kubernetes-handbook/practice/app-log-collection.md

6.4 KiB
Raw Blame History

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。

filebeat日志收集架构图

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。

Kibana页面

点开每个日志条目,可以看到以下详细字段:

filebeat收集的日志详细信息

  • _index值即我们在YAML文件的configMap中配置的index值
  • beat.hostnamebeat.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。