监控Agent集成Lua引擎怎么实现多维度日志采集，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
在监控系统中，日志处理就是采集服务运行时生成的原始日志，根据用户配置的解析规则，从中提取可用数据，形成监控指标的过程，这个过程一般由监控系统的日志采集Agent完成。
通用的日志采集Agent一般会提供多种日志解析方法，常用的有分隔符、K:V、正则表达式等。为了适配某些常用的系统或组件（例如：Nginx、Syslog等），有些日志采集Agent还会提供一些预制的日志解析配置，以期达到开箱即用的效果。
百度的业务场景十分复杂，涉及搜索服务、社区服务、金融服务、AI服务等，这些业务的程序所生产的日志格式存在较大差异，如何统一处理这些不同格式的日志成为一个重要的问题。今天，我们会从百度Noah监控平台的角度，讨论如何解决这一问题。
1K:V日志
如上图所示，这是一个典型的K:V形式组成的日志。
我们可以通过简单的分隔符将日志分隔开，并根据K:V的式样从日志中提取出uri、c_time、idc等监控项。
2多行日志
这是一个C++程序的Stack信息。需要将多行日志作为一个Trace信息进行完整提取，并且将每一行里面的函数名、文件名、行号单独提取，统一推送，用于批量实例的故障定位。
这个例子需要具备两个能力，多行日志处理和单行日志内提取字符串。
3混合日志
在这个例子中，每行日志混合了服务名、代码位置、用户自定义数据等信息。需要分别用分隔符、K:V和JSON解析的方式进行提取。
针对这些场景，一些开源方案（例如Logstash，Collectd）通过在配置文件中支持此类语义或插件的方式实现了此类功能。我们参考了这些开源实现，结合百度业务的场景，在监控采集Agent上通过日志插件功能实现日志处理需求。
实现插件时，需要重点考虑以下几方面：
1. 通用性和易用性：需要尽可能满足用户定制化需求， 并且开发简单。
2. 性能：典型的日志采集场景中，需要每秒处理数MB甚至数十MB的日志文件，并完成字段切分、正则匹配、数据格式转换等操作，需要处理引擎有较强的性能。
3. 可用性和安全性：Agent运行在线上生产服务器上，对稳定和安全有相当高的要求。
Agent日志插件实现
如何实现定制化的日志解析逻辑很简单。我们封装了Log解析类，包含获取单行日志和返回监控项解析结果的接口，供用户自定义日志解析脚本来调用。用户需要在日志解析脚本中实现Callback函数，在解析每行日志时，被Agent调用。
所有的日志处理逻辑完全在脚本中实现，例如，用户可以在脚本中维护全局Context，通过Context中保存的进度信息，完成多行日志的处理。
这里还封装了通用的日志处理工具库，以Lua内置类的形式提供，包含JSON、Debug等工具。
可用性和安全
Agent在所有服务器上运行，可用性和安全性是最重要的考量因素。
可用性方面，主要是避免自定义脚本本身的Bug或插件引擎Bug导致采集功能异常。除此之外，需要规避资源占用超限导致服务器上其它业务受影响。
对用户代码，需要严格规范资源占用量。执行插件的任务，作为一个单独的进程，使用Cgroup和Ulimit等机制限制资源占用，同时也作为执行隔离的手段，规避单个脚本或插件引擎的Bug影响所有采集任务正常执行。
另外，在任务执行时间上，也由Agent加以控制，避免任务超时运行。
安全性方面，自定义日志解析脚本需要配置中心统一托管，避免被篡改。
Lua本身提供的一些功能也做了屏蔽，例如io.open/io.popen/os.execute/os.remove等高危操作接口，避免从脚本调用外部程序，或做出删除系统文件等操作。
增强模式
经过一段时间的线上运行，在某些场景下，日志处理的性能无法满足需求。
对于通用日志采集场景，通过将Lua替换成Luajit，日志解析吞吐量获得约4倍的提升，可以覆盖我们几乎所有的通用日志采集场景。替换过程中需要关注兼容问题处理，例如Regexp语意和标准的Lua并不完全相同，lua_ctx最大数量限制等等。
特殊的业务需求场景，需要针对性地进行优化。例如，某些业务日志的采集过程中，需要进行UNIX时间戳到RFC格式的转换、IP地址到机房信息的转换等操作，在Lua脚本中通过查表或进行转换来实现需求的效率非常低。对于这些场景我们使用C++等语言封装了可以在Lua中直接调用的类，有效提升此类操作性能超过一个数量级。这种集成方式也可以用于支持一些定制功能，例如Protobuf和BaiduRPC变量等信息的采集。
性能方面仍有提升的空间。当前的日志处理是单进程单线程中运行日志处理引擎解决需求，扩展成为多线程，利用并发方式可以有效提升吞吐量。
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