我最近遇到一个场景，需要从本地 mongodb atlas triggers 下载大量日志。目前从atlas下载日志的方式有3种：
使用 gui使用 cli使用应用服务管理 api
但是，gui 和 cli 选项对于可下载的日志量有限制，特别是 10,000 条日志的上限。
gui 和 cli 对日志下载的限制
使用 gui
通过 gui，用户可以按日期、类型、用户 id 或请求 id 过滤日志，但下载时的限制设置为 10,000 个日志。
使用 cli
使用 cli，我们可以运行如下命令：
appservices logs list --project 5e208aa2d5ec1375ecd5*** --app triggers_realmapp-**** --type=trigger --start="2024-10-15t00:00:00.000+0000" -o log.logs
但是，这也有相同的下载限制，即 10,000 个日志。
解决方案：带分页的应用服务管理 api
为了克服这些下载限制，应用服务管理 api 提供了一种通过分页访问日志的方法。通过实施分页，用户可以获取超出默认 10k 限制的日志。
有关通过 api 使用分页的详细说明可以在 mongodb 文档中找到：获取分页日志。
建议的解决方案：用于大型日志下载的自动化脚本
为了简化这一过程，我开发了一个使用分页自动获取日志的脚本。该脚本可在此处的公共存储库中找到：atlas app logs aggregator。
脚本的主要特点
自动日志获取：从 mongodb atlas 应用服务获取日志，并通过分页支持大型日志集。灵活的日期范围过滤：允许使用 start_date 和 end_date 参数进行可选的日期过滤。iso 8601 验证：验证日期以确保它们遵循 iso 8601 格式。安全身份验证：支持使用 mongodb atlas 公共和私有 api 密钥进行身份验证。可选的user_id，用于用户id过滤日志。可选的co_id，用于相关id过滤日志。使用errors_only选项仅获取错误日志。使用 –filter 选项按键值对过滤日志。
该脚本仅使用 get 端点并将日志聚合到文件中，而不修改任何数据。
如何使用
要求
python 3.6 或更高版本。requirements.txt 库依赖项。
安装
创建虚拟环境
python3 -m venv venvsource venv/bin/activate # on windows use `venvscriptsactivate`
安装依赖项
pip install -r requirements.txt
用法
命令行参数
project_id (必填)：atlas 项目 id（十六进制字符串）。app_id (必填)：应用程序 id（字符串）。public_api_key（必需）：atlas 公共 api 密钥（字符串）。private_api_key（必需）：atlas 私有 api 密钥（带连字符的字符串）。–start_date（可选）：iso 8601 格式的开始日期 (yyyy-mm-ddthh:mm:ss.mmmz)。–end_date（可选）：iso 8601 格式的结束日期 (yyyy-mm-ddthh:mm:ss.mmmz)。–type（可选）：支持的日志类型的逗号分隔列表。目前，可用的类型有：trigger_failure、trigger_error_handler、db_trigger、auth_trigger、scheduled_trigger、function、service_function、stream_function、service_stream_function、auth、webhook、endpoint、push、api、api_key、sync_connection_start、 sync_connection_end、sync_session_start、sync_session_end、sync_client_write、sync_error 、sync_other、schema_additive_change、schema_generation、schema_validation、log_forwarder–user_id（可选）：仅返回与给定 user_id 关联的日志消息。–co_id（可选）：仅返回与给定请求相关 id 关联的日志消息。–filter（可选）：按键值对过滤日志（例如，–filter event_subscription_name=,function_name=）。–errors_only（可选）：仅返回错误日志消息。–verbose （可选）：启用详细日志信息。
例子
python main.py --start_date 2024-10-05t14:30:00.000z --end_date 2024-10-06t14:30:00.000z --type trigger_failure,schema_generation
带有可选参数
python main.py --start_date 2024-10-05t14:30:00.000z --type trigger_failure,schema_generation --user_id 671d2e2010733ecbaa2bab8f --filter event_subscription_name=getunpausedclustersmetrics
如果未提供 start_date 和 end_date，脚本将默认 start_date 为距离当前时间最近 24 小时。
过滤日志
–filter 选项允许您按键值对过滤日志。此选项接受多个以空格分隔的键值对。每个键值对的格式应为 key=value。
键值对必须是端点返回的值。这样它将使用它们来过滤并仅保留那些匹配的。例如，对于“type”：“scheduled_trigger”，响应键值将类似于：
{ "_id": "671d2e2010733ecbaa2bab8f", "co_id": "671d2e2010733ecbaa2bab8d", "type": "scheduled_trigger", "domain_id": "65b0fc719629ac8e4d8e8774", "app_id": "65b0fc719629ac8e4d8e8773", "group_id": "658d46ca7605526eb45222a4", "request_url": "", "request_method": "", "started": "2024-10-26t18:00:00.041z", "completed": "2024-10-26t18:00:04.124z", "function_id": "65f31f9f3bfc77348cb1e2e7", "function_name": "getorgclustersprojects", "error": "functionerror: cannot access member 'db' of undefined", "event_subscription_id": "65f335c53d26a2b1ba5d7ba2", "event_subscription_name": "getunpausedclustersmetrics", "messages": [ "reading projects for page: 1", "hay mu00e1s pu00e1ginas", "reading projects for page: 2", "fin" ], "mem_time_usage": 4081000000}
我们可以在 –filter 选项中使用其中任何一个（例如，–filter event_subscription_name=getunpausedclustersmetrics）
记录
该脚本支持记录到控制台和日志文件。默认情况下，日志文件存储在logs文件夹中。日志文件名包含时间戳，以确保每次运行的唯一性。
–verbose：使用此标志时，日志级别设置为 debug，提供详细的日志记录信息。如果没有此标志，日志级别将设置为 info。
日志文件位置
日志文件存储在logs文件夹中。每个日志文件都以时间戳命名，以确保来自不同运行的日志不会相互覆盖。
日志文件名示例
logs/app_20241005_143000.log
好处
自动日志检索：轻松从 mongodb atlas 应用服务获取日志，无需手动干预。日期范围过滤：按日期范围过滤日志以关注特定时期。分页支持：使用分页有效处理大量日志。验证：确保日期输入格式正确，以避免错误。
免责声明
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以上就是超越 GUI 和 CLI 限制自动执行 MongoDB Atlas 触发器日志下载的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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