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Collecte de logs de microservices

Lorsqu'un artefact est déployé, chaque log de son exécution est récupéré dans Log Server et accessible depuis l'interface graphique.

Pourquoi et quand exécuter cette tâche

Les logs de microservices sont configurés dans le fichier embarqué log4j2.xml. Pendant le déploiement, le fichier log4j2.xml est mis à jour pour collecter les logs de Talend Cloud. La collecte de logs est activée par défaut.

Lors de la récupération d'artefacts, chaque log est collecté à nouveau.

Pour personnaliser la collecte de logs, modifiez le fichier org.talend.ipaas.rt.dsrunner.cfg dans le répertoire <RemoteEngineInstallationDirectory>/etc.

Procédure

  • Pour désactiver la collecte de logs, configurez le paramètre de la propriété ms.log.collection.enabled à false.
  • Pour modifier la configuration log4j2, modifiez la propriété ms.custom.log4j2.conf.
    Pendant le déploiement, si la propriété ms.custom.log4j2.conf a été configurée, le microservice utilise une copie de ce fichier tel qu'il est et ne le configure pas pour la collecte vers Talend Cloud.
  • Pour modifier l'hôte et le port de Talend LogServer, modifiez ms.log.collection.host et ms.log.collection.port.
    Les valeurs par défaut sont localhost et 7788.
  • Pour modifier le délai de reconnexion à Talend LogServer, modifiez la propriété ms.log.collection.reconnection.delay.
    La valeur par défaut est 10000 (ms).
Résolution de problèmes :
  • Problème :

    Les microservices, fonctionnant en permanence, envoient des logs en continu à un socket sur le port 7788. Chaque déploiement de microservice occupe un thread worker pour la journalisation. La taille du pool de threads est définie comme ms.worker.thread.number.

    Une saturation du pool de threads peut se produire si un microservice seul ouvre plusieurs connexions.

  • Solution recommandée :

    Augmentez la taille du pool de threads (ms.worker.thread.number) pour l'adapter à vos besoins de déploiements. Par exemple, configurer la taille à 50 peut limiter efficacement le problème, avec un impact minimal sur la mémoire et les performances.

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