Kubernetes日志收集的那些套路

 互联网   2021-07-23 16:04   496 人阅读  0 条评论
Kubernetes日志收集的那些套路  第1张

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[1]。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[2]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Kubernetes日志

Kubernetes日志收集方案分成三个级别:

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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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日志架构

通过上文对Kubernetes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:

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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Kubernetes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/fe3ac68f4a7a

总结

本文只是对Kubernetes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。

相关链接:
  1. https://docs.docker.com/v17.09/engine/admin/logging/overview/

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

原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/70662744


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