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应用日志收集
前言
在进行日志收集的过程中,我们首先想到的是使用Logstash,因为它是ELK stack中的重要成员,但是在测试过程中发现,Logstash是基于JDK的,在没有产生日志的情况单纯启动Logstash就大概要消耗500M内存,在每个Pod中都启动一个日志收集组件的情况下,使用logstash有点浪费系统资源,经人推荐我们选择使用Filebeat替代,经测试单独启动Filebeat容器大约会消耗12M内存,比起logstash相当轻量级。
方案选择
Kubernetes官方提供了EFK的日志收集解决方案,但是这种方案并不适合所有的业务场景,它本身就有一些局限性,例如:
- 所有日志都必须是out前台输出,真实业务场景中无法保证所有日志都在前台输出
- 只能有一个日志输出文件,而真实业务场景中往往有多个日志输出文件
- Fluentd并不是常用的日志收集工具,我们更习惯用logstash,现使用filebeat替代
- 我们已经有自己的ELK集群且有专人维护,没有必要再在kubernetes上做一个日志收集服务
基于以上几个原因,我们决定使用自己的ELK集群。
Kubernetes集群中的日志收集解决方案
编号 | 方案 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|---|
1 | 每个app的镜像中都集成日志收集组件 | 部署方便,kubernetes的yaml文件无须特别配置,可以为每个app自定义日志收集配置 | 强耦合,不方便应用和日志收集组件升级和维护且会导致镜像过大 |
2 | 单独创建一个日志收集组件跟app的容器一起运行在同一个pod中 | 低耦合,扩展性强,方便维护和升级 | 需要对kubernetes的yaml文件进行单独配置,略显繁琐 |
3 | 将所有的Pod的日志都挂载到宿主机上,每台主机上单独起一个日志收集Pod | 完全解耦,性能最高,管理起来最方便 | 需要统一日志收集规则,目录和输出方式 |
综合以上优缺点,我们选择使用方案二。
该方案在扩展性、个性化、部署和后期维护方面都能做到均衡,因此选择该方案。
我们创建了自己的filebeat镜像。创建过程和使用方式见https://github.com/rootsongjc/docker-images
镜像地址:index.tenxcloud.com/jimmy/filebeat:5.4.0
测试
我们部署一个应用filebeat来收集日志的功能测试。
创建应用yaml文件filebeat-test.yaml
。
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: filebeat-test
namespace: default
spec:
replicas: 3
template:
metadata:
labels:
k8s-app: filebeat-test
spec:
containers:
- image: harbor-001.jimmysong.io/library/filebeat:5.4.0
name: filebeat
volumeMounts:
- name: app-logs
mountPath: /log
- name: filebeat-config
mountPath: /etc/filebeat/
- image: harbor-001.jimmysong.io/library/analytics-docker-test:Build_8
name : app
ports:
- containerPort: 80
volumeMounts:
- name: app-logs
mountPath: /usr/local/TalkingData/logs
volumes:
- name: app-logs
emptyDir: {}
- name: filebeat-config
configMap:
name: filebeat-config
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: filebeat-test
labels:
app: filebeat-test
spec:
ports:
- port: 80
protocol: TCP
name: http
selector:
run: filebeat-test
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: filebeat-config
data:
filebeat.yml: |
filebeat.prospectors:
- input_type: log
paths:
- "/log/*"
- "/log/usermange/common/*"
output.elasticsearch:
hosts: ["172.23.5.255:9200"]
username: "elastic"
password: "changeme"
index: "filebeat-docker-test"
说明
该文件中包含了配置文件filebeat的配置文件的ConfigMap,因此不需要再定义环境变量。
当然你也可以不同ConfigMap,通过传统的传递环境变量的方式来配置filebeat。
例如对filebeat的容器进行如下配置:
containers:
- image: harbor-001.jimmysong.io/library/filebeat:5.4.0
name: filebeat
volumeMounts:
- name: app-logs
mountPath: /log
env:
- name: PATHS
value: "/log/*"
- name: ES_SERVER
value: 172.23.5.255:9200
- name: INDEX
value: logstash-docker
- name: INPUT_TYPE
value: log
目前使用这种方式会有个问题,及时PATHS
只能传递单个目录,如果想传递多个目录需要修改filebeat镜像的docker-entrypoint.sh
脚本,对该环境变量进行解析增加filebeat.yml文件中的PATHS列表。
推荐使用ConfigMap,这样filebeat的配置就能够更灵活。
注意事项
- 将app的
/usr/local/TalkingData/logs
目录挂载到filebeat的/log
目录下。 - 该文件可以在
manifests/test/filebeat-test.yaml
找到。 - 我使用了自己的私有镜像仓库,测试时请换成自己的应用镜像。
- Filebeat的环境变量的值配置请参考https://github.com/rootsongjc/docker-images
创建应用
部署Deployment
kubectl create -f filebeat-test.yaml
查看http://172.23.5.255:9200/_cat/indices
将可以看到列表有这样的indices:
green open filebeat-docker-test 7xPEwEbUQRirk8oDX36gAA 5 1 2151 0 1.6mb 841.8kb
访问Kibana的web页面,查看filebeat-2017.05.17
的索引,可以看到filebeat收集到了app日志。
点开每个日志条目,可以看到以下详细字段:
_index
值即我们在YAML文件的configMap
中配置的index值beat.hostname
和beat.name
即pod的名称- source表示filebeat容器中的日志目录
我们可以通过人为得使index
= service name
,这样就可以方便的收集和查看每个service的日志。
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