1、背景
日志是非常重要的信息资源。它们记录了应用程序的运行状态、错误和异常情况，帮助我们了解系统的健康状况以及发现潜在的问题。为了高效地管理和分析日志数据，许多组织采用了Elasticsearch、Logstash和Kibana（ELK）堆栈作为日志收集和分析的解决方案。
开发一个实时监控和告警脚本，专门用于监控ELK平台中的错误日志，并及时发送告警通知给相关人员。该系统将通过扫描Elasticsearch中的日志数据，筛选出等级为ERROR的错误日志，并根据预设的告警规则进行处理。
2、目的
使用Python从Elasticsearch中查询特定级别为ERROR的错误日志，并通过钉钉机器人实现告警聚合和发送，以提高错误日志的处理效率和及时响应能力。
为什么开发这个脚本？
因为目前我们这边没有监控日志的信息，出现问题不能及时发现 和预知
优势
1、消息进行聚合，每个项目的多条告警信息，汇总一条发送。突破钉钉机器人每分钟只能发送20条的限制
2、告警信息you太多的重复，进行去重处理，添加告警次数发送。防止被钉钉限流
3、原理
- 使用Python的Elasticsearch库连接到Elasticsearch集群。
- 构建Elasticsearch查询DSL（领域专用语言），过滤出级别为ERROR的日志记录。
- 执行查询并获取结果。
- 对查询结果进行聚合，统计每个项目的错误次数。
- 根据聚合结果，生成告警消息的Markdown格式内容。
- 使用钉钉机器人发送告警消息到指定的钉钉群。
4、流程
- 导入必要的Python库，包括
elasticsearch和requests。 - 创建Elasticsearch连接，指定Elasticsearch集群的主机和端口。
- 构建Elasticsearch查询DSL，设置查询条件为日志级别为ERROR。
- 执行查询，获取查询结果。
- 对查询结果进行处理，聚合每个项目的错误次数。
- 根据聚合结果生成告警消息的Markdown内容。
- 使用钉钉机器人API发送告警消息到指定的钉钉群。
5、实现代码
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2023/6/17 18:11
# @Author : 南宫乘风
# @Email : 1794748404@qq.com
# @File : all_es.py
# @Software: PyCharm
from collections import Counter
from datetime import datetime, timedelta
import requests
from elasticsearch import Elasticsearch
from monitor.es_ding import send_pretty_message
# Elasticsearch客户端实例
es = Elasticsearch(hosts=['http://172.18.xxx.xxxx:9200'], http_auth=('elastic', 'xxxxx'),
sniff_on_start=True, # 连接前测试
sniff_on_connection_fail=True, # 节点无响应时刷新节点
sniff_timeout=300, # 设置超时时间
headers={'Content-Type': 'application/json'})
def format_timestamp(timestamp):
"""格式化时间为Elasticsearch接受的字符串格式"""
return timestamp.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
def search_errors():
"""执行查询，获取错误日志数据"""
current_time = datetime.now()
one_minute_ago = current_time - timedelta(minutes=10)
current_time_str = format_timestamp(current_time)
one_minute_ago_str = format_timestamp(one_minute_ago)
index = 'app-prod-*' # 替换为实际的索引名称
query = {
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"range": {
"@timestamp": {
"gte": one_minute_ago_str,
"lt": current_time_str,
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss",
"time_zone": "+08:00"
}
}
},
{
"match": {
"loglevel": "ERROR" #匹配项目错误等级
}
},
{
"bool": {
"must_not": [
{
"match": {
"projectname": "fox-data-spiderman" # 需要屏蔽的项目
}
}
]
}
}
]
}
},
"_source": [ ## 输出的字段
"date",
"projectname",
"threadname",
"msg"
],
"from": 0,
"size": 10000, # 返回查询的条数
}
result = es.search(index=index, body=query)
total_documents = result["hits"]["total"]["value"]
print(f"总共匹配到 {total_documents} 条文档")
result = result['hits']['hits']
all_result = []
for i in result:
all_result.append(i['_source'])
msg_counter = Counter(d['msg'] for d in all_result if 'msg' in d)
results = []
for d in all_result:
if 'msg' in d and d['msg'] in msg_counter:
count = msg_counter[d['msg']]
del msg_counter[d['msg']]
d['count'] = count
d['msg'] = d['msg'][:100] + ('...' if len(d['msg']) > 100 else '')
results.append(d)
return results
def aggregate_errors(results):
"""按项目名称聚合错误日志"""
aggregated_data = {}
for d in results:
projectname = d.get('projectname')
if projectname:
if projectname not in aggregated_data:
aggregated_data[projectname] = []
aggregated_data[projectname].append({'date': d.get('date'), 'msg': d.get('msg'), 'count': d.get('count')})
return aggregated_data
def generate_summary(projectname, messages):
"""生成Markdown格式的消息摘要"""
markdown_text = f'### {projectname} \n\n'
for message in messages:
markdown_text += f"**时间：** {message['date']}\n\n"
markdown_text += f"**告警次数：** <font color='red'><b>{message['count']}</b></font>\n\n"
markdown_text += f"{message['msg']}\n\n---\n\n"
return markdown_text
def send_message_summary(projectname, messages):
"""发送摘要消息给钉钉机器人"""
summary = generate_summary(projectname, messages)
data = {
'msgtype': 'markdown',
'markdown': {
'title': f'{projectname}消息告警',
'text': summary
}
}
webhook_url = 'https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxxxxxxxxxxxxxxx' # 替换为实际的Webhook URL
response = requests.post(webhook_url, json=data)
if response.status_code == 200:
print('消息发送成功')
else:
print('消息发送失败')
if __name__ == '__main__':
errors = search_errors()
aggregated_errors = aggregate_errors(errors)
for projectname, messages in aggregated_errors.items():
print(f"{projectname}:")
print(messages)
6、Crontab添加定时任务
也可以用采用：Jenkins与GitLab的定时任务工作流程
https://blog.csdn.net/heian_99/article/details/131164591?spm=1001.2014.3001.5501
#日志
*/2 * * * * cd /python_app/elasticsearch; /opt/anaconda3/envs/py38/bin/python -u es_monitor.py >> es_error_info.log 2>&1
该定时任务的含义是每隔2分钟执行一次指定目录下的 es_monitor.py 脚本，并将输出信息追加到 es_error_info.log 文件中。这样可以定期监控 Elasticsearch 的错误日志，并记录相关信息以便后续查看和分析。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-506846.html
7、总结
本博客，为我们构建了一个完整的应用日志监控和告警系统，通过ELK技术栈和钉钉机器人的结合，使得我们能够及时发现和处理应用中的错误，提高了团队的工作效率和系统的稳定性。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-506846.html
到了这里，关于提高错误日志处理效率！使用Python和钉钉机器人实现自动告警聚合的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
