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app-log-collection.md

File metadata and controls

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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。

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，您可以使用该仓库中的源码创建镜像。

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.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。