超越 GUI 和 CLI 限制自动执行 MongoDB Atlas 触发器日志下载

我最近遇到一个场景，需要从本地 MongoDB Atlas 触发器下载大量日志。目前从Atlas下载日志的方式有3种：

1. 使用 GUI
2. 使用 CLI
3. 使用应用服务管理 API

但是，GUI 和 CLI 选项对于可下载的日志量有限制，特别是 10,000 条日志的上限。

GUI 和 CLI 对日志下载的限制

使用 GUI

通过 GUI，用户可以按日期、类型、用户 ID 或请求 ID 过滤日志，但下载时的限制设置为 10,000 个日志。

使用 CLI

使用 CLI，我们可以运行如下命令：

appservices logs list --project 5e208aa2d5ec1375ecd5*** --app triggers_realmapp-**** --type=trigger --start="2024-10-15T00:00:00.000+0000" -o log.logs

但是，这也有相同的下载限制，即 10,000 个日志。

解决方案：带分页的应用服务管理 API

为了克服这些下载限制，应用服务管理 API 提供了一种通过分页访问日志的方法。通过实施分页，用户可以获取超出默认 10K 限制的日志。

有关通过 API 使用分页的详细说明可以在 MongoDB 文档中找到：获取分页日志。

建议的解决方案：用于大型日志下载的自动化脚本

为了简化这一过程，我开发了一个使用分页自动获取日志的脚本。该脚本可在此处的公共存储库中找到：Atlas App Logs Aggregator。

脚本的主要特点

• 自动日志获取：从 MongoDB Atlas 应用服务获取日志，并通过分页支持大型日志集。
• 灵活的日期范围过滤：允许使用 start_date 和 end_date 参数进行可选的日期过滤。
• ISO 8601 验证：验证日期以确保它们遵循 ISO 8601 格式。
• 安全身份验证：支持使用 MongoDB Atlas 公共和私有 API 密钥进行身份验证。
• 可选的user_id，用于用户ID过滤日志。
• 可选的co_id，用于相关ID过滤日志。
• 使用errors_only选项仅获取错误日志。
• 使用 --filter 选项按键值对过滤日志。

该脚本仅使用 GET 端点并将日志聚合到文件中，而不修改任何数据。

如何使用

要求

• Python 3.6 或更高版本。
• requirements.txt 库依赖项。

安装

创建虚拟环境

appservices logs list --project 5e208aa2d5ec1375ecd5*** --app triggers_realmapp-**** --type=trigger --start="2024-10-15T00:00:00.000+0000" -o log.logs

安装依赖项

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows use `venv\Scripts\activate`

用法

命令行参数

• project_id (必填)：Atlas 项目 ID（十六进制字符串）。 app_id (必填)：应用程序 ID（字符串）。
• public_api_key（必需）：Atlas 公共 API 密钥（字符串）。
• private_api_key（必需）：Atlas 私有 API 密钥（带连字符的字符串）。
• --start_date（可选）：ISO 8601 格式的开始日期 (YYYY-MM-DDTHH:MM:SS.MMMZ)。
• --end_date（可选）：ISO 8601 格式的结束日期 (YYYY-MM-DDTHH:MM:SS.MMMZ)。
• --type（可选）：支持的日志类型的逗号分隔列表。目前，可用的类型有：TRIGGER_FAILURE、TRIGGER_ERROR_HANDLER、DB_TRIGGER、AUTH_TRIGGER、SCHEDULED_TRIGGER、FUNCTION、SERVICE_FUNCTION、STREAM_FUNCTION、SERVICE_STREAM_FUNCTION、AUTH、WEBHOOK、ENDPOINT、PUSH、API、API_KEY、SYNC_CONNECTION_START、 SYNC_CONNECTION_END、SYNC_SESSION_START、SYNC_SESSION_END、SYNC_CLIENT_WRITE、SYNC_ERROR 、SYNC_OTHER、SCHEMA_ADDITIVE_CHANGE、SCHEMA_GENERATION、SCHEMA_VALIDATION、LOG_FORWARDER
• --user_id（可选）：仅返回与给定 user_id 关联的日志消息。
• --co_id（可选）：仅返回与给定请求相关 ID 关联的日志消息。
• --filter（可选）：按键值对过滤日志（例如，--filter event_subscription_name=,function_name=）。
• --errors_only（可选）：仅返回错误日志消息。
• --verbose （可选）：启用详细日志信息。

例子

pip install -r requirements.txt

带有可选参数

python main.py <project_id> <app_id> <public_api_key> <private_api_key> --start_date 2024-10-05T14:30:00.000Z --end_date 2024-10-06T14:30:00.000Z --type TRIGGER_FAILURE,SCHEMA_GENERATION

如果未提供 start_date 和 end_date，脚本将默认 start_date 为距离当前时间最近 24 小时。

 过滤日志

--filter 选项允许您按键值对过滤日志。此选项接受多个以空格分隔的键值对。每个键值对的格式应为 key=value。

键值对必须是端点返回的值。这样它将使用它们来过滤并仅保留那些匹配的。例如，对于“type”：“SCHEDULED_TRIGGER”，响应键值将类似于：

python main.py <project_id> <app_id> <public_api_key> <private_api_key> --start_date 2024-10-05T14:30:00.000Z --type TRIGGER_FAILURE,SCHEMA_GENERATION --user_id 671d2e2010733ecbaa2bab8f --filter event_subscription_name=getUnpausedClustersMetrics

我们可以在 --filter 选项中使用其中任何一个（例如，--filter event_subscription_name=getUnpausedClustersMetrics）

记录

该脚本支持记录到控制台和日志文件。默认情况下，日志文件存储在logs文件夹中。日志文件名包含时间戳，以确保每次运行的唯一性。

--verbose：使用此标志时，日志级别设置为 DEBUG，提供详细的日志记录信息。如果没有此标志，日志级别将设置为 INFO。

日志文件位置

日志文件存储在logs文件夹中。每个日志文件都以时间戳命名，以确保来自不同运行的日志不会相互覆盖。

日志文件名示例

appservices logs list --project 5e208aa2d5ec1375ecd5*** --app triggers_realmapp-**** --type=trigger --start="2024-10-15T00:00:00.000+0000" -o log.logs

好处

• 自动日志检索：轻松从 MongoDB Atlas 应用服务获取日志，无需手动干预。
• 日期范围过滤：按日期范围过滤日志以关注特定时期。
• 分页支持：使用分页有效处理大量日志。
• 验证：确保日期输入的格式正确，以避免错误。

免责声明

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