阿里已经正式开源了可观测数据采集器iLogtail。作为阿里内部可观测数据采集的基础设施，iLogtail承载了阿里巴巴集团、蚂蚁的日志、监控、Trace、事件等多种可观测数据的采集工作。​

iLogtail作为阿里云SLS的采集Agent，一般情况下都是配合SLS进行使用，通常采集配置都是通过SLS控制台或API进行的。那是否可以在不依赖于SLS的情况下使用iLogtail呢？​

本文将会详细介绍如何在不依赖于SLS控制台的情况下，进行iLogtail本地配置模式部署，并将json格式的日志文件采集到非SLS（例如kafka等）。

场景

采集/root/bin/input_data/json.log（单行日志json格式），并将采集到的日志写入本地部署的kafka中。

前提条件

kafka本地安装完成，并创建名为logtail-flusher-kafka的topic。部署详见链接。

安装ilogtail

下载最新的ilogtail版本，并解压。

解压tar包

$ tar zxvf logtail-linux64.tar.gz

查看目录结构

$ ll logtail-linux64
drwxr-xr-x 3 500 500 4096 bin
drwxr-xr-x 184 500 500 12288 conf
-rw-r--r-- 1 500 500 597 README
drwxr-xr-x 2 500 500 4096 resources

进入bin目录

$ cd logtail-linux64/bin
$ ll
-rwxr-xr-x 1 500 500 10052072 ilogtail_1.0.28 # ilogtail可执行文件
-rwxr-xr-x 1 500 500 4191 ilogtaild
-rwxr-xr-x 1 500 500 5976 libPluginAdapter.so
-rw-r--r-- 1 500 500 89560656 libPluginBase.so
-rwxr-xr-x 1 500 500 2333024 LogtailInsight
采集配置
配置格式
针对json格式的日志文件采集到本地kafa的配置格式：

"metrics": { "{config_name1}" : { "enable": true, "category": "file", "log_type": "json_log", "log_path": "/root/bin/input_data", "file_pattern": "json.log", "plugin": { "processors": [ { "detail": { "SplitSep": "", "SplitKey": "content" }, "type": "processor_split_log_string" }, { "detail": { "ExpandConnector": "", "ExpandDepth": 1, "SourceKey": "content", "KeepSource": false }, "type": "processor_json" }], "flushers":[ { "type": "flusher_kafka", "detail": { "Brokers":["localhost:9092"], "Topic": "logtail-flusher-kafka" } }] }, "version": 1 }, "{config_name2}" : { ... }}

详细格式说明：

文件最外层的key为metrics，内部为各个具体的采集配置。
采集配置的key为配置名，改名称需保证在本文件中唯一。建议命名："##1.0##采集配置名称"。
采集配置value内部为具体采集参数配置，其中关键参数以及含义如下：
参数名 类型 描述
enable bool 该配置是否生效，为false时该配置不生效。
category string 文件采集场景取值为"file"。
log_type string log类型。json采集场景下取值json_log。
log_path string 采集路径。
file_pattern string 采集文件。
plugin object 具体采集配置，为json object，具体配置参考下面说明
version int 该配置版本号，建议每次修改配置后加1
plugin 字段为json object，为具体输入源以及处理方式配置：
配置项 类型 描述
processors object array 处理方式配置，具体请参考链接。 processor_json：将原始日志按照json格式展开。
flushers object array flusher_stdout：采集到标准输出，一般用于调试场景; flusher_kafka：采集到kafka。
完整配置样例
进入bin目录，创建及sys_conf_dir文件夹及ilogtail_config.json文件。

1. 创建sys_conf_dir

$ mkdir sys_conf_dir

2. 创建ilogtail_config.json并完成配置。

logtail_sys_conf_dir取值为：$pwd/sys_conf_dir/

config_server_address固定取值，保持不变。

$ pwd
/root/bin/logtail-linux64/bin
$ cat ilogtail_config.json
{

"logtail_sys_conf_dir": "/root/bin/logtail-linux64/bin/sys_conf_dir/", "config_server_address" : "http://logtail.cn-zhangjiakou.log.aliyuncs.com"

3. 此时的目录结构

$ ll
-rwxr-xr-x 1 500 500 ilogtail_1.0.28
-rw-r--r-- 1 root root ilogtail_config.json
-rwxr-xr-x 1 500 500 ilogtaild
-rwxr-xr-x 1 500 500 libPluginAdapter.so
-rw-r--r-- 1 500 500 libPluginBase.so
-rwxr-xr-x 1 500 500 LogtailInsight
drwxr-xr-x 2 root root sys_conf_dir
在sys_conf_dir下创建采集配置文件user_local_config.json。
说明：json_log场景下，user_local_config.json仅需修改采集路径相关参数log_path、file_pattern即可，其他参数保持不变。

$ cat sys_conf_dir/user_local_config.json
{

"metrics":{ "##1.0##kafka_output_test": { "category": "file", "log_type": "json_log", "log_path": "/root/bin/input_data", "file_pattern": "json.log", "create_time": 1631018645, "defaultEndpoint": "", "delay_alarm_bytes": 0, "delay_skip_bytes": 0, "discard_none_utf8": false, "discard_unmatch": false, "docker_exclude_env": {}, "docker_exclude_label": {}, "docker_file": false, "docker_include_env": {}, "docker_include_label": {}, "enable": true, "enable_tag": false, "file_encoding": "utf8", "filter_keys": [], "filter_regs": [], "group_topic": "", "plugin": { "processors": [ { "detail": { "SplitSep": "", "SplitKey": "content" }, "type": "processor_split_log_string" }, { "detail": { "ExpandConnector": "", "ExpandDepth": 1, "SourceKey": "content", "KeepSource": false }, "type": "processor_json" } ], "flushers": [ { "type": "flusher_kafka", "detail": { "Brokers": [ "localhost:9092" ], "Topic": "logtail-flusher-kafka" } } ] }, "local_storage": true, "log_tz": "", "max_depth": 10, "max_send_rate": -1, "merge_type": "topic", "preserve": true, "preserve_depth": 1, "priority": 0, "raw_log": false, "aliuid": "", "region": "", "project_name": "", "send_rate_expire": 0, "sensitive_keys": [], "shard_hash_key": [], "tail_existed": false, "time_key": "", "timeformat": "", "topic_format": "none", "tz_adjust": false, "version": 1, "advanced": { "force_multiconfig": false, "tail_size_kb": 1024 } }}

启动ilogtail

终端模式运行

$ ./ilogtail_1.0.28 --ilogtail_daemon_flag=false

也可以选择daemon模式运行

$ ./ilogtail_1.0.28
$ ps -ef|grep logtail
root 48453 1 ./ilogtail_1.0.28
root 48454 48453 ./ilogtail_1.0.28
采集场景模拟
往/root/bin/input_data/json.log中构造json格式的数据，代码如下：

$ echo '{"seq": "1", "action": "kkkk", "extend1": "", "extend2": "", "type": "1"}' >> json.log
$ echo '{"seq": "2", "action": "kkkk", "extend1": "", "extend2": "", "type": "1"}' >> json.log
消费topic为logtail-flusher-kafka中的数据。

$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic logtail-flusher-kafka
{"Time":1640862641,"Contents":[{"Key":"__tag__:__path__","Value":"/root/bin/input_data/json.log"},{"Key":"seq","Value":"1"},{"Key":"action","Value":"kkkk"},{"Key":"extend1","Value":""},{"Key":"extend2","Value":""},{"Key":"type","Value":"1"}]}
{"Time":1640862646,"Contents":[{"Key":"__tag__:__path__","Value":"/root/bin/input_data/json.log"},{"Key":"seq","Value":"2"},{"Key":"action","Value":"kkkk"},{"Key":"extend1","Value":""},{"Key":"extend2","Value":""},{"Key":"type","Value":"1"}]}
本地调试
为了快速方便验证配置是否正确，可以将采集到的日志打印到标准输出完成快速的功能验证。​

替换本地采集配置plugin-flushers为flusher_stdout，并以终端模式运行$ ./ilogtail_1.0.28 --ilogtail_daemon_flag=false，即可将采集到的日志打印到标准输出快速进行本地调试。

{

"type": "flusher_stdout","detail":{ "OnlyStdout": true}

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