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云原生系列5 容器化日志之EFK

开发技术 开发技术 1周前 (02-18) 9次浏览

云原生系列5 容器化日志之EFK

上图是EFK架构图,k8s环境下常见的日志采集方式。

日志需求

1 集中采集微服务的日志,可以根据请求id追踪到完整的日志;

2 统计请求接口的耗时,超出最长响应时间的,需要做报警,并针对性的进行调优;

3 慢sql排行榜,并报警;

4 异常日志排行榜,并报警;

5 慢页面请求排行,并告警;

k8s的日志采集

k8s本身不会为你做日志采集,需要自己做;

k8s的容器日志处理方式采用的 集群层级日志,

即容器销毁,pod漂移,Node宕机不会对容器日志造成影响;

云原生系列5 容器化日志之EFK

容器的日志会输出到stdout,stderr,对应的存储在宿主机的目录中,

即 /var/lib/docker/container ;

Node上通过日志代理转发

云原生系列5 容器化日志之EFK

在每个node上部署一个daemonset , 跑一个logging-agent收集日志,

比如fluentd, 采集宿主机对应的数据盘上的日志,然后输出到日志存储服务或者消息队列;

优缺点分析:

对比 说明
优点 1每个Node只需要部署一个Pod采集日志 2对应用无侵入
缺点 应用输出的日志都必须直接输出到容器的stdout,stderr中

Pod内部通过sidecar容器转发到日志服务

云原生系列5 容器化日志之EFK

通过在pod中启动一个sidecar容器,比如fluentd, 读取容器挂载的volume目录,输出到日志服务端;

日志输入源: 日志文件

日志处理: logging-agent ,比如fluentd

日志存储: 比如elasticSearch , kafka

优缺点分析:

对比 说明
优点 1 部署简单;2 对宿主机友好;
缺点 1. 消耗较多的资源;2. 日志通过kubectl logs 无法看到

示例:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - >
        i=0;
        while true;
        do
          echo "$i:$(data)" >> /var/log/1.log
          echo "$(data) INFO $i" >> /var/log/2.log
           i=$((i+1))
          sleep 1;
        done
    volumeMounts:
    - name: varlog
        mountPath: /var/log
  - name: count-agent
    image: k8s.gcr.io/fluentd-gcp:1.30
    env:
    - name: FLUENTD_ARGS
        value: -c /etc/fluentd-config/fluentd.conf
    valumeMounts:
    - name: varlog
        mountPath: /var/log
    - name: config-volume
        mountPath: /etc/fluentd-config
  volumes:
  - name: varlog
      emptyDir: {}
  - name: config-volume
      configMap:
        name: fluentd-config



Pod内部通过sidecar容器输出到stdout

云原生系列5 容器化日志之EFK

适用于应用容器只能把日志输出到文件,无法输出到stdout,stderr中的场景;

通过一个sidecar容器,直接读取日志文件,再重新输出到stdout,stderr中,

即可使用Node上通过日志代理转发的模式;

优缺点分析:

对比 说明
优点 只需耗费比较少的cpu和内存,共享volume处理效率比较高
缺点 宿主机上存在两份相同的日志,磁盘利用率不高

应用容器直接输出日志到日志服务

云原生系列5 容器化日志之EFK

适用于有成熟日志系统的场景,日志不需要通过k8s;

EFK介绍

fluentd

fluentd是一个统一日志层的开源数据收集器。

flentd允许你统一日志收集并更好的使用和理解数据;

云原生系列5 容器化日志之EFK

四大特征:

统一日志层

fluentd隔断数据源,从后台系统提供统一日志层;

简单灵活
提供了500多个插件,连接非常多的数据源和输出源,内核简单;

广泛验证
5000多家数据驱动公司以来Fluentd
最大的客户通过它收集5万多台服务器的日志

**云原生**

是云原生CNCF的成员项目

云原生系列5 容器化日志之EFK

4大优势:

统一JSON日志

云原生系列5 容器化日志之EFK

fluentd尝试采用JSON结构化数据,这就统一了所有处理日志数据的方面,收集,过滤,缓存,输出日志到多目的地,下行流数据处理使用Json更简单,因为它已经有足够的访问结构并保留了足够灵活的scemas;

插件化架构

云原生系列5 容器化日志之EFK

fluntd 有灵活的插件体系允许社区扩展功能,500多个社区贡献的插件连接了很多数据源和目的地; 通过插件,你可以开始更好的使用你的日志

最小资源消耗

云原生系列5 容器化日志之EFK

c和ruby写的,需要极少的系统资源,40M左右的内存可以处理13k/时间/秒 ,如果你需要更紧凑的内存,可以使用Fluent bit ,更轻量的Fluentd

内核可靠

云原生系列5 容器化日志之EFK

Fluentd支持内存和基于文件缓存,防止内部节点数据丢失;
也支持robust失败并且可以配置高可用模式, 2000多家数据驱动公司在不同的产品中依赖Fluentd,更好的使用和理解他们的日志数据

使用fluentd的原因:

简单灵活

10分钟即可在你的电脑上安装fluentd,你可以马上下载它,500多个插件打通数据源和目的地,插件也很好开发和部署;

开源

**基于Apache2.0证书  完全开源 **

可靠高性能

5000多个数据驱动公司的不同产品和服务依赖fluentd,更好的使用和理解数据,实际上,基于datadog的调查,是使用docker运行的排行top7的技术;

一些fluentd用户实时采集上千台机器的数据,每个实例只需要40M左右的内存,伸缩的时候,你可以节省很多内存

社区

fluentd可以改进软件并帮助其它人更好的使用

大公司使用背书: 微软 , 亚马逊; pptv ;

云原生系列5 容器化日志之EFK

云原生系列5 容器化日志之EFK

可以结合elasticSearch + kibana来一起组成日志套件;
快速搭建EFK集群并收集应用的日志,配置性能排行榜;
云原生系列5 容器化日志之EFK

elasticsearch

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,

能够解决不断涌现出的各种用例。 作为 Elastic Stack 的核心,

它集中存储您的数据,帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。

详细介绍:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/foreword_id.html

kibana

Kibana 是一款开源的数据分析和可视化平台,它是 Elastic Stack 成员之一,

设计用于和 Elasticsearch 协作。您可以使用 Kibana 对 Elasticsearch 索引中的数据进行搜索、

查看、交互操作。您可以很方便的利用图表、表格及地图对数据进行多元化的分析和呈现。

Kibana 可以使大数据通俗易懂。它很简单,

基于浏览器的界面便于您快速创建和分享动态数据仪表板来追踪 Elasticsearch 的实时数据变化.

详细介绍:https://www.elastic.co/guide/cn/kibana/current/introduction.html

容器化EFK实现路径

https://github.com/kayrus/elk-kubernetes

直接拖代码下来,然后配置后 context, namespace , 即可安装

cd elk-kubernetes

./deploy.sh --watch

下面是deploy.sh的脚本,可以简单看一下:

#!/bin/sh

CDIR=$(cd `dirname "$0"` && pwd)
cd "$CDIR"

print_red() {
  printf '%b' "33[91m$133[0mn"
}

print_green() {
  printf '%b' "33[92m$133[0mn"
}

render_template() {
  eval "echo "$(cat "$1")""
}


KUBECTL_PARAMS="--context=250091890580014312-cc3174dcd4fc14cf781b6fc422120ebd8"
NAMESPACE=${NAMESPACE:-sm}
KUBECTL="kubectl ${KUBECTL_PARAMS} --namespace="${NAMESPACE}""

eval "kubectl ${KUBECTL_PARAMS} create namespace "${NAMESPACE}""

#NODES=$(eval "${KUBECTL} get nodes -l 'kubernetes.io/role!=master' -o go-template="{{range .items}}{{\$name := .metadata.name}}{{\$unschedulable := .spec.unschedulable}}{{range .status.conditions}}{{if eq .reason \"KubeletReady\"}}{{if eq .status \"True\"}}{{if not \$unschedulable}}{{\$name}}{{\"\\n\"}}{{end}}{{end}}{{end}}{{end}}{{end}}"")
NODES=$(eval "${KUBECTL} get nodes -l 'sm.efk=data' -o go-template="{{range .items}}{{\$name := .metadata.name}}{{\$unschedulable := .spec.unschedulable}}{{range .status.conditions}}{{if eq .reason \"KubeletReady\"}}{{if eq .status \"True\"}}{{if not \$unschedulable}}{{\$name}}{{\"\\n\"}}{{end}}{{end}}{{end}}{{end}}{{end}}"")
ES_DATA_REPLICAS=$(echo "$NODES" | wc -l)

if [ "$ES_DATA_REPLICAS" -lt 3 ]; then
  print_red "Minimum amount of Elasticsearch data nodes is 3 (in case when you have 1 replica shard), you have ${ES_DATA_REPLICAS} worker nodes"
  print_red "Won't deploy more than one Elasticsearch data pod per node exiting..."
  exit 1
fi

print_green "Labeling nodes which will serve Elasticsearch data pods"
for node in $NODES; do
  eval "${KUBECTL} label node ${node} elasticsearch.data=true --overwrite"
done

for yaml in *.yaml.tmpl; do
  render_template "${yaml}" | eval "${KUBECTL} create -f -"
done

for yaml in *.yaml; do
  eval "${KUBECTL} create -f "${yaml}""
done

eval "${KUBECTL} create configmap es-config --from-file=es-config --dry-run -o yaml" | eval "${KUBECTL} apply -f -"
eval "${KUBECTL} create configmap fluentd-config --from-file=docker/fluentd/td-agent.conf --dry-run -o yaml" | eval "${KUBECTL} apply -f -"
eval "${KUBECTL} create configmap kibana-config --from-file=kibana.yml --dry-run -o yaml" | eval "${KUBECTL} apply -f -"

eval "${KUBECTL} get pods $@"

简单分解一下部署的流程:

云原生系列5 容器化日志之EFK

我的k8s环境中没有搭建成功,后续搭建成功了再出详细的安装笔记。

小结

一句话概括本篇:EFK是一种通过日志代理客户端采集应用日志比较常用的实现方式。

云原生系列5 容器化日志之EFK

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