汇总:文章大批量采集-文章大批量采集怎么弄

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　　关于文章大型采集

　　内容导航： 1、文章大型采集1、打开QQ浏览器微信插件，使用插件登录

　　2.将链接转发到手机上的微信或文件传输助手

　　3、在QQ浏览器中打开链接，然后你喜欢使用Evernote/MS/或者别的什么，反正都在PC上

　　但是，只能解决“直接在微信里阅读不方便”的问题

　　

　　散装或暂时无能为力。这个答案被提问者和网友采纳

　　可以下载一款叫新书APP的小工具，输入公众号名称自动导出所有文章，免费使用，感觉不错~

　　2. 文章*敏*感*词*采集软件

　　采集采集网站文章，现在市场上有很多工具，不仅可以采集保存到本地还可以发送到网站优采云智能文章采集系统等，不需要代码基础，也可以。

　　

　　3.文章如何获得采集因为人们网站设置防盗链而无法下载的*敏*感*词*采集软件。例如，Sky等知名下载站点都配备了防盗链。文章的采集设置也与软件采集的设置相同，不清楚再次询问。

　　有了程序~

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　　即将到来的节日：10月国庆节休息7天！不管你有多忙，都要善待自己！

　　文章 质量采集-文章 如何大量完成它采集！

　　汇总:云原生系统日志采集详解

　　1.常规打ELK

　　说到日志采集，估计大家第一个想到的就是ELK这个比较成熟的方案。如果是专门针对云原生的，那么将 采集器 稍微改成

　　Fluentd 可以形成 EFK。以上两种方案其实没有本质区别，采集器只是变了而已。最后的存储、查询等还是用的

　　elasticsearch 这一套。

　　elasticsearch确实功能丰富，也很强大，但是价格也极其昂贵，elasticsearch

　　使用全文索引对存储和内存要求比较高，但是用这些成本换来的功能对于日常的日志管理并不常用。这些缺点在host模式下其实还可以忍受，但是在cloud native模式下就臃肿了。

　　2.不说武德PLG

　　PLG

　　是promtail+loki+grafana的统称，是一个非常适合云原生日志生成的采集方案。格拉法纳

　　大家会比较熟悉，一个很棒的支持多数据源的可视化框架。最常见的是可视化普罗米修斯数据。而loki就是我们今天要说的主角，这也是grafana

　　home产品，promtail是loki的官方日志采集器。

　　相比elk，这个方案非常轻量，功能强大，易用，并且在展示上使用了grafana，减少了可视化框架的引入，展示端的统一也有利于用户的使用。

　　（一）日志新贵loki

　　Loki 是受 Prometheus 启发的水平可扩展、高可用性、多租户日志聚合系统。它的设计非常经济高效且易于操作。它不索引日志的内容，而是为每个日志流设置一组标签。

　　与其他日志聚合系统相比，Loki

　　日志没有全文索引。通过存储压缩的非结构化日志和仅索引元数据，Loki 更易于操作且运行成本更低。

　　日志流使用与 Prometheus 相同的标签进行索引和分组，允许您使用与 Prometheus 相同的标签在指标和日志之间无缝切换。

　　特别适合存储 Kubernetes Pod 日志。Pod 标签等元数据会自动抓取和索引。

　　Grafana 原生支持（需要 Grafana v6.0 或更高版本）。

　　这段是GitHub上loki的介绍。可以看出，这是一个为云原生打造的轻量级日志聚合系统。社区现在非常活跃。并使用普罗米修斯

　　相似标签的思路，连接grafana进行可视化展示，无论是思想上还是用法上都非常“云原生”。

　　(2)♂？促销

　　促销

　　是loki的官方日志采集器，代码本身在loki

　　项目。原生支持 journal、syslog、file 和 docker 类型的日志。采集器的本质无非就是根据pattern找到文件到采集，然后类似tail的*敏*感*词*文件，然后将写入文件的内容发送到存储端promtail

　　同样的道理。以上类型的本质都是文件，但是这些类型文件的格式是开放稳定的规范，promtail可以提前对它们进行更深层次的分析和打包。

　　(3) Promtail服务发现

　　1.找到文件

　　作为一个采集器，第一步自然是要找到文件所在的位置，然后才能进行采集、打标签、推送等后续功能。普通的静态类型的日志很好找，只要匹配你在配置文件中写的路径信息即可，比如

　　promtail中的路径为“/var/log/*.log”，即/var/log目录下所有以.log结尾的后缀文件都可以作为采集的对象。相反 采集

　　k8s模式的log有点麻烦。

　　首先我们想一下，k8s上运行的服务的日志在哪里？

　　文件类型日志

　　这自然仍在您的自定义路径上。如果路径目录没有挂载，那么它就在容器里面。如果是挂载到host或者pv，那么host和pv

　　这种类型的log promtail是动态找不到的，必须手动设置。

　　记录到标准输出

　　这种日志其实就是k8s推荐的日志输出方式。这种日志其实就是我们日常使用的kubectl日志。

　　看日志，这类日志的存放路径在宿主机上是/var/log/pods/

　　

　　{namespace}_/{pod_id}_UUID/{container_name}/*.log 这种格式

　　所以我们需要将这个 /var/log/pods 挂载为 k8s 容器内的主机路径，以便 promtail 可以访问这些日志。

　　2.标签

　　日志promtail是可以访问的，但是还有一个问题就是如何区分这些日志。Loki 使用了类似于 prometheus 的思想来标记数据。也就是日志打上了pod的tag，那么光靠这条路径自然无法知道pod上有什么tag信息。这里需要服务发现。

　　promtail的服务发现是直接由prometheus的服务发现完成的。熟悉普罗米修斯

　　同学们一定要配置好prometheus服务发现配置，kubernetes_sd_configs和relabel_configs。

　　这里promtail直接介绍了prometheus的代码。与prometheus的区别在于prometheus请求了更多的资源对象，比如node、ingress、pod、deployment

　　等等。最后拼接的是metric的请求url，promtail请求的对象是pod，过滤掉不在host上的pod。

　　获取宿主机的pod信息后，根据namespace和pod id拼接路径。既然这个目录已经挂载到容器中，那么promtail

　　然后就可以把容器的标签和容器的日志关联起来了。剩下的就是监控和推送。

　　(4) PLG 最佳实践

　　洛基

　　官方推荐的最佳实践是使用DamonSet部署promtail，部署node的

　　/var/lib/pods目录挂载在容器内部，借助prometheus

　　服务发现机制为日志动态添加标签，资源占用和部署维护难度非常低。这也是主流的云原生日志采集范式。

　　3.数据栈日志实践

　　(1)数据栈日志要求

　　全局 grep

　　根据关键字，搜索系统中所有出现的地方

　　快速定位日志

　　根据机器名、ip、服务名等条件快速定位日志

　　主机和云原生统一技术栈

　　降低学习成本和系统复杂性

　　（2）？主机模式

　　数据栈主机模式下的日志聚合采用了类似PLG DameonSet的模式。每个主机部署一个promtail，然后整个集群部署一套server端loki

　　在可视化方面使用 grafana。

　　Promtail 使用 static_configs 来定义 采集 日志。但促销

　　毕竟还是太年轻，而且定位偏向于云原生，所以host功能还不够完善，所以做了一些二次开发来满足我们的需求：

　　1.logtail模式

　　本机 promtail 不支持从文件末尾采集。promtail启动时，会推送所有被监控文件的内容。这种情况在云原生中问题不大。

　　在主机模式下，如果要监控的日志已经存在并且内容量大，promtail

　　启动会从头开始推送文件内容，导致短时间内向loki推送大量日志，并且极有可能因为loki的限流导致推送失败。

　　所以最好的办法就是有类似filebeat的logtail模式，只在服务启动后才推送写入文件的日志。

　　我们对这个地方进行了二次开发，增加了logtail模式开关。如果开关为真，则在第一次启动promtail 时不会从头开始推送日志。

　　2.path支持多路径

　　原生promtail不支持多路径路径参数，只能写一个表达式，但实际需求可能是同时读取业务日志和gc日志。

　　但它们是属于同一类别的标签。单个路径的匹配不能同时覆盖它们。不改代码的解决办法是为它再写一个target。

　　这样做既麻烦又不利于维护。所以我们这里也做了二次开发

　　

　　(3) 云原生模型

　　传统云原生模型采用PLG主流模型，但数据栈作为一个完整的系统交付给企业有很多限制，会导致demoset模型不可用。最大的挑战是权限，而且只有一个

　　命名空间权限，无法挂载/var/lib/pods

　　在这种情况下如何使用PLG？

　　其实主要的变化在于promtail的使用。这里首先要声明的是，数据栈服务的日志都是以文件形式输出的。

　　首先是选择damonset

　　模式部署或者sidecar模式部署，demonset模式的优点是节省资源，缺点是需要权限。Sidecar模型则相反。为了应用更严格的交货条件，我们选择使用

　　边车模式采集。

　　边车

　　该模式是在部署时自动为每个服务添加一个日志容器。容器和服务容器挂载一个公共的空数据卷。服务容器将日志写入数据卷。日志容器为数据卷下的日志为采集。

　　1、promtail如何在数据栈中动态配置标签

　　通过sidecar模式，我们让日志Container和Master

　　容器共享一个日志目录，这样promtail容器就可以拿到日志文件，但是promtail还不知道哪些日志到采集，以及它们的标签是什么。

　　因为你可能只想要采集.log日志，或者采集.json日志，或者所有服务的配置可能都不一样，所以不能写死，那么怎么解决这个呢问题？

　　促销

　　v2.10 中增加了一项新功能

　　，即在配置文件中可以引用环境变量。通过这个特性，我们可以把promtail的path参数写成${LOG_PATH}，然后以环境变量的形式设置服务的logpath，比如LOG_PATH=/var/log/commonlog/*.log

　　由于我们可以通过环境变量在创建服务时设置路径，所以我们也可以动态设置标签。那么我们需要什么样的维度标签呢？不同的公司肯定有不同的维度，但是必须遵循的一个原则就是pod可以唯一标识。一般维度包括deployment、podid、node等，这些标签在创建时通过环境变量注入，podid

　　这些环境变量是使用k8s的downward api注入的。

　　注意：此处不提供 Promtail

　　服务发现机制配置标签，因为promtail的服务发现原理是请求APIServer获取所有pod

　　的标记。该路径然后用于匹配以将标签与日志相关联。无需将主机 /var/log/pods 目录挂载到 promtail

　　，即使获取到tag，也无法关联到log。

　　2.如何在数据栈中部署promtail

　　为每个服务添加一个日志

　　集装箱人工操作太麻烦，不利于维护。对原有服务进行抽象，最好的方式是注册一个CRD，然后写k8s

　　operator在创建对象时通过该类型的list&watch对象动态注入一个LogContainer，对应的环境变量，并为其挂载一个公共目录。

　　这样，在创建CR时，将promtail作为sidecar注入其中。而读取的环境变量是运营商动态设置的环境变量，非常灵活。

　　四。概括

　　(1)数据栈日志采集的优势

　　一套日志聚合分析框架，解决宿主机和云原生两种场景，降低系统复杂度

　　日志可视化使用grafana，可视化效果更好，grafana和

　　Prometheus 已经是云原生监控的事实标准。熟悉开发维护，降低学习成本。

　　loki 查询语法简单，但功能强大

　　比ELK更轻量

　　目前使用的是sidecar模式，占用资源较多，后续会考虑进一步优化

　　loki分布式部署优化

　　最后给大家分享一下数据栈当前日志模块的可视化效果。是不是超级酷？