关于kubernetes:简述Kubernetes容器日志收集原理

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概述

对于容器日志

Docker 的日志分为两类,一类是 Docker 引擎日志;另一类是容器日志。引擎日志个别都交给了系统日志,不同的操作系统会放在不同的地位。本文次要介绍容器日志,容器日志能够了解是运行在容器外部的利用输入的日志,默认状况下,docker logs 显示以后运行的容器的日志信息,内容蕴含 STOUT(规范输入)和 STDERR(规范谬误输入)。日志都会以 json-file 的格局存储于 /var/lib/docker/containers/< 容器 id>/< 容器 id>-json.log,不过这种形式并不适宜放到生产环境中。

  • 默认形式下容器日志并不会限度日志文件的大小,容器会始终写日志,导致磁盘爆满,影响零碎利用。(docker log-driver 反对 log 文件的 rotate)
  • Docker Daemon 收集容器的规范输入,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 查看时会间接将 Docker Daemon 阻塞住,造成 docker ps 等命令也不响应。

Docker 提供了 logging drivers 配置,用户能够依据本人的需要去配置不同的 log-driver,可参考官网 Configure logging drivers[1]。然而上述配置的日志收集也是通过 Docker Daemon 收集,收集日志的速度仍然是瓶颈。

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 收集日志间接将日志内容重定向到文件并主动 rotate 的工具呢?答案是必定的采纳 S6[2] 基底镜像。

S6-log 将 CMD 的规范输入重定向到 /…/default/current,而不是发送到 Docker Daemon,这样就防止了 Docker Daemon 收集日志的性能瓶颈。本文就是采纳 S6 基底镜像构建利用镜像造成对立日志收集计划。

对于 Kubernetes 日志

Kubernetes 日志收集计划分成三个级别:

利用(Pod)级别

Pod 级别的日志,默认是输入到规范输入和标记输出,实际上跟 Docker 容器的统一。应用 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 来进行治理,这种须要配合 logrotare 来进行,日志超过最大限度,主动进行 rotate 操作。

集群级别

集群级别的日志收集,有三种。

节点代理形式,在 Node 级别进行日志收集。个别应用 DaemonSet 部署在每个 Node 中。这种形式长处是消耗资源少,因为只需部署在节点,且对利用无侵入。毛病是只适宜容器内利用日志必须都是规范输入。

应用 sidecar container 作为容器日志代理,也就是在 Pod 中追随利用容器起一个日志解决容器,有两种模式:

一种是间接将利用容器的日志收集并输入到规范输入(叫做 Streaming sidecar container),但须要留神的是,这时候,宿主机上实际上会存在两份雷同的日志文件:一份是利用本人写入的;另一份则是 sidecar 的 stdout 和 stderr 对应的 JSON 文件。这对磁盘是很大的节约,所以说,除非万不得已或者利用容器齐全不可能被批改。

另一种是每一个 Pod 中都起一个日志收集 agent(比方 Logstash 或 Fluebtd)也就是相当于把计划一里的 logging agent 放在了 Pod 里。然而这种计划资源耗费(CPU,内存)较大,并且日志不会输入到规范输入,kubectl logs 会看不到日志内容。

利用容器中间接将日志推到存储后端,这种形式就比较简单了,间接在利用外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 Kubernetes 日志收集计划的介绍,要想设计一个对立的日志收集零碎,能够采纳节点代理形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. 所有利用容器都是基于 S6 基底镜像的,容器利用日志都会重定向到宿主机的某个目录文件下比方 /data/logs/namespace/appname/podname/log/xxxx.log
  2. log-agent 外部蕴含 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 作为两头工具次要用来在 ES 中创立 index 和生产 Kafka 的音讯

整个流程很好了解,然而须要解决的是:

  1. 用户部署的新利用,如何动静更新 Filebeat 配置
  2. 如何保障每个日志文件都被失常的 rotate
  3. 如果须要更多的性能则须要二次开发 Filebeat,使 Filebeat 反对更多的自定义配置

付诸实践

解决上述问题,就须要开发一个 log-agent 利用以 DaemonSet 模式运行在 Kubernetes 集群的每个节点上,利用外部蕴含 Filebeat,Logrotate 和须要开发的性能组件。

第一个问题,如何动静更新 Filebeat 配置,能够利用 http://github.com/fsnotify/fsnotify 工具包监听日志目录变动 create、delete 事件,利用模板渲染的办法更新 Filebeat 配置文件。

第二个问题,利用 http://github.com/robfig/cron 工具包创立 CronJob,定期 rotate 日志文件,留神利用日志文件所属用户,如果不是 root 用户所属,能够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,对于二次开发 filebeat,能够参考博文:https://www.jianshu.com/p/fe3ac68f4a7a

总结

本文只是对 Kubernetes 日志收集提供了一个简略的思路,对于日志收集能够依据公司的需要,就地取材。

写在最初

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正文完
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