DataKit 服务管理¶

DataKit 安装完后，有必要对安装好的 DataKit 做一些基本的介绍。

DataKit 目录介绍¶

DataKit 目前支持 Linux/Windows/Mac 三种主流平台：

安装完成以后，DataKit 目录列表大概如下：

├── [   12]  apm_inject/
├── [    0]  gitrepos/
├── [    0]  python.d/
├── [  430]  pipeline/
├── [   26]  pipeline_remote/
├── [   42]  cache/
├── [   36]  externals/
├── [  316]  data/
├── [ 138M]  datakit
├── [  958]  conf.d/
└── [    7]  .pid

DataKit 日志文件有两个：

DataKit 服务管理¶

可直接使用如下命令直接管理 DataKit：

# Linux/Mac 可能需加上 sudo
datakit service -T # stop
datakit service -S # start
datakit service -R # restart

服务管理失败处理¶

有时候可能因为 DataKit 部分组件的 bug，导致服务操作失败（如 datakit service -T 之后，服务并未停止），可按照如下方式来强制处理。

Linux 下，如果上述命令失效，可使用以下命令来替代：

sudo service datakit stop/start/restart
sudo systemctl stop/start/restart datakit

Mac 下，可以用如下命令代替：

# 启动 DataKit
sudo launchctl load -w /Library/LaunchDaemons/com.datakit.plist

# 停止 DataKit
sudo launchctl unload -w /Library/LaunchDaemons/com.datakit.plist

服务卸载以及重装¶

可直接使用如下命令直接卸载或恢复 DataKit 服务：

注意：此处卸载 DataKit 并不会删除 DataKit 相关文件。

# Linux/Mac shell
datakit service -I # re-install
datakit service -U # uninstall

DataKit 对宿主环境的影响¶

在使用 DataKit 过程中，对已有的系统可能会有如下一些影响：

1. 日志采集会导致的磁盘高速读取，日志量越大，读取的 iops 越高
2. 如果在 Web/App 应用中加入了 RUM SDK，那么会有持续的 RUM 相关的数据上传，如果上传的带宽有相关限制，可能会导致 Web/App 的页面卡顿
3. eBPF 采集 开启后，由于采集的数据量比较大，会占用一定量的内存和 CPU。其中 bpf-netlog 开启后，会根据主机和容器网卡的所有 TCP 数据包，产生大量的日志
4. 在 DataKit 繁忙的时候（接入了大量的日志/Trace 以及外部数据导入等），其会占用相当量的 CPU 和内存资源，建议设置合理的资源限制配置来加以控制
5. 当 DataKit 部署在 Kubernetes 中时，对 API server 会有一定的请求压力
6. 开启默认采集器的情况下，内存（RSS）消耗大概在 100MB 左右，CPU 消耗控制在 10% 以内；磁盘消耗除了自身日志外，还有额外的磁盘缓存。网络流量则视具体采集的数据量而定，DataKit 上传的流量默认以 GZip 压缩上传。

FAQ¶

Windows 下启动失败¶

DataKit 在 Windows 下以服务的形式启动，启动后会写入很多 Event 日志，随着日志的积累，可能会出现如下报错：

Start service failed: The event log file is full.

该报错会导致 DataKit 无法启动。通过设置一下 Windows Event 即可。

更多参考¶

其它跟 DataKit 基本使用相关的文档：