【ナイチンゲール監視】海王星——カテグラフ

# 下载$ wget https://download.flashcat.cloud/categraf-v0.2.38-linux-amd64.tar.gz# 解压$ tar xf categraf-v0.2.38-linux-amd64.tar.gz# 进入目录$ cd categraf-v0.2.38-linux-amd64/

[[writers]]url = "http://127.0.0.1:17000/prometheus/v1/write"[heartbeat]enable = true

$ nohup ./categraf &>categraf.log &

[global]# 是否打印配置内容print_configs = false# 机器名，作为本机的唯一标识，会为时序数据自动附加一个 agent_hostname=$hostname 的标签# hostname 配置如果为空，自动取本机的机器名# hostname 配置如果不为空，就使用用户配置的内容作为hostname# 用户配置的hostname字符串中，可以包含变量，目前支持两个变量，# $hostname 和 $ip，如果字符串中出现这两个变量，就会自动替换# $hostname 自动替换为本机机器名，$ip 自动替换为本机IP# 建议大家使用 --test 做一下测试，看看输出的内容是否符合预期# 这里配置的内容，再--test模式下，会显示为 agent_hostname=xxx 的标签hostname = ""# 是否忽略主机名的标签，如果设置为true，时序数据中就不会自动附加agent_hostname=$hostname 的标签omit_hostname = false# 时序数据的时间戳使用ms还是s，默认是ms，是因为remote write协议使用ms作为时间戳的单位precision = "ms"# 全局采集频率，15秒采集一次interval = 15# 配置文件来源，目前支持local和http两种配置，如果配置为local就读取本地的配置，如果配置为http，需要在[http]模块配置http来源providers = ["local"]# 全局附加标签，一行一个，这些写的标签会自动附到时序数据上# [global.labels]# region = "shanghai"# env = "localhost"# 日志模块[log]# 默认的log输出，到标准输出(stdout)# 如果指定为文件, 则写入到指定的文件中file_name = "stdout"# 当日志输出到文件时该配置生效，用于限制日志文件大小max_size = 100# 日志保留天数max_age = 1# 备份日志个数max_backups = 1# 是否使用本地时间格式化日志local_time = true# 是否用gzip对日志进行压缩compress = false# 发给后端的时序数据，会先被扔到 categraf 内存队列里，每个采集插件一个队列# chan_size 定义了队列最大长度# batch 是每次从队列中取多少条，发送给后端backend[writer_opt]batch = 1000chan_size = 1000000# 后端backend配置，在toml中 [[]] 表示数组，所以可以配置多个writer# 每个writer可以有不同的url，不同的basic auth信息[[writers]]url = "http://127.0.0.1:17000/prometheus/v1/write"# 认证用户，默认为空basic_auth_user = ""# 认证密码，默认为空basic_auth_pass = ""## 请求头信息# headers = ["X-From", "categraf", "X-Xyz", "abc"]# 超时配置：单位是 mstimeout = 5000dial_timeout = 2500max_idle_conns_per_host = 100# 如果providers配置为http，就需要在这个地方进行配置[http]# 是否开启enable = false# 地址信息address = ":9100"print_access = falserun_mode = "release"# ibex配置，用于配置ibex-server的地址，用于实现故障自愈[ibex]enable = false## ibex刷新频率interval = "1000ms"## ibex server 地址servers = ["127.0.0.1:20090"]## 脚本临时保存目录meta_dir = "./meta"# 心跳上报给n9e[heartbeat]enable = true# 上报 os version cpu.util mem.util 等元信息url = "http://127.0.0.1:17000/v1/n9e/heartbeat"# 上报频率，单位是 sinterval = 10# 认证用户basic_auth_user = ""# 认证密码basic_auth_pass = ""## header 头信息# headers = ["X-From", "categraf", "X-Xyz", "abc"]# 超时配置，单位 mstimeout = 5000dial_timeout = 2500max_idle_conns_per_host = 100

[logs]# api_key http模式下生效,用于鉴权, 其他模式下占位符api_key = "ef4ahfbwzwwtlwfpbertgq1i6mq0ab1q"# 是否开启log-agentenable = false# 日志接收地址，可以配置tcp、http以及kafkasend_to = "127.0.0.1:17878"# 日志发送协议：http/tcp/kafkasend_type = "http"# kafka模式下的topictopic = "flashcatcloud"# 是否进行压缩use_compress = false# 是否使用tlssend_with_tls = false# 批量发送的等待时间batch_wait = 5# 日志偏移量记录，用于断点续传run_path = "/opt/categraf/run"# 最大打开文件数open_files_limit = 100# 扫描目录日志评论scan_period = 10# udp采集的buffer大小frame_size = 9000# 是否采集pod的stdout/stderr日志collect_container_all = true# 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]]# 日志采集配置[[logs.items]]# 日志类型，支持file/journald/tcp/udptype = "file"# 日志路径，支持统配符，用统配符，默认从最新位置开始采集## 如果类型是file,则必须配置具体的路径; 如果类似是journald/tcp/udp，则配置端口path = "/opt/tomcat/logs/*.txt"# 日志的label 标识日志来源的模块source = "tomcat"# 日志的label 标识日志来源的服务service = "my_service"

type = "exclude_at_match"name = "exclude_xxx_users"pattern="\\w+@flashcat.cloud"表示日志中匹配到@flashcat.cloud 的行 不发送

type = "include_at_match"name = "include_demo"pattern="^2022*"表示日志中匹配到2022开头的行 才发送

type = "mask_sequences"name = "mask_phone_number"replace_placeholder = "[186xxx]"pattern="186\\d{8}"表示186的手机号会被[186xxx] 代替

type = "multi_line"name = "new_line_with_date"pattern="\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}" （多行规则不需要添加^ ，代码会自动添加）表示以日期为日志的开头，多行的日志合并为一行进行采集

[prometheus]# 是否启动prometheus agentenable=false# 原来prometheus的配置文件# 或者新建一个prometheus格式的配置文件scrape_config_file="/path/to/in_cluster_scrape.yaml"## 日志级别，支持 debug | warn | info | errorlog_level="info"# 以下配置文件，保持默认就好了## wal file storage path ,default ./data-agent# wal_storage_path="/path/to/storage"## wal reserve time duration, default value is 2 hour# wal_min_duration=2

global:scrape_interval: 15sexternal_labels:scraper: ksm-testcluster: testscrape_configs:- job_name: "kube-state-metrics"metrics_path: "/metrics"kubernetes_sd_configs:- role: endpointsapi_server: "https://172.31.0.1:443"tls_config:ca_file: /etc/kubernetes/pki/ca.crtcert_file: /etc/kubernetes/pki/apiserver-kubelet-client.crtkey_file: /etc/kubernetes/pki/apiserver-kubelet-client.keyinsecure_skip_verify: truescheme: httprelabel_configs:- source_labels:[__meta_kubernetes_namespace,__meta_kubernetes_service_name,__meta_kubernetes_endpoint_port_name,]action: keepregex: kube-system;kube-state-metrics;http-metricsremote_write:- url: "http://172.31.62.213/prometheus/v1/write"

# # collect intervalinterval = 15[[instances]]# # executable name (ie, pgrep )search_exec_substring = "nginx"# # pattern as argument for pgrep (ie, pgrep -f )# search_cmdline_substring = "n9e server"# # windows service name# search_win_service = ""metrics_name_prefix="nginx"# # search process with specific user, option with exec_substring or cmdline_substring# search_user = ""# # append some labels for serieslabels = { region="cloud", product="n9e" }# # interval = global.interval * interval_times# interval_times = 1# # mode to use when calculating CPU usage. can be one of 'solaris' or 'irix'# mode = "irix"# sum of threads/fd/io/cpu/mem, min of uptime/limitgather_total = true# will append pid as taggather_per_pid = false#gather jvm metrics only when jstat is ready# gather_more_metrics = [# "threads",# "fd",# "io",# "uptime",# "cpu",# "mem",# "limit",# "jvm"# ]