通过filebeat实现对docker服务的通用日志收集 |
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通过filebeat实现对docker服务的通用日志收集
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平台
依赖
linux docker docker-compose 或者 docker compose 镜像docker.elastic.co/beats/filebeat:8.12.2 docker.elastic.co/beats/kibana:8.12.2 docker.elastic.co/beats/elasticsearch:8.12.2 正文 背景对于有自建机房的公司来说，如果公司的运维技术能力不是很强，那么通过docker部署内部服务自然成了首选（其实K8S搭建的服务依然会遇到这个问题，部署方式于此基本相同，主要是filebeat的元数据处理器从add_docker_metadata修改为add_kubernetes_metadata）。 同时，很多服务需要保证一定的可用性，也就需要多实例加滚动更新，在这种情况下自然需要在不同机器上部署实例。 当生产服务出现问题时，想查看日志就必须要登录对应的服务器去挨个查看，运气不好要看完所有实例才能找到，十分痛苦。 所以希望有个统一的日志平台收集分散在各个服务器上的日志，做集中查询，自然地ELK三剑客（众所周知，3剑客有4个，还有filebeat）就成了我们的首选。 技术原理通过docker启动的服务，其日志会保存在 /var/lib/docker/containers目录下，并以容器ID生成子目录，保存容器的配置、日志等
平时通过docker logs -f {容器ID}读取的就是保存在上述目录下的日志文件，因为docker以json格式保存日志，所以日志文件为 容器ID-json.log 对于这样常用场景，filebeat官方为我们提供的docker元数据处理器处理 filebeat的docker元数据处理器 我们只需要添加docker.sock这个与docker通信的套接字，filebeat就能从中获取docker启用的服务列表等元数据。 /var/run/docker.sock When running Filebeat in a container, you need to provide access to Docker’s unix socket in order for the add_docker_metadata processor to work. You can do this by mounting the socket inside the container. For example: 之后，再借助filebeat提供的自定义处理功能，提取服务名，再把对应日志上传到各自服务名的日志即可。 至于是否需要logstash，至少以我们当前的需求来说不需要logstash在进行额外处理，已经基本满足。 由于篇幅有限，这里就不再复述如何部署es和kibana了。 部署filebeat 编写filebeat的部署文件 docker-compose.yml version: "3" services: filebeat: image: 'docker.elastic.co/beats/filebeat:8.12.2' container_name: filebeat restart: always user: "root" volumes: # docker容器日志 - /var/lib/docker/containers:/var/lib/docker/containers:ro # docker 进程通信socket - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro # 时区 保证容器与宿主机的时区统一 - /etc/localtime:/etc/localtime:ro # filebeat运行使用的配置文件 请根据实际情况调整 - /code/filebeat/filebeat.docker.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro # filebeat运行时记录的元数据 - /code/filebeat/data:/usr/share/filebeat/data:rw # filebeat运行时的日志 - /code/filebeat/logs:/usr/share/filebeat/logs:rw command: - filebeat deploy: # 资源限制 resources: limits: # filebeat 是轻量级的日志收集程序，所需资源比较少 cpus: '0.3' memory: 256M filebeat的配置文件 filebeat.yml filebeat.inputs: - type: container enabled: true stream: all format: docker paths: # 处理空间下的日志 支持一定的通配符，k8s环境下会包含空间前缀，可以在此处过滤掉 - "/var/lib/docker/containers/*/*.log" fields: multiline: # 做多行日志聚合，此处是针对java的异常堆栈信息聚合（所有非年-月-日开头的日志会被聚合到最开始匹配到的那一行展示） type: pattern pattern: '^\d+.\d+.\d+|^\d+.\w{3}.\d+' negate: true match: after processors: - add_docker_metadata: host: "unix:///var/run/docker.sock" # 去掉不需要的字段 - drop_fields: ignore_missing: true # 字段不存在时不报错 fields: - agent.type.keyword - agent.type - agent.name - agent.id.keyword - agent.id - host.name - host.name.keyword - script: # 增加js脚本，处理服务名称 此处我是通过获取事件中的镜像名称，切割出我需要的部分作为后续的服务名添加到事件servcie字段中 lang: javascript timeout: 100 source: > function process(event) { var s = event.Get('container.image.name'); if (!s) { return event; } var sp = s.lastIndexOf('/'); sp = sp < 0 ? 0 : sp + 1; var ep = s.indexOf(':'); if (ep < 0) { event.Put('service', s.substring(sp)); } event.Put('service', s.substring(sp, ep)); } - drop_event: # 不采集下面服务的日志事件 when: or: - contains: service: 'filebeat' - contains: service: 'grafana' - contains: service: 'logstash' output.elasticsearch: # es服务的地址 hosts: ["https://192.168.224.170:9200"] # es用户名 username: elastic # es密码 password: "" # 传输压缩级别 compression_leveledit: 4 ssl: # 不验证ssl证书 verification_mode: none indices: # service会作为上报的日志文件的名字参与进去 - index: "host-log-%{[service]}-%{+yyyy.MM.dd}" when.has_fields: - service - index: "host-log-default-%{+yyyy.MM.dd}" setup.template.enabled: false setup.ilm.enabled: false 部署filebeat容器 在/code/filebeat这个目录下添加上面的2个yml文件，并创建 /data和 /logs目录之后
docker-compose -f docker-compose.yml up -d
验证日志上传 登录kibana的web界面，查看索引管理信息，就能看到日志已经按照服务进行了切割  配置数据视图  由于我已经创建过该数据视图，所以提示错误了  使用kibana查询日志
进入discover，我们就能选择已经创建的数据视图，切换完成后，搜索的日志就全是该服务下的日志信息了。  以pd-line-manage-x-6956486dc9-ptb9f_dev_pd-line-manage-x-929ae622ee5d893c8aa87dba621a3bb25508f2a7e0ca09791133ee804c2ad179.log举例，日志会按照{POD的ID}_{命名空间}_{Deployment名}-{容器ID}这样的规则软连接到docker容器下的日志存放目录。 注：这是k8s使用的是docker容器，如果使用其他CRI就不一定是这样了。
修改为 paths: # 只处理dev空间下的日志 - "/var/log/containers/*_dev_*.log" processors: - add_kubernetes_metadata: host: ${NODE_NAME} # 只收集dev空间的日志 namespace: dev # 提取k8s集群中的一些环境变量信息 in_cluster: true matchers: - logs_path: logs_path: "/var/log/containers/"这样大体就实现了在k8s部署filebeat，整体与收集docker日志类似。 |
查看完整的容器ID 
至此，我们有了 服务 -> 容器实例 -> 服务日志 这样的映射关系。 但是依然不太方便，需要额外自主处理服务到容器实例日志的映射。
比较抱歉，上述演示的服务没有日志，我换了一个展示，途中所展示的字段偏少，是因为很多无用字段被我剔除了。 
异常日志聚合展示的效果 
2. filebeat的部署方式建议采用Daemonsets 这样filebeat的实例会自动在每个机器上部署。【本文地址】
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