传统日志与kubernetes日志对比

  • 传统服务
  1. 目录固定
  2. 重启不会丢失
  3. 不用关注标准与错误日志输出
  • 容器服务
  1. 节点不固定
  2. 重启服务会漂移
  3. 需要关注标准与错误日志输出
  4. 日志文件重启会丢失
  5. 日志目录不固定

k8s中的日志处理

常见日志采集方案:

1.远程日志 将容器中日志直接写入远程kafka、es等,再由logstash等处理。劣势就是需要改造服务由写入本地的就要进行修改 传输到远端存储。

2.sidecar模式,在每个pod中运行一个filebeat,logstash等pod共享一个valume,由采集工具将日志内容采集发送。缺点每个pod都需要额外增加一个日志采集工具,对pod有侵入。

3.logagent模式,在node中运行一个filebeat,logstash等,通过将pod日志目录固定事先约定好,直接采集对应目录内容传输至远端。优点节约资源,对pod无侵入。缺点:文件后缀名尽量统一否则维护较为困难。目录预先定义好无法判断来源于哪个pod,只能区分node。

实践:

采用logagent模式

日志采集工具使用阿里开源logpilot(优点与docker主进程进行交互能够通过docker动态识别各个pod日志目录,底层采用filebeat)

常见日志采集工具 logpilot filebeat logstash  Fluentd Logtail Flume(filebeat与flentd在容器环境中应用最多)缺点:都是采集监测静态目录。

搭建es:

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: elasticsearch-api
namespace: kube-system
labels:
name: elasticsearch
spec:
selector:
app: es
ports:
- name: transport
port: 9200
protocol: TCP
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: elasticsearch-discovery
namespace: kube-system
labels:
name: elasticsearch
spec:
selector:
app: es
ports:
- name: transport
port: 9300
protocol: TCP
---
apiVersion: apps/v1beta1
kind: StatefulSet
metadata:
name: elasticsearch
namespace: kube-system
labels:
kubernetes.io/cluster-service: "true"
spec:
replicas: 3
serviceName: "elasticsearch-service"
selector:
matchLabels:
app: es
template:
metadata:
labels:
app: es
spec:
tolerations:
- effect: NoSchedule
key: node-role.kubernetes.io/master
serviceAccountName: dashboard-admin
initContainers:
- name: init-sysctl
image: busybox:1.27
command:
- sysctl
- -w
- vm.max_map_count=262144
securityContext:
privileged: true
containers:
- name: elasticsearch
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/imooc/elasticsearch:5.5.1
ports:
- containerPort: 9200
protocol: TCP
- containerPort: 9300
protocol: TCP
securityContext:
capabilities:
add:
- IPC_LOCK
- SYS_RESOURCE
resources:
limits:
memory: 4000Mi
requests:
cpu: 100m
memory: 2000Mi
env:
- name: "http.host"
value: "0.0.0.0"
- name: "network.host"
value: "_eth0_"
- name: "cluster.name"
value: "docker-cluster"
- name: "bootstrap.memory_lock"
value: "false"
- name: "discovery.zen.ping.unicast.hosts"
value: "elasticsearch-discovery"
- name: "discovery.zen.ping.unicast.hosts.resolve_timeout"
value: "10s"
- name: "discovery.zen.ping_timeout"
value: "6s"
- name: "discovery.zen.minimum_master_nodes"
value: "2"
- name: "discovery.zen.fd.ping_interval"
value: "2s"
- name: "discovery.zen.no_master_block"
value: "write"
- name: "gateway.expected_nodes"
value: "2"
- name: "gateway.expected_master_nodes"
value: "1"
- name: "transport.tcp.connect_timeout"
value: "60s"
- name: "ES_JAVA_OPTS"
value: "-Xms2g -Xmx2g"
livenessProbe:
tcpSocket:
port: transport
initialDelaySeconds: 20
periodSeconds: 10
volumeMounts:
- name: es-data
mountPath: /data
terminationGracePeriodSeconds: 30
volumes:
- name: es-data
hostPath:
path: /es-data

es.yaml

搭建logpilot:

---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:
name: log-pilot
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: log-pilot
kubernetes.io/cluster-service: "true"
spec:
template:
metadata:
labels:
k8s-app: log-es
kubernetes.io/cluster-service: "true"
version: v1.22
spec:
tolerations:
- key: node-role.kubernetes.io/master
effect: NoSchedule
serviceAccountName: dashboard-admin
containers:
- name: log-pilot
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/imooc/log-pilot:0.9-filebeat
resources:
limits:
memory: 200Mi
requests:
cpu: 100m
memory: 200Mi
env:
- name: "FILEBEAT_OUTPUT"
value: "elasticsearch"
- name: "ELASTICSEARCH_HOST"
value: "elasticsearch-api"
- name: "ELASTICSEARCH_PORT"
value: "9200"
- name: "ELASTICSEARCH_USER"
value: "elastic"
- name: "ELASTICSEARCH_PASSWORD"
value: "changeme"
volumeMounts:
- name: sock
mountPath: /var/run/docker.sock
- name: root
mountPath: /host
readOnly: true
- name: varlib
mountPath: /var/lib/filebeat
- name: varlog
mountPath: /var/log/filebeat
securityContext:
capabilities:
add:
- SYS_ADMIN
terminationGracePeriodSeconds: 30
volumes:
- name: sock
hostPath:
path: /var/run/docker.sock
- name: root
hostPath:
path: /
- name: varlib
hostPath:
path: /var/lib/filebeat
type: DirectoryOrCreate
- name: varlog
hostPath:
path: /var/log/filebeat
type: DirectoryOrCreate

logpilot.yaml

搭建kibana:

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: kibana
namespace: kube-system
labels:
component: kibana
spec:
selector:
component: kibana
ports:
- name: http
port: 80
targetPort: http
---
#ingress
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
name: kibana
namespace: kube-system
spec:
rules:
- host: kibana.mooc.com
http:
paths:
- path: /
backend:
serviceName: kibana
servicePort: 80
---
apiVersion: apps/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: kibana
namespace: kube-system
labels:
component: kibana
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
component: kibana
template:
metadata:
labels:
component: kibana
spec:
containers:
- name: kibana
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/imooc/kibana:5.5.1
env:
- name: CLUSTER_NAME
value: docker-cluster
- name: ELASTICSEARCH_URL
value: http://elasticsearch-api:9200/
resources:
limits:
cpu: 1000m
requests:
cpu: 100m
ports:
- containerPort: 5601
name: http

kibana.yaml

kubernetes常见日志采集问题和解决方案分析的更多相关文章

  1. 自建Kubernetes logtail日志采集客户端安装方式

    自建Kubernetes安装方式 前提条件 Kubernetes集群版本1.8及以上. 已经安装Helm命令,版本2.6.4及以上. 安装步骤 在日志服务控制台创建一个Project,Project名 ...

  2. Kubernetes Ingress 日志分析与监控的最佳实践

    摘要: Ingress主要提供HTTP层(7层)路由功能,是目前K8s中HTTP/HTTPS服务的主流暴露方式.为简化广大用户对于Ingress日志分析与监控的门槛,阿里云容器服务和日志服务将Ingr ...

  3. Kubernetes Ingress日志分析入门

    本文主要介绍如何基于日志服务构建Kubernetes Ingress日志分析平台,并提供一些简单的动手实验方便大家快速了解日志服务相关功能. 部署Ingress日志方案 登录容器服务管理控制台. 将上 ...

  4. SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架(三十八):搭建ELK日志采集与分析系统

      一套好的日志分析系统可以详细记录系统的运行情况,方便我们定位分析系统性能瓶颈.查找定位系统问题.上一篇说明了日志的多种业务场景以及日志记录的实现方式,那么日志记录下来,相关人员就需要对日志数据进行 ...

  5. 使用日志服务进行Kubernetes日志采集

    阿里云容器服务Kubernetes集群集成了日志服务(SLS),您可在创建集群时启用日志服务,快速采集Kubernetes 集群的容器日志,包括容器的标准输出以及容器内的文本文件. 新建 Kubern ...

  6. Kubernetes日志采集

    Kubernetes日志打印方式 标准输出 docker标准输出日志stdout和stderr,使用docker logs或者kubectl logs查看最新的日志(tail). 如果想看到更多的日志 ...

  7. 日志采集技术分析 Inode Inotify

    日志采集技术分析[阿里] - 新手学习导向 - 中国红客联盟 - Powered by HUC http://www.cnhonkerarmy.com/thread-236973-1-1.html

  8. 「视频小课堂」ELK和Kafka是怎么就玩在一起成了日志采集解决方案文字版

    视频地址:ELK和Kafka是怎么就玩在一起成了日志采集解决方案 视频文字版 今天呢我就带来了一期视频,主要就是讲ELK和Kafka之间的通讯关系通过对一张通讯图,和一些操作命令,让我们能更深入的去理 ...

  9. Kubernetes 常用日志收集方案

    Kubernetes 常用日志收集方案 学习了 Kubernetes 集群中监控系统的搭建,除了对集群的监控报警之外,还有一项运维工作是非常重要的,那就是日志的收集. 介绍 应用程序和系统日志可以帮助 ...

随机推荐

  1. gin 源码阅读(2) - http请求是如何流入gin的?

    推荐阅读: gin 源码阅读(1) - gin 与 net/http 的关系 本篇文章是 gin 源码分析系列的第二篇,这篇文章我们主要弄清一个问题:一个请求通过 net/http 的 socket ...

  2. 执行:vim /etc/profile,提示:Command 'vim' not found, but can be installed with:

    root@uni-virtual-machine:/# vim /etc/profile Command 'vim' not found, but can be installed with: apt ...

  3. MyBatis Plus 批量数据插入功能,yyds!

    最近 Review 小伙伴代码的时候,发现了一个小小的问题,小伙伴竟然在 for 循环中进行了 insert (插入)数据库的操作,这就会导致每次循环时都会进行连接.插入.断开连接的操作,从而导致一定 ...

  4. Web项目自动打开并且全屏

    前言 在项目当中,有些需要开机自动打开并且还要全屏.通过总结,得到以下结论:大致方法一样(IE.火狐.谷歌支持),个别的只是命令不同,以火狐浏览器为例. 浏览器全屏打开指定网页设置方法 新建浏览器快捷 ...

  5. Python列表操作常用API

    1.列表的概念 (1)列表的定义 列表是Python中一种基本的数据结构.列表存储的数据,我们称为元素.在列表中的每个元素都会有一个下标来与之对应,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推的整数. 列 ...

  6. VUE自学日志01-MVC和MVVM

    一.需要了解的基础概念 Model(M)是指数据模型,泛指后端进行的各种业务逻辑处理和数据操控,主要围绕数据库系统展开.这里的难点主要在于需要和前端约定统一的接口规则. View(V)是视图层,也就是 ...

  7. 关于使用antd-vue的卡片无法设置avatar图标/头像问题的解决方案

    在使用antd-vue的卡片a-card时,遇到无法添加avatar图标/头像的问题,原因出在a-avatar,他不支持webpack图片打包. 上代码:       <a-card hover ...

  8. 微信小程序访问豆瓣api报403错误解决方法

    通过豆瓣API可以获取很多电影.书籍的数据信息,今天在调用豆瓣正在上映电影接口的时候报403错误,原因是豆瓣设置了小程序的访问权限.如下: 解决方法是使用代理,将豆瓣API地址换成 https://d ...

  9. T-SQL——函数——字符串操作函数

    目录 0. 加号(+) 1. LEFT和RIGHT 2. SUBSTRING 3. LEN和DATALENGTH 4. CHARINDEX和PATINDEX 5. REPLACE 6. REPLICA ...

  10. jmx_prometheus_javaagent+prometheus+alertmanager+grafana完成容器化java监控告警(二)

    一.拓扑图 二.收集数据 2.1前期准备 创建共享目录,即为了各节点都创建该目录,有两个文件,做数据共享 /home/target/prom-jvm-demo 1.下载文件 jmx_prometheu ...