Function Compute：Custom Runtime支援Loggie Agent日誌擴充

前提條件

• Function Compute：建立服務。

• Log ServiceSLS：建立專案Project和建立Logstore。

  說明

  建立的記錄項目必須和步驟一要建立的函數在相同地區。

操作步驟

步驟一：建立自訂運行時函數

1. 登入Function Compute控制台，在左側導覽列，單擊服務及函數。
2. 在頂部功能表列，選擇地區，然後在服務列表頁面，單擊目標服務。

3. 在函數管理頁面，單擊建立函數。

4. 在建立函數頁面，配置以下配置項，其他配置項使用預設值，然後單擊建立。詳細內容請參見建立函數。

   • 建立函數的方式：使用自訂運行時建立。

   • 基本設定：設定函數名稱，請求處理常式類型選擇處理事件請求。

   • 函數代碼：配置函數的運行環境和代碼相關資訊。

     配置項	樣本
     運行環境	Python 3.9
     代碼上傳方式	選擇通過檔案夾上傳代碼。上傳的檔案夾名稱為code，code目錄下的檔案為app.py，其中app.py的程式碼範例內容如下。 from flask import Flask from flask import request import logging import os REQUEST_ID_HEADER = 'x-fc-request-id' app = Flask(__name__) format_str = '[%(asctime)s] %(levelname)s in %(module)s: %(message)s' logging.basicConfig(filename='/tmp/log/fc-flask.log', filemode='w', format=format_str, encoding='utf-8', level=logging.DEBUG) @app.route("/invoke", methods = ["POST"]) def hello_world(): rid = request.headers.get(REQUEST_ID_HEADER) logger = logging.getLogger() print("FC Invoke Start RequestId: " + rid) logger.info("FC Invoke Start RequestId: " + rid) data = request.stream.read() print(str(data)) logger.info("receive event: {}".format(str(data))) print("FC Invoke End RequestId: " + rid) logger.info("FC Invoke Start RequestId: " + rid) return "Hello, World!" if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0',port=9000) 說明 您可以修改代碼中配置的filename='/tmp/log/fc-flask.log'為指定的日誌類型及日誌位置，該配置需要和步驟二中的sources.paths路徑保持一致。
     啟動命令	/code/bootstrap 說明 bootstrap檔案在步驟二會建立。
     監聽連接埠	9000

步驟二：建立bootstrap檔案作為啟動命令

1. 函數建立成功後，在函數代碼頁簽使用WebIDE在code目錄下建立bootstrap檔案。

   bootstrap檔案樣本內容如下。

   #!/bin/bash
   
   # 1. 建立pipelines.yml檔案
   mkdir -p /tmp/log /code/etc
   cat << EOF > /code/etc/pipelines.yml
   pipelines:
     - name: demo
       sources:
         - type: file
           name: fc-demo
           addonMeta: true
           fields:
             topic: "loggie"
           fieldsUnderRoot: true
           paths:
             - "/tmp/log/*.log"
       sink:
         type: sls
         endpoint: ${LOGGIE_SINK_SLS_ENDPOINT}
         accessKeyId: ${LOGGIE_SINK_SLS_ACCESS_ID}
         accessKeySecret: ${LOGGIE_SINK_SLS_ACCESS_SECRET}
         project: ${LOGGIE_SINK_SLS_PROJECT}
         logstore: ${LOGGIE_SINK_SLS_LOGSTORE}
         topic: ${LOGGIE_SINK_SLS_TOPIC}
   EOF
   
   # 2. 建立loggie.yml檔案
   cat << EOF > /code/etc/loggie.yml
   EOF
   
   # 3. 啟動Loggie Agent，作為後台進程運行
   /opt/bin/loggie -config.system=/code/etc/loggie.yml -config.pipeline=/code/etc/pipelines.yml > /tmp/loggie.log 2>&1 &
   
   # 4. 啟動應用程式
   exec python app.py

   該指令碼會執行的操作如下：

   1. 建立設定檔pipelines.yml，pipelines.yml為Pipeline設定檔。

      • sources

        用於指定日誌的類型和日誌所在位置。本樣本展示如何採集/tmp/log目錄下所有以.log結尾的檔案中的日誌。

      • sink

        用於指定Log Service相關資訊。指令碼中的變數會在步驟四設定。

   2. 建立設定檔loggie.yml，loggie.yml為Loggie的系統設定檔。

      檔案為空白，表示為預設配置。本文樣本採用預設配置方法，loggie.yml檔案必須存在。檔案不為空白時，其具體參數請參見Loggie系統配置。

   3. 啟動Loggie Agent，作為後台進程運行。Loggie Agent作業記錄會列印到/tmp/loggie.log。

   4. 啟動應用程式。本文樣本使用Python運行，請按照實際情況填寫。

2. 設定bootstrap檔案許可權為可執行許可權。

   在WebIDE中選擇Terminal > New Terminal，執行chmod 777 bootstrap命令設定檔案許可權。

步驟三：添加官方公用層Loggie Agent

步驟四：設定環境變數

步驟四：驗證結果

問題排查

Loggie Agent獨立運行在函數執行個體中，Function Compute平台無法感知Loggie Agent是否正常，Loggie Agent運行異常也不會影響函數的正常執行。

如果在Log Service中無法查詢到Loggie Agent相關日誌時（會有秒級的延時），可參考以下流程進行排查。

函數運行正常

如果函數運行正常，在調用後函數執行個體會存活一段時間（一般是幾分鐘），可以登入執行個體查看Loggie Agent的運行狀態和日誌資訊。關於登入執行個體的具體操作，請參見函數執行個體命令列操作。

• 如果沒有日誌資訊，可以在命令列嘗試啟動Loggie Agent。

• 如果Loggie有日誌資訊，根據日誌資訊排查。

  • 確認pipelines.yml檔案是否配置正確。

  • 確認是否成功啟動SLS sink配置。日誌類似pipeline sink(sink/sls)-0 invoke loop start。

  • 確認是否擷取到記錄檔。日誌類似start collect file: /tmp/log/fc-flask.log。如果沒有類似日誌，按照pipelines.yml檔案配置中的paths路徑，確認是否有記錄檔產生。

函數運行失敗

Loggie Agent作為外部擴充，一般不會影響函數的正常運行，可以先將Loggie Agent啟動邏輯移除，排查函數運行是否正常。如果出現進程異常退出或者執行逾時的報錯，可以嘗試調大記憶體或CPU規格。

相關文檔

• 關於Loggie的更多資訊，請參見Loggie簡介。

• 在本文樣本中，Loggie採集到日誌後原樣上傳，沒有經過任何加工處理。如果需要對日誌資料加工後再上傳，例如解析JSON格式、移除DEBUG日誌等，可以在pipelines.yml中添加Interceptor配置，具體請參見 Loggie-Interceptor。