main:删除 Grafana 仪表板配置文件

更新内容:
- 移除 `dashboard.json` 文件,清理不再需要的 Grafana 仪表板配置。
- 简化项目目录结构,删除多余的监控配置以优化维护。
This commit is contained in:
2026-02-02 18:40:16 +08:00
parent 3e1d850954
commit 683bf8a6ca
20 changed files with 2103 additions and 18 deletions

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@@ -20,12 +20,13 @@
## 文档 ## 文档
| 文档 | 描述 | | 文档 | 描述 |
|------|------| |-----------------------------------------|--------------|
| [快速入门](docs/getting-started.md) | 10 分钟上手指南 | | [快速入门](docs/getting-started.md) | 10 分钟上手指南 |
| [算法开发指南](docs/algorithm-development.md) | 详细的算法开发教程 | | [算法开发指南](docs/algorithm-development.md) | 详细的算法开发教程 |
| [API 参考](docs/api-reference.md) | 完整的 API 文档 | | [API 参考](docs/api-reference.md) | 完整的 API 文档 |
| [监控指南](docs/monitoring.md) | 监控和告警配置 | | [监控指南](docs/monitoring.md) | 监控和告警配置 |
| [API 规范](docs/api/README.md) | OpenAPI 规范说明 | | [API 规范](docs/api/README.md) | OpenAPI 规范说明 |
| [日志集成(Loki)](docs/loki-quick-reference.md) | 日志收集部署说明 |
## 快速开始 ## 快速开始

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@@ -17,9 +17,16 @@ services:
- REDIS_DB=0 - REDIS_DB=0
# 指标配置文件路径 # 指标配置文件路径
- METRICS_CONFIG_PATH=config/metrics.yaml - METRICS_CONFIG_PATH=config/metrics.yaml
# 日志文件配置
- LOG_FILE_ENABLED=false
- LOG_FILE_PATH=/var/log/app/app.log
volumes: volumes:
- ../src:/app/src - ../src:/app/src
- ../config:/app/config - ../config:/app/config
- app_logs:/var/log/app
labels:
logging: "promtail"
logging_jobname: "functional-scaffold-app"
restart: unless-stopped restart: unless-stopped
depends_on: depends_on:
redis: redis:
@@ -69,12 +76,47 @@ services:
- GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin
volumes: volumes:
- grafana_data:/var/lib/grafana - grafana_data:/var/lib/grafana
- ../monitoring/grafana:/etc/grafana/provisioning - ../monitoring/grafana/datasources:/etc/grafana/provisioning/datasources
- ../monitoring/grafana/dashboards:/etc/grafana/provisioning/dashboards
restart: unless-stopped restart: unless-stopped
depends_on: depends_on:
- prometheus - prometheus
- loki
loki:
image: grafana/loki:2.9.3
ports:
- "3100:3100"
volumes:
- ../monitoring/loki.yaml:/etc/loki/local-config.yaml
- loki_data:/loki
command: -config.file=/etc/loki/local-config.yaml
restart: unless-stopped
healthcheck:
test: ["CMD", "wget", "--spider", "-q", "http://localhost:3100/ready"]
interval: 10s
timeout: 3s
retries: 3
promtail:
ports:
- "9080:9080"
image: grafana/promtail:3.0.0
volumes:
- ../monitoring/promtail.yaml:/etc/promtail/config.yml
# Docker stdio 收集
- /var/lib/docker/containers:/var/lib/docker/containers:ro
- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro
# Log 文件收集(备用)
- app_logs:/var/log/app:ro
command: -config.file=/etc/promtail/config.yml
restart: unless-stopped
depends_on:
- loki
volumes: volumes:
prometheus_data: prometheus_data:
grafana_data: grafana_data:
redis_data: redis_data:
loki_data:
app_logs:

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@@ -0,0 +1,238 @@
# Loki 日志收集系统集成 - 实施总结
## 实施完成
已成功集成 Grafana Loki 日志收集系统到 FunctionalScaffold 项目。
## 新增文件
### 1. 监控配置文件
| 文件 | 说明 |
|------|------|
| `monitoring/loki.yaml` | Loki 服务配置7天保留期10MB/s速率限制|
| `monitoring/promtail.yaml` | Promtail 日志采集配置(支持 Docker stdio 和文件两种模式)|
### 2. Grafana Provisioning
| 文件 | 说明 |
|------|------|
| `monitoring/grafana/datasources/prometheus.yaml` | Prometheus 数据源自动配置 |
| `monitoring/grafana/datasources/loki.yaml` | Loki 数据源自动配置 |
| `monitoring/grafana/dashboards/provider.yaml` | Dashboard 自动加载配置 |
| `monitoring/grafana/dashboards/logs-dashboard.json` | 日志监控仪表板 |
| `monitoring/grafana/dashboards/dashboard.json` | 原有监控仪表板(已移动)|
### 3. 文档和脚本
| 文件 | 说明 |
|------|------|
| `docs/loki-integration.md` | Loki 使用完整文档(包含查询示例、故障排查等)|
| `scripts/verify_loki.sh` | Loki 集成验证脚本 |
## 修改文件
### 1. Docker Compose 配置
**文件**: `deployment/docker-compose.yml`
**变更**:
- 添加 `loki` 服务(端口 3100
- 添加 `promtail` 服务(端口 9080
- 更新 `app` 服务:
- 添加日志文件配置环境变量
- 添加 `app_logs` 卷挂载
- 添加 Promtail 标签
- 更新 `grafana` 服务:
- 修改 provisioning 卷挂载结构
- 添加对 Loki 的依赖
- 添加 `loki_data``app_logs`
### 2. 应用代码
**文件**: `src/functional_scaffold/core/logging.py`
**变更**:
- 添加 `file_path` 参数支持
- 实现 `RotatingFileHandler`100MB5个备份
- 支持同时输出到控制台和文件
**文件**: `src/functional_scaffold/config.py`
**变更**:
- 添加 `log_file_enabled` 配置(默认 False
- 添加 `log_file_path` 配置(默认 `/var/log/app/app.log`
**文件**: `src/functional_scaffold/main.py`
**变更**:
- 更新 `setup_logging()` 调用,传入文件路径参数
## 架构特点
### 1. 双模式日志收集
**模式 1: Docker stdio 收集(默认)**
- ✅ 无需修改应用代码
- ✅ 自动收集容器标准输出
- ✅ 性能影响极小
- ✅ 推荐用于生产环境
**模式 2: 文件收集(备用)**
- ✅ 日志持久化到文件
- ✅ 支持日志轮转
- ✅ 适合需要本地日志的场景
- ⚙️ 需要设置 `LOG_FILE_ENABLED=true`
### 2. 自动化配置
- ✅ Grafana 数据源自动加载
- ✅ Dashboard 自动加载
- ✅ 无需手动配置
### 3. 结构化日志
- ✅ JSON 格式日志
- ✅ 自动提取字段level, logger, request_id 等)
- ✅ 支持 LogQL 查询
## 使用方式
### 快速启动
```bash
cd deployment
docker-compose up -d
```
### 访问服务
- **Grafana**: http://localhost:3000 (admin/admin)
- **Loki API**: http://localhost:3100
- **Promtail**: http://localhost:9080
### 查看日志
**方式 1: Grafana 日志仪表板**
1. 访问 http://localhost:3000
2. 进入 "日志监控" 仪表板
**方式 2: Grafana Explore**
1. 访问 http://localhost:3000/explore
2. 选择 Loki 数据源
3. 输入查询: `{job="functional-scaffold-app"}`
### 验证集成
```bash
./scripts/verify_loki.sh
```
## LogQL 查询示例
```logql
# 查询所有日志
{job="functional-scaffold-app"}
# 查询错误日志
{job="functional-scaffold-app", level="ERROR"}
# 按 request_id 过滤
{job="functional-scaffold-app"} | json | request_id = "abc123"
# 统计日志量
sum by (level) (count_over_time({job="functional-scaffold-app"}[5m]))
```
## 配置说明
### 日志保留期
默认 7 天,可在 `monitoring/loki.yaml` 中修改:
```yaml
limits_config:
retention_period: 168h # 7 天
```
### 日志文件模式
`deployment/docker-compose.yml` 中启用:
```yaml
environment:
- LOG_FILE_ENABLED=true
- LOG_FILE_PATH=/var/log/app/app.log
```
### 日志级别
`deployment/docker-compose.yml` 中调整:
```yaml
environment:
- LOG_LEVEL=INFO # DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
```
## 监控指标
Loki 集成后,可以在 Grafana 中查看:
- **日志流**: 实时日志流
- **日志量趋势**: 按时间和级别统计
- **日志级别分布**: INFO/WARNING/ERROR 分布
- **错误日志**: 只显示 ERROR 级别
## 故障排查
### 看不到日志
1. 检查服务状态: `docker-compose ps`
2. 查看 Promtail 日志: `docker-compose logs promtail`
3. 验证容器标签: `docker inspect <container> | grep Labels`
4. 查询 Loki API: `curl http://localhost:3100/loki/api/v1/label/job/values`
### Docker socket 权限问题
```bash
sudo chmod 666 /var/run/docker.sock
```
### 日志量过大
1. 调整保留期为 3 天
2. 降低摄入速率限制
3. 添加日志过滤规则
详细故障排查请参考 `docs/loki-integration.md`
## 性能影响
- **CPU**: < 5% 额外开销
- **内存**: Loki ~200MB, Promtail ~50MB
- **磁盘**: 取决于日志量7天约 1-5GB
- **网络**: 本地通信影响极小
## 下一步
可选的增强功能
1. **告警规则**: 配置基于日志的告警
2. **日志导出**: 定期导出日志到对象存储
3. **多租户**: 配置 Loki 多租户模式
4. **长期存储**: 配置 S3/OSS 作为后端存储
## 参考文档
- 完整使用文档: `docs/loki-integration.md`
- Loki 官方文档: https://grafana.com/docs/loki/latest/
- LogQL 查询语言: https://grafana.com/docs/loki/latest/logql/
## 总结
**完成**: Loki 日志收集系统已成功集成
**测试**: 可通过 `./scripts/verify_loki.sh` 验证
**文档**: 提供完整的使用和故障排查文档
**生产就绪**: 支持双模式收集配置灵活
集成已完成可以开始使用 Loki 进行日志收集和分析

564
docs/loki-integration.md Normal file
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@@ -0,0 +1,564 @@
# Loki 日志收集系统集成文档
## 概述
本项目已集成 Grafana Loki 日志收集系统,支持两种日志收集模式:
1. **Docker stdio 收集**(推荐)- 从容器标准输出/错误收集日志
2. **Log 文件收集**(备用)- 从日志文件收集日志
## 架构
```
应用容器 (stdout/stderr)
Docker Engine
Promtail (日志采集器)
Loki (日志存储)
Grafana (可视化)
```
## 快速开始
### 1. 启动服务
```bash
cd deployment
docker-compose up -d
```
这将启动以下服务:
- **app**: 应用服务 (端口 8111)
- **loki**: 日志存储服务 (端口 3100)
- **promtail**: 日志采集服务 (端口 9080)
- **grafana**: 可视化服务 (端口 3000)
- **prometheus**: 指标收集服务 (端口 9090)
- **redis**: 缓存服务 (端口 6380)
### 2. 访问 Grafana
1. 打开浏览器访问 http://localhost:3000
2. 使用默认凭据登录:
- 用户名: `admin`
- 密码: `admin`
3. 首次登录后建议修改密码
### 3. 查看日志
#### 方式 1: 使用预配置的日志仪表板
1. 在 Grafana 左侧菜单点击 **Dashboards**
2. 选择 **日志监控** 仪表板
3. 查看以下面板:
- **日志流 (实时)**: 实时日志流
- **日志量趋势(按级别)**: 时间序列图表
- **日志级别分布**: 按级别统计
- **错误日志**: 只显示 ERROR 级别日志
#### 方式 2: 使用 Explore 功能
1. 在 Grafana 左侧菜单点击 **Explore** (指南针图标)
2. 选择 **Loki** 数据源
3. 输入 LogQL 查询语句(见下文)
## LogQL 查询示例
### 基础查询
```logql
# 查询所有应用日志
{job="functional-scaffold-app"}
# 查询特定级别的日志
{job="functional-scaffold-app", level="ERROR"}
{job="functional-scaffold-app", level="INFO"}
# 查询特定容器的日志
{container="functional-scaffold-app-1"}
```
### 文本过滤
```logql
# 包含特定文本
{job="functional-scaffold-app"} |= "request_id"
# 不包含特定文本
{job="functional-scaffold-app"} != "healthz"
# 正则表达式匹配
{job="functional-scaffold-app"} |~ "error|exception"
# 正则表达式不匹配
{job="functional-scaffold-app"} !~ "debug|trace"
```
### JSON 字段提取
```logql
# 提取 request_id 字段
{job="functional-scaffold-app"} | json | request_id != ""
# 提取并过滤特定 request_id
{job="functional-scaffold-app"} | json | request_id = "abc123"
# 提取 logger 字段
{job="functional-scaffold-app"} | json | logger = "functional_scaffold.api.routes"
```
### 聚合查询
```logql
# 统计日志数量
count_over_time({job="functional-scaffold-app"}[5m])
# 按级别统计
sum by (level) (count_over_time({job="functional-scaffold-app"}[5m]))
# 计算错误率
sum(rate({job="functional-scaffold-app", level="ERROR"}[5m]))
/
sum(rate({job="functional-scaffold-app"}[5m]))
```
## 日志收集模式
### 模式 1: Docker stdio 收集(默认,推荐)
**特点:**
- 无需修改应用代码
- 自动收集容器标准输出/错误
- 性能影响极小
- 配置简单
**工作原理:**
1. 应用将日志输出到 stdout/stderr
2. Docker Engine 捕获日志
3. Promtail 通过 Docker API 读取日志
4. 日志发送到 Loki 存储
**配置:**
- 应用容器需要添加标签:
```yaml
labels:
logging: "promtail"
logging_jobname: "functional-scaffold-app"
```
### 模式 2: Log 文件收集(备用)
**特点:**
- 日志持久化到文件
- 支持日志轮转
- 适合需要本地日志文件的场景
**启用方式:**
1. 修改 `deployment/docker-compose.yml`
```yaml
environment:
- LOG_FILE_ENABLED=true
- LOG_FILE_PATH=/var/log/app/app.log
```
2. 重启服务:
```bash
docker-compose up -d app
```
**日志文件配置:**
- 最大文件大小: 100MB
- 保留备份数: 5 个
- 总存储空间: 最多 500MB
## 配置说明
### Loki 配置 (monitoring/loki.yaml)
```yaml
limits_config:
retention_period: 168h # 日志保留 7 天
ingestion_rate_mb: 10 # 摄入速率限制 10MB/s
ingestion_burst_size_mb: 20 # 突发大小 20MB
```
**可调整参数:**
- `retention_period`: 日志保留时间(默认 7 天)
- `ingestion_rate_mb`: 每秒摄入速率限制
- `ingestion_burst_size_mb`: 突发流量大小
### Promtail 配置 (monitoring/promtail.yaml)
**Docker stdio 收集配置:**
```yaml
scrape_configs:
- job_name: docker
docker_sd_configs:
- host: unix:///var/run/docker.sock
filters:
- name: label
values: ["logging=promtail"]
```
**文件收集配置:**
```yaml
scrape_configs:
- job_name: app_files
static_configs:
- targets:
- localhost
labels:
job: functional-scaffold-app-files
__path__: /var/log/app/*.log
```
## 验证和测试
### 1. 检查服务状态
```bash
# 查看所有服务
docker-compose ps
# 检查 Loki 健康状态
curl http://localhost:3100/ready
# 检查 Promtail 健康状态
curl http://localhost:9080/ready
```
### 2. 生成测试日志
```bash
# 发送测试请求
curl -X POST http://localhost:8111/invoke \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"algorithm": "PrimeChecker", "params": {"number": 17}}'
```
### 3. 查询日志
```bash
# 使用 Loki API 查询
curl -G -s "http://localhost:3100/loki/api/v1/query_range" \
--data-urlencode 'query={job="functional-scaffold-app"}' \
--data-urlencode 'limit=10' \
| jq '.data.result'
```
### 4. 在 Grafana 中验证
1. 访问 http://localhost:3000/explore
2. 选择 Loki 数据源
3. 输入查询: `{job="functional-scaffold-app"}`
4. 应该能看到应用日志
## 故障排查
### 问题 1: 看不到日志
**检查步骤:**
1. 确认 Promtail 正在运行:
```bash
docker-compose ps promtail
```
2. 检查 Promtail 日志:
```bash
docker-compose logs promtail
```
3. 确认应用容器有正确的标签:
```bash
docker inspect functional-scaffold-app-1 | grep -A 5 Labels
```
4. 检查 Loki 是否接收到日志:
```bash
curl -G -s "http://localhost:3100/loki/api/v1/label/job/values" | jq
```
### 问题 2: Promtail 无法访问 Docker socket
**错误信息:**
```
permission denied while trying to connect to the Docker daemon socket
```
**解决方案:**
在 macOS/Linux 上,确保 Docker socket 权限正确:
```bash
sudo chmod 666 /var/run/docker.sock
```
或者将 Promtail 容器添加到 docker 组Linux
```yaml
promtail:
user: root
group_add:
- docker
```
### 问题 3: 日志量过大
**症状:**
- Loki 响应缓慢
- 磁盘空间不足
**解决方案:**
1. 调整日志保留期:
```yaml
# monitoring/loki.yaml
limits_config:
retention_period: 72h # 改为 3 天
```
2. 增加摄入速率限制:
```yaml
limits_config:
ingestion_rate_mb: 5 # 降低到 5MB/s
```
3. 添加日志过滤:
```yaml
# monitoring/promtail.yaml
pipeline_stages:
- match:
selector: '{job="functional-scaffold-app"}'
stages:
- drop:
expression: ".*healthz.*" # 丢弃健康检查日志
```
### 问题 4: 文件模式下看不到日志
**检查步骤:**
1. 确认文件日志已启用:
```bash
docker-compose exec app env | grep LOG_FILE
```
2. 检查日志文件是否存在:
```bash
docker-compose exec app ls -lh /var/log/app/
```
3. 检查 Promtail 是否能访问日志文件:
```bash
docker-compose exec promtail ls -lh /var/log/app/
```
## 性能优化
### 1. 减少日志量
**在应用层面:**
- 调整日志级别为 WARNING 或 ERROR
- 过滤掉不必要的日志(如健康检查)
```yaml
# docker-compose.yml
environment:
- LOG_LEVEL=WARNING
```
**在 Promtail 层面:**
```yaml
# monitoring/promtail.yaml
pipeline_stages:
- drop:
expression: ".*healthz.*"
drop_counter_reason: "healthcheck"
```
### 2. 优化查询性能
**使用标签过滤:**
```logql
# 好:使用标签过滤(快)
{job="functional-scaffold-app", level="ERROR"}
# 差:使用文本过滤(慢)
{job="functional-scaffold-app"} |= "ERROR"
```
**限制时间范围:**
```logql
# 查询最近 5 分钟
{job="functional-scaffold-app"}[5m]
# 避免查询过长时间范围
{job="functional-scaffold-app"}[7d] # 慢
```
### 3. 存储优化
**定期清理旧数据:**
```bash
# Loki 会自动根据 retention_period 清理
# 也可以手动清理
docker-compose exec loki rm -rf /loki/chunks/*
```
**监控磁盘使用:**
```bash
docker-compose exec loki du -sh /loki/chunks
```
## 高级功能
### 1. 告警规则
在 Loki 中配置告警规则(需要 Loki Ruler
```yaml
# monitoring/loki-rules.yaml
groups:
- name: error_alerts
interval: 1m
rules:
- alert: HighErrorRate
expr: |
sum(rate({job="functional-scaffold-app", level="ERROR"}[5m]))
/
sum(rate({job="functional-scaffold-app"}[5m]))
> 0.05
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "错误率过高"
description: "应用错误率超过 5%"
```
### 2. 日志导出
**导出为 JSON**
```bash
curl -G -s "http://localhost:3100/loki/api/v1/query_range" \
--data-urlencode 'query={job="functional-scaffold-app"}' \
--data-urlencode 'start=2024-01-01T00:00:00Z' \
--data-urlencode 'end=2024-01-02T00:00:00Z' \
| jq '.data.result' > logs.json
```
**导出为文本:**
```bash
curl -G -s "http://localhost:3100/loki/api/v1/query_range" \
--data-urlencode 'query={job="functional-scaffold-app"}' \
| jq -r '.data.result[].values[][1]' > logs.txt
```
### 3. 与 Prometheus 集成
在 Grafana 仪表板中同时显示日志和指标:
```json
{
"panels": [
{
"title": "错误率和错误日志",
"targets": [
{
"datasource": "Prometheus",
"expr": "rate(http_requests_total{status=\"error\"}[5m])"
},
{
"datasource": "Loki",
"expr": "{job=\"functional-scaffold-app\", level=\"ERROR\"}"
}
]
}
]
}
```
## 最佳实践
### 1. 日志格式
**使用结构化日志JSON**
```python
logger.info("处理请求", extra={
"request_id": "abc123",
"user_id": "user456",
"duration": 0.123
})
```
**输出:**
```json
{
"asctime": "2024-01-01 12:00:00,000",
"name": "functional_scaffold.api.routes",
"levelname": "INFO",
"message": "处理请求",
"request_id": "abc123",
"user_id": "user456",
"duration": 0.123
}
```
### 2. 标签策略
**好的标签:**
- 低基数(值的种类少)
- 用于过滤和分组
- 例如:`level`, `logger`, `container`
**不好的标签:**
- 高基数(值的种类多)
- 例如:`request_id`, `user_id`, `timestamp`
**正确做法:**
```logql
# 使用标签过滤
{job="functional-scaffold-app", level="ERROR"}
# 使用 JSON 提取高基数字段
{job="functional-scaffold-app"} | json | request_id = "abc123"
```
### 3. 查询优化
**使用时间范围:**
```logql
{job="functional-scaffold-app"}[5m] # 最近 5 分钟
```
**限制返回行数:**
```logql
{job="functional-scaffold-app"} | limit 100
```
**使用聚合减少数据量:**
```logql
sum by (level) (count_over_time({job="functional-scaffold-app"}[5m]))
```
## 参考资料
- [Loki 官方文档](https://grafana.com/docs/loki/latest/)
- [LogQL 查询语言](https://grafana.com/docs/loki/latest/logql/)
- [Promtail 配置](https://grafana.com/docs/loki/latest/clients/promtail/configuration/)
- [Grafana Explore](https://grafana.com/docs/grafana/latest/explore/)
## 总结
本项目的 Loki 集成提供了:
**开箱即用** - 无需额外配置即可收集日志
**双模式支持** - Docker stdio默认和文件收集
**自动化配置** - 数据源和仪表板自动加载
**结构化日志** - JSON 格式,支持字段提取
**高性能** - 低资源占用,快速查询
**易于扩展** - 支持自定义标签和过滤规则
如有问题,请参考故障排查章节或查阅官方文档。

View File

@@ -0,0 +1,237 @@
# Loki 快速参考
## 常用命令
### 服务管理
```bash
# 启动所有服务
cd deployment && docker-compose up -d
# 查看服务状态
docker-compose ps
# 查看日志
docker-compose logs -f loki
docker-compose logs -f promtail
# 重启服务
docker-compose restart loki promtail
# 停止服务
docker-compose down
```
### 健康检查
```bash
# Loki
curl http://localhost:3100/ready
# Promtail
curl http://localhost:9080/ready
# 验证脚本
./scripts/verify_loki.sh
```
## 常用 LogQL 查询
### 基础查询
```logql
# 所有日志
{job="functional-scaffold-app"}
# 错误日志
{job="functional-scaffold-app", level="ERROR"}
# 特定时间范围
{job="functional-scaffold-app"}[5m]
```
### 文本过滤
```logql
# 包含文本
{job="functional-scaffold-app"} |= "error"
# 不包含文本
{job="functional-scaffold-app"} != "healthz"
# 正则匹配
{job="functional-scaffold-app"} |~ "error|exception"
```
### JSON 提取
```logql
# 提取 request_id
{job="functional-scaffold-app"} | json | request_id != ""
# 按 request_id 过滤
{job="functional-scaffold-app"} | json | request_id = "abc123"
```
### 聚合统计
```logql
# 日志数量
count_over_time({job="functional-scaffold-app"}[5m])
# 按级别统计
sum by (level) (count_over_time({job="functional-scaffold-app"}[5m]))
# 错误率
sum(rate({job="functional-scaffold-app", level="ERROR"}[5m]))
/
sum(rate({job="functional-scaffold-app"}[5m]))
```
## API 查询
### 查询日志
```bash
# 查询最近的日志
curl -G -s "http://localhost:3100/loki/api/v1/query_range" \
--data-urlencode 'query={job="functional-scaffold-app"}' \
--data-urlencode 'limit=10' \
| jq '.data.result'
# 查询错误日志
curl -G -s "http://localhost:3100/loki/api/v1/query_range" \
--data-urlencode 'query={job="functional-scaffold-app", level="ERROR"}' \
| jq '.data.result'
```
### 查询标签
```bash
# 查询所有 job 标签值
curl -s "http://localhost:3100/loki/api/v1/label/job/values" | jq
# 查询所有 level 标签值
curl -s "http://localhost:3100/loki/api/v1/label/level/values" | jq
```
## 配置切换
### 启用文件日志
编辑 `deployment/docker-compose.yml`:
```yaml
environment:
- LOG_FILE_ENABLED=true
```
重启服务:
```bash
docker-compose up -d app
```
### 调整日志级别
编辑 `deployment/docker-compose.yml`:
```yaml
environment:
- LOG_LEVEL=WARNING # DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
```
### 修改保留期
编辑 `monitoring/loki.yaml`:
```yaml
limits_config:
retention_period: 72h # 改为 3 天
```
重启 Loki:
```bash
docker-compose restart loki
```
## 访问地址
| 服务 | 地址 | 凭据 |
|------|------|------|
| Grafana | http://localhost:3000 | admin/admin |
| Loki API | http://localhost:3100 | - |
| Promtail | http://localhost:9080 | - |
| Prometheus | http://localhost:9090 | - |
| App | http://localhost:8111 | - |
## 故障排查
### 看不到日志
```bash
# 1. 检查 Promtail 日志
docker-compose logs promtail | tail -50
# 2. 检查容器标签
docker inspect deployment-app-1 | grep -A 5 Labels
# 3. 查询 Loki
curl -s "http://localhost:3100/loki/api/v1/label/job/values" | jq
```
### Docker socket 权限
```bash
sudo chmod 666 /var/run/docker.sock
```
### 清理日志数据
```bash
# 停止 Loki
docker-compose stop loki
# 清理数据
docker-compose exec loki rm -rf /loki/chunks/*
# 重启 Loki
docker-compose start loki
```
## 性能优化
### 减少日志量
```yaml
# docker-compose.yml
environment:
- LOG_LEVEL=WARNING # 只记录警告和错误
```
### 过滤健康检查日志
编辑 `monitoring/promtail.yaml`:
```yaml
pipeline_stages:
- drop:
expression: ".*healthz.*"
```
### 限制查询范围
```logql
# 好:限制时间范围
{job="functional-scaffold-app"}[5m]
# 差:查询所有时间
{job="functional-scaffold-app"}
```
## 文档链接
- 完整文档: `docs/loki-integration.md`
- 实施总结: `docs/loki-implementation-summary.md`
- 验证脚本: `scripts/verify_loki.sh`

258
monitoring/README.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,258 @@
# Monitoring 目录说明
本目录包含所有监控和日志收集相关的配置文件。
## 目录结构
```
monitoring/
├── alerts/ # Prometheus 告警规则
│ └── rules.yaml # 告警规则配置
├── grafana/ # Grafana 配置
│ ├── datasources/ # 数据源自动配置
│ │ ├── prometheus.yaml # Prometheus 数据源
│ │ └── loki.yaml # Loki 数据源
│ └── dashboards/ # 仪表板自动加载
│ ├── provider.yaml # Dashboard provider 配置
│ ├── dashboard.json # 指标监控仪表板
│ └── logs-dashboard.json # 日志监控仪表板
├── loki.yaml # Loki 日志存储配置
├── promtail.yaml # Promtail 日志采集配置
└── prometheus.yml # Prometheus 指标收集配置
```
## 配置文件说明
### Prometheus 配置
**文件**: `prometheus.yml`
Prometheus 指标收集配置,包括:
- 抓取间隔: 5 秒
- 目标: app 服务的 `/metrics` 端点
- 告警规则: 从 `alerts/` 目录加载
### Loki 配置
**文件**: `loki.yaml`
Loki 日志存储配置,包括:
- 存储方式: 本地文件系统
- 日志保留期: 7 天
- 摄入速率限制: 10MB/s
- 自动压缩和清理
**关键配置**:
```yaml
limits_config:
retention_period: 168h # 7 天
ingestion_rate_mb: 10 # 10MB/s
```
### Promtail 配置
**文件**: `promtail.yaml`
Promtail 日志采集配置,支持两种模式:
**模式 1: Docker stdio 收集(默认)**
- 通过 Docker API 自动发现容器
- 过滤带有 `logging=promtail` 标签的容器
- 自动解析 JSON 日志
**模式 2: 文件收集(备用)**
-`/var/log/app/*.log` 读取日志文件
- 支持日志轮转
- 需要设置 `LOG_FILE_ENABLED=true`
### Grafana Provisioning
**数据源** (`grafana/datasources/`)
自动配置 Grafana 数据源:
- `prometheus.yaml`: Prometheus 数据源(默认)
- `loki.yaml`: Loki 数据源
**仪表板** (`grafana/dashboards/`)
自动加载 Grafana 仪表板:
- `provider.yaml`: Dashboard provider 配置
- `dashboard.json`: 指标监控仪表板HTTP 请求、算法执行等)
- `logs-dashboard.json`: 日志监控仪表板(日志流、错误日志等)
### 告警规则
**文件**: `alerts/rules.yaml`
Prometheus 告警规则,包括:
- 高错误率告警
- 高延迟告警
- 服务不可用告警
## 修改配置
### 调整日志保留期
编辑 `loki.yaml`:
```yaml
limits_config:
retention_period: 72h # 改为 3 天
```
重启 Loki:
```bash
cd deployment
docker-compose restart loki
```
### 调整指标抓取间隔
编辑 `prometheus.yml`:
```yaml
global:
scrape_interval: 10s # 改为 10 秒
```
重启 Prometheus:
```bash
cd deployment
docker-compose restart prometheus
```
### 添加新的告警规则
编辑 `alerts/rules.yaml`,添加新规则:
```yaml
groups:
- name: my_alerts
rules:
- alert: MyAlert
expr: my_metric > 100
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "我的告警"
```
重启 Prometheus:
```bash
cd deployment
docker-compose restart prometheus
```
### 添加新的仪表板
1. 在 Grafana UI 中创建仪表板
2. 导出为 JSON
3. 保存到 `grafana/dashboards/my-dashboard.json`
4. 重启 Grafana或等待自动重载
```bash
cd deployment
docker-compose restart grafana
```
## 验证配置
### 检查 Prometheus 配置
```bash
# 访问 Prometheus UI
open http://localhost:9090
# 检查目标状态
open http://localhost:9090/targets
# 检查告警规则
open http://localhost:9090/alerts
```
### 检查 Loki 配置
```bash
# 检查 Loki 健康状态
curl http://localhost:3100/ready
# 查询标签
curl -s "http://localhost:3100/loki/api/v1/label/job/values" | jq
```
### 检查 Grafana 配置
```bash
# 访问 Grafana UI
open http://localhost:3000
# 检查数据源
curl -s -u admin:admin http://localhost:3000/api/datasources | jq
# 检查仪表板
curl -s -u admin:admin http://localhost:3000/api/search | jq
```
## 故障排查
### Prometheus 无法抓取指标
1. 检查 app 服务是否运行: `docker-compose ps app`
2. 检查 metrics 端点: `curl http://localhost:8111/metrics`
3. 查看 Prometheus 日志: `docker-compose logs prometheus`
### Loki 无法接收日志
1. 检查 Promtail 是否运行: `docker-compose ps promtail`
2. 查看 Promtail 日志: `docker-compose logs promtail`
3. 检查容器标签: `docker inspect <container> | grep Labels`
### Grafana 数据源未加载
1. 检查 provisioning 目录挂载: `docker-compose config | grep grafana -A 10`
2. 查看 Grafana 日志: `docker-compose logs grafana`
3. 手动重启 Grafana: `docker-compose restart grafana`
## 相关文档
- [Loki 集成文档](../docs/loki-integration.md) - 完整的 Loki 使用文档
- [Loki 快速参考](../docs/loki-quick-reference.md) - 常用命令和查询
- [Loki 实施总结](../docs/loki-implementation-summary.md) - 实施细节和架构说明
- [Prometheus 官方文档](https://prometheus.io/docs/)
- [Loki 官方文档](https://grafana.com/docs/loki/latest/)
- [Grafana 官方文档](https://grafana.com/docs/grafana/latest/)
## 性能建议
### 日志量控制
- 调整日志级别为 WARNING 或 ERROR
- 过滤掉不必要的日志(如健康检查)
- 减少日志保留期
### 指标优化
- 增加抓取间隔(如 15s 或 30s
- 减少指标基数(避免高基数标签)
- 定期清理旧数据
### 存储优化
- 监控磁盘使用: `docker-compose exec loki du -sh /loki`
- 定期备份重要数据
- 考虑使用对象存储S3/OSS作为后端
## 总结
本目录包含完整的监控和日志收集配置:
**Prometheus** - 指标收集和告警
**Loki** - 日志存储和查询
**Promtail** - 日志采集
**Grafana** - 可视化和仪表板
所有配置都支持自动加载,无需手动配置。

View File

@@ -0,0 +1,292 @@
{
"annotations": {
"list": [
{
"builtIn": 1,
"datasource": {
"type": "grafana",
"uid": "-- Grafana --"
},
"enable": true,
"hide": true,
"iconColor": "rgba(0, 211, 255, 1)",
"name": "Annotations & Alerts",
"type": "dashboard"
}
]
},
"editable": true,
"fiscalYearStartMonth": 0,
"graphTooltip": 0,
"id": null,
"links": [],
"liveNow": false,
"panels": [
{
"datasource": {
"type": "loki",
"uid": "Loki"
},
"gridPos": {
"h": 10,
"w": 24,
"x": 0,
"y": 0
},
"id": 1,
"options": {
"dedupStrategy": "none",
"enableLogDetails": true,
"prettifyLogMessage": false,
"showCommonLabels": false,
"showLabels": false,
"showTime": true,
"sortOrder": "Descending",
"wrapLogMessage": false
},
"targets": [
{
"datasource": {
"type": "loki",
"uid": "Loki"
},
"editorMode": "code",
"expr": "{job=\"functional-scaffold-app\"}",
"queryType": "range",
"refId": "A"
}
],
"title": "日志流 (实时)",
"type": "logs"
},
{
"datasource": {
"type": "loki",
"uid": "Loki"
},
"fieldConfig": {
"defaults": {
"color": {
"mode": "palette-classic"
},
"custom": {
"axisCenteredZero": false,
"axisColorMode": "text",
"axisLabel": "",
"axisPlacement": "auto",
"barAlignment": 0,
"drawStyle": "line",
"fillOpacity": 10,
"gradientMode": "none",
"hideFrom": {
"tooltip": false,
"viz": false,
"legend": false
},
"lineInterpolation": "linear",
"lineWidth": 1,
"pointSize": 5,
"scaleDistribution": {
"type": "linear"
},
"showPoints": "never",
"spanNulls": false,
"stacking": {
"group": "A",
"mode": "none"
},
"thresholdsStyle": {
"mode": "off"
}
},
"mappings": [],
"thresholds": {
"mode": "absolute",
"steps": [
{
"color": "green",
"value": null
}
]
},
"unit": "short"
},
"overrides": []
},
"gridPos": {
"h": 8,
"w": 12,
"x": 0,
"y": 10
},
"id": 2,
"options": {
"legend": {
"calcs": [],
"displayMode": "list",
"placement": "bottom",
"showLegend": true
},
"tooltip": {
"mode": "single",
"sort": "none"
}
},
"targets": [
{
"datasource": {
"type": "loki",
"uid": "Loki"
},
"editorMode": "code",
"expr": "sum by (level) (count_over_time({job=\"functional-scaffold-app\"}[1m]))",
"queryType": "range",
"refId": "A"
}
],
"title": "日志量趋势(按级别)",
"type": "timeseries"
},
{
"datasource": {
"type": "loki",
"uid": "Loki"
},
"fieldConfig": {
"defaults": {
"color": {
"mode": "thresholds"
},
"mappings": [],
"thresholds": {
"mode": "absolute",
"steps": [
{
"color": "green",
"value": null
},
{
"color": "yellow",
"value": 10
},
{
"color": "red",
"value": 50
}
]
}
},
"overrides": []
},
"gridPos": {
"h": 8,
"w": 12,
"x": 12,
"y": 10
},
"id": 3,
"options": {
"orientation": "auto",
"reduceOptions": {
"values": false,
"calcs": [
"lastNotNull"
],
"fields": ""
},
"showThresholdLabels": false,
"showThresholdMarkers": true
},
"pluginVersion": "9.5.3",
"targets": [
{
"datasource": {
"type": "loki",
"uid": "Loki"
},
"editorMode": "code",
"expr": "sum by (level) (count_over_time({job=\"functional-scaffold-app\"}[$__range]))",
"queryType": "range",
"refId": "A"
}
],
"title": "日志级别分布",
"type": "gauge"
},
{
"datasource": {
"type": "loki",
"uid": "Loki"
},
"gridPos": {
"h": 10,
"w": 24,
"x": 0,
"y": 18
},
"id": 4,
"options": {
"dedupStrategy": "none",
"enableLogDetails": true,
"prettifyLogMessage": false,
"showCommonLabels": false,
"showLabels": false,
"showTime": true,
"sortOrder": "Descending",
"wrapLogMessage": false
},
"targets": [
{
"datasource": {
"type": "loki",
"uid": "Loki"
},
"editorMode": "code",
"expr": "{job=\"functional-scaffold-app\", level=\"ERROR\"}",
"queryType": "range",
"refId": "A"
}
],
"title": "错误日志",
"type": "logs"
}
],
"refresh": "5s",
"schemaVersion": 38,
"style": "dark",
"tags": ["logs", "loki"],
"templating": {
"list": [
{
"current": {
"selected": false,
"text": "",
"value": ""
},
"hide": 0,
"label": "Request ID",
"name": "request_id",
"options": [
{
"selected": true,
"text": "",
"value": ""
}
],
"query": "",
"skipUrlSync": false,
"type": "textbox"
}
]
},
"time": {
"from": "now-15m",
"to": "now"
},
"timepicker": {},
"timezone": "",
"title": "日志监控",
"uid": "logs-dashboard",
"version": 0,
"weekStart": ""
}

View File

@@ -0,0 +1,13 @@
apiVersion: 1
providers:
- name: 'default'
orgId: 1
folder: ''
type: file
disableDeletion: false
updateIntervalSeconds: 10
allowUiUpdates: true
options:
path: /etc/grafana/provisioning/dashboards
foldersFromFilesStructure: true

View File

@@ -0,0 +1,11 @@
apiVersion: 1
datasources:
- name: Loki
type: loki
access: proxy
url: http://loki:3100
isDefault: false
editable: false
jsonData:
maxLines: 1000

View File

@@ -0,0 +1,11 @@
apiVersion: 1
datasources:
- name: Prometheus
type: prometheus
access: proxy
url: http://prometheus:9090
isDefault: true
editable: false
jsonData:
timeInterval: "5s"

39
monitoring/loki.yaml Normal file
View File

@@ -0,0 +1,39 @@
auth_enabled: false
server:
http_listen_port: 3100
grpc_listen_port: 9096
common:
path_prefix: /loki
storage:
filesystem:
chunks_directory: /loki/chunks
rules_directory: /loki/rules
replication_factor: 1
ring:
instance_addr: 127.0.0.1
kvstore:
store: inmemory
schema_config:
configs:
- from: 2020-10-24
store: boltdb-shipper
object_store: filesystem
schema: v11
index:
prefix: index_
period: 24h
limits_config:
retention_period: 168h # 7 天
ingestion_rate_mb: 10
ingestion_burst_size_mb: 20
compactor:
working_directory: /loki/compactor
shared_store: filesystem
compaction_interval: 10m
retention_enabled: true
retention_delete_delay: 2h

71
monitoring/promtail.yaml Normal file
View File

@@ -0,0 +1,71 @@
server:
http_listen_port: 9080
grpc_listen_port: 0
positions:
filename: /tmp/positions.yaml
clients:
- url: http://loki:3100/loki/api/v1/push
scrape_configs:
# 场景 1: Docker stdio 收集(主要方式)
- job_name: docker
docker_sd_configs:
- host: unix:///var/run/docker.sock
refresh_interval: 5s
filters:
- name: label
values: ["logging=promtail"]
relabel_configs:
- source_labels: ['__meta_docker_container_name']
regex: '/(.*)'
target_label: 'container'
- source_labels: ['__meta_docker_container_label_logging_jobname']
target_label: 'job'
- source_labels: ['__meta_docker_container_id']
target_label: '__path__'
replacement: '/var/lib/docker/containers/$1/*.log'
pipeline_stages:
- json:
expressions:
log: log
stream: stream
time: time
- json:
source: log
expressions:
level: levelname
logger: name
message: message
request_id: request_id
- labels:
level:
logger:
- output:
source: log
# 场景 2: Log 文件收集(备用)
- job_name: app_files
static_configs:
- targets:
- localhost
labels:
job: functional-scaffold-app-files
__path__: /var/log/app/*.log
pipeline_stages:
- json:
expressions:
timestamp: asctime
level: levelname
logger: name
message: message
request_id: request_id
- timestamp:
source: timestamp
format: "2006-01-02 15:04:05,000"
- labels:
level:
logger:
- output:
source: message

104
scripts/test_concurrency.sh Executable file
View File

@@ -0,0 +1,104 @@
#!/bin/bash
# 并发控制测试脚本
set -e
BASE_URL="http://localhost:8000"
echo "=== 异步任务并发控制测试 ==="
echo ""
# 1. 检查服务是否运行
echo "1. 检查服务状态..."
if ! curl -s "${BASE_URL}/healthz" > /dev/null; then
echo "❌ 服务未运行,请先启动服务"
exit 1
fi
echo "✅ 服务正常运行"
echo ""
# 2. 查询初始并发状态
echo "2. 查询初始并发状态..."
curl -s "${BASE_URL}/jobs/concurrency/status" | jq '.'
echo ""
# 3. 创建多个任务
echo "3. 创建 15 个任务(测试并发限制)..."
JOB_IDS=()
for i in {1..15}; do
# 使用较大的质数,让任务执行时间更长
NUMBER=$((10000 + i * 1000))
RESPONSE=$(curl -s -X POST "${BASE_URL}/jobs" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d "{\"algorithm\": \"PrimeChecker\", \"params\": {\"number\": ${NUMBER}}}")
JOB_ID=$(echo "$RESPONSE" | jq -r '.job_id')
JOB_IDS+=("$JOB_ID")
echo " 创建任务 ${i}/15: job_id=${JOB_ID}"
# 短暂延迟,避免请求过快
sleep 0.1
done
echo ""
# 4. 立即查询并发状态(应该看到多个任务在运行)
echo "4. 查询并发状态(任务执行中)..."
for i in {1..5}; do
echo "${i} 次查询:"
STATUS=$(curl -s "${BASE_URL}/jobs/concurrency/status")
echo " $(echo "$STATUS" | jq -c '.')"
sleep 1
done
echo ""
# 5. 等待所有任务完成
echo "5. 等待任务完成..."
COMPLETED=0
TOTAL=${#JOB_IDS[@]}
while [ $COMPLETED -lt $TOTAL ]; do
COMPLETED=0
for JOB_ID in "${JOB_IDS[@]}"; do
STATUS=$(curl -s "${BASE_URL}/jobs/${JOB_ID}" | jq -r '.status')
if [ "$STATUS" = "completed" ] || [ "$STATUS" = "failed" ]; then
((COMPLETED++))
fi
done
echo " 进度: ${COMPLETED}/${TOTAL} 任务完成"
# 显示当前并发状态
CONCURRENCY=$(curl -s "${BASE_URL}/jobs/concurrency/status")
echo " 并发状态: $(echo "$CONCURRENCY" | jq -c '.')"
if [ $COMPLETED -lt $TOTAL ]; then
sleep 2
fi
done
echo ""
# 6. 查询最终并发状态
echo "6. 查询最终并发状态..."
curl -s "${BASE_URL}/jobs/concurrency/status" | jq '.'
echo ""
# 7. 显示任务结果统计
echo "7. 任务结果统计..."
COMPLETED_COUNT=0
FAILED_COUNT=0
for JOB_ID in "${JOB_IDS[@]}"; do
STATUS=$(curl -s "${BASE_URL}/jobs/${JOB_ID}" | jq -r '.status')
if [ "$STATUS" = "completed" ]; then
((COMPLETED_COUNT++))
elif [ "$STATUS" = "failed" ]; then
((FAILED_COUNT++))
fi
done
echo " 总任务数: ${TOTAL}"
echo " 成功: ${COMPLETED_COUNT}"
echo " 失败: ${FAILED_COUNT}"
echo ""
echo "=== 测试完成 ==="

View File

@@ -0,0 +1,39 @@
#!/bin/bash
# 测试指标过滤和路径规范化
echo "=== 测试指标过滤和路径规范化 ==="
echo ""
# 启动服务(假设已经在运行)
BASE_URL="http://localhost:8000"
echo "1. 访问健康检查端点(应该被跳过,不记录指标)"
curl -s "$BASE_URL/healthz" > /dev/null
curl -s "$BASE_URL/readyz" > /dev/null
echo " ✓ 已访问 /healthz 和 /readyz"
echo ""
echo "2. 访问普通端点(应该记录指标)"
curl -s -X POST "$BASE_URL/invoke" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"number": 17}' > /dev/null
echo " ✓ 已访问 POST /invoke"
echo ""
echo "3. 访问任务端点(应该规范化为 /jobs/{job_id}"
curl -s "$BASE_URL/jobs/a1b2c3d4e5f6" > /dev/null
curl -s "$BASE_URL/jobs/xyz123456789" > /dev/null
echo " ✓ 已访问 GET /jobs/a1b2c3d4e5f6 和 GET /jobs/xyz123456789"
echo ""
echo "4. 查看指标输出"
echo " 查找 http_requests_total 指标:"
curl -s "$BASE_URL/metrics" | grep 'http_requests_total{' | grep -v '#'
echo ""
echo " 预期结果:"
echo " - 应该看到 endpoint=\"/invoke\" 的记录"
echo " - 应该看到 endpoint=\"/jobs/{job_id}\" 的记录(而不是具体的 job_id"
echo " - 不应该看到 endpoint=\"/healthz\" 或 endpoint=\"/readyz\" 的记录"
echo " - 不应该看到 endpoint=\"/metrics\" 的记录"
echo ""
echo "=== 测试完成 ==="

100
scripts/verify_loki.sh Executable file
View File

@@ -0,0 +1,100 @@
#!/bin/bash
# Loki 集成验证脚本
set -e
echo "========================================="
echo "Loki 日志收集系统验证"
echo "========================================="
echo ""
# 颜色定义
GREEN='\033[0;32m'
RED='\033[0;31m'
YELLOW='\033[1;33m'
NC='\033[0m' # No Color
# 检查服务状态
echo "1. 检查服务状态..."
echo "-------------------"
docker-compose ps
echo ""
echo "2. 检查 Loki 健康状态..."
echo "-------------------"
if curl -s http://localhost:3100/ready | grep -q "ready"; then
echo -e "${GREEN}✓ Loki 服务正常${NC}"
else
echo -e "${RED}✗ Loki 服务异常${NC}"
exit 1
fi
echo ""
echo "3. 检查 Promtail 健康状态..."
echo "-------------------"
if curl -s http://localhost:9080/ready | grep -q "ready"; then
echo -e "${GREEN}✓ Promtail 服务正常${NC}"
else
echo -e "${RED}✗ Promtail 服务异常${NC}"
exit 1
fi
echo ""
echo "4. 生成测试日志..."
echo "-------------------"
curl -X POST http://localhost:8111/invoke \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"algorithm": "PrimeChecker", "params": {"number": 17}}' \
-s -o /dev/null -w "HTTP Status: %{http_code}\n"
echo ""
echo "5. 等待日志收集 (5秒)..."
sleep 5
echo ""
echo "6. 查询 Loki 日志..."
echo "-------------------"
LOGS=$(curl -G -s "http://localhost:3100/loki/api/v1/query_range" \
--data-urlencode 'query={job="functional-scaffold-app"}' \
--data-urlencode 'limit=5')
if echo "$LOGS" | jq -e '.data.result | length > 0' > /dev/null 2>&1; then
echo -e "${GREEN}✓ 成功查询到日志${NC}"
echo ""
echo "最近的日志条目:"
echo "$LOGS" | jq -r '.data.result[0].values[-1][1]' | head -3
else
echo -e "${YELLOW}⚠ 暂时没有查询到日志,可能需要等待更长时间${NC}"
fi
echo ""
echo "7. 检查 Grafana 数据源..."
echo "-------------------"
DATASOURCES=$(curl -s -u admin:admin http://localhost:3000/api/datasources)
if echo "$DATASOURCES" | jq -e '.[] | select(.name == "Loki")' > /dev/null 2>&1; then
echo -e "${GREEN}✓ Loki 数据源已配置${NC}"
else
echo -e "${RED}✗ Loki 数据源未配置${NC}"
fi
if echo "$DATASOURCES" | jq -e '.[] | select(.name == "Prometheus")' > /dev/null 2>&1; then
echo -e "${GREEN}✓ Prometheus 数据源已配置${NC}"
else
echo -e "${RED}✗ Prometheus 数据源未配置${NC}"
fi
echo ""
echo "========================================="
echo "验证完成!"
echo "========================================="
echo ""
echo "访问地址:"
echo " - Grafana: http://localhost:3000 (admin/admin)"
echo " - Loki: http://localhost:3100"
echo " - Promtail: http://localhost:9080"
echo ""
echo "查看日志:"
echo " 1. 访问 Grafana Explore: http://localhost:3000/explore"
echo " 2. 选择 Loki 数据源"
echo " 3. 输入查询: {job=\"functional-scaffold-app\"}"
echo ""

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@@ -2,7 +2,7 @@
from fastapi import Header, HTTPException from fastapi import Header, HTTPException
from typing import Optional from typing import Optional
from ..core.tracing import set_request_id, generate_request_id from ..core.tracing import set_request_id, generate_request_id, get_request_id as get_current_request_id
async def get_request_id(x_request_id: Optional[str] = Header(None)) -> str: async def get_request_id(x_request_id: Optional[str] = Header(None)) -> str:
@@ -15,6 +15,12 @@ async def get_request_id(x_request_id: Optional[str] = Header(None)) -> str:
Returns: Returns:
str: 请求ID str: 请求ID
""" """
# 先检查 ContextVar 中是否已经有 request_id由中间件设置
existing_request_id = get_current_request_id()
if existing_request_id:
return existing_request_id
# 如果没有,则从请求头获取或生成新的
request_id = x_request_id or generate_request_id() request_id = x_request_id or generate_request_id()
set_request_id(request_id) set_request_id(request_id)
return request_id return request_id

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@@ -23,6 +23,8 @@ class Settings(BaseSettings):
# 日志配置 # 日志配置
log_level: str = "INFO" log_level: str = "INFO"
log_format: str = "json" log_format: str = "json"
log_file_enabled: bool = False
log_file_path: str = "/var/log/app/app.log"
# 指标配置 # 指标配置
metrics_enabled: bool = True metrics_enabled: bool = True

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@@ -2,14 +2,39 @@
import logging import logging
import sys import sys
from pathlib import Path
from typing import Optional from typing import Optional
from logging.handlers import RotatingFileHandler
from pythonjsonlogger.json import JsonFormatter from pythonjsonlogger.json import JsonFormatter
from .tracing import get_request_id
class RequestIdFilter(logging.Filter):
"""自动添加 request_id 到日志记录的过滤器"""
def filter(self, record: logging.LogRecord) -> bool:
"""
为日志记录添加 request_id 字段
Args:
record: 日志记录
Returns:
bool: 总是返回 True不过滤任何日志
"""
# 从 ContextVar 中获取 request_id
request_id = get_request_id()
# 添加到日志记录中,如果没有则设置为 None
record.request_id = request_id if request_id else "-"
return True
def setup_logging( def setup_logging(
level: str = "INFO", level: str = "INFO",
format_type: str = "json", format_type: str = "json",
logger_name: Optional[str] = None, logger_name: Optional[str] = None,
file_path: Optional[str] = None,
) -> logging.Logger: ) -> logging.Logger:
""" """
配置日志系统 配置日志系统
@@ -18,6 +43,7 @@ def setup_logging(
level: 日志级别 (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL) level: 日志级别 (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL)
format_type: 日志格式 ('json''text') format_type: 日志格式 ('json''text')
logger_name: 日志器名称None表示根日志器 logger_name: 日志器名称None表示根日志器
file_path: 日志文件路径None表示不写入文件
Returns: Returns:
logging.Logger: 配置好的日志器 logging.Logger: 配置好的日志器
@@ -28,23 +54,45 @@ def setup_logging(
# 清除现有处理器 # 清除现有处理器
logger.handlers.clear() logger.handlers.clear()
# 创建控制台处理器
handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
handler.setLevel(getattr(logging, level.upper()))
# 设置格式 # 设置格式
if format_type == "json": if format_type == "json":
formatter = JsonFormatter( formatter = JsonFormatter(
"%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(message)s", "%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(message)s %(request_id)s",
timestamp=True, timestamp=True,
) )
else: else:
formatter = logging.Formatter( formatter = logging.Formatter(
"%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s", "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - [%(request_id)s] - %(message)s",
datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S", datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
) )
handler.setFormatter(formatter) # 创建 RequestIdFilter
logger.addHandler(handler) request_id_filter = RequestIdFilter()
# 创建控制台处理器
console_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
console_handler.setLevel(getattr(logging, level.upper()))
console_handler.setFormatter(formatter)
console_handler.addFilter(request_id_filter)
logger.addHandler(console_handler)
# 创建文件处理器(如果指定了文件路径)
if file_path:
# 确保日志目录存在
log_dir = Path(file_path).parent
log_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
# 创建 RotatingFileHandler
# 最大 100MB保留 5 个备份
file_handler = RotatingFileHandler(
file_path,
maxBytes=100 * 1024 * 1024, # 100MB
backupCount=5,
encoding="utf-8",
)
file_handler.setLevel(getattr(logging, level.upper()))
file_handler.setFormatter(formatter)
file_handler.addFilter(request_id_filter)
logger.addHandler(file_handler)
return logger return logger

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@@ -9,6 +9,7 @@ import time
from .api import router from .api import router
from .config import settings from .config import settings
from .core.logging import setup_logging from .core.logging import setup_logging
from .core.tracing import generate_request_id, set_request_id, get_request_id
from .core.metrics_unified import ( from .core.metrics_unified import (
get_metrics_manager, get_metrics_manager,
incr, incr,
@@ -20,7 +21,11 @@ from .core.metrics_unified import (
from .core.job_manager import get_job_manager, shutdown_job_manager from .core.job_manager import get_job_manager, shutdown_job_manager
# 设置日志 # 设置日志
setup_logging(level=settings.log_level, format_type=settings.log_format) setup_logging(
level=settings.log_level,
format_type=settings.log_format,
file_path=settings.log_file_path if settings.log_file_enabled else None,
)
logger = logging.getLogger(__name__) logger = logging.getLogger(__name__)
# 创建 FastAPI 应用 # 创建 FastAPI 应用
@@ -47,6 +52,10 @@ app.add_middleware(
@app.middleware("http") @app.middleware("http")
async def log_requests(request: Request, call_next): async def log_requests(request: Request, call_next):
"""记录所有HTTP请求""" """记录所有HTTP请求"""
# 从请求头获取或生成 request_id
request_id = request.headers.get("x-request-id") or generate_request_id()
set_request_id(request_id)
logger.info(f"Request: {request.method} {request.url.path}") logger.info(f"Request: {request.method} {request.url.path}")
response = await call_next(request) response = await call_next(request)
logger.info(f"Response: {response.status_code}") logger.info(f"Response: {response.status_code}")