Kubernetes容器日誌收集
日誌採集方式
日誌從傳統方式演進到容器方式的過程就不詳細講了，能夠參考一下這篇文章Docker日誌收集最佳實踐，因爲容器的漂移、自動伸縮等特性，日誌收集也就必須使用新的方式來實現，Kubernetes官方給出的方式基本是這三種：原生方式、DaemonSet方式和Sidecar方式。html
1.原生方式：使用 kubectl logs 直接在查看本地保留的日誌，或者經過docker engine的 log driver 把日誌重定向到文件、syslog、fluentd等系統中。
2.DaemonSet方式：在K8S的每一個node上部署日誌agent，由agent採集全部容器的日誌到服務端。
3.Sidecar方式：一個POD中運行一個sidecar的日誌agent容器，用於採集該POD主容器產生的日誌。
三種方式都有利有弊，沒有哪一種方式可以完美的解決100%問題的，因此要根據場景來貼合。java
1、原生方式
簡單的說，原生方式就是直接使用kubectl logs來查看日誌，或者將docker的日誌經過日誌驅動來打到syslog、journal等去，而後再經過命令來排查，這種方式最好的優點就是簡單、資源佔用率低等，可是，在多容器、彈性伸縮狀況下，日誌的排查會十分困難，僅僅適用於剛開始研究Kubernetes的公司吧。不過，原生方式確實其餘兩種方式的基礎，由於它的兩種最基礎的理念，daemonset和sidecar模式都是基於這兩種方式而來的。node
1.1 控制檯stdout方式
這種方式是daemonset方式的基礎。將日誌所有輸出到控制檯，而後docker開啓journal，而後就能在/var/log/journal下面看到二進制的journal日誌，若是要查看二進制的日誌的話，可使用journalctl來查看日誌：journalctl -u docker.service -n 1 --no-pager -o json -o json-prettylinux
{
"__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以及其餘字段佔用量比較大，並且這些沒有什麼意義，會致使一條簡短的日誌卻被封裝成多了幾十倍的量，因此的在日誌量特別大的狀況下，最好進行一下字段的定製，可以減小就減小。
咱們通常須要的字段是CONTAINER_NAME以及MESSAGE，經過CONTAINER_NAME能夠獲取到Kubernetes的namespace和podName，好比CONTAINER_NAME爲k8s_controllers_master-controllers-dev4.gcloud.set_kube-system_dcab37be702c9ab6c2b17122c867c74a_1的時候
container name in pod: controllers
pod name: master-controllers-dev4.gcloud.set
namespace: kube-system
pod uid: dcab37be702c9ab6c2b17122c867c74a_1git
1.2 新版本的subPathExpr
journal方式算是比較標準的方式，若是採用hostPath方式，可以直接將日誌輸出這裏。這種方式惟一的缺點就是在舊Kubernetes中沒法獲取到podName，可是最新版的Kubernetes1.14的一些特性subPathExpr，就是能夠將目錄掛載的時候同時將podName寫進目錄裏，可是這個特性仍舊是alpha版本，謹慎使用。
簡單說下實現原理：容器中填寫的日誌目錄，掛載到宿主機的/data/logs/namespace/service_name/$(PodName)/xxx.log裏面，若是是sidecar模式，則將改目錄掛載到sidecar的收集目錄裏面進行推送。若是是宿主機安裝fluentd模式，則須要匹配編寫代碼實現識別namespace、service_name、PodName等，而後發送到日誌系統。github
可參考：https://github.com/kubernetes/enhancements/blob/master/keps/sig-storage/20181029-volume-subpath-env-expansion.md
日誌落盤參考細節：docker
env:
- name: POD_NAME
valueFrom:
fieldRef:
apiVersion: v1
fieldPath: metadata.name
...
volumeMounts:
- name: workdir1
mountPath: /logs
subPathExpr: $(POD_NAME)
咱們主要使用了在Pod裏的主容器掛載了一個fluent-agent的收集器，來將日誌進行收集，其中咱們修改了Kubernetes-Client的源碼使之支持subPathExpr，而後發送到日誌系統的kafka。這種方式可以處理多種日誌的收集，好比業務方的日誌打到控制檯了，可是jvm的日誌不能同時打到控制檯，不然會發生錯亂，因此，若是可以將業務日誌掛載到宿主機上，同時將一些其餘的日誌好比jvm的日誌掛載到容器上，就可使用該種方式。json
{
"_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"
}
2、Daemonset方式
daemonset方式也是基於journal，日誌使用journal的log-driver，變成二進制的日誌，而後在每一個node節點上部署一個日誌收集的agent，掛載/var/log/journal的日誌進行解析，而後發送到kafka或者es，若是節點或者日誌量比較大的話，對es的壓力實在太大，因此，咱們選擇將日誌推送到kafka。容器日誌收集廣泛使用fluentd，資源要求較少，性能高，是目前最成熟的日誌收集方案，惋惜是使用了ruby來寫的，普通人根本沒時間去話時間學習這個而後進行定製，好在openshift中提供了origin-aggregated-logging方案。
咱們能夠經過fluent.conf來看origin-aggregated-logging作了哪些工做，把註釋，空白的一些東西去掉，而後我稍微根據本身的狀況修改了下，結果以下：api
@include configs.d/openshift/system.conf 設置fluent的日誌級別 @include configs.d/openshift/input-pre-*.conf 最主要的地方，讀取journal的日誌 @include configs.d/dynamic/input-syslog-*.conf 讀取syslog，即操做日誌 <label @INGRESS> @include configs.d/openshift/filter-retag-journal.conf 進行匹配 @include configs.d/openshift/filter-k8s-meta.conf 獲取Kubernetes的相關信息 @include configs.d/openshift/filter-viaq-data-model.conf 進行模型的定義 @include configs.d/openshift/filter-post-*.conf 生成es的索引id @include configs.d/openshift/filter-k8s-record-transform.conf 修改日誌記錄，咱們在這裏進行了字段的定製，移除了不須要的字段 @include configs.d/openshift/output-applications.conf 輸出，默認是es，若是想使用其餘的好比kafka，須要本身定製 </label>
固然，細節上並無那麼好理解，換成一步步理解以下：ruby
1. 解析journal日誌
origin-aggregated-logging會將二進制的journal日誌中的CONTAINER_NAME進行解析，根據匹配規則將字段進行拆解
"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封裝
主要用的是elasticsearch_genid_ext插件，寫在了filter-post-genid.conf上。
3. 日誌分類
經過origin-aggregated-logging來收集journal的日誌，而後推送至es，origin-aggregated-logging在推送過程當中作了很多優化，即適應高ops的、帶有等待隊列的、推送重試等，詳情能夠具體查看一下。
還有就是對日誌進行了分類，分爲三種：
（1）.操做日誌(在es中以.operations匹配的)，記錄了對Kubernetes的操做
（2）.項目日誌(在es中以project匹配的)，業務日誌，日誌收集中最重要的
（3）.孤兒日誌(在es中以.orphaned.*匹配的)，沒有namespace的日誌都會打到這裏
4. 日誌字段定製
通過origin-aggregated-logging推送至後採集的一條日誌以下：
{
"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"
}
能夠看出，跟原生的journal日誌相似，增長了幾個字段爲了寫進es中而已，整體而言，其餘字段並無那麼重要，因此咱們對其中的字段進行了定製，以減小日誌的大小，定製化字段以後，一段日誌的輸出變爲（不是同一段，只是舉個例子）：
{
"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
最後，在node節點上添加logging-infra-fluentd: "true"的標籤，就能夠在namespace爲openshift-logging中看到節點的收集器了。
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.關於ip
業務方不只僅想要podName，同時還有對ip的需求，控制檯方式正常上是沒有記錄ip的，因此這算是一個難點中的難點，咱們在kubernetes_metadata_common.rb的kubernetes_metadata中添加了 'pod_ip' => pod_object['status']['podIP']，最終是有些有ip，有些沒有ip，這個問題咱們繼續排查。
3、Sidecar模式
這種方式的好處是可以獲取日誌的文件名、容器的ip地址等，而且配置性比較高，可以很好的進行一系列定製化的操做，好比使用log-pilot或者filebeat或者其餘的收集器，還能定製一些特定的字段，好比文件名、ip地址等。
sidecar模式用來解決日誌收集的問題的話，須要將日誌目錄掛載到宿主機的目錄上，而後再mount到收集agent的目錄裏面，以達到文件共享的目的，默認狀況下，使用emptydir來實現文件共享的目的，這裏簡單介紹下emptyDir的做用。
EmptyDir類型的volume建立於pod被調度到某個宿主機上的時候，而同一個pod內的容器都能讀寫EmptyDir中的同一個文件。一旦這個pod離開了這個宿主機，EmptyDir中的數據就會被永久刪除。因此目前EmptyDir類型的volume主要用做臨時空間，好比Web服務器寫日誌或者tmp文件須要的臨時目錄。
日誌若是丟失的話，會對業務形成的影響不可估量，因此，咱們使用了還沒有成熟的subPathExpr來實現，即掛載到宿主的固定目錄/data/logs下，而後是namespace，deploymentName，podName，再而後是日誌文件，合成一塊即是/data/logs/${namespace}/${deploymentName}/${podName}/xxx.log。
具體的作法就不在演示了，這裏只貼一下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的配置文件因爲保密關係就不貼了，收集後的一條數據以下：
{
"_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"
}
4、總結
總的來講，daemonset方式比較簡單，並且適合更加適合微服務化，固然，不是完美的，好比業務方想把業務日誌打到控制檯上，可是同時也想知道jvm的日誌，這種狀況下或許sidecar模式更好。可是sidecar也有不完美的地方，每一個pod裏都要存在一個日誌收集的agent實在是太消耗資源了，並且不少問題也難以解決，好比：主容器掛了，agent還沒收集完，就把它給kill掉，這個時候日誌怎麼處理，業務會不會受到要殺掉才能啓動新的這一短暫過程的影響等。因此，咱們實際使用中首選daemonset方式，可是提供了sidecar模式讓用戶選擇。
參考：
1.Kubernetes日誌官方文檔
2.Kubernetes日誌採集Sidecar模式介紹
3.Docker日誌收集最佳實踐
- 1. Kubernetes容器日誌收集
- 2. Kubernetes集羣容器運行日誌收集
- 3. Kubernetes 日誌收集方案
- 4. [Kubernetes]容器日誌的收集與管理
- 5. 【Kubernetes】Filebeat以sidecar模式實現容器日誌收集
- 6. fluentd收集kubernetes 集羣日誌分析
- 7. elk-filebeat收集docker容器日誌
- 8. 使用Fluentd收集Docker容器日誌
- 9. 容器服務Windows Kubernetes使用阿里雲日誌服務來收集容器日誌
- 10. Kubernetes日誌收集解決方案
- 更多相關文章...
- • Docker 容器連接 - Docker教程
- • Docker 容器使用 - Docker教程
- • Docker容器實戰(八) - 漫談 Kubernetes 的本質
- • Docker容器實戰(七) - 容器眼光下的文件系統
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。