简介
对于企业的利用零碎来说，日志的位置十分重要，特地是在 Kubernetes 环境，日志采集就更简单，因而 DataKit 对日志采集提供了十分强劲的反对，反对多种环境、多种技术栈。接下来就对 DataKit 日志采集的应用形式做具体阐明。
前置条件
登录 观测云，【集成】->【Datakit】-> 【Kubernetes】，请依照指引在 Kubernetes 集群中装置 DataKit ，其中部署应用的 datakit.yaml 文件，在接下来的操作中会应用到。
DataKit 高级配置
1 设置日志级别
DataKit 默认日志级别是 Info，如果须要把日志级别调整为 Debug，请在 datakit.yaml 中减少环境变量。 - name: ENV_LOG_LEVEL
value: debug2 设置日志输入形式DataKit 默认会把日志输入到 /var/log/datakit/gin.log 和 /var/log/datakit/log，如果不想在容器中生成日志文件，请在 datakit.yaml 中减少环境变量。 - name: ENV_LOG
value: stdout- name: ENV_GIN_LOG value: stdout DataKit 产生的日志能够通过 kubectl 命令加 POD 名称查看日志。kubectl logs datakit-2fnrz -n datakit #
『留神』：ENV_LOG_LEVEL 设置成 debug 后，会产生大量日志，此时不倡议再把 ENV_LOG 设置成 stdout。日志采集1 stdout 采集1.1 stdout 日志全采集DataKit 能够采集输入到 stdout 的容器日志，应用 datakit.yaml 部署 DataKit 后默认曾经开启了 container 采集器。 - name: ENV_DEFAULT_ENABLED_INPUTS
value: cpu,disk,diskio,mem,swap,system,hostobject,net,host_processes,container此时会在 DataKit 容器中生成 /usr/local/datakit/conf.d/container/container.conf 配置文件，默认配置是采集除了 pubrepo.jiagouyun.com/datakit/logfwd 结尾的镜像外的所有 stdout 日志。 container_include_log = [] # 相当于image:*
container_exclude_log = ["image:pubrepo.jiagouyun.com/datakit/logfwd*"]
1.2 自定义 stdout 日志采集为了更好的辨别日志起源，减少 tag及 指定日志切割 pipeline 文件，这是就须要应用自定义形式了。即在部署的 yaml 文件中减少 annotations。apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: log-demo-service
labels:
app: log-demo-servicespec:
replicas: 1
selector:
matchLabels: app: log-demo-servicetemplate:
metadata: labels: app: log-demo-service annotations: # 减少如下局部 datakit/logs: | [ { "source": "pod-logging-testing-demo", "service": "pod-logging-testing-demo", "pipeline": "pod-logging-demo.p", "multiline_match": "^\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}" } ]Annotations 参数阐明source: 数据起源service: tag标记pipeline: pipeline 脚本名ignore_status:multiline_match: 正则表达式匹配一行日志，如示例中以日期(比方2021-11-26)开始的为一行日志，上行中如果不是此日期开始则认为此行日志是上条日志一部分remove_ansi_escape_codes: 是否删除 ANSI 本义码，例如规范输入的文本色彩等1.3 不采集容器的 stdout 日志开启了容器采集器，会主动采集容器输入到 stdout 的日志，对于不想采集的日志，有以下几种形式。1.3.1 敞开 POD 的 stdout 日志采集在部署利用的 yaml 文件中减少 annotations，把 disable 设置成 true。apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
...
spec:
...
template:
metadata: annotations: ## 减少上面内容 datakit/logs: | [ { "disable": true } ]1.3.2 规范输入重定向如果开启了 stdout 日志收集，容器的日志也输入到 stdout，两者都不想做批改的状况下，能够批改启动命令，让规范输入重定向。java ${JAVA_OPTS} -jar ${jar} ${PARAMS} 2>&1 > /dev/null
1.3.3 container 采集器的过滤性能如果想更不便的管制 stdout 日志的采集，倡议重写 container.conf 文件，即应用 ConfigMap 定义 container.conf，批改 container_include_log 和 container_exclude_log 的值，再挂载到 datakit 中。在 datakit.yaml批改如下：---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: datakit-conf
namespace: datakit
data:
#### containercontainer.conf: |- [inputs.container] docker_endpoint = "unix:///var/run/docker.sock" containerd_address = "/var/run/containerd/containerd.sock" enable_container_metric = true enable_k8s_metric = true enable_pod_metric = true ## Containers logs to include and exclude, default collect all containers. Globs accepted. container_include_log = [] container_exclude_log = ["image:pubrepo.jiagouyun.com/datakit/logfwd*", "image:pubrepo.jiagouyun.com/datakit/datakit*"] exclude_pause_container = true ## Removes ANSI escape codes from text strings logging_remove_ansi_escape_codes = false kubernetes_url = "https://kubernetes.default:443" ## Authorization level: ## bearer_token -> bearer_token_string -> TLS ## Use bearer token for authorization. ('bearer_token' takes priority) ## linux at: /run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token ## windows at: C:\var\run\secrets\kubernetes.io\serviceaccount\token bearer_token = "/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token" # bearer_token_string = "<your-token-string>" [inputs.container.tags] # some_tag = "some_value" # more_tag = "some_other_value" volumeMounts: - mountPath: /usr/local/datakit/conf.d/container/container.conf name: datakit-conf subPath: container.confcontainer_include 和 container_exclude 必须以 image 结尾，格局为 "image:<glob规定>"，示意 glob 规定是针对容器 image 失效Glob 规定是一种轻量级的正则表达式，反对 ? 等根本匹配单元比方只想采集镜像名蕴含 log-order，且镜像名不蕴含 log-pay，能够做如下配置。 container_include_log = ["image:log-order*"]
container_exclude_log = ["image:*log-pay*"]『留神』：如果某一 POD 开启了采集 stdout 日志，请不要在应用 logfwd 或者 socket 日志采集，否则日志会被反复收集。2 logfwd 采集这是一种应用 Sidecar 模式的日志采集形式， 即利用同一个 POD 内的容器共享存储，让 logfwd 以 Sidecar 的模式读取业务容器的日志文件，而后发送给 DataKit。具体应用，请参考 Pod 日志采集最佳实际 计划二。3 socket 采集DataKit 开明 Socket 端口比方 9542，日志会被推送到这个端口，Java 的 log4j、logback 反对日志推送。上面以 SpringBoot 集成 Logback 为例来实现 socket 日志采集。3.1 增加 Appender在 logback-spring.xml 文件中减少 socket Appender。<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration scan="true" scanPeriod="60 seconds" debug="false">
<springProperty scope="context" name="dkSocketHost" source="datakit.socket.host" /><springProperty scope="context" name="dkSocketPort" source="datakit.socket.port" /><contextName>logback</contextName><!-- 日志根目录 --><property name="log.path" value="./logs"/><!-- 日志输入格局 --><property name="log.pattern" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{20} - [%method,%line] - - %msg%n" /><!-- 打印日志到控制台 --><appender name="Console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"> <encoder> <pattern>${log.pattern}</pattern> </encoder></appender>... <!--上面是减少的 Socket appender--> <appender name="socket" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender"> <!-- datakit host: logsocket_port --> <destination>${dkSocketHost}:${dkSocketPort}</destination> <!-- 日志输入编码 --> <encoder class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder"> <providers> <timestamp> <timeZone>UTC+8</timeZone> </timestamp> <pattern> <pattern> { "severity": "%level", "appName": "${logName:-}", "trace": "%X{dd.trace_id:-}", "span": "%X{dd.span_id:-}", "pid": "${PID:-}", "thread": "%thread", "class": "%logger{40}", "msg": "%message\n%exception" } </pattern> </pattern> </providers> </encoder></appender><root level="INFO"> <appender-ref ref="Console"/> <appender-ref ref="file_info"/> <appender-ref ref="socket" /></root></configuration>
3.2 减少配置在 SpringBoot 我的项目的 application.yml 文件中减少配置。datakit:
socket:
host: 120.26.218.200 # port: 95423.3 增加依赖在 SpringBoot 我的项目的 pom.xml 中增加依赖。<dependency>
<groupId>net.logstash.logback</groupId><artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId><version>4.9</version></dependency>
3.4 DataKit 减少 logging-socket.conf 文件在 DataKit 的 datakit.yaml 文件中 volumeMounts: # 此地位减少上面三行
- mountPath: /usr/local/datakit/conf.d/log/logging-socket.conf name: datakit-conf subPath: logging-socket.conf apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: datakit-conf
namespace: datakit
data:
logging-socket.conf: |- [[inputs.logging]] # only two protocols are supported:TCP and UDP sockets = [ "tcp://0.0.0.0:9542", #"udp://0.0.0.0:9531", ] ignore = [""] source = "demo-socket-service" service = "" pipeline = "" ignore_status = [] character_encoding = "" # multiline_match = '''^\S''' remove_ansi_escape_codes = false [inputs.logging.tags] # some_tag = "some_value" # more_tag = "some_other_value"对于 Socket 日志采集的更多内容，请参考 logback socket 日志采集最佳实际。4 日志文件采集Linux 主机装置的 DataKit 采集该主机上的日志的形式是复制 logging.conf 文件，而后再批改 logging.conf 文件中的 logfiles 的值为日志的绝对路径。cd /usr/local/datakit/conf.d/log
cp logging.conf.sample logging.conf
在 Kubernetes 环境下，须要先把的 Pod 生成的日志目录 /data/app/logs/demo-system 挂载到宿主机上 /var/log/k8s/demo-system，再应用 Daemonset 部署DataKit ，挂载 /var/log/k8s/demo-system 目录，这样datakit 就能采集到宿主机上的 /rootfs/var/log/k8s/demo-system/info.log 日志文件。 volumeMounts:
- name: app-log mountPath: /data/app/logs/demo-system ... volumes: - name: app-log hostPath: path: /var/log/k8s/demo-system volumeMounts: # 此地位减少上面三行 - mountPath: /usr/local/datakit/conf.d/log/logging.conf name: datakit-conf subPath: logging.conf apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: datakit-conf
namespace: datakit
data:
#### logginglogging.conf: |- [[inputs.logging]] ## required logfiles = [ "/rootfs/var/log/k8s/demo-system/info.log", ] ## glob filteer ignore = [""] ## your logging source, if it's empty, use 'default' source = "k8s-demo-system-log" ## add service tag, if it's empty, use $source. #service = "k8s-demo-system-log" ## grok pipeline script path pipeline = "" ## optional status: ## "emerg","alert","critical","error","warning","info","debug","OK" ignore_status = [] ## optional encodings: ## "utf-8", "utf-16le", "utf-16le", "gbk", "gb18030" or "" character_encoding = "" ## The pattern should be a regexp. Note the use of '''this regexp''' ## regexp link: https://golang.org/pkg/regexp/syntax/#hdr-Syntax multiline_match = '''^\d{4}-\d{2}-\d{2}''' [inputs.logging.tags] # some_tag = "some_value" # more_tag = "some_other_value" 『留神』：既然应用观测云收集日志，日志曾经被长久化了，没必要再把日志落盘到宿主机，所以 Kubernetes 环境下不倡议应用这种采集形式。PipelinePipeline 次要用于切割非结构化的文本数据，或者用于从结构化的文本中（如 JSON）提取局部信息。对日志来说次要是提取日志产生工夫、日志级别等信息。这里特地阐明 Socket 采集到的日志是 JSON 格局，须要切割后能力在搜寻框按关键字搜寻。Pipeline 应用详情，请参阅上面的文章。Pod 日志采集最佳实际logback socket 日志采集最佳实际Kubernetes 利用的 RUM-APM-LOG 联动剖析异样检测当日志出现异常，对利用影响很大的时候，应用观测云的日志异样检测性能，并配置告警，能及时把异样告诉到观测对象，观测云的告警反对邮箱、钉钉、短信、企业微信、飞书等告诉形式。上面以邮箱为例介绍一下告警。1 创立告诉对象登录 观测云，【治理】->【告诉对象治理】-> 【新建告诉对象】，抉择邮件组，输出名称和邮件地址。
2 新建监控器点击【监控】->【新建监控器】-> 【日志监测】。输出规定名称，检测指标 log_fwd_demo 是采集日志时候配置的 source，前面的 error 是日志蕴含的内容，host_ip 是日志的标签，在事件内容能够应用 {{host_ip}} 把具体标签的值输入。触发条件填 1，题目和内容会以邮件的形式发送。填完后点击【保留】。3 配置告警在【监控器】界面，点击方才创立的监控器，点击【告警配置】。告警告诉对象抉择第一步中创立的邮件组，抉择告警缄默工夫，点击【确定】。4 触发告警利用触发 error 日志，这时会收到告诉邮件。