Categraf log-agent 配置说明

[logs]
# 在 http 发送日志模式下生效，用于鉴权, 其他模式下占位符
api_key = "TCXDuFMmYKPBaruXzWeDwyKFpk4gxslz"

# 是否开启 log-agent
enable = true

# 日志发送到哪
send_to = "47.111.118.27:9090" 

# 接收日志的后端类型：tcp / http / kafka
send_type = "http"

# 日志对应的 topic，在 Kafka 模式下生效
topic = "test_log_topic" 

# 是否支持压缩：http只支持gzip压缩。 kafka支持多种压缩, 需要配合compression_codec指定。
use_compression = false 

# gzip压缩级别：0 表示不压缩，1-9 表示压缩级别
compression_level=0

# Kafka 支持的压缩： none / gzip / snappy / lz4 / zstd 
compression_codec="none"

# 是否采用 TLS 发送
send_with_tls = false 

# 批量发送的等待时间，单位为秒
batch_wait = 5 

# categraf 记录日志偏移的目录，需要有写权限
run_path = "xxxx" 

# 最大打开的文件数
open_files_limit = 100

# 扫描目录的周期，单位为秒，默认为10秒
scan_period = 10

# udp采集的帧大小
frame_size = 10

## 读取日志缓冲区，行数，默认100
chan_size = 1000

## 有多少协程处理日志规则
pipeline=10

# 默认0，表示按照读取顺序串行写入kafka，如果对日志顺序有要求，请保持该默认配置。 
# 当前都是stream模式, 配置为0，表示发送一条日志，等收到kafka ack后再写入下一条。
# 这个配置不为0，表示异步发送，一个连接上允许异步发送的最大请求个数，然后block等待, 推荐设置为100。
batch_max_concurrence = 0

# 发送缓冲区的大小(行数)，如果设置比chan_size小，会自动设置为跟chan_size相同
batch_max_size=1000

# 每次最大发送的内容上限，默认1000000 Byte(与batch_max_size先到者触发发送)
batch_max_content_size=1000000

## 指定kafka版本
kafka_version="3.3.2"
# kafka producer client timeout in seconds
producer_timeout= 10

# 指定写入kafka的分区策略，不配置采用的是random策略
# hash 则是按照采集端 hostname+file path(或者 tcp/udp port 或者 container id) 进行 hash
# partition_strategy="hash"

# #是否开启sasl模式
# sasl_enable = false
# sasl_user = "admin"
# sasl_password = "admin"
# 支持 PLAIN/SCRAM-SHA-256/SCRAM-SHA-512
# sasl_mechanism= "PLAIN"
# v1
# sasl_version=1
# set true
# sasl_handshake = true
# optional
# sasl_auth_identity=""

# 开源版本v0.3.40, 企业版v0.3.51及以上版本新增
# 是否开启 pod stdout/stderr 日志采集
# 设置为 false，则不采集 pod 日志
# 设置为 true，则根据 collect_container_all 配置项决定，是采集所有 pod，还是只采集打了相应 annotation 的 pod
enable_collect_container=false

# 设置为 true，无论 pod annotation 是否配置采集，stdout/stderr 都会被采集
# 设置为 false，则 pod annotation 配置了采集的 pod ，其 stdout/stderr 会被采集
collect_container_all = false 

# 开源版本v0.3.83 企业版v0.3.155及以上版本新增
# 容器日志解析, 支持的参数: docker/containerd/podman
# default:dockerd
# docker: 按照json格式解析
# containerd: 按照text格式解析
# podman: 按照text格式解析
container_logs_parser="dockerd"


# 只采集哪些 pod 的 stdout/stderr
container_include=[""] 
# 排除哪些 pod 的 stdout/stderr
container_exclude=[""] 

  # 全局处理规则, 该处不支持多行合并。多行日志合并需要在logs.items中配置
  [[logs.processing_rules]] 
  type = "exclude_at_match"
  name = "exclude_xxx_users"
  pattern="\\w+@flashcat.cloud" 

  # 日志采集配置
  [[logs.items]]
  # 日志类型 file, 还支持tcp和udp类型，当type为tcp和udp时，一定要配置port
  type = "file" 
  # 字符编码支持，可以选 utf-8 gb18030 gb2312 hz-gb2312 gbk big5，默认为 utf-8
  encoding = "utf-8" 
  # 日志路径，支持通配符，用通配符，默认从最新位置开始采集
  # type 为 file 时,path 是必选参数
  path="xxxx" 
  # 当type为tcp和udp时，port是必选参数
  # port = 8080
  # 日志的默认 label，标识日志来源的模块
  source = "tomcat" 
  # 日志的默认 label，标识日志来源的服务
  service = "my_service"
  # 其他额外想加的自定义 label 
  tags = ["monitoring=test", "k=v"] 
  # kafka 模式下，给单个日志处理项配置不同于全局的 topic
  # 如果不配置，则使用全局topic 
  topic = "xxxx"  

    # 日志处理规则
    [[logs.items.log_processing_rules]]
      type = "exclude_at_match"
      name = "exclude_xxx_users"
      pattern="\\w+@flashcat.cloud"

collect_container_all = true
container_include = ["kube_namespace:monitoring", "kube_namespace:flashcat"]
container_exclude = ["name:.*"]

[[logs.items]]
type = "file"
path="xxxx" #日志路径，支持统配符，用统配符，默认从最新位置开始采集
source = "tomcat" # 日志的label 标识日志来源的模块
service = "my_service" #日志的label 标识日志来源的服务
tags = ["monitoring=test", "k=v"] # 其他额外想加的tag

type = "exclude_at_match"
name = "exclude_xxx_users"
pattern="\\w+@flashcat.cloud"

type = "include_at_match"
name = "include_demo"
pattern="^2022*"

type = "mask_sequences"
name = "mask_phone_number"
replace_placeholder = "[186xxx]"
pattern="186\\d{8}"