關於容器日誌
Docker的日誌分爲兩類，一類是 Docker引擎日誌；另一類是容器日誌。引擎日誌一般都交給了系統日誌，不同的操作系統會放在不同的位置。本文主要介紹容器日誌，容器日誌可以理解是運行在容器內部的應用輸出的日誌，默認情況下，docker logs 顯示當前運行的容器的日誌信息，內容包含 STOUT(標準輸出) 和 STDERR(標準錯誤輸出)。日誌都會以 json-file 的格式存儲於 /var/lib/docker/containers/<容器id>/<容器id>-json.log ，不過這種方式並不適合放到生產環境中。
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默認方式下容器日誌並不會限制日誌文件的大小，容器會一直寫日誌，導致磁盤爆滿，影響系統應用。(docker log-driver 支持log文件的rotate) -
Docker Daemon 收集容器的標準輸出，當日志量過大時會導致Docker Daemon 成爲日誌收集的瓶頸，日誌的收集速度受限。 -
日誌文件量過大時，利用docker logs -f 查看時會直接將Docker Daemon阻塞住，造成docker ps等命令也不響應。
Docker提供了logging drivers配置，用戶可以根據自己的需求去配置不同的log-driver，可參考官網 Configure logging drivers 。但是上述配置的日誌收集也是通過Docker Daemon收集，收集日誌的速度依然是瓶頸。
log-driver 日誌收集速度 syslog 14.9 MB/s json-file 37.9 MB/s
能不能找到不通過Docker Daemon收集日誌直接將日誌內容重定向到文件並自動 rotate的工具呢？答案是肯定的採用S6基底鏡像。
S6-log 將 CMD 的標準輸出重定向到/.../default/current，而不是發送到 Docker Daemon，這樣就避免了 Docker Daemon 收集日誌的性能瓶頸。本文就是採用S6基底鏡像構建應用鏡像形成統一日誌收集方案。
S6：http://skarnet.org/software/s6/
關於k8s日誌
k8s日誌收集方案分成三個級別：
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應用(Pod)級別 -
節點級別 -
集羣級別
應用(Pod)級別
Pod級別的日誌 , 默認是輸出到標準輸出和標誌輸入，實際上跟docker 容器的一致。使用 kubectl logs pod-name -n namespace 查看。
節點級別
Node級別的日誌 , 通過配置容器的log-driver來進行管理 , 這種需要配合logrotare來進行 , 日誌超過最大限制 , 自動進行rotate操作。
集羣級別
集羣級別的日誌收集，有三種
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節點代理方式，在node級別進行日誌收集。一般使用DaemonSet部署在每個node中。這種方式優點是耗費資源少，因爲只需部署在節點，且對應用無侵入。缺點是隻適合容器內應用日誌必須都是標準輸出。
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使用 sidecar container作爲容器日誌代理，也就是在pod中跟隨應用容器起一個日誌處理容器，有兩種形式：
一種是直接將應用容器的日誌收集並輸出到標準輸出（叫做Streaming sidecar container），但需要注意的是，這時候，宿主機上實際上會存在兩份相同的日誌文件：一份是應用自己寫入的；另一份則是 sidecar 的 stdout 和 stderr 對應的 JSON 文件。這對磁盤是很大的浪費 , 所以說，除非萬不得已或者應用容器完全不可能被修改。
另一種是每一個pod中都起一個日誌收集agent（比如logstash或fluebtd）也就是相當於把方案一里的 logging agent放在了pod裏。但是這種方案資源消耗(cpu，內存)較大，並且日誌不會輸出到標準輸出，kubectl logs 會看不到日誌內容。
應用容器中直接將日誌推到存儲後端，這種方式就比較簡單了，直接在應用裏面將日誌內容發送到日誌收集服務後端。
日誌架構
通過上文對k8s日誌收集方案的介紹，要想設計一個統一的日誌收集系統，可以採用節點代理方式收集每個節點上容器的日誌，日誌的整體架構如圖所示。
解釋如下：
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1、所有應用容器都是基於s6基底鏡像的，容器應用日誌都會重定向到宿主機的某個目錄文件下比如/data/logs/namespace/appname/podname/log/xxxx.log -
2、log-agent 內部 包含 filebeat ，logrotate 等工具，其中filebeat是作爲日誌文件收集的agent -
3、通過filebeat將收集的日誌發送到kafka -
4、kafka在把日誌發送的es日誌存儲/kibana檢索層 -
5、logstash 作爲中間工具主要用來在es中創建index和消費kafka 的消息
整個流程很好理解，但是需要解決的是
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1、用戶部署的新應用，如何動態更新filebeat配置， -
2、如何保證每個日誌文件都被正常的rotate， -
3、如果需要更多的功能則需要二次開發filebeat，使filebeat 支持更多的自定義配置。
付諸實踐
解決上述問題，就需要開發一個log-agent應用以daemonset形式運行在k8s集羣的每個節點上，應用內部包含filebeat，logrotate，和需要開發的功能組件。
第一個問題，如何動態更新filebeat配置，可以利用http://github.com/fsnotify/fsnotify 工具包監聽日誌目錄變化create、delete事件，利用模板渲染的方法更新filebeat配置文件
第二個問題，利用http://github.com/robfig/cron 工具包 創建cronJob，定期rotate日誌文件，注意應用日誌文件所屬用戶，如果不是root用戶所屬，可以在配置中設置切換用戶
/var/log/xxxx/xxxxx.log {
su www-data www-data
missingok
notifempty
size 1G
copytruncate
}
第三個問題，關於二次開發filebeat，可以參考博文 https://www.jianshu.com/p/fe3ac68f4
總結
本文只是對k8s日誌收集提供了一個簡單的思路，關於日誌收集可以根據公司的需求，因地制宜。
參考文獻
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1、kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/logging/ -
2、https://support.rackspace.com/how-to/understanding-logrotate-utility/ -
3、https://github.com/elastic/beats/tree/master/filebeat -
4、http://skarnet.org/software/s6/
作者：知道又忘了 原文出處：https://zhuanlan.zhihu.com/p/70662744
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