本文为您介绍在使用Logtail进行日志采集时，如何从原始日志中提取毫秒精度时间戳。
1. 目标读者
开发、运维人员。
2. 适用场景
某些业务场景下对于时间精度要求较高（例如不同子模块日志保序要求），会依赖毫秒甚至更高精度的时间戳，此时往往会在业务日志中打印毫秒精度的时间，这也就要求日志分析平台能够提供高精度时间戳的存储跟查询分析能力。
本文将会介绍使用Logtail进行日志采集时，如何突破日志服务中存储模型中秒级精度时间戳的限制，根据业务需求提取匹配精度的时间戳。
3. 方案架构
Logtail是日志服务提供的日志采集Agent，用于采集阿里云ECS、自建IDC、其他云厂商等服务器上的日志。本文介绍Logtail的功能、优势、使用限制及配置流程等信息。
文本日志采集场景下有两种形式：
单一文本模式：提供单一类型文本日志的采集能力，包括极简模式、完整正则模式、分隔符模式、JSON模式等。核心处理部分由日志切分（Splitter）和日志解析（Parser）组成，根据选择的日志采集模式，把读取的文件内容切割成为一条条日志（比如单行基于换行符、多行基于行首正则），然后交由日志解析从单条日志中提取字段。由此可见，日志的采集模式固定了处理行为，比如完整正则模式要求日志必须完全符合设置的正则表达式，否则会报错。这种基于采集模式的固定行为，拥有更好的性能，但牺牲了灵活性。
插件扩展模式：实际业务场景下，日志可能往往不再是单一格式，有可能同时由 JSON、分隔符等多部分组成而成。Logtail 引入了插件扩展模式，一方面借助 Logtail 完善的事件机制来保证数据读取阶段的可靠性，另一方面，依赖于插件系统丰富的插件，来加强 Logtail 对复杂日志的处理能力。该模式下，会牺牲一定的性能和计算资源来换取灵活性。如下图，Logtail 会将日志切分的结果直接提交给插件进行处理，在后者中，我们可以组合多种处理插件，来满足我们的需求。
上述两种采集模式，因为实现机制上的差异，所以采集配置上也有所差异。高精度时间戳提取功能也需要支持这两种模式，并且也会稍有差异：
单一文本模式
-
配置参数：采用高级参数实现功能扩展。
时间转换格式：纯C++实现，因为对于毫秒/微秒/纳秒精度解析支持不友好，时间转换格式配置到秒即可。例如
%Y-%m-%d %H:%M:%S。
插件扩展模式
-
配置参数：因为插件扩展能力更强，所以使用
processor_strptime即可完成高精度时间提取。时间转换格式：Golang实现，对高精度时间天然支持，可以通过
%f实现高精度时间的解析。例如，%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f，其中%f为秒的小数部分，精度最高支持为纳秒。时间解析格式详见链接。
如何快速区分两种模式，文本采集场景下，如果采集配置勾选了启动插件处理，那么就是插件扩展模式，否则为单一文本模式。
4. 方案实施
本章节以JSON模式为例展示操作步骤。
4.1 解析效果展示
原始日志格式如下，其中t1字段为原始日志的时间戳（包含了更高时间精度）。
{"t1": "2022-06-01 22:04:56.344754012", "t2": "2022-06-01 22:04:56", "a":"b","c":2,"d":1, "seq": 11}处理后的效果如下。其中，__time__为SLS时间戳，继续是秒级精度，precise_timestamp为从t1提取出毫秒精度时间戳。
4.2 使用前提
已在服务器上安装Logtail，并已经创建了包含该服务器的机器组。
说明：高精度时间戳提取功能需要Linux Logtail 1.0.32及以上版本，Window Logtail 1.0.0.32及以上版本。
4.3 场景一：单一文本模式操作步骤
步骤1：创建JSON模式的采集配置
采集配置选择JSON模式，关闭系统时间，设定“指定时间字段Key名称”为t1，“时间转换格式”设定为%Y-%m-%d %H:%M:%S。时间转换格式需要与原始日志中的时间格式保持一致，完整格式参加常见时间格式表达式，因为单一文本模式仅支持秒级精度格式化解析，所以时间格式只需配置到秒，无需配置毫秒、微秒等信息。
步骤2：采集配置开启高级参数扩展
在扩展配置中添加"enable_precise_timestamp": true。
步骤3：调整高精度时间字段或单位（可选）
如果默认高精度字段名和毫秒的精度无法满足实际需求，可以通过precise_timestamp_key自定义高精度时间戳字段名，通过precise_timestamp_unit参数调整高精度时间戳的时间精度。
参数名称 |
数据类型 |
是否必填 |
示例 |
描述 |
enable_precise_timestamp |
bool |
否 |
false |
是否开启高精度时间提取。如果未添加该参数，则默认使用false，表示不开启高精度时间；设置为true，会将指定时间字段解析为毫秒时间戳，并默认存入precise_timestamp字段。 注意：
|
precise_timestamp_key |
String |
否 |
"precise_timestamp_key" |
保存高精度时间的字段。如果未添加该参数，则默认为"precise_timestamp"。 |
precise_timestamp_unit |
String |
否 |
"ms"：毫秒 "us"：微秒 "ns"：纳秒 |
高精度时间的单位。如果未添加该参数，则默认为毫秒。 |
例如，如下配置可以实现微秒级的时间精度提取，并将结果存入precise_timestamp_new字段。
{
"enable_precise_timestamp": true,
"precise_timestamp_key": "precise_timestamp_new",
"precise_timestamp_unit": "us"
}4.4 场景二：模式操作步骤
步骤1：创建JSON模式的采集配置
同纯Logtail模式操作中的步骤一。
步骤2：启动插件处理
开启插件处理后，SLS前端会自动生成对应的插件配置，其中processor_strptime为日志时间提取processor插件。
编辑插件配置，开启高精度时间配置，如下图红框部分，Format需要根据实际的时间格式配置。
{
"detail": {
"SourceKey": "t1",
"Format": "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f",
"EnablePreciseTimestamp": true
},
"type": "processor_strptime"
}
步骤3：调整高精度时间字段或单位（可选）
如果默认高精度字段名和毫秒的精度无法满足实际需求，可以通过配置可选参数控制。
{
"detail": {
"SourceKey": "t1",
"Format": "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f",
"EnablePreciseTimestamp": true,
"PreciseTimestampKey": "precise_timestamp_new",
"PreciseTimestampUnit": "us"
},
"type": "processor_strptime"
}5. 方案验证
上述采集配置完成后，可以到Logstore查询页面发现高精度时间戳已经存入precise_timestamp字段。
针对precise_timestamp创建索引后，可以实现过滤、大小比较、排序等功能。
6. 常见问题
6.1 问题1
原因：纯Logtail模式时间精度解析，不支持%f。
发现日志并未正常解析。
可以在对应logstore下点击诊断按钮进行分析。发现存在时间格式解析异常
PARSE_TIME_FAIL_ALARM，因为单一文本模式仅支持到秒级精度的极细，所以不支持提示中的%f。完整格式支持请参考常见时间格式表达式。
修改采集配置中时间转换格式，去掉多余的
%f即可。
6.2 问题2
原因：插件扩展模式支持%f，但是时间格式需要与源时间内容保持一致。
配置采集后，发现高精度时间并未正常提取。
登录logtail机器，查看日志，发现大量
STRPTIME_PARSE_ALARM异常日志。
tail -f /usr/local/ilogtail/logtail_plugin.LOG
2022-04-30 08:10:45 [WRN] [strptime.go:163] [processLog] [##1.0##yemo-test-hongkong$bigdata-config,ecs-test-file-logstore] AlarmType:STRPTIME_PARSE_ALARM strptime(2022-04-30 08:10:45,873, %Y-%m-%d %H:%M:%S %f) failed: 0001-01-01 00:00:00 +0000 UTC, 原始日志：2022-04-30 08:10:45,873，秒与高精度时间（这里是毫秒）之间分隔符为,。
解析格式：%Y-%m-%d %H:%M:%S %f，秒与高精度时间（这里是毫秒）之间分隔符为。
修改采集配置中时间转换格式为
%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f即可。