# 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。  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`。 ```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](https://jimmysong.io/posts/kubernetes-configmap-introduction/)，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： ```yaml 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。  点开每个日志条目，可以看到以下详细字段：  - `_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。