云日志服务 LTS-华为云

云日志服务 LTS-采集第三方云厂商、互联网数据中心、华为云其他Region云主机日志到LTS:方案概述

方案概述云上用户经常会遇到多云或者跨Region采集日志的场景，典型场景有两种，分别是：场景一：将互联网数据中心（Internet Data Center，以下简称IDC）或者第三方云厂商的日志采集到华为云LTS。图1 第三方云厂商日志采集场景二：将华为云RegionA的日志采集到华为云RegionB的LTS。图2 跨Region日志采集对于场景一和场景二，您需要先打通网络，再安装ICAgent，最后按照日志接入向导即可以将日志采集到LTS。 ICAgent：ICAgent是华为云日志服务的日志采集器，通过在主机上安装ICAgent，您可以将日志采集到LTS。安装ICAgent前，请确保本地浏览器的时间、时区与主机的时间、时区一致。网络互通：场景一：自建IDC或者第三方云厂商与华为云之间网络互通的典型方式是云专线DC，如果没有专线，您可以尝试VPN/公网IP方式。场景二：华为云不同Region之间网络互通典型的方式是云连接CC/云专线DC，您也可以使用VPN/公网IP方式。跳板机安装在自建IDC/第三方云厂商/跨华为云Region的ICAgent无法直接访问华为云管理面上报日志的网段，需要配置跳板机进行数据转发；当您在进行POC测试，或者日志流量并不大的情况下，可以使用跳板机的方案。对于大流量的日志场景，如果您希望在生产环境中去掉跳板机，请提交工单给华为云网络技术支持工程师帮您设计网络直通的方案。典型的跳板机配置是2vCPUs | 4GB，每台跳板机可以支持约30MB/s的流量转发，您可以根据自身的日志流量配置合理数量的跳板机，多台跳板机配置ELB进行流量分发。本文将详细介绍将阿里云主机日志采集到华为云LTS的操作步骤，客户自建IDC和华为云上跨Region采集日志的操作方式与采集阿里云主机日志的方式类似。以下将阿里云-华北二-北京局点的日志采集到华为云华东-上海一局点的LTS服务，云主机的操作系统为Linux环境。

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云日志服务 LTS-使用时间函数将日志时间字段转换为指定格式:将__time以指定格式打印

将__time以指定格式打印使用date_format函数将字段__time，从 timestamp类型的日期和时间表达式的形式转换为指定格式。 * | select time_format( from_unixtime(__time), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss','+08:00') 使用time_format函数将字段__time，从 timestamp类型的日期和时间表达式的形式转换为指定格式。 * | select date_format(from_unixtime(__time,'+08:00'),'%Y-%m-%d %H:%i:%s')

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云日志服务 LTS-使用时间函数将日志时间字段转换为指定格式:将日志中的时间转换成指定格式

将日志中的时间转换成指定格式把日志中的时间字段从字符转化成指定格式。使用date_parse函数将时间字段，从字符串转化成年-月-日时:分:秒。使用date_format函数截取年-月-日部分。使用group by进行分组。日志样例： time:2017-05-17 09:45:00 SQL语句样例： * | select date_format (date_parse(time,'%Y-%m-%d %H:%i:%S'), '%Y-%m-%d') as day, count(1) as uv group by day order by day asc

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云日志服务 LTS-使用Flume采集器上报日志到LTS:使用Flume采集数据库表数据并且上报至LTS

使用Flume采集数据库表数据并且上报至LTS 使用Flume采集数据库表数据并且上报至LTS，实现对表数据变动监控。以下示例中的参数介绍请参考使用KAFKA协议上报日志。在https://github.com/keedio/flume-ng-sql-source页面下载flume-ng-sql-source插件，转换为jar包并取名为flume-ng-sql-source.jar，打包前注意将pom文件中的flume-ng-core 版本与flume安装版本保持一致，并且将jar包放在安装Flume包路径的lib目录下面，例如FLUME_HOME/lib目录下（例子中的FLUME_HOME为Flume安装路径，仅供参考，请以实际安装路径为准）。添加MySQL驱动到FLUME_HOME/lib目录下：下载MySQL驱动。 wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/Connector-J/mysql-connector-java-5.1.35.tar.gz 将驱动包解压并打为jar包。 tar xzf mysql-connector-java-5.1.35.tar.gz 将jar包存放在FLUME_HOME/lib/路径。 cp mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar FLUME_HOME/lib/ 添加采集MySQL的conf文件。 # a1表示agent的名称 # source是a1的输入源 # channels是缓冲区 # sinks是a1输出目的地，本例子sinks使用了kafka a1.channels = c1 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 #source a1.sources.r1.type = org.keedio.flume.source.SQLSource # 连接mysql的一系列操作，{mysql_host}改为您虚拟机的ip地址，可以通过ifconfig或者ip addr查看,{database_name}改为数据库名称 # url中要加入?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false，否则有可能连接失败 a1.sources.r1.hibernate.connection.url = jdbc:mysql://{mysql_host}:3306/{database_name}?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false # Hibernate Database connection properties # mysql账号，一般都是root a1.sources.r1.hibernate.connection.user = root # 填入您的mysql密码 a1.sources.r1.hibernate.connection.password = xxxxxxxx a1.sources.r1.hibernate.connection.autocommit = true # mysql驱动 a1.sources.r1.hibernate.dialect = org.hibernate.dialect.MySQL5Dialect a1.sources.r1.hibernate.connection.driver_class = com.mysql.jdbc.Driver # 存放status文件 a1.sources.r1.status.file.path = FLUME_HOME/bin a1.sources.r1.status.file.name = sqlSource.status # Custom query # 填写需要采集的数据表名{table_name}，也可以使用下面的方法： a1.sources.r1.custom.query = select * from {table_name} #Sink a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a1.sinks.k1.kafka.topic = ${logGroupId}_${logStreamId} a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = ${ip}:${port} a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 0 a1.sinks.k1.kafka.producer.security.protocol = SASL_PLAINTEXT a1.sinks.k1.kafka.producer.sasl.mechanism = PLAIN a1.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = gzip a1.sinks.k1.kafka.producer.sasl.jaas.config=org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username="${projectId}" password="${accessKey}#${accessSecret}"; a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 10000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 10000 a1.channels.c1.byteCapacityBufferPercentage = 20 a1.channels.c1.byteCapacity = 800000 启动Flume后，即可开始采集数据库中的表数据到LTS。

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云日志服务 LTS-使用Flume采集器上报日志到LTS:使用Flume采集syslog协议传输的日志上报到LTS

使用Flume采集syslog协议传输的日志上报到LTS Syslog协议是一种用于在IP网络中传输日志消息的协议，通过Flume将syslog协议传输的日志采集并上报到LTS。以下示例中的参数介绍请参考使用KAFKA协议上报日志。接收UDP日志，参考如下示例添加采集Syslog协议的conf文件。 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 a1.sources.r1.type=syslogudp #host_port为syslog服务器的端口 a1.sources.r1.port = {host_port} #host_ip为syslog服务器的ip地址 a1.sources.r1.host = {host_ip} a1.sources.r1.channels = c1 a1.channels.c1.type = memory #Sink a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a1.sinks.k1.kafka.topic = ${logGroupId}_${logStreamId} a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = ${ip}:${port} a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 0 a1.sinks.k1.kafka.producer.security.protocol = SASL_PLAINTEXT a1.sinks.k1.kafka.producer.sasl.mechanism = PLAIN a1.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = gzip a1.sinks.k1.kafka.producer.sasl.jaas.config=org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username="${projectId}" password="${accessKey}#${accessSecret}"; a1.sinks.k1.channel = c1 接收TCP日志，参考如下示例添加采集Syslog协议的conf文件。 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 a1.sources.r1.type=syslogtcp #host_port为syslog服务器的端口 a1.sources.r1.port = {host_port} #host_ip为syslog服务器的ip地址 a1.sources.r1.host = {host_ip} a1.sources.r1.channels = c1 a1.channels.c1.type = memory #Sink a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a1.sinks.k1.kafka.topic = ${logGroupId}_${logStreamId} a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = ${ip}:${port} a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 0 a1.sinks.k1.kafka.producer.security.protocol = SASL_PLAINTEXT a1.sinks.k1.kafka.producer.sasl.mechanism = PLAIN a1.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = gzip a1.sinks.k1.kafka.producer.sasl.jaas.config=org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username="${projectId}" password="${accessKey}#${accessSecret}"; a1.sinks.k1.channel = c1

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云日志服务 LTS-使用Flume采集器上报日志到LTS:使用默认拦截器处理日志

使用默认拦截器处理日志使用Flume采集器时，拦截器是简单的插件式组件，设置在Source和Channel之间。Source接收到的事件Event，在写入Channel之前，拦截器都可以进行转换或者删除这些事件。每个拦截器只处理同一个Source接收到的事件。时间戳拦截器该拦截器的作用是将时间戳插入到flume的事件报头中。如果不使用任何拦截器，flume接收到的只有message。时间戳拦截器的配置，参数默认值描述type，类型名称timestamp，也可以使用类名的全路径preserveExisting为false。如果设置为true，若事件中报头已经存在，不会替换时间戳报头的值。source连接到时间戳拦截器的配置： a1.sources.r1.interceptors = timestamp a1.sources.r1.interceptors.timestamp.type=timestamp a1.sources.r1.interceptors.timestamp.preserveExisting=false 正则过滤拦截器在日志采集的时候，可能有一些数据是不需要的，添加过滤拦截器可以过滤掉不需要的日志，也可以根据需要收集满足正则条件的日志。参数默认值描述type，类型名称REGEX_FILTER。excludeEvents为false时默认收集匹配到的事件。如果为true，则会删除匹配到的event，收集未匹配到的。source连接到正则过滤拦截器的配置： a1.sources.r1.interceptors = regex a1.sources.r1.interceptors.regex.type=REGEX_FILTER a1.sources.r1.interceptors.regex.regex=(today)|(Monday) a1.sources.r1.interceptors.regex.excludeEvents=false 这样配置的拦截器就只会接收日志消息中带有today或者Monday的日志。搜索并替换拦截器拦截器基于Java正则表达式提供简单的基于字符串的搜索和替换功能。配置如下： # 拦截器别名 a1.sources.r1.interceptors = search-replace # 拦截器类型，必须是search_replace a1.sources.r1.interceptors.search-replace.type = search_replace ＃删除事件正文中的字符，根据正则匹配event内容 a1.sources.r1.interceptors.search-replace.searchPattern = today # 替换匹配到的event内容 a1.sources.r1.interceptors.search-replace.replaceString = yesterday # 设置字符集，默认是utf8 a1.sources.r1.interceptors.search-replace.charset = utf8

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云日志服务 LTS-使用Flume采集器上报日志到LTS:通过Flume采集SNMP协议上报的设备管理数据并发送到LTS

通过Flume采集SNMP协议上报的设备管理数据并发送到LTS 通过Flume采集SNMP协议上报的设备管理数据并发送到LTS。以下示例中的参数介绍请参考使用KAFKA协议上报日志。监听SNMP协议通信端口号161。参考如下示例添加SNMP协议接受日志的conf。 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 a1.sources.r1.type = netcatudp a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0 a1.sources.r1.port = 161 a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a1.sinks.k1.kafka.topic = ${logGroupId}_${logStreamId} a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = ${ip}:${port} a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 0 a1.sinks.k1.kafka.producer.security.protocol = SASL_PLAINTEXT a1.sinks.k1.kafka.producer.sasl.mechanism = PLAIN a1.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = gzip a1.sinks.k1.kafka.producer.sasl.jaas.config=org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username="${projectId}" password="${accessKey}#${accessSecret}"; a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 1000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 a1.sources.r1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1 监听SNMP协议陷阱(Trap)通信的端口号162，参考如下示例添加SNMP协议接受日志的conf。 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 a1.sources.r1.type = netcatudp a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0 a1.sources.r1.port = 162 a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a1.sinks.k1.kafka.topic = ${logGroupId}_${logStreamId} a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = ${ip}:${port} a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 0 a1.sinks.k1.kafka.producer.security.protocol = SASL_PLAINTEXT a1.sinks.k1.kafka.producer.sasl.mechanism = PLAIN a1.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = gzip a1.sinks.k1.kafka.producer.sasl.jaas.config=org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username="${projectId}" password="${accessKey}#${accessSecret}"; a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 1000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 a1.sources.r1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1

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云日志服务 LTS-使用Flume采集器上报日志到LTS:通过Flume采集TCP/UDP协议传输的日志上报到LTS

通过Flume采集TCP/UDP协议传输的日志上报到LTS 通过Flume采集TCP/UDP协议传输的日志上报到LTS。以下示例中的参数介绍请参考使用KAFKA协议上报日志。采集TCP端口日志，参考如下示例添加采集端口的conf文件。 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 a1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0 a1.sources.r1.port = {host_port} a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a1.sinks.k1.kafka.topic = ${logGroupId}_${logStreamId} a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = ${ip}:${port} a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 0 a1.sinks.k1.kafka.producer.security.protocol = SASL_PLAINTEXT a1.sinks.k1.kafka.producer.sasl.mechanism = PLAIN a1.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = gzip a1.sinks.k1.kafka.producer.sasl.jaas.config=org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username="${projectId}" password="${accessKey}#${accessSecret}"; a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 1000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 a1.sources.r1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1 采集UDP端口日志，参考如下示例添加采集端口的conf文件。 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 a1.sources.r1.type = netcatudp a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0 a1.sources.r1.port = {host_port} a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a1.sinks.k1.kafka.topic = ${logGroupId}_${logStreamId} a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = ${ip}:${port} a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 0 a1.sinks.k1.kafka.producer.security.protocol = SASL_PLAINTEXT a1.sinks.k1.kafka.producer.sasl.mechanism = PLAIN a1.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = gzip a1.sinks.k1.kafka.producer.sasl.jaas.config=org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username="${projectId}" password="${accessKey}#${accessSecret}"; a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 1000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 a1.sources.r1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1

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云日志服务 LTS-使用Flume采集器上报日志到LTS:使用Flume采集文本日志上报到LTS

使用Flume采集文本日志上报到LTS 支持使用Flume采集文本日志内容上报至LTS，参考如下示例添加采集文本日志的conf文件。以下示例中的参数介绍请参考使用KAFKA协议上报日志。 #Named a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 #Source a1.sources.r1.type = TAILDIR a1.sources.r1.channels = c1 a1.sources.r1.filegroups = f1 a1.sources.r1.filegroups.f1 = /tmp/test.txt a1.sources.r1.fileHeader = true a1.sources.r1.maxBatchCount = 1000 #Channel a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 10000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 #Sink a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a1.sinks.k1.kafka.topic = ${logGroupId}_${logStreamId} a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = ${ip}:${port} a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 0 a1.sinks.k1.kafka.producer.security.protocol = SASL_PLAINTEXT a1.sinks.k1.kafka.producer.sasl.mechanism = PLAIN a1.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = gzip a1.sinks.k1.kafka.producer.sasl.jaas.config=org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username="${projectId}" password="${accessKey}#${accessSecret}"; #Bind a1.sources.r1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1

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云日志服务 LTS-通过LTS仪表盘可视化ELB日志分析结果:新建可视化图表

新建可视化图表 SQL查询与分析。登录云日志服务控制台，在左侧导航栏中，选择“日志管理”。在日志列表中，单击日志组名称前对应的，选择目标日志流，进入日志详情页面。选择“ 日志分析 ”，在SQL查询条件框中，选择对应时间并输入SQL语句，单击“查询”进行日志搜索。当设置时间范围内日志量超过10亿行时会触发迭代查询，可以通过迭代查询分多次完成全部日志的查询，界面会显示“查询状态：结果精确”。根据SQL查询返回的数据，依照您的业务需求选择不同图表类型，呈现查询结果。关于更多SQL查询的说明，请参见SQL分析语法介绍。新建图表。单击“新建”，新建可视化图表。或单击“保存”，将当前查询结果新建为可视化图表。在创建图表页面中，配置相关参数。如果开启“同时添加到仪表盘”按钮，新建图表可以直接添加到仪表盘中。完成后，单击“确定”。查看可视化图表。单击“展开图表”，查看可视化图表。

云日志服务 LTS 日志搜索与分析

云日志服务 LTS-通过LTS仪表盘可视化ELB日志分析结果:将图表添加到仪表盘

将图表添加到仪表盘将图表添加到仪表盘有两种方式：方式一：鼠标悬浮可视化图表名称，单击选择“添加到仪表盘”。在弹出的移动图表页面中，选择待存放的仪表盘。完成后，单击“确定”。方式二：创建仪表盘。在左侧导航栏中，选择“仪表盘”。在仪表盘下方，选择仪表盘分组。单击“添加仪表盘”，在创建仪表盘页面，配置相关参数。关于仪表盘参数的说明，请参见使用仪表盘将日志可视化。将图表添加到仪表盘。在创建仪表盘页面，单击“开始添加图表”，进入添加可视化图表界面，选择目标日志新建的可视化图表。完成后，单击“确定”。

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云日志服务 LTS-使用DSL加工函数过滤VPC流日志公网流量:使用场景

使用场景例如，VPC流日志已接入LTS，采集到云日志服务中的日志示例如下： { "content": "1 5f67944957444bd6bb4fe3b367de8f3d 1d515d18-1b36-47dc-a983-bd6512aed4bd 192.168.0.154 192.168.3.25 38929 53 17 1 96 1548752136 1548752736 ACCEPT OK", "version": 1, "project_id": "5f67944957444bd6bb4fe3b367de8f3d", "interface_id": "1d515d18-1b36-47dc-a983-bd6512aed4bd", "srcaddr": "192.168.0.154", "dstaddr": "192.168.3.25", "srcport": 38929, "dstport": 53, "protocol": 17, "packets": 1, "bytes": 96, "start": 1548752136, "end": 1548752736, "action": "ACCEPT", "log_status": "ok" } 在对VPC流日志查询和分析过程中，为便于分析公网流量，您需要对原始日志做以下处理：如果srcaddr和dstaddr字段不存在，则丢弃该日志。如果是私网之间互通的流量，则丢弃该日志。基于以上需求，您可以通过DSL日志加工，对采集到的VPC流日志进行日志加工，便于问题分析。

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云日志服务 LTS-采集第三方云厂商、互联网数据中心、华为云其他Region的Kubernetes日志到LTS:方案概述

方案概述云上用户经常会遇到多云或者跨Region采集Kubernetes日志场景，典型场景有两种，分别是：场景一：将互联网数据中心（Internet Data Center，以下简称IDC）或者第三方云厂商的日志采集到华为云LTS。图1 第三方云厂商日志采集场景二：将华为云RegionA的日志采集到华为云RegionB的LTS。图2 跨Region日志采集对于场景一和场景二，您需要先打通网络，再安装ICAgent，最后按照日志接入向导即可以将日志采集到LTS。 ICAgent：ICAgent是华为云日志服务的日志采集器，通过在主机上安装ICAgent，您可以将日志采集到LTS。安装ICAgent前，请确保本地浏览器的时间、时区与主机的时间、时区一致。网络互通：场景一：自建IDC或者第三方云厂商与华为云之间网络互通的典型方式是云专线DC，如果没有专线，您可以尝试VPN/公网IP方式。场景二：华为云不同Region之间网络互通典型的方式是云连接CC/云专线DC，您也可以使用VPN/公网IP方式。跳板机安装在自建IDC/第三方云厂商/跨华为云Region的ICAgent无法直接访问华为云管理面上报日志的网段，需要配置跳板机进行数据转发；当您在进行POC测试，或者日志流量并不大的情况下，可以使用跳板机的方案。对于大流量的日志场景，如果您希望在生产环境中去掉跳板机，请提交工单给华为云网络技术支持工程师帮您设计网络直通的方案。典型的跳板机配置是2vCPUs | 4GB，每台跳板机可以支持约30MB/s的流量转发，您可以根据自身的日志流量配置合理数量的跳板机，多台跳板机配置ELB进行流量分发。本文将详细介绍将阿里云主机日志采集到华为云云日志服务（LTS）的操作步骤，客户自建IDC和华为云上跨region采集日志的操作方式与采集阿里云主机日志的方式类似。以下将阿里云-华北二北京局点的日志采集到华为云华东-上海一局点的LTS服务，云主机的操作系统为Linux环境。

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云日志服务 LTS-采集多渠道日志数据到LTS:采集Web/移动端页面用户行为日志

采集Web/移动端页面用户行为日志关于Web/移动端页面用户行为日志可以分为两类：页面与后台服务器交互日志：例如下单、登录、退出等。页面无后台服务器交互日志：请求直接在前端处理，例如滚屏、关闭页面等。使用匿名写入采集Web/移动端页面用户行为日志，详细请参见使用匿名写入采集日志。使用匿名写入采集日志功能仅支持华北-北京四、华东-上海一、华南-广州区域的白名单用户使用，如有需要，请提交工单，其他区域暂不支持申请开通。

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云日志服务 LTS-采集多渠道日志数据到LTS:采集服务器日志

采集服务器日志服务器日志参考如下：以下示例日志仅供参考，请以实际日志为准。 Syslog日志 Aug 31 11:07:24 zhouqi-mac WeChat[9676]: setupHotkeyListenning event NSEvent: type=KeyDown loc=(0,703) time=115959.8 flags=0 win=0x0 winNum=7041 ctxt=0x0 chars="u" unmodchars="u" repeat=0 keyCode=32 应用程序Debug日志 __FILE__:build/release64/sls/shennong_worker/ShardDataIndexManager.cpp __LEVEL__:WARNING __LINE__:238 __THREAD__:31502 offset:816103453552 saved_cursor:1469780553885742676 seek count:62900 seek data redo log:pangu://localcluster/redo_data/41/example/2016_08_30/250_1472555483 user_cursor:1469780553885689973 Trace日志 [2013-07-13 10:28:12.772518] [DEBUG] [26064] __TRACE_ID__:661353951201 __item__:[Class:Function]_end__ request_id:1734117 user_id:124 context:..... 支持通过以下方法采集服务器日志：将日志写到本地文件，通过创建采集任务写到指定日志流中。 Docker中产生的日志可以使用CCE接入LTS进行采集，详细请参考云容器引擎CCE应用日志接入LTS。 C#、Python、Java、PHP、C等日志可以使用SDK写入LTS，详细请参考SDK概述。

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