第一种,在 Node 上部署 logging agent,将日志文件转发到后端存储里保存起来
如图1.1
- 不难看到,这里的核心就在于 logging agent ,它一般都会以 DaemonSet 的方式运行在节点上,然后将宿主机上的容器日志目录挂载进去,最后由 logging-agent 把日志转发出去。
- 举个例子,我们可以通过+Fluentd+项目作为宿主机上的+logging-agent,然后把日志转发到远端的+ElasticSearch+里保存起来供将来进行检索。具体的操作过程官网很多kubernetes的部署里,会自动为你启用logrotate,在日志文件找过10MB的时候自动对日志文件进行roate操作。
- 可以看到在Node上部署logging agent最大的优点,在于只需要部署一个agent,并且不会对应用和pod有任何入侵性。所以这个方案在这区里是最常用的一种。
- 但是这种方案的补助支出就在于,它要求应用输出的日志,都必须是直接输出到容器的stdout和stderr里
第二种,对特殊情况的一个处理
- 当容器的日志只能输出到某些文件里的时候,我们可以通过一个sidecar容器把这些日志文件重新输出到sidecar的stdout和stderr、如图1.2
- 现在我的应用pod只有一个容器,它会把日志输出到容器里的/var/log/1.log和2.log这两个文件里。这个pod的YAML文件如下所示:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: counter spec: containers: - name: count image: busybox args: - /bin/sh - -c - > i=0; while true; do echo "$i: $(date)" >> /var/log/1.log; echo "$(date) INFO $i" >> /var/log/2.log; i=$((i+1)); sleep 1; done volumeMounts: - name: varlog mountPath: /var/log volumes: - name: varlog emptyDir: {} 复制代码
- 在这种情况下,你用kubect命令是看不到应用的任何日志的。而且最常用的方案一,也是没办法使用的。这时我们就可以为这个pod添加两个sidecar容器,分别将上述两个日志文件里的内容重新以stout和stderr的方式输出来,这个YAML文件的写法如下:
*由于sidecar跟主容器之间是共享Volume的,所以这里的sidecar方案的二外性能损耗并不高,也就多占用一点cpu和内存。但是,这时候宿主机上世纪会存在两份相同的日志文件:一份是应用自己写入的;另一份是sidecar的stdout和dtderr对应的json文件。这对磁盘是很大的浪费。所以说,除非万不得已或者应用容器完全不能费修改,否则还是建议你直接使用方案一,或者直接使用方案三。apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: counter spec: containers: - name: count image: busybox args: - /bin/sh - -c - > i=0; while true; do echo "$i: $(date)" >> /var/log/1.log; echo "$(date) INFO $i" >> /var/log/2.log; i=$((i+1)); sleep 1; done volumeMounts: - name: varlog mountPath: /var/log - name: count-log-1 image: busybox args: [/bin/sh, -c, 'tail -n+1 -f /var/log/1.log'] volumeMounts: - name: varlog mountPath: /var/log - name: count-log-2 image: busybox args: [/bin/sh, -c, 'tail -n+1 -f /var/log/2.log'] volumeMounts: - name: varlog mountPath: /var/log volumes: - name: varlog emptyDir: {} 复制代码
方案三,送过sidecar容器直接把日志文件发送到远程存储
- 相当于把方案一里的logging agent,放在了应用pod里。如图1.3:
- 在这种方案里,你的应用还可以直接把日志输出到固定的文件里而不是stdout,你的logging-agent还可以使用fluentd,后端存储还可以是ElasticSearch。只不过,fluentd的输入源变成了应用的日志文件。一般来说,我们会把fluentd的输入源配置保存在一个ConfigMap里,如下所以:
apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: fluentd-config data: fluentd.conf: | <source> type tail format none path /var/log/1.log pos_file /var/log/1.log.pos tag count.format1 </source> <source> type tail format none path /var/log/2.log pos_file /var/log/2.log.pos tag count.format2 </source> <match **> type google_cloud </match> 复制代码
- 我们在应用pod的定义里,就可以生命一个Fluentd容器作为sidecar,专门负责将应用生成的1.log和2.log转发到ElasticSearch中,这个配置,如下所示:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: counter spec: containers: - name: count image: busybox args: - /bin/sh - -c - > i=0; while true; do echo "$i: $(date)" >> /var/log/1.log; echo "$(date) 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 volumeMounts: - name: varlog mountPath: /var/log - name: config-volume mountPath: /etc/fluentd-config volumes: - name: varlog emptyDir: {} - name: config-volume configMap: name: fluentd-config 复制代码
- 如上所示,这个Fluentd容器使用的输入源,就是通过引用我们前面写的ConfigMap来指定的。这里用到了Projected Volume来把ConfigMap挂在到Pod里。
- 这种方案最燃部署简单,并且最宿主机非常友好,但是这个sidecar容器很可能会消耗较多的资源,甚至拖垮应用容器。由于日志没有输出到stdout上,所以你通过kubectl logs 是看不到日志信息的。
总结
以上,就是k8s最常用的三种收集日志的手段了,综合对比以上方案,比较建议你将应用日志输出到stdout和stderr,然后通过在苏书记尚部署logging-agent的方式集中处理日志、这种方案不但简单,而且kubectl logs依然可以使用,也是官方推荐的一种。
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