关于k8s集群容器日志收集的总结

简介: 容器日志存在形式 目前容器日志有两种输出形式: 1、 stdout,stderr标准输出 这种形式的日志输出我们可以直接使用docker logs查看日志,k8s集群中同样集群可以使用kubectl logs类似的形式查看日志。

容器日志存在形式

目前容器日志有两种输出形式:

1、 stdout,stderr标准输出

这种形式的日志输出我们可以直接使用docker logs查看日志,k8s集群中同样集 群可以使用kubectl logs类似的形式查看日志。

2、日志文件记录

这种日志输出我们无法从以上方法查看日志内容,只能tail日志文件查看。

在k8s官方文档中,对于以上两种形式的日志形式我们如果想收集并分析日志的话,官方推荐以下两种对策:
对于第一种文档中这样说:

When a cluster is created, the standard output and standard error output of each container can be ingested using a Fluentd agent running on each node into either Google Cloud Logging or into Elasticsearch and viewed with Kibana.

When a Kubernetes cluster is created with logging to Google Cloud Logging enabled, the system creates a pod called fluentd-cloud-logging on each node of the cluster to collect Docker container logs. These pods were shown at the start of this blog article in the response to the first get pods command.

就说说集群启动时会在每个机器启动一个Fluentd agent收集日志然后发送给
Elasticsearch。
实现方式是每个agent挂载目录/var/lib/docker/containers使用fluentd的tail插件扫描每个容器日志文件,直接发送给Elasticsearch。

对于第二种:

  1. A second container, using the gcr.io/google_containers/fluentd-sidecar-es:1.2 image to send the logs to Elasticsearch. We recommend attaching resource constraints of 100m CPU and 200Mi memory to this container, as in the example.
  2. A volume for the two containers to share. The emptyDir volume type is a good choice for this because we only want the volume to exist for the lifetime of the pod.
  3. Mount paths for the volume in each container. In your primary container, this should be the path that the applications log files are written to. In the secondary container, this can be just about anything, so we put it under /mnt/log to keep it out of the way of the rest of the filesystem.
  4. The FILES_TO_COLLECT environment variable in the sidecar container, telling it which files to collect logs from. These paths should always be in the mounted volume.

其实跟第一种类似,但是是把Fluentd agent起在业务同一个pod中共享volume然后实现对日志文件的收集发送给Elasticsearch

fluentd分析

2016121461970fluentd-architecture.png

对于fluentd官方对其的定义是:

统一日志层

Fluentd通过在后端系统之间提供统一的日志记录层来从后端系统中解耦数据源。
此层允许开发人员和数据分析人员在生成日志时使用多种类型的日志。
统一的日志记录层可以让您和您的组织更好地使用数据,并更快地在您的软件上进行迭代。
也就是说fluentd是一个面向多种数据来源以及面向多种数据出口的日志收集器。另外它附带了日志转发的功能。

fluentd特点

  1. 部署简单灵活
  2. 开源
  3. 经过验证的可靠性和性能
  4. 社区支持,插件较多
  5. 使用json格式事件格式
  6. 可拔插的架构设计
  7. 低资源要求
  8. 内置高可靠性

fluentd与Logstash

2016121448323logstash_fluentdcomparison.png

引用一张图对比这两个日志收集工具。具体它们两个项目的对比请参考:

Fluentd vs. Logstash: A Comparison of Log Collectors1

fluentd与zeroMQ

把这两个产品放在一起比较实属不怎么合适,因为它们属于不同的阵营,完成不同的功能需求。由于fluentd具有消息转发的功能,姑且将其与以zeroMQ为例的消息中间件的关系做个说明:
在大型系统架构中,有使用zeroMQ进行大量的日志转发工作。在fluentd中有两个项目完成日志的中转路由的任务:golang编写的:fluentd-forwarder 和c写的fluent-bit

那么是否意味着你需要做出选择呢?其实不然。
着眼fluentd的定义和zeroMQ的定义。其实它们是一种合作关系。如果你是大型的架构系统,日志量很庞大。我推荐你使用fluentd进行日志收集,将zeroMQ作为fluentd的出口。就是说fluentd完成统一收集,zeroMQ完成日志传输。如果你的系统并不庞大,你就无需zeroMQ来传输了。

因此你也无需关注这两个产品的性能比较。虽然它们都有高性能的定义。

zeroMQ的性能测试结果:zeroMQ 与JeroMQ性能对比1

容器日志收集总结

如上所描述的一样,无论你的业务容器日志呈现方式有什么不同,你都可以使用统一的日志收集器收集。以下简介三种情况下日志手机方式推荐:

  1. k8s集群
    这种方式上文中已经提到了官方的解决方案,你只需要安装此方案部署即可。
  2. docker swarm集群
    docker swarm目前暂时没有提供日志查看机制。但是docker cloud提供了与kubectrl logs类似的机制查看stdout的日志。目前还没有fluentd插件直接对服务进行日志收集,暂时考虑直接使用使用跟容器一样的机制收集。docker service create 支持--log-driver
  3. 自己部署的docker容器
    从docker1.8内置了fluentd log driver。以如下的形式启动容器,容器stdout/stderr日志将发往配置的fluentd。如果配置后,docker logs将无法使用。另外默认模式下如果你配置得地址没有正常服务,容器无法启动。你也可以使用fluentd-async-connect形式启动,docker daemon则能在后台尝试连接并缓存日志。
docker run --log-driver=fluentd --log-opt fluentd-address=myhost.local:24224

同样如果是日志文件,将文件暴露出来直接使用fluentd收集。

好雨云帮对kubernetes服务日志的统一处理方式

需求是什么?

云帮的公有云服务,平台上跑着有企业级应用和小型用户应用。我们怎么做到统一的日志收集和展示?又怎么做到面对企业级应用的日志输出和分析?
上面提到的方式不能完全解决我们的问题。

实践

首先目前kubernetes版本(v1.5.1)还不支持pod级别的日志log-driver设置,但是我们知道容器是可以设置log-driver的。这里1也有关于这个问题的讨论。我们为了实现在用户网络(即pod容器网络)下的可配置日志转发方式。我们暂时修改了kubernetes源码使其支持设置容器的log-driver。默认情况下我们使用自己实现的zeroMQ-driver直接将容器日志通过0MQ发到日志统一处理中心。在处理中心统一完成下一步处理。如果平台用户需要将日志向外输出或者直接对接平台内日志分析应用,我们的处理是在应用pod中启动日志收集插件容器(封装扩展的fluentd),根据用户的需要配置日志出口,实现应用级日志收集。这里你需要明确的是:容器日志首先是由docker-daemon收集到,再根据容器log-driver配置进行相应操作,也就是说如果你的宿主机网络与容器网络不通(k8s集群),日志从宿主机到pod中的收集容器只有两种方式:走外层网络,文件挂载。
我们采用文件挂载方式。

本文转自开源中国-关于k8s集群容器日志收集的总结

相关实践学习
深入解析Docker容器化技术
Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。Docker是世界领先的软件容器平台。开发人员利用Docker可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。运维人员利用Docker可以在隔离容器中并行运行和管理应用,获得更好的计算密度。企业利用Docker可以构建敏捷的软件交付管道,以更快的速度、更高的安全性和可靠的信誉为Linux和Windows Server应用发布新功能。 在本套课程中,我们将全面的讲解Docker技术栈,从环境安装到容器、镜像操作以及生产环境如何部署开发的微服务应用。本课程由黑马程序员提供。     相关的阿里云产品:容器服务 ACK 容器服务 Kubernetes 版(简称 ACK)提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器化应用运行环境。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/kubernetes
相关文章
|
9月前
|
NoSQL 算法 Redis
【Docker】(3)学习Docker中 镜像与容器数据卷、映射关系!手把手带你安装 MySql主从同步 和 Redis三主三从集群!并且进行主从切换与扩容操作,还有分析 哈希分区 等知识点!
Union文件系统(UnionFS)是一种**分层、轻量级并且高性能的文件系统**,它支持对文件系统的修改作为一次提交来一层层的叠加,同时可以将不同目录挂载到同一个虚拟文件系统下(unite several directories into a single virtual filesystem) Union 文件系统是 Docker 镜像的基础。 镜像可以通过分层来进行继承,基于基础镜像(没有父镜像),可以制作各种具体的应用镜像。
917 6
|
Kubernetes 调度 异构计算
生产环境 K8S + Deepseek 实现大模型部署 和 容器调度(图解+史上最全)
生产环境 K8S + Deepseek 实现大模型部署 和 容器调度(图解+史上最全)
生产环境 K8S + Deepseek 实现大模型部署 和 容器调度(图解+史上最全)
|
存储 NoSQL Redis
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 + 无锁架构 + EDA架构 + 异步日志 + 集群架构
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 + 无锁架构 + EDA架构 + 异步日志 + 集群架构
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 +  无锁架构 +  EDA架构  + 异步日志 + 集群架构
|
Prometheus Kubernetes 监控
OpenAI故障复盘 - 阿里云容器服务与可观测产品如何保障大规模K8s集群稳定性
聚焦近日OpenAI的大规模K8s集群故障,介绍阿里云容器服务与可观测团队在大规模K8s场景下我们的建设与沉淀。以及分享对类似故障问题的应对方案:包括在K8s和Prometheus的高可用架构设计方面、事前事后的稳定性保障体系方面。
|
数据采集 消息中间件 Kubernetes
容器化爬虫部署:基于K8s的任务调度与自动扩缩容设计
随着业务复杂度提升,传统定时任务和手工扩缩容难以满足高并发与实时性需求。本文对比两种基于 Kubernetes 的爬虫调度与扩缩容方案:CronJob+HPA 和 KEDA。从调度灵活性、扩缩容粒度、实现难度等维度分析,并提供 YAML+Python 示例。方案 A(CronJob+HPA)适合固定定时任务,配置简单;方案 B(KEDA)支持事件驱动,适合高并发与异步触发场景。根据实际需求可混合使用,优化资源利用与效率。
531 4
|
存储 运维 Kubernetes
容器数据保护:基于容器服务 Kubernetes 版(ACK)备份中心实现K8s存储卷一键备份与恢复
阿里云ACK备份中心提供一站式容器化业务灾备及迁移方案,减少数据丢失风险,确保业务稳定运行。
|
Kubernetes Linux 虚拟化
入门级容器技术解析:Docker和K8s的区别与关系
本文介绍了容器技术的发展历程及其重要组成部分Docker和Kubernetes。从传统物理机到虚拟机,再到容器化,每一步都旨在更高效地利用服务器资源并简化应用部署。容器技术通过隔离环境、减少依赖冲突和提高可移植性,解决了传统部署方式中的诸多问题。Docker作为容器化平台,专注于创建和管理容器;而Kubernetes则是一个强大的容器编排系统,用于自动化部署、扩展和管理容器化应用。两者相辅相成,共同推动了现代云原生应用的快速发展。
4459 11
|
存储 Kubernetes API
在K8S集群中,如何正确选择工作节点资源大小? 2
在K8S集群中,如何正确选择工作节点资源大小?
|
Kubernetes Serverless 异构计算
基于ACK One注册集群实现IDC中K8s集群以Serverless方式使用云上CPU/GPU资源
在前一篇文章《基于ACK One注册集群实现IDC中K8s集群添加云上CPU/GPU节点》中,我们介绍了如何为IDC中K8s集群添加云上节点,应对业务流量的增长,通过多级弹性调度,灵活使用云上资源,并通过自动弹性伸缩,提高使用率,降低云上成本。这种直接添加节点的方式,适合需要自定义配置节点(runtime,kubelet,NVIDIA等),需要特定ECS实例规格等场景。同时,这种方式意味您需要自行
基于ACK One注册集群实现IDC中K8s集群以Serverless方式使用云上CPU/GPU资源
|
Kubernetes Ubuntu Shell
shell 脚本实现 k8s 集群环境下指定 ns 资源的 yaml 文件备份
在基于 `k8s` 平台的容器化部署环境中,有时候需要快速的实现部署文件的迁移备份,当 `k8s` 平台部署一个 `app` 时,都会相应的产生一堆 `yaml` 文件,如果 `yaml` 文件数量较少,我们可以人工手动的方式进行拷贝,但是当 `yaml` 文件数量多,并且该 `k8s` 平台部署了多个 `app` 时,如果在采用...
1029 0
shell 脚本实现 k8s 集群环境下指定 ns 资源的 yaml 文件备份

相关产品

  • 容器服务Kubernetes版