Kubernetes 平台中的日志收集

准备

关于容器日志

Docker 的日志分为两类，一类是 Docker 引擎日志；另一类是容器日志。引擎日志一般都交给了系统日志，不同的操作系统会放在不同的位置。

本文主要介绍容器日志，容器日志可以理解是运行在容器内部的应用输出的日志，默认情况下，docker logs 显示当前运行的容器的日志信息，内容包含 STOUT(标准输出) 和 STDERR(标准错误输出)。日志都会以 json-file 的格式存储于 /var/lib/docker/containers/<容器id>/<容器id>-json.log，不过这种方式并不适合放到生产环境中。

  • 默认方式下容器日志并不会限制日志文件的大小，容器会一直写日志，导致磁盘爆满，影响系统应用。(docker log-driver 支持log文件的rotate)

  • Docker Daemon 收集容器的标准输出，当日志量过大时会导致 Docker Daemon 成为日志收集的瓶颈，日志的收集速度受限。

  • 日志文件量过大时，利用docker logs -f查看时会直接将 Docker Daemon 阻塞住，造成docker ps等命令也不响应。

Docker 提供了 logging drivers 配置，用户可以根据自己的需求去配置不同的log-driver，可参考官网 Configure logging drivers 。但是上述配置的日志收集也是通过Docker Daemon收集，收集日志的速度依然是瓶颈。

log-driver 日志收集速度
syslog 14.9 MB/s
json-file 37.9 MB/s

能不能找到不通过 Docker Daemon 收集日志直接将日志内容重定向到文件并自动 rotate 的工具呢？答案是肯定的采用S6基底镜像。S6-log 将 CMD 的标准输出重定向到/…/default/current，而不是发送到 Docker Daemon，这样就避免了 Docker Daemon 收集日志的性能瓶颈。本文就是采用S6基底镜像构建应用镜像形成统一日志收集方案。

关于k8s日志

k8s日志收集方案分成三个级别：

  1. 应用(Pod)级别

  2. 节点级别

  3. 集群级别

  • 应用(Pod)级别

Pod 级别的日志 , 默认是输出到标准输出和标志输入，实际上跟docker 容器的一致。使用 kubectl logs pod-name -n namespace 查看，具体参考。

https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#logs

  • 节点级别

Node 级别的日志 , 通过配置容器的log-driver来进行管理 , 这种需要配合logrotare来进行， 日志超过最大限制，自动进行rotate操作。

 

 

  • 集群级别

集群级别的日志收集，有三种节点代理方式，在node级别进行日志收集。一般使用DaemonSet部署在每个node中。这种方式优点是耗费资源少，因为只需部署在节点，且对应用无侵入。缺点是只适合容器内应用日志必须都是标准输出。

 

 

 

 

 

使用 sidecar container 作为容器日志代理，也就是在 pod 中跟随应用容器起一个日志处理容器，有两种形式：一种是直接将应用容器的日志收集并输出到标准输出（叫做Streaming sidecar container），但需要注意的是，这时候，宿主机上实际上会存在两份相同的日志文件：一份是应用自己写入的；另一份则是 sidecar 的 stdout 和 stderr 对应的 JSON 文件。这对磁盘是很大的浪费 , 所以说，除非万不得已或者应用容器完全不可能被修改。

 

 

 

 

 

另一种是每一个 pod 中都起一个日志收集 agent（比如 logstash 或 fluebtd ）也就是相当于把方案一里的 logging agent放在了pod里。但是这种方案资源消耗(cpu，内存)较大，并且日志不会输出到标准输出，kubectl logs 会看不到日志内容。

 

 

应用容器中直接将日志推到存储后端，这种方式就比较简单了，直接在应用里面将日志内容发送到日志收集服务后端。

 

 

日志架构

通过上文对k8s日志收集方案的介绍，要想设计一个统一的日志收集系统，可以采用节点代理方式收集每个节点上容器的日志，日志的整体架构如图所示。

解释如下：

  1. 所有应用容器都是基于s6基底镜像的，容器应用日志都会重定向到宿主机的某个目录文件下比如/data/logs/namespace/appname/podname/log/xxxx.log

  2. log-agent 内部 包含 filebeat ，logrotate 等工具，其中filebeat是作为日志文件收集的agent

  3. 通过filebeat将收集的日志发送到kafka

  4. kafka在讲日志发送的es日志存储/kibana检索层

  5. logstash 作为中间工具主要用来在es中创建index和消费kafka 的消息

整个流程很好理解，但是需要解决的是

  1. 用户部署的新应用，如何动态更新filebeat配置，

  2. 如何保证每个日志文件都被正常的rotate，

  3. 如果需要更多的功能则需要二次开发filebeat，使filebeat 支持更多的自定义配置。

付诸实践

解决上述问题，就需要开发一个log-agent应用以daemonset形式运行在k8s集群的每个节点上，应用内部包含filebeat，logrotate，和需要开发的功能组件。

第一个问题，如何动态更新filebeat配置，可以利用http://github.com/fsnotify/fsnotify 工具包监听日志目录变化create、delete事件，利用模板渲染的方法更新filebeat配置文件

第二个问题，利用http://github.com/robfig/cron 工具包 创建cronJob，定期rotate日志文件，注意应用日志文件所属用户，如果不是root用户所属，可以在配置中设置切换用户

/var/log/xxxx/xxxxx.log {      su www-data www-data      missingok      notifempty      size 1G      copytruncate    }

第三个问题，关于二次开发filebeat，可以参考博文 https://www.jianshu.com/p/fe3ac68f4

总结

本文只是对k8s日志收集提供了一个简单的思路，关于日志收集可以根据公司的需求，因地制宜。

参考文献

  1. https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/logging/

  2. https://support.rackspace.com/how-to/understanding-logrotate-utility/

  3. https://github.com/elastic/beats/tree/master/filebeat

  4. http://skarnet.org/software/s6/

posted @ 2022-08-23 17:49  春光牛牛  阅读(127)  评论(0)    收藏  举报