serilog.sinks.mysql

Serilog.Sinks.MySql是Serilog的一个插件，用于将日志消息写入MySQL数据库。它提供了一种可靠的方式来存储和查询日志数据，并支持存储结构化数据。使用Serilog.Sinks.MySql，您可以轻松地将日志消息发送到MySQL数据库，以进行分析和监控。此插件还支持MySQL的各种版本，并提供了一些配置选项，以便您可以自定义日志表和连接字符串等设置。

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Serilog.Sinks.MySQL设置输出格式模板的示例

以下是使用Serilog.Sinks.MySQL设置输出格式模板的示例：

using Serilog;
using Serilog.Sinks.MySQL;

var connectionString = "Server=localhost;Database=logs;Uid=username;Pwd=password;";
var tableName = "Logs";

Log.Logger = new LoggerConfiguration()
    .WriteTo.MySQL(connectionString, tableName, autoCreateSqlTable: true, columnOptions: new ColumnOptions
    {
        AdditionalColumns = new Collection<SqlColumn>
        {
            new SqlColumn("Application", MySqlDbType.VarChar, 50),
            new SqlColumn("MachineName", MySqlDbType.VarChar, 50),
            new SqlColumn("ThreadId", MySqlDbType.Int32),
            new SqlColumn("LogType", MySqlDbType.VarChar, 50),
            new SqlColumn("UserAgent", MySqlDbType.VarChar, 500),
            new SqlColumn("Url", MySqlDbType.VarChar, 500),
            new SqlColumn("RequestHeaders", MySqlDbType.VarChar, 2000),
            new SqlColumn("RequestPayload", MySqlDbType.VarChar, -1),
            new SqlColumn("ResponseHeaders", MySqlDbType.VarChar, 2000),
            new SqlColumn("ResponsePayload", MySqlDbType.VarChar, -1),
            new SqlColumn("StackTrace", MySqlDbType.VarChar, -1)
        }
    })
    .WriteTo.Console()
    .CreateLogger();

Log.Information("This is a test {Value}", 42);

在上面的示例中，我们使用了Serilog.Sinks.MySQL作为日志输出目标，并设置了一个自定义的表名和列选项。我们还定义了一些自定义列，例如Application，MachineName等。

注意，我们还使用了Serilog中的模板语法，例如{Value}，它将被替换为42。

当我们运行上面的代码时，它将在控制台输出"This is a test 42"，并将日志记录到MySQL数据库中。

#定义三大组件的名称 a.sources = r a.sinks = k1 k2 k3 a.channels = c1 c2 c3 #将数据流复制给所有channel a.sources.r.selector.type = replicating # 配置Source组件 a.sources.r.type = exec #exec表示数据源来自运行给定的Unix命令后生成的数据 a.sources.r.command = cat /home/bit/ys/hngyzd.csv # kafka a.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a.sinks.k1.kafka.topic = data a.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092 a.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20 a.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = snappy a.channels.c1.type = memory a.channels.c1.capacity = 100000 a.channels.c1.transactionCapacity = 100 # mysql a.sinks.k2.type =com.us.flume.MysqlSink a.sinks.k2.hostname=localhost a.sinks.k2.port=3306 a.sinks.k2.databaseName=ys a.sinks.k2.tableName=table1 a.sinks.k2.user=bit a.sinks.k2.password=123456 a.channels.c2.type = memory a.channels.c2.capacity = 100000 a.channels.c2.transactionCapactiy = 2000 # hdfs a.sinks.k3.type = hdfs a.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/user/bit/ys #积攒多少个Event才flush到HDFS一次 a.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100 #设置文件类型，可支持压缩 a.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream #多久生成一个新的文件 a.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 5 a.channels.c3.type = memory a.channels.c3.capacity =100000 a.channels.c3.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel a.sources.r.channels = c1 c2 c3 a.sinks.k1.channel = c1 a.sinks.k2.channel = c2 a.sinks.k3.channel = c3

这段代码是一个 Apache Flume 的配置文件，用于将数据从一个源头复制到多个目的地。其中，a.sources 定义了数据源，a.sinks 定义了数据的目的地，a.channels 定义了数据在传输过程中的缓存区。具体配置如下：

- 数据源：a.sources.r.type = exec 表示数据源来自运行给定的 Unix 命令后生成的数据，a.sources.r.command = cat /home/bit/ys/hngyzd.csv 表示运行 cat 命令读取指定文件中的数据作为数据源。
- Kafka 目的地：a.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink 表示将数据发送到 Kafka，a.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092 表示连接到本地的 Kafka 服务器，a.sinks.k1.channel = c1 表示从名为 c1 的缓存区取出数据发送到 Kafka。
- MySQL 目的地：a.sinks.k2.type = com.us.flume.MysqlSink 表示将数据写入 MySQL 数据库，a.sinks.k2.hostname = localhost、a.sinks.k2.port = 3306、a.sinks.k2.databaseName = ys、a.sinks.k2.tableName = table1、a.sinks.k2.user = bit、a.sinks.k2.password = 123456 分别表示连接到本地的 MySQL 数据库 ys 中的 table1 表，并使用 bit 用户名和 123456 密码进行认证。a.sinks.k2.channel = c2 表示从名为 c2 的缓存区取出数据写入 MySQL。
- HDFS 目的地：a.sinks.k3.type = hdfs 表示将数据写入 HDFS，a.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/user/bit/ys 表示将数据写入到本地的 HDFS 文件系统中的 /user/bit/ys 目录下。a.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100 表示积攒多少个事件才将它们一起 flush 到 HDFS 中，a.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 5 表示每隔 5 秒生成一个新的文件。a.sinks.k3.channel = c3 表示从名为 c3 的缓存区取出数据写入 HDFS。

最后，a.sources.r.channels、a.sinks.k1.channel、a.sinks.k2.channel 和 a.sinks.k3.channel 分别将数据源和目的地绑定到缓存区 c1、c2 和 c3。这样，数据在传输过程中会先进入缓存区，再从缓存区分别发送到 Kafka、MySQL 和 HDFS 中。