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一份接地氣的Kubernetes日志方案

作者：不焦躁的程序員
云計算 云原生
本文主要聊聊Kubernetes場景下收集微服務(wù)應(yīng)用日志方案，相對來說更接地氣，非常好落地。

微服務(wù)應(yīng)用的日志鏈路一般比較長，包含以下環(huán)節(jié)：日志收集 → 日志緩沖 → 日志過濾清洗 → 日志存儲 → 日志展示。每個環(huán)節(jié)都有多種對應(yīng)的組件去解決，這樣的結(jié)果就是業(yè)內(nèi)組合出了多種整體解決方案。

以前我的微服務(wù)部署在IDC機房虛擬機時，采用的是ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）方案，這也是通用的微服務(wù)應(yīng)用的日志解決方案。幾年前我們的應(yīng)用部署整體切到Kubernetes后，我依舊采用了這套方案。

下面介紹Kubernetes場景下基于ELK的日志解決方案。整體思路：Filebeat -> Kafka -> Logstash -> Elasticsearch -> Kibana。

1、日志數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)

日志數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)見下圖：

2、日志采集

2.1、容器日志在哪兒

首先得有個概念：容器只是K8S集群Node上的一個進程。要在K8S集群機器上找到此Docker進程，然后進入到對應(yīng)的文件夾里查看日志文件。

一般情況下，容器的日志存放在宿主機上的這個目錄下/var/lib/docker/containers/：

# 日志在宿主機的這個文件夾下
cd /var/lib/docker/containers
# 用這個命令可以查找對應(yīng)的日志文件
find /var/lib/docker/containers -name "*-json.log"

進入到/var/lib/docker/containers/下，看到的是一堆毫無規(guī)律的文件夾。

看到這些毫無規(guī)律的文件夾名稱，會一下子有點懵，但是仔細看看，其實這些碼是對應(yīng)的Docker容器的id。繼續(xù)通過名稱查看容器id。

# docker命令查看容器
docker ps -a

找到了容器id之后，可以看到用容器id的前幾位，可以完全匹配到，日志文件夾名稱的前幾位。docker ps 顯示的容器id只是顯示了整個id的前幾位。

進入到日志文件夾后，就可以看到具體的json日志文件了。

至此已經(jīng)知道日志文件存放的位置了。當(dāng)然啦，要控制好日志級別，還要做好日志清理任務(wù)，否則大量的日志會導(dǎo)致磁盤空間不夠。Pod銷毀之后，日志文件也會被銷毀的。

文件找到了接下來，就看怎么采集日志了。

2.2、日志采集工具

日志采集工具有多種，本文采用Filebeat作為日志采集工具。

Filebeat是用于轉(zhuǎn)發(fā)和匯總?cè)罩九c文件的輕量級傳送程序。作為服務(wù)器上的代理安裝，F(xiàn)ilebeat會監(jiān)視你指定的日志文件或位置。然后收集日志事件，并將它們轉(zhuǎn)發(fā)到Elasticsearch或Logstash或Kafka。官方文檔顯示的工作流程如下：

Filebeat的主要優(yōu)勢有：

  • 輕量級并且易使用
  • 免費開源
  • 資源使用率低
  • 良好的性能

2.3、日志如何采集

日志采集工具選型確定之后，接下來就是如何采集了。

K8S部署的場景下，想要收集每臺Node下的容器日志，需要采用Deamonset控制器自動部署，這樣每次新增節(jié)點時，會自動部署Filebeat的Pod。每臺Node自動安裝好Filebeat后，每臺Node上的日志會被自動采集，然后輸出到Kafka。

Filebeat大致的編排yaml如下：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: filebeat-config
  namespace: ops-monit
  labels:
    k8s-app: filebeat
data:
  filebeat.yml: |-
    filebeat.inputs:
    - type: container #因為是采集的容器日志，所以這里要用container 不能用 log，否則拿不到容器日志
      enable: true
      stream: stdout #只取stdout日志
      paths:
        - /var/log/containers/*demo*.log #采集了demo環(huán)境的所有日志
      processors:
        - add_kubernetes_metadata: # 增加kubernetes的屬性
            in_cluster: true
            host: ${NODE_NAME}
            matchers:
            - logs_path:
                logs_path: "/var/log/containers/"
        - drop_event:
            when:
              contains:
                message: "INFO"
        - drop_event:
            when:
              contains:
                message: "DEBUG"
      # 配置多行顯示
      multiline.type: pattern
      multiline.pattern: '^[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}'
      multiline.negate: true
      multiline.match: after
      fields:
        logtype: applog
    output.kafka:
      hosts: ['172.10.10.10:9092','172.10.10.11:9092','172.10.10.12:9092']
      topic: 'topic-bizlog'
      partition.round_robin:
        reachable_only: false
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: filebeat
  namespace: ops-monit
  labels:
    k8s-app: filebeat
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: filebeat
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: filebeat
    spec:
      serviceAccountName: filebeat
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet
      containers:
        - name: filebeat
          image: elastic/filebeat:7.12.1
          args: [
              "-c", "/etc/filebeat.yml",
              "-e",
          ]
          env:
            - name: ELASTICSEARCH_HOST
              value: "172.10.20.10"
            - name: ELASTICSEARCH_PORT
              value: "9200"
            - name: ELASTICSEARCH_USERNAME
              value:
            - name: ELASTICSEARCH_PASSWORD
              value:
            - name: ELASTIC_CLOUD_ID
              value:
            - name: ELASTIC_CLOUD_AUTH
              value:
            - name: NODE_NAME
              valueFrom:
                fieldRef:
                  fieldPath: spec.nodeName
          securityContext:
            runAsUser: 0
            # If using Red Hat OpenShift uncomment this:
            # privileged: true
          resources:
            limits:
              cpu: 3000m
              memory: 2000Mi
            requests:
              cpu: 500m
              memory: 100Mi
          volumeMounts:
            - name: timezone
              mountPath: /etc/localtime
            - name: config
              mountPath: /etc/filebeat.yml
              readOnly: true
              subPath: filebeat.yml
            - name: data
              mountPath: /usr/share/filebeat/data
            - name: varlibdockercontainers
              mountPath: /var/lib/docker/containers
              readOnly: true
            - name: varlog
              mountPath: /var/log
      volumes:
        - name: timezone
          hostPath:
            path: /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai
        - name: config
          configMap:
            defaultMode: 0640
            name: filebeat-config
        - name: varlibdockercontainers
          hostPath:
            path: /var/lib/docker/containers
        - name: varlog
          hostPath:
            path: /var/log
        - name: data
          hostPath:
            path: /var/lib/filebeat-data
            type: DirectoryOrCreate
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: filebeat
  namespace: ops-monit
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: filebeat
    namespace: ops-monit
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: filebeat
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: filebeat
  namespace: ops-monit
  labels:
    k8s-app: filebeat
rules:
  - apiGroups: [""] # "" indicates the core API group
    resources:
      - namespaces
      - pods
      - nodes
    verbs:
      - get
      - watch
      - list
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: filebeat
  namespace: ops-monit
  labels:
    k8s-app: filebeat
---

3、日志緩沖、過濾清洗、存儲、展示

3.1、緩沖

Kafka是一個消息處理引擎，這里采用Kafka作為日志數(shù)據(jù)的緩沖工具。采用Kafka有2個用途：

  • 作為緩沖，防止日志量太大導(dǎo)致下游來不及消費，所以要加入消息緩沖這一層。這一層必不可少。
  • Kafka消息可以被別的應(yīng)用監(jiān)聽消費，過濾輸出到一些告警信息到企微、釘釘、郵件等。

3.2、過濾清洗和轉(zhuǎn)發(fā)

Logstash 是一個日志收集和處理引擎，它帶有各種各樣的插件，能夠從各種來源攝取數(shù)據(jù)。并且可以對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換，然后轉(zhuǎn)發(fā)到目的地。我這里采用Logstash作為日志攝取、過濾、清洗、轉(zhuǎn)發(fā)的工具。

這是一個大概的Logstash Conf文件，文件的內(nèi)容分3塊：input 、filter 、output。

input {
    kafka {
        bootstrap_servers=>"172.10.7.79:9092"
        topics=>["topic-bizlogs"]
        codec => "json"
    }
}

filter{
    mutate{
        split => ["message", "|"]
        add_field => { "log_time" => "%{[message][0]}"}
        add_field => { "level" => "%{[message][1]}"}
        add_field => { "class" => "%{[message][2]}"}
        add_field => { "line" => "%{[message][3]}"}
        add_field => { "thread" => "%{[message][4]}"}
        add_field => { "log_message" => "%{[message][5]}"}

        add_field => { "env" => "%{[kubernetes][namespace]}"}
        add_field => { "podName" => "%{[kubernetes][pod][name]}"}
        add_field => { "podId" => "%{[kubernetes][pod][uid]}"}
        add_field => { "image" => "%{[container][image][name]}"}
        add_field => { "imageId" => "%{[container][id]}"}
        add_field => { "nodeId" => "%{[kubernetes][node][uid]}"}
        add_field => { "nodeName" => "%{[kubernetes][node][name]}"}
        add_field => { "nodeHostName" => "%{[kubernetes][node][hostname]}"}
        add_field => { "logPath" => "%{[log][file][path]}"}
        add_field => { "appName" => "%{[kubernetes][labels][app]}"}

        remove_field => ["agent","fields","input","ecs","host","@version","kubernetes","stream","log","container"]
    }
}

output{
        elasticsearch{
                hosts=>["172.11.4.82:9200"]
                index => "%{appName}‐%{+YYYY.MM.dd}"

        }
}

3.3、存儲和搜索

Elasticsearch是一個可擴展的搜索引擎，這里采用Elasticsearch作為日志存儲搜索工具。

3.4、展示

采用Kibana為日志構(gòu)建可視化的UI。

4、總結(jié)

本文主要介紹Kubernetes場景下比較接地氣好落地的，基于ELK的日志解決方案。整體思路：Filebeat -> Kafka -> Logstash -> Elasticsearch -> Kibana。

本文沒有介紹Kafka、Logstash、Elasticsearch、Kibana的安裝，只提及了一些配置文件，安裝過程讀者自行查閱資料搭建。

責(zé)任編輯：華軒 來源： 不焦躁的程序員
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