概述
业界现状
从头开始写一个日志采集Agent
如何发现一个文件?
点位文件高可用
如何识别一个文件?
如何知道文件内容更新了?
如何安全的释放文件句柄?
总结

概述

日志从最初面向人类演变到现在的面向机器发生了巨大的变化。最初的日志主要的消费者是软件工程师，他们通过读取日志来排查问题，如今，大量机器日夜处理日志数据以生成可读性的报告以此来帮助人类做出决策。在这个转变的过程中，日志采集Agent在其中扮演着重要的角色。

作为一个日志采集的Agent简单来看其实就是一个将数据从源端投递到目的端的程序，通常目的端是一个具备数据订阅功能的集中存储，这么做的目的其实是为了将日志分析和日志存储解耦，同一份日志可能会有不同的消费者感兴趣，获取到日志后所处理的方式也会有所不同，通过将数据存储和数据分析进行解耦后，不同的消费者可以订阅自己感兴趣的日志，选择对应的分析工具进行分析。像这样的具备数据订阅功能的集中存储业界比较流行的是Kafka，对应到阿里巴巴内部就是DataHub还有阿里云的LogHub。而数据源端大致可以分为三类，一类就是普通的文本文件，另外一类则是通过网络接收到的日志数据，最后一类则是通过共享内存的方式，本文只会谈及第一类。一个日志采集Agent最为核心的功能大致就是这个样子了。在这个基础上进一步又可以引入日志过滤、日志格式化、路由等功能，看起来就好像是一个生产车间。从日志投递的方式来看，日志采集又可以分为推模式和拉模式，本文主要分析的是推模式的日志采集。

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