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Kong

采集 Kong 指标、日志、链路信息

指标

1. Kong 配置

Kong 需要开启 Prometheus 插件后，方可上报指标数据，这里建议采用全局的方式进行配置，可参考 Kong 官方文档

通过 Kong Manager 进行配置

登陆 Kong Manager ，点击 Plugins 菜单，新增 Prometheus。

通过 Kong API 进行配置

curl -X POST http://localhost:8001/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
    {
  "name": "prometheus",
  "config": {
    "per_consumer": true,
    "status_code_metrics" : true,
    "bandwidth_metrics": true
  }
}'

2. DataKit 配置

  • 进入 datakit 安装目录下的 conf.d/samples 目录，复制 prom.conf.sample 并命名为 kong.conf

cp prom.conf.sample kong.conf

  • 调整 kong.conf

只需调整以下两个参数，其他保持不变：

[[inputs.prom]]
  ## Exporter URLs.
  urls = ["http://127.0.0.1:8001/metrics"]
  keep_exist_metric_name = true
  • 重启 DataKit

执行以下命令

datakit service -R

3. Kong 指标集

指标名 单位 描述
kong_bandwidth_bytes bytes Kong的带宽使用量，单位为字节
kong_datastore_reachable - 数据存储是否可达的状态指标
kong_http_requests_total count HTTP请求的总数
kong_kong_latency_ms_bucket ms Kong自身延迟的直方图桶，单位为毫秒
kong_kong_latency_ms_count count Kong自身延迟的计数
kong_kong_latency_ms_sum ms Kong自身延迟的总和，单位为毫秒
kong_latency_ms_bucket ms 请求延迟的直方图桶，单位为毫秒
kong_latency_ms_count count 请求延迟的计数
kong_latency_ms_sum ms 请求延迟的总和，单位为毫秒
kong_memory_lua_shared_dict_bytes bytes Lua共享字典使用的内存，单位为字节
kong_memory_lua_shared_dict_total_bytes bytes Lua共享字典总内存，单位为字节
kong_memory_workers_lua_vms_bytes bytes 工作进程中的Lua虚拟机使用的内存，单位为字节
kong_nginx_connections_total count Nginx连接的总数
kong_nginx_metric_errors_total count Nginx指标错误的总数
kong_nginx_requests_total count Nginx请求的总数
kong_node_info - 节点信息
kong_request_latency_ms_bucket ms 请求延迟的直方图桶，单位为毫秒
kong_request_latency_ms_count count 请求延迟的计数
kong_request_latency_ms_sum ms 请求延迟的总和，单位为毫秒
kong_upstream_latency_ms_bucket ms 上游延迟的直方图桶，单位为毫秒
kong_upstream_latency_ms_count count 上游延迟的计数
kong_upstream_latency_ms_sum ms 上游延迟的总和，单位为毫秒

日志

1. Kong 配置

Kong 需要开启 TCP Log 插件后，方可上报日志数据

通过 Kong Manager 进行配置

登陆 Kong Manager ，点击 Plugins 菜单，新增 TCP Log。

参数说明：

  • host：DataKit host
  • port: DataKit 日志 socket 端口

通过 Kong API 进行配置

curl -X POST http://localhost:8001/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
    {
  "name": "tcp-log",
  "config": {
    "port": 9580,
    "host" : "<datakit-host>"
  }
}'

2. DataKit 配置

  • 进入 datakit 安装目录下的 conf.d/log 目录，复制 logging.conf.sample 并命名为 kong-socket.conf

cp logging.conf.sample kong-socket.conf

  • 调整 kong-socket.conf

可用以下全文替换：

# {"version": "1.22.0", "desc": "do NOT edit this line"}

[[inputs.logging]]
  ## Required
  ## File names or a pattern to tail.

  # Only two protocols are supported:TCP and UDP.
  sockets = [
     "tcp://0.0.0.0:9580",
  #  "udp://0.0.0.0:9531",
  ]
  ## glob filteer
  ignore = [""]

  ## Your logging source, if it's empty, use 'default'.
  source = "kong_tcp_log"

  ## Add service tag, if it's empty, use $source.
  service = ""

  ## Grok pipeline script name.
  pipeline = ""

  ## optional status:
  ##   "emerg","alert","critical","error","warning","info","debug","OK"
  ignore_status = []

  ## optional encodings:
  ##    "utf-8", "utf-16le", "utf-16be", "gbk", "gb18030" or ""
  character_encoding = ""

  ## The pattern should be a regexp. Note the use of '''this regexp'''.
  ## regexp link: https://golang.org/pkg/regexp/syntax/#hdr-Syntax
  # multiline_match = '''^\S'''

  auto_multiline_detection = true
  auto_multiline_extra_patterns = []

  ## Removes ANSI escape codes from text strings.
  remove_ansi_escape_codes = false

  ## If the data sent failure, will retry forevery.
  blocking_mode = true

  ## If file is inactive, it is ignored.
  ## time units are "ms", "s", "m", "h"
  ignore_dead_log = "1h"

  ## Read file from beginning.
  from_beginning = false

  [inputs.logging.tags]
  # some_tag = "some_value"
  # more_tag = "some_other_value"
  • 重启 DataKit

执行以下命令

datakit service -R

Pipeline

Pipeline 可用于日志的字段提取，已内置 Pipeline 模版，可在 Pipeline 模版库里找到 Kong，克隆并使用。

链路

1. Kong 配置

Kong 需要开启 OpenTelemetry 插件后，方可上报链路数据。此功能需 Kong version ≥ 3.3.2。

开启全局链路配置

在 kong.conf 添加以下配置项：

tracing_instrumentations = all
tracing_sampling_rate = 1.0

或者加上环境变量：

  KONG_TRACING_INSTRUMENTATIONS: all
  KONG_TRACING_SAMPLING_RATE: 1.0

重启 Kong 服务生效。

通过 Kong Manager 进行配置

登陆 Kong Manager ，点击 Plugins 菜单，新增 OpenTelemetry。

通过 Kong API 进行配置

=== ≥3.8.0 

curl -X POST http://localhost:8001/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
{
  "protocols": [
    "http"
  ],
  "name": "opentelemetry",
  "config": {
    "propagation": {
      "default_format": "datadog"
    },
    "traces_endpoint": "http://192.168.2.110:9529/otel/v1/traces"
  },
  "enabled": true
}'

=== ≥3.3.2 && ＜3.8.0

```shell
curl -X POST http://localhost:8001/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
{
  "protocols": [
    "http"
  ],
  "name": "opentelemetry",
  "config": {
    "endpoint": "http://192.168.2.110:9529/otel/v1/traces"
  },
  "enabled": true
}'
```

2. DataKit 配置

  • 进入 datakit 安装目录下的 conf.d/opentelemetry 目录，复制 opentelemetry.conf.sample 并命名为 opentelemetry.conf

cp opentelemetry.conf.sample opentelemetry.conf

配置内容无需调整

  • 重启 DataKit

执行以下命令

datakit service -R

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