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50 | 让日志无处可逃：容器日志收集与管理

你好，我是张磊。今天我和你分享的主题是：让日志无处可逃之容器日志收集与管理。

在前面的文章中，我为你详细讲解了 Kubernetes 的核心监控体系和自定义监控体系的设计与实现思路。而在本篇文章里，我就来为你详细介绍一下Kubernetes 里关于容器日志的处理方式。

首先需要明确的是，Kubernetes 里面对容器日志的处理方式，都叫作cluster-level-logging，即：这个日志处理系统，与容器、Pod以及Node的生命周期都是完全无关的。这种设计当然是为了保证，无论是容器挂了、Pod 被删除，甚至节点宕机的时候，应用的日志依然可以被正常获取到。

而对于一个容器来说，当应用把日志输出到 stdout 和 stderr 之后，容器项目在默认情况下就会把这些日志输出到宿主机上的一个 JSON 文件里。这样，你通过 kubectl logs 命令就可以看到这些容器的日志了。

上述机制，就是我们今天要讲解的容器日志收集的基础假设。而如果你的应用是把文件输出到其他地方，比如直接输出到了容器里的某个文件里，或者输出到了远程存储里，那就属于特殊情况了。当然，我在文章里也会对这些特殊情况的处理方法进行讲述。

而 Kubernetes 本身，实际上是不会为你做容器日志收集工作的，所以为了实现上述cluster-level-logging，你需要在部署集群的时候，提前对具体的日志方案进行规划。而 Kubernetes 项目本身，主要为你推荐了三种日志方案。

**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。**这个方案的架构图如下所示。

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，你可以通过阅读这篇文档来了解。另外，在很多 Kubernetes 的部署里，会自动为你启用 logrotate，在日志文件超过10MB 的时候自动对日志文件进行 rotate 操作。

可以看到，在 Node 上部署 logging agent最大的优点，在于一个节点只需要部署一个 agent，并且不会对应用和 Pod 有任何侵入性。所以，这个方案，在社区里是最常用的一种。

但是也不难看到，这种方案的不足之处就在于，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。

所以，**Kubernetes 容器日志方案的第二种，就是对这种特殊情况的一个处理，即：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 上，这样就能够继续使用第一种方案了。**这个方案的具体工作原理，如下所示。

比如，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: {}

在这种情况下，你用 kubectl logs 命令是看不到应用的任何日志的。而且我们前面讲解的、最常用的方案一，也是没办法使用的。

那么这个时候，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 stdout 和 stderr 的方式输出出来，这个 YAML 文件的写法如下所示：

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-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: {}

这时候，你就可以通过 kubectl logs 命令查看这两个 sidecar 容器的日志，间接看到应用的日志内容了，如下所示：

$ kubectl logs counter count-log-1
0: Mon Jan 1 00:00:00 UTC 2001
1: Mon Jan 1 00:00:01 UTC 2001
2: Mon Jan 1 00:00:02 UTC 2001
...
$ kubectl logs counter count-log-2
Mon Jan 1 00:00:00 UTC 2001 INFO 0
Mon Jan 1 00:00:01 UTC 2001 INFO 1
Mon Jan 1 00:00:02 UTC 2001 INFO 2
...

由于 sidecar 跟主容器之间是共享 Volume 的，所以这里的 sidecar 方案的额外性能损耗并不高，也就是多占用一点 CPU 和内存罢了。

但需要注意的是，这时候，宿主机上实际上会存在两份相同的日志文件：一份是应用自己写入的；另一份则是 sidecar 的 stdout 和 stderr 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可能被修改，否则我还是建议你直接使用方案一，或者直接使用下面的第三种方案。

**第三种方案，就是通过一个 sidecar 容器，直接把应用的日志文件发送到远程存储里面去。**也就是相当于把方案一里的 logging agent，放在了应用 Pod 里。这种方案的架构如下所示：

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，如下所示：

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>

然后，我们在应用 Pod 的定义里，就可以声明一个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 当中。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

可以看到，这个 Fluentd 容器使用的输入源，就是通过引用我们前面编写的 ConfigMap来指定的。这里我用到了 Projected Volume 来把 ConfigMap 挂载到 Pod 里。如果你对这个用法不熟悉的话，可以再回顾下第15篇文章《 深入解析Pod对象（二）：使用进阶》中的相关内容。

需要注意的是，这种方案虽然部署简单，并且对宿主机非常友好，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。并且，由于日志还是没有输出到 stdout上，所以你通过 kubectl logs 是看不到任何日志输出的。

以上，就是 Kubernetes 项目对容器应用日志进行管理最常用的三种手段了。

总结

在本篇文章中，我为你详细讲解了Kubernetes 项目对容器应用日志的收集方式。综合对比以上三种方案，我比较建议你将应用日志输出到 stdout 和 stderr，然后通过在宿主机上部署 logging-agent 的方式来集中处理日志。

这种方案不仅管理简单，kubectl logs 也可以用，而且可靠性高，并且宿主机本身，很可能就自带了 rsyslogd 等非常成熟的日志收集组件来供你使用。

除此之外，还有一种方式就是在编写应用的时候，就直接指定好日志的存储后端，如下所示：

在这种方案下，Kubernetes 就完全不必操心容器日志的收集了，这对于本身已经有完善的日志处理系统的公司来说，是一个非常好的选择。

最后需要指出的是，无论是哪种方案，你都必须要及时将这些日志文件从宿主机上清理掉，或者给日志目录专门挂载一些容量巨大的远程盘。否则，一旦主磁盘分区被打满，整个系统就可能会陷入崩溃状态，这是非常麻烦的。

思考题

1. 请问，当日志量很大的时候，直接将日志输出到容器 stdout 和 stderr上，有没有什么隐患呢？有没有解决办法呢？

2. 你还有哪些容器收集的方案，是否可以分享一下？

感谢你的收听，欢迎你给我留言，也欢迎分享给更多的朋友一起阅读。