上...
} else {
# 未識別的紀錄檔，或者，在此可再加一個 grok 來處理，如此層層遞進
}
}
在某些情況下，我們需要的只是紀錄檔==中間的幾個欄位==，但不好跳過前面的部分，比如
200 356 1 0 44 30032 other messages
其中，我們只需要 44 這個值，它可能程式碼響應延遲，那麼可以這樣切割（即 Grok 中不附帶 :some_field 這個部分）：
grok(_, "%{INT} %{INT} %{INT} %{INT:response_time} %{GREEDYDATA}")
大家在使用 add_pattern() 新增區域性模式時，容易陷入跳脫問題，比如如下這個 pattern（用來通配檔案路徑以及檔名）：
(/?[\w_%!$@:.,-]?/?)(\S+)?
如果我們將其放到全域性 pattern 目錄下（即 pipeline/pattern 目錄），可這麼寫：
# my-testsource_file (/?[\w_%!$@:.,-]?/?)(\S+)?
如果使用 add_pattern()，就需寫成這樣：
# my-test.padd_pattern('source_file', '(/?[\\w_%!$@:.,-]?/?)(\\S+)?')
即這裡面反斜槓需要跳脫。