Kubernetes容器日志收集

日志采集方式

日志从传统方式演进到容器方式的过程就不详细讲了，可以参考一下这篇文章Docker日志收集最佳实践，由于容器的漂移、自动伸缩等特性，日志收集也就必须使用新的方式来实现，Kubernetes官方给出的方式基本是这三种：原生方式、DaemonSet方式和Sidecar方式。

1.原生方式：使用 kubectl logs 直接在查看本地保留的日志，或者通过docker engine的 log driver 把日志重定向到文件、syslog、fluentd等系统中。
2.DaemonSet方式：在K8S的每个node上部署日志agent，由agent采集所有容器的日志到服务端。
3.Sidecar方式：一个POD中运行一个sidecar的日志agent容器，用于采集该POD主容器产生的日志。
三种方式都有利有弊，没有哪种方式能够完美的解决100%问题的，所以要根据场景来贴合。

一、原生方式

简单的说，原生方式就是直接使用kubectl logs来查看日志，或者将docker的日志通过日志驱动来打到syslog、journal等去，然后再通过命令来排查，这种方式最好的优势就是简单、资源占用率低等，但是，在多容器、弹性伸缩情况下，日志的排查会十分困难，仅仅适用于刚开始研究Kubernetes的公司吧。不过，原生方式确实其他两种方式的基础，因为它的两种最基础的理念，daemonset和sidecar模式都是基于这两种方式而来的。

1.1 控制台stdout方式

这种方式是daemonset方式的基础。将日志全部输出到控制台，然后docker开启journal，然后就能在/var/log/journal下面看到二进制的journal日志，如果要查看二进制的日志的话，可以使用journalctl来查看日志：journalctl -u docker.service -n 1 --no-pager -o json -o json-pretty

{
        "__CURSOR" : "s=113d7df2f5ff4d0985b08222b365c27a;i=1a5744e3;b=05e0fdf6d1814557939e52c0ac7ea76c;m=5cffae4cd4;t=58a452ca82da8;x=29bef852bcd70ae2",
        "__REALTIME_TIMESTAMP" : "1559404590149032",
        "__MONOTONIC_TIMESTAMP" : "399426604244",
        "_BOOT_ID" : "05e0fdf6d1814557939e52c0ac7ea76c",
        "PRIORITY" : "6",
        "CONTAINER_ID_FULL" : "f2108df841b1f72684713998c976db72665f353a3b4ea17cd06b5fc5f0b8ae27",
        "CONTAINER_NAME" : "k8s_controllers_master-controllers-dev4.gcloud.set_kube-system_dcab37be702c9ab6c2b17122c867c74a_1",
        "CONTAINER_TAG" : "f2108df841b1",
        "CONTAINER_ID" : "f2108df841b1",
        "_TRANSPORT" : "journal",
        "_PID" : "6418",
        "_UID" : "0",
        "_GID" : "0",
        "_COMM" : "dockerd-current",
        "_EXE" : "/usr/bin/dockerd-current",
        "_CMDLINE" : "/usr/bin/dockerd-current --add-runtime docker-runc=/usr/libexec/docker/docker-runc-current --default-runtime=docker-runc --exec-opt native.cgroupdriver=systemd --userland-proxy-path=/usr/libexec/docker/docker-proxy-current --init-path=/usr/libexec/docker/docker-init-current --seccomp-profile=/etc/docker/seccomp.json --selinux-enabled=false --log-driver=journald --insecure-registry hub.paas.kjtyun.com --insecure-registry hub.gcloud.lab --insecure-registry 172.30.0.0/16 --log-level=warn --signature-verification=false --max-concurrent-downloads=20 --max-concurrent-uploads=20 --storage-driver devicemapper --storage-opt dm.fs=xfs --storage-opt dm.thinpooldev=/dev/mapper/docker--vg-docker--pool --storage-opt dm.use_deferred_removal=true --storage-opt dm.use_deferred_deletion=true --mtu=1450",
        "_CAP_EFFECTIVE" : "1fffffffff",
        "_SYSTEMD_CGROUP" : "/system.slice/docker.service",
        "_SYSTEMD_UNIT" : "docker.service",
        "_SYSTEMD_SLICE" : "system.slice",
        "_MACHINE_ID" : "225adcce13bd233a56ab481df7413e0b",
        "_HOSTNAME" : "dev4.gcloud.set",
        "MESSAGE" : "I0601 23:56:30.148153       1 event.go:221] Event(v1.ObjectReference{Kind:\"DaemonSet\", Namespace:\"openshift-monitoring\", Name:\"node-exporter\", UID:\"f6d2bdc1-6658-11e9-aca2-fa163e938959\", APIVersion:\"apps/v1\", ResourceVersion:\"15378688\", FieldPath:\"\"}): type: 'Normal' reason: 'SuccessfulCreate' Created pod: node-exporter-hvrpf",
        "_SOURCE_REALTIME_TIMESTAMP" : "1559404590148488"
}

在上面的json中，_CMDLINE以及其他字段占用量比较大，而且这些没有什么意义，会导致一条简短的日志却被封装成多了几十倍的量，所以的在日志量特别大的情况下，最好进行一下字段的定制，能够减少就减少。
我们一般需要的字段是CONTAINER_NAME以及MESSAGE，通过CONTAINER_NAME可以获取到Kubernetes的namespace和podName，比如CONTAINER_NAME为k8s_controllers_master-controllers-dev4.gcloud.set_kube-system_dcab37be702c9ab6c2b17122c867c74a_1的时候
container name in pod: controllers
**pod name: **master-controllers-dev4.gcloud.set
namespace: kube-system
**pod uid: **dcab37be702c9ab6c2b17122c867c74a_1

1.2 新版本的subPathExpr

journal方式算是比较标准的方式，如果采用hostPath方式，能够直接将日志输出这里。这种方式唯一的缺点就是在旧Kubernetes中无法获取到podName，但是最新版的Kubernetes1.14的一些特性subPathExpr，就是可以将目录挂载的时候同时将podName写进目录里，但是这个特性仍旧是alpha版本，谨慎使用。
简单说下实现原理：容器中填写的日志目录，挂载到宿主机的/data/logs/namespace/service_name/$(PodName)/xxx.log里面，如果是sidecar模式，则将改目录挂载到sidecar的收集目录里面进行推送。如果是宿主机安装fluentd模式，则需要匹配编写代码实现识别namespace、service_name、PodName等，然后发送到日志系统。

可参考：https://github.com/kubernetes/enhancements/blob/master/keps/sig-storage/20181029-volume-subpath-env-expansion.md
日志落盘参考细节：

    env:
    - name: POD_NAME
      valueFrom:
        fieldRef:
          apiVersion: v1
          fieldPath: metadata.name
   ...
    volumeMounts:
    - name: workdir1
      mountPath: /logs
      subPathExpr: $(POD_NAME)

我们主要使用了在Pod里的主容器挂载了一个fluent-agent的收集器，来将日志进行收集，其中我们修改了Kubernetes-Client的源码使之支持subPathExpr，然后发送到日志系统的kafka。这种方式能够处理多种日志的收集，比如业务方的日志打到控制台了，但是jvm的日志不能同时打到控制台，否则会发生错乱，所以，如果能够将业务日志挂载到宿主机上，同时将一些其他的日志比如jvm的日志挂载到容器上，就可以使用该种方式。

{
    "_fileName":"/data/work/logs/epaas_2019-05-22-0.log",
    "_sortedId":"660c2ce8-aacc-42c4-80d1-d3f6d4c071ea",
    "_collectTime":"2019-05-22 17:23:58",
    "_log":"[33m2019-05-22 17:23:58[0;39m |[34mINFO [0;39m |[34mmain[0;39m |[34mSpringApplication.java:679[0;39m |[32mcom.hqyg.epaas.EpaasPortalApplication[0;39m | The following profiles are active: dev",
    "_domain":"rongqiyun-dev",
    "_podName":"aofjweojo-5679849765-gncbf",
    "_hostName":"dev4.gcloud.set"
}

二、Daemonset方式

daemonset方式也是基于journal，日志使用journal的log-driver，变成二进制的日志，然后在每个node节点上部署一个日志收集的agent，挂载/var/log/journal的日志进行解析，然后发送到kafka或者es，如果节点或者日志量比较大的话，对es的压力实在太大，所以，我们选择将日志推送到kafka。容器日志收集普遍使用fluentd，资源要求较少，性能高，是目前最成熟的日志收集方案，可惜是使用了ruby来写的，普通人根本没时间去话时间学习这个然后进行定制，好在openshift中提供了origin-aggregated-logging方案。
我们可以通过fluent.conf来看origin-aggregated-logging做了哪些工作，把注释，空白的一些东西去掉，然后我稍微根据自己的情况修改了下，结果如下：

@include configs.d/openshift/system.conf
设置fluent的日志级别
@include configs.d/openshift/input-pre-*.conf
最主要的地方，读取journal的日志
@include configs.d/dynamic/input-syslog-*.conf
读取syslog，即操作日志
<label @INGRESS>
  @include configs.d/openshift/filter-retag-journal.conf
  进行匹配
  @include configs.d/openshift/filter-k8s-meta.conf
  获取Kubernetes的相关信息  
  @include configs.d/openshift/filter-viaq-data-model.conf
  进行模型的定义
  @include configs.d/openshift/filter-post-*.conf
  生成es的索引id
  @include configs.d/openshift/filter-k8s-record-transform.conf
  修改日志记录，我们在这里进行了字段的定制，移除了不需要的字段
  @include configs.d/openshift/output-applications.conf
  输出，默认是es，如果想使用其他的比如kafka，需要自己定制
</label>

当然，细节上并没有那么好理解，换成一步步理解如下：

1. 解析journal日志
origin-aggregated-logging会将二进制的journal日志中的CONTAINER_NAME进行解析，根据匹配规则将字段进行拆解

    "kubernetes": {
      "container_name": "fas-dataservice-dev-new",
      "namespace_name": "fas-cost-dev",
      "pod_name": "fas-dataservice-dev-new-5c48d7c967-kb79l",
      "pod_id": "4ad125bb7558f52e30dceb3c5e88dc7bc160980527356f791f78ffcaa6d1611c",
      "namespace_id": "f95238a6-3a67-11e9-a211-20040fe7b690"
    }

2. es封装
主要用的是elasticsearch_genid_ext插件，写在了filter-post-genid.conf上。

3. 日志分类
通过origin-aggregated-logging来收集journal的日志，然后推送至es，origin-aggregated-logging在推送过程中做了不少优化，即适应高ops的、带有等待队列的、推送重试等，详情可以具体查看一下。

还有就是对日志进行了分类，分为三种：
（1）.操作日志(在es中以.operations匹配的)，记录了对Kubernetes的操作
（2）.项目日志(在es中以project匹配的)，业务日志，日志收集中最重要的
（3）.孤儿日志(在es中以.orphaned.*匹配的)，没有namespace的日志都会打到这里

4. 日志字段定制
经过origin-aggregated-logging推送至后采集的一条日志如下：

{
    "CONTAINER_TAG": "4ad125bb7558",
    "docker": {
      "container_id": "4ad125bb7558f52e30dceb3c5e88dc7bc160980527356f791f78ffcaa6d1611c"
    },
    "kubernetes": {
      "container_name": "fas-dataservice-dev-new",
      "namespace_name": "fas-cost-dev",
      "pod_name": "fas-dataservice-dev-new-5c48d7c967-kb79l",
      "pod_id": "4ad125bb7558f52e30dceb3c5e88dc7bc160980527356f791f78ffcaa6d1611c",
      "namespace_id": "f95238a6-3a67-11e9-a211-20040fe7b690"
    },
    "systemd": {
      "t": {
        "BOOT_ID": "6246327d7ea441339d6d14b44498b177",
        "CAP_EFFECTIVE": "1fffffffff",
        "CMDLINE": "/usr/bin/dockerd-current --add-runtime docker-runc=/usr/libexec/docker/docker-runc-current --default-runtime=docker-runc --exec-opt native.cgroupdriver=systemd --userland-proxy-path=/usr/libexec/docker/docker-proxy-current --init-path=/usr/libexec/docker/docker-init-current --seccomp-profile=/etc/docker/seccomp.json --selinux-enabled=false --log-driver=journald --insecure-registry hub.paas.kjtyun.com --insecure-registry 10.77.0.0/16 --log-level=warn --signature-verification=false --bridge=none --max-concurrent-downloads=20 --max-concurrent-uploads=20 --storage-driver devicemapper --storage-opt dm.fs=xfs --storage-opt dm.thinpooldev=/dev/mapper/docker--vg-docker--pool --storage-opt dm.use_deferred_removal=true --storage-opt dm.use_deferred_deletion=true --mtu=1450",
        "COMM": "dockerd-current",
        "EXE": "/usr/bin/dockerd-current",
        "GID": "0",
        "MACHINE_ID": "0096083eb4204215a24efd202176f3ec",
        "PID": "17181",
        "SYSTEMD_CGROUP": "/system.slice/docker.service",
        "SYSTEMD_SLICE": "system.slice",
        "SYSTEMD_UNIT": "docker.service",
        "TRANSPORT": "journal",
        "UID": "0"
      }
    },
    "level": "info",
    "message": "\tat com.sun.proxy.$Proxy242.execute(Unknown Source)",
    "hostname": "host11.rqy.kx",
    "pipeline_metadata": {
      "collector": {
        "ipaddr4": "10.76.232.16",
        "ipaddr6": "fe80::a813:abff:fe66:3b0c",
        "inputname": "fluent-plugin-systemd",
        "name": "fluentd",
        "received_at": "2019-05-15T09:22:39.297151+00:00",
        "version": "0.12.43 1.6.0"
      }
    },
    "@timestamp": "2019-05-06T01:41:01.960000+00:00",
    "viaq_msg_id": "NjllNmI1ZWQtZGUyMi00NDdkLWEyNzEtMTY3MDQ0ZjEyZjZh"
  }

可以看出，跟原生的journal日志类似，增加了几个字段为了写进es中而已，总体而言，其他字段并没有那么重要，所以我们对其中的字段进行了定制，以减少日志的大小，定制化字段之后，一段日志的输出变为（不是同一段，只是举个例子）：

{
    "hostname":"dev18.gcloud.set",
    "@timestamp":"2019-05-17T04:22:33.139608+00:00",
    "pod_name":"istio-pilot-8588fcb99f-rqtkd",
    "appName":"discovery",
    "container_name":"epaas-discovery",
    "domain":"istio-system",
    "sortedId":"NjA3ODVhODMtZDMyYy00ZWMyLWE4NjktZjcwZDMwMjNkYjQ3",
    "log":"spiffluster.local/ns/istio-system/sa/istio-galley-service-account"
}

5.部署
最后，在node节点上添加logging-infra-fluentd: "true"的标签，就可以在namespace为openshift-logging中看到节点的收集器了。

logging-fluentd-29p8z              1/1       Running   0          6d
logging-fluentd-bpkjt              1/1       Running   0          6d
logging-fluentd-br9z5              1/1       Running   0          6d
logging-fluentd-dkb24              1/1       Running   1          5d
logging-fluentd-lbvbw              1/1       Running   0          6d
logging-fluentd-nxmk9              1/1       Running   1          5d

6.关于ip
业务方不仅仅想要podName，同时还有对ip的需求，控制台方式正常上是没有记录ip的，所以这算是一个难点中的难点，我们在kubernetes_metadata_common.rb的kubernetes_metadata中添加了 'pod_ip' => pod_object['status']['podIP']，最终是有些有ip，有些没有ip，这个问题我们继续排查。

三、Sidecar模式

这种方式的好处是能够获取日志的文件名、容器的ip地址等，并且配置性比较高，能够很好的进行一系列定制化的操作，比如使用log-pilot或者filebeat或者其他的收集器，还能定制一些特定的字段，比如文件名、ip地址等。
sidecar模式用来解决日志收集的问题的话，需要将日志目录挂载到宿主机的目录上，然后再mount到收集agent的目录里面，以达到文件共享的目的，默认情况下，使用emptydir来实现文件共享的目的，这里简单介绍下emptyDir的作用。
EmptyDir类型的volume创建于pod被调度到某个宿主机上的时候，而同一个pod内的容器都能读写EmptyDir中的同一个文件。一旦这个pod离开了这个宿主机，EmptyDir中的数据就会被永久删除。所以目前EmptyDir类型的volume主要用作临时空间，比如Web服务器写日志或者tmp文件需要的临时目录。
日志如果丢失的话，会对业务造成的影响不可估量，所以，我们使用了尚未成熟的subPathExpr来实现，即挂载到宿主的固定目录/data/logs下，然后是namespace，deploymentName，podName，再然后是日志文件，合成一块便是/data/logs/${namespace}/${deploymentName}/${podName}/xxx.log。
具体的做法就不在演示了，这里只贴一下yaml文件。

apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: xxxx
  namespace: element-dev
spec:
  template:
    spec:
      volumes:
        - name: host-log-path-0
          hostPath:
            path: /data/logs/element-dev/xxxx
            type: DirectoryOrCreate
      containers:
        - name: xxxx
          image: 'xxxxxxx'
          volumeMounts:
            - name: host-log-path-0
              mountPath: /data/work/logs/
              subPathExpr: $(POD_NAME)
        - name: xxxx-elog-agent
          image: 'agent'
          volumeMounts:
            - name: host-log-path-0
              mountPath: /data/work/logs/
              subPathExpr: $(POD_NAME)

fluent.conf的配置文件由于保密关系就不贴了，收集后的一条数据如下：

{
    "_fileName":"/data/work/logs/xxx_2019-05-22-0.log",
    "_sortedId":"660c2ce8-aacc-42c4-80d1-d3f6d4c071ea",
    "_collectTime":"2019-05-22 17:23:58",
    "_log":"[33m2019-05-22 17:23:58[0;39m |[34mINFO [0;39m |[34mmain[0;39m |[34mSpringApplication.java:679[0;39m |[32mcom.hqyg.epaas.EpaasPortalApplication[0;39m | The following profiles are active: dev",
    "_domain":"namespace",
    "_ip":"10.128.93.31",
    "_podName":"xxxx-5679849765-gncbf",
    "_hostName":"dev4.gcloud.set"
}

四、总结

总的来说，daemonset方式比较简单，而且适合更加适合微服务化，当然，不是完美的，比如业务方想把业务日志打到控制台上，但是同时也想知道jvm的日志，这种情况下或许sidecar模式更好。但是sidecar也有不完美的地方，每个pod里都要存在一个日志收集的agent实在是太消耗资源了，而且很多问题也难以解决，比如：主容器挂了，agent还没收集完，就把它给kill掉，这个时候日志怎么处理，业务会不会受到要杀掉才能启动新的这一短暂过程的影响等。所以，我们实际使用中首选daemonset方式，但是提供了sidecar模式让用户选择。

参考：
1.Kubernetes日志官方文档
2.Kubernetes日志采集Sidecar模式介绍
3.Docker日志收集最佳实践

posted @ 2019-06-03 09:16 ZepheryWen 阅读(9098) 评论(0) 编辑收藏举报

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