Files
ai-security-xdr/haobang-security-dm/upgrade-doc/v3/config/01-new-environment-variables.md
T
王绍宏 1c07acc01d feat(syslog-consumer-rule): 增加多节点原始日志采集并修复天眼/微步JSON规则匹配
一、增加现场原始日志采集功能

1. 新增按设备采集原始日志的API:
   - 指定设备ID;
   - 采集时长最长10分钟;
   - 单次最多返回50条样本。

2. 样本选择策略:
   - 优先保留时间窗口内最早到达的N条日志;
   - 后续出现JSON解析异常、非标、规则执行异常、InfluxDB/达梦写入异常或Retry/DLT时,
     使用异常日志逐条替换最早的正常样本;
   - 异常样本同样遵循先到先得。

3. 支持三个syslog-consumer-rule实例联合采集:
   - 采集请求只需发送到任意一个实例;
   - 三个实例通过公共Redis同步采集任务并汇总候选样本;
   - 不需要配置其他实例IP;
   - Redis只保存有界候选集,不保存时间窗口内的全部日志。

4. 生命周期和资源控制:
   - 采集到期后自动停止接收新日志;
   - 默认进入30秒DRAINING阶段,等待异步处理异常完成样本替换;
   - 最终结果默认保留30分钟,之后自动删除;
   - 单实例、单会话最多保留“前N条+前N条异常”;
   - Redis故障不阻断Kafka主消费链路。

5. 返回规则解析和非标表截断之前的完整原始报文,不受
   HB_XDR_TRUNCATED字段截断影响。

6. 原始日志采集和多实例汇聚默认启用:
   SYSLOG_RAW_CAPTURE_ENABLED=true
   SYSLOG_RAW_CAPTURE_CLUSTER_ENABLED=true

二、修复天眼/微步JSON规则匹配问题

1. JSON规则配置了cropper时,先判断原始报文是否包含对应head_key;
   不匹配的规则不再将当前报文误判为非法JSON。

2. 同一设备绑定多条规则时,单条不适用或解析失败的JSON规则不再立即终止整个规则链,
   程序会继续匹配后续适用规则。

3. 只有全部适用JSON规则均解析失败、且没有其他规则成功处理时,才写入
   “JSON解析异常”非标记录。

4. 对cropper截取后仍包含Syslog或设备前缀的内容,在JSON专用路径中重新收敛到
   第一个“{”至最后一个“}”,确保交给Jackson的是完整外层JSON。

5. 修复以下现场场景:
   - 天眼规则129截取结果仍带有alarm前缀;
   - 微步设备同时绑定固定偏移规则和Threatbook/TDP JSON规则;
   - 不适用的固定偏移规则抢先产生JSON解析异常;
   - Syslog头加JSON正文不能继续匹配后续适用规则。

三、增加现场采集工具及运维说明

新增upgrade-doc/v5:
   - README.md:升级、配置、生命周期和故障排查说明;
   - capture-device-raw-logs.sh:一键创建采集会话、等待完成并自动落盘。

脚本输出:
   - result.json:完整采集结果;
   - samples.jsonl:每行一条样本及处理状态;
   - raw/*.log:每条未截断原始报文;
   - summary.txt:采集数量、异常数量和替换数量;
   - latest.json:中断或超时时的最后有效快照。

四、兼容性与升级范围

- 兼容JDK 8;
- 无需新增或修改达梦数据库表;
- 无需创建新的Kafka Topic;
- 需要滚动升级全部syslog-consumer-rule实例;
- 三个实例必须连接相同的Redis;
- 本次提交不包含syslog-serve的高内存、WAL或JVM参数调整。
2026-09-14 23:11:45 +08:00

180 lines
6.5 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
# v3 新增变量配置
应用侧只需要修改两个 Docker Compose 文件。变量放到对应服务的 `environment:` 下,不要修改 JAR 中的
`application.properties`;Kafka Broker 参数单独按第 4 节核对。
## 1. syslog-serve
配置文件:
```text
syslog-serve/docker-compose/docker-compose-serve-prod.yaml
```
在 `services.syslog-serve.environment` 中增加:
```yaml
# 开启 Syslog TCP/UDP 监听,字符集按现场设备实际编码调整。
- SYSLOG_SERVER_ENABLED=true
- SYSLOG_CHARSET=UTF-8
# 单条最多接收 6 MiB,达到 128 KiB 时发送到大日志 Topic。
- SYSLOG_MAX_FRAME_LENGTH=6291456
- SYSLOG_MESSAGE_MAX_BYTES=6291456
- SYSLOG_LARGE_MESSAGE_THRESHOLD_BYTES=131072
# 200KiB/条容量基线;WAL 高水位约在 14,000 条、2.7~2.8GiB 对齐触发。
- SYSLOG_WAL_QUEUE_CAPACITY=20000
- SYSLOG_WAL_MAX_PENDING_BYTES=4294967296
- SYSLOG_WAL_HIGH_WATERMARK_PERCENT=70
- SYSLOG_WAL_LOW_WATERMARK_PERCENT=40
- SYSLOG_WAL_FLUSH_RECORDS=200
- SYSLOG_WAL_FLUSH_INTERVAL_MS=100
- SYSLOG_WAL_SEGMENT_MAX_BYTES=4294967296
# Kafka 投递限制正文最多 1GiB 在途,并增加加密后的 Producer 缓冲。
- SYSLOG_DISPATCH_WORKER_THREADS=8
- SYSLOG_DISPATCH_MAX_INFLIGHT=5000
- SYSLOG_DISPATCH_MAX_INFLIGHT_BYTES=1073741824
- SPRING_KAFKA_PRODUCER_PROPERTIES_BUFFER_MEMORY=536870912
# Dockerfile 不展开 JAVA_OPTS,使用 JVM 自动读取的 JAVA_TOOL_OPTIONS。
- JAVA_TOOL_OPTIONS=-Xms8g -Xmx24g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:MaxDirectMemorySize=8g -XX:+ExitOnOutOfMemoryError
# 大日志 Kafka Topic 及 Producer 请求上限。
- KAFKA_PRODUCER_LARGE_TOPIC=agent-01-syslog-topic.large
- KAFKA_PRODUCER_MAX_REQUEST_SIZE=33554432
```
其中:
- `SYSLOG_MAX_FRAME_LENGTH`:TCP 单帧最大长度;
- `SYSLOG_MESSAGE_MAX_BYTES`:所有来源的单条日志硬上限,超过后拒绝;
- `SYSLOG_LARGE_MESSAGE_THRESHOLD_BYTES`:达到该值后走大日志 Topic;
- `SYSLOG_WAL_QUEUE_CAPACITY`、`SYSLOG_WAL_MAX_PENDING_BYTES`:共同限制 WAL 接入条数和原文字节量;
- `SYSLOG_DISPATCH_MAX_INFLIGHT_BYTES`:限制 Kafka Dispatcher 在途正文总量;
- `JAVA_TOOL_OPTIONS`:设置实际 JVM 堆和直接内存上限,不能替换成当前 Dockerfile 不会展开的 `JAVA_OPTS`。
`SYSLOG_MAX_FRAME_LENGTH` 必须大于或等于 `SYSLOG_MESSAGE_MAX_BYTES`。如果设备发送 GBK,应将
`SYSLOG_CHARSET` 改为 `GBK`。
## 2. syslog-consumer-rule
配置文件:
```text
syslog-consumer-rule/docker-compose/docker-compose-consumer-rule-prod.yaml
```
在 `services.syslog-consumer-rule.environment` 中增加;如果以后部署多实例,各实例保持一致:
```yaml
# 大日志独立消费通道。
- KAFKA_CONSUMER_LARGE_TOPIC=agent-01-syslog-topic.large
- SYSLOG_LARGE_LISTENER_ENABLED=true
- SYSLOG_LARGE_LISTENER_CONCURRENCY=1
- SYSLOG_LARGE_LISTENER_MAX_POLL_RECORDS=5
- SYSLOG_LARGE_LISTENER_MAX_PARTITION_FETCH_BYTES=33554432
- SYSLOG_LARGE_LISTENER_FETCH_MAX_BYTES=67108864
# 大日志规则处理批次和独立线程池。
- SYSLOG_LARGE_PROCESSING_BATCH_MAX_BYTES=8388608
- SYSLOG_LARGE_PROCESSOR_CORE_POOL_SIZE=1
- SYSLOG_LARGE_PROCESSOR_MAX_POOL_SIZE=2
- SYSLOG_LARGE_PROCESSOR_QUEUE_CAPACITY=10
# Retry、DLT、Replay 也允许传输大日志。
- KAFKA_RELIABILITY_MAX_REQUEST_SIZE=33554432
# 连续性优先:特殊异常即使无法写入 DLT,也记录告警并继续消费。
- SYSLOG_FAILURE_CONTINUITY_ENABLED=true
- SYSLOG_FAILURE_CONTINUITY_DLT_PUBLISH_TIMEOUT_MS=1000
# InfluxDB 原文最多保存 256 KiB,单批写入最多 8 MiB。
- INFLUXDB_RAW_MESSAGE_MAX_UTF8_BYTES=262144
- INFLUXDB_RAW_WRITE_BATCH_MAX_BYTES=8388608
# 达梦正常日志大字段和非标日志原文最多保存 256 KiB。
- DM_NORMAL_LARGE_FIELD_MAX_UTF8_BYTES=262144
- DM_NON_NORMAL_LARGE_FIELD_MAX_UTF8_BYTES=262144
```
被截断的数据会以以下标记结尾:
```text
...[HB_XDR_TRUNCATED original_utf8_bytes=原始字节数]
```
以下三个存储上限配置为 `0` 时表示不截断:
```text
INFLUXDB_RAW_MESSAGE_MAX_UTF8_BYTES
DM_NORMAL_LARGE_FIELD_MAX_UTF8_BYTES
DM_NON_NORMAL_LARGE_FIELD_MAX_UTF8_BYTES
```
规则解析始终使用完整原文,只在写入 InfluxDB 或达梦时截断。
`SYSLOG_FAILURE_CONTINUITY_ENABLED=true` 时:
- InfluxDB 原文写入失败,会先尝试把原消息写入普通/大日志 DLT,再继续规则解析和达梦写入;
- 其他无法完成的特殊异常,会先尝试写 DLT,然后提交原 Kafka offset,避免阻塞整个分区;
- 如果 DLT 也不可用,仍会输出 `[SYSLOG_CONTINUITY_LOSS]` 日志并提交 offset。此时消息可能无法重放,
但不会阻塞后续新消息。
DLT 首次写入失败最多等待 `SYSLOG_FAILURE_CONTINUITY_DLT_PUBLISH_TIMEOUT_MS` 毫秒;随后不再逐条等待,
整批记录一次后立即放行。
设置为 `false` 可恢复原来的失败保留 offset 行为。
## 3. 日统计投影
日统计投影默认开启,一般不需要新增配置。只需确认现场没有配置:
```text
STATS_PROJECTION_ASYNC_ENABLED=false
```
如果现场需要显式写明,可以在 `syslog-consumer-rule` 的 `environment` 中配置:
```yaml
- STATS_PROJECTION_ASYNC_ENABLED=true
- STATS_PROJECTION_TOPIC=agent-01-syslog-topic.STATS.PROJECTION
- STATS_PROJECTION_GROUP_ID=agent-01-syslog-group-dm-stats-projection
```
## 4. Kafka 配置
每个 Kafka Broker 的 `replica.fetch.max.bytes` 必须不小于 32 MiB:
```properties
replica.fetch.max.bytes=33554432
```
然后执行:
```bash
bash upgrade-doc/v3/kafka/02-create-large-log-topics.sh
```
生产者和消费者的大日志 Topic 名称必须完全相同:
```text
KAFKA_PRODUCER_LARGE_TOPIC=agent-01-syslog-topic.large
KAFKA_CONSUMER_LARGE_TOPIC=agent-01-syslog-topic.large
```
## 5. 使配置生效
在现场对应的部署目录先检查 Compose,再重建容器:
```bash
docker compose -f docker-compose-serve-prod.yaml config
docker compose -f docker-compose-serve-prod.yaml up -d --force-recreate syslog-serve
docker compose -f docker-compose-consumer-rule-prod.yaml config
docker compose -f docker-compose-consumer-rule-prod.yaml up -d --force-recreate syslog-consumer-rule
```
建议先升级 `syslog-consumer-rule`,确认大日志消费者正常后,再升级 `syslog-serve`。