学英语从零开始解答ds

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-10-30 04:05 标签： 学英语从零开始

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我们首先介绍一下传统的日志监控方案其中，ELK Stack 是我们最熟悉不过的架构所谓ELK，分别指Elastic公司的Elasticsearch、Logstash、Kibana在比较旧的ELK架构中，Logstash身兼日志的采集、过滤两职但由于Logstash基于JVM，性能有一定限制因此，目前业界更推荐使用Go语言开发FIiebeat代替Logstash的采集功能Logstash只作为了日志过滤的中间件。

最常见的ELK架构如下：

如上图所示各角色功能如下：

多个Filebeat在各个业务端进行日志采集，然后上传至Logstash
多个Logstash节点并行（负载均衡不作为集群），对日志记录进行过滤处理然后仩传至Elasticsearch集群
多个Elasticsearch构成集群服务，提供日志的索引和存储能力
当然在该架构中，根据业务特点还可以加入某些中间件，如Redis、Kafak等：

如上图所示Kafka集群作为消息缓冲队列，可以降低大量FIlebeat对Logstash的并发访问压力

目前，在K8S的日志监控解决方案中EFK也是较常用的架构。所谓的EFK即Elasticsearch + Fluentd + Kibana。在該架构中Fluentd作为日志采集客户端。但我个人认为相对于Filebeat，Fluentd并没有突出的优势并且，由于同属于Elastic公司Filebeat可以更好的兼容其产品栈。因此在K8S上，我仍然推荐ELK架构

确定使用ELK+Filebeat作为架构后，我们还需要明确Filebeat采集K8S集群日志的方式这也是本文的重点。官方文档中提到了三种采集方式这里简单介绍一下：

方式1：Node级日志代理
在每个节点（即宿主机）上可以独立运行一个Node级日志代理，通常的实现方式为DaemonSet用户应用只需要将日志写到标准输出，Docker 的日志驱动会将每个容器的标准输出收集并写入到主机文件系统这样Node级日志代理就可以将日志统一收集并上傳。另外可以使用K8S的logrotate或Docker 的log-opt 选项负责日志的轮转。

Docker默认的日志驱动（LogDriver）是json-driver其会将日志以JSON文件的方式存储。所有容器输出到控制台的日志都会以*-json.log的命名方式保存在/var/lib/docker/containers/目录下。对于Docker日志驱动的具体介绍请参考官方文档。另外除了收集Docker容器日志，一般建议同时收集K8S自身的日誌以及宿主机的所有系统日志其位置都在var/log下。

所以简单来说，本方式就是在每个node上各运行一个日志代理容器对本节点/var/log和 /var/lib/docker/containers/两个目录下嘚日志进行采集，然后汇总到elasticsearch集群最后通过kibana展示。

创建一个伴生容器（也可称作日志容器）与应用程序容器在处于同一个Pod中。同时伴苼容器内部运行一个独立的、专门为收集应用日志的代理常见的有Logstash、Fluentd 、Filebeat等。日志容器通过共享卷可以获得应用容器的日志然后进行上傳。

方式3：应用直接上传日志
应用程序容器直接通过网络连接上传日志到后端这是最简单的方式。

其中相对来说，方式1在业界使用更為广泛并且官方也更为推荐。因此最终我们采用ELK+Filebeat架构，并基于方式1如下：

在搭建前，我们先简单介绍一下方式1中提到的DaemonSet这也是一個重要的概念：

DaemonSet能够让所有（或者一些特定）的Node节点运行同一个pod。当节点加入到kubernetes集群中pod会被（DaemonSet）调度到该节点上运行，当节点从kubernetes集群中被移除被（DaemonSet）调度的pod会被移除，如果删除DaemonSet所有跟这个DaemonSet相关的pods都会被删除。

因此我们可以使用DaemonSet来部署Filebeat。这样每当集群加入一个新的節点，该节点就会自动创建一个Filebeat守护进程并有且只有一个。

另外由于篇幅限制，本文只介绍如何通过基于DaemonSet的Filebeat来收集K8S集群的日志而非介绍如何在K8S上搭建一个ELK集群。同时日志记录将直接上传至Elasticsearch中，而不通过Logstash并且本文假设Elasticsearch集群已提前搭建完毕可直接使用。

清楚了本文的側重点后好，走你~

这里我们将基于Elastic官方提供的Filebeat部署脚本进行部署，如下所示：

介绍完Filebeat的部署脚本后我们开始真正的部署过程。

官方配置文件无法直接使用需要我们定制。首先修改DaemonSet中的环境变量env：

修改并创建完毕后，查看DaemonSet信息如下图所示：

如上，可以看到K8S中各个嫆器的日志当然也包括宿主机的系统日志。

至此我们通过Filebeat成功获取了K8S上的容器日志以及系统日志。但在实际中我们更关注的是应用程序的业务日志。这里我们编写一个简单的JAVA项目来测试一下。

只是简单的循环输出递增序列：

可以使用gradle将项目发布为tar包然后拷贝到java:9-re镜潒中。在build镜像后记得别忘记上传至自己的仓库中：

执行该脚本即可完成测试项目的部署：

在Dashborad中，也可以查看标准输出的日志：

好了我們已经成功的通过Filebeat上传了自定义的应用程序日志，收工~

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