使用阿里云日志服务采集查询kubernetes容器日志

本文涉及的产品
容器镜像服务 ACR,镜像仓库100个 不限时长
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,317元额度 多规格
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,952元额度 多规格
简介: 使用阿里云日志收集查询kubernetes容器日志

[TOC]

使用阿里云日志服务采集查询kubernetes容器日志

概述

在使用阿里云日志服务之前,我们自建了graylog服务,使用了3台服务器。
使用阿里云日志服务之后,按量付费,每月不到20元,相比使用前,费用节省比较多,也减少了自建日志服务的维护成本。
根据阿里云的监控数据,大概每秒写入500行日志。
从实际使用效果看,对于各环境日志查询,阿里云日志服务能够很好的满足需求。
下面主要讲讲配置细节。

创建日志库

可参考创建日志库

创建logtail机器组和logtail配置

参考logtail采集概述
在此处我创建了两个log配置,一个是采集/var/log目录下的所有.log;另一个是采集/logs/.log,见下图,具体的配置可参考阿里云官方文档[logtail收集日志](https://help.aliyun.com/document_detail/28967.html?spm=5176.doc28979.2.11.lAWnv0)。
logtail配置图:
logconfigs
logtail机器组:
loggroup

创建logtail镜像

因为我所在的区域是华东2,使用的是VPC网络,安装时会地域使用cn_shanghai_vpc。
使用的logtail.sh脚本是:http://logtail-release-sh.vpc100-oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/linux64/logtail.sh
package所在地址为:http://logtail-release-sh.vpc100-oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/linux64/logtail-linux64.tar.gz
user_defined_id为你在之前步骤中配置的机器组用户自定义标识
${account_id} 需要更换为你的阿里云帐号id
Dockerfile内容如下

From registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/acs/ilogtail:0.12.1-5dcc770
COPY logtail.sh /logtail.sh
COPY logtail-linux64.tar.gz /logtail-linux64.tar.gz
RUN chmod +x /logtail.sh
RUN sh /logtail.sh install cn_shanghai_vpc
COPY docker_run.sh /usr/local/ilogtail/docker_run.sh
COPY user_defined_id /etc/ilogtail/user_defined_id
RUN mkdir -p /etc/ilogtail/users
RUN touch /etc/ilogtail/users/${account_id}
RUN cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime

docker_run.sh内容如下,只是修改了默认区域:

#!/bin/bash

default_log_region='cn_shanghai_vpc'
if [ "$log_region" = "" ];then
    log_region=$default_log_region
fi
cp /usr/local/ilogtail/conf/$log_region/ilogtail_config.json /usr/local/ilogtail/ilogtail_config.json

service ilogtaild start

exit_handle()
{
    service ilogtaild stop
    exit 0
}

trap 'exit_handle' SIGTERM

if [ "$swarm_mode" == "true" ]; then
    exec /usr/local/bin/link_volumes
else
    while true
    do
        sleep 10
    done
fi

根据此dockerfile,生成需要的镜像。

配置kubernetes pod

在kubernetes pod manifest中使用容器之间共享volumn的方式来让logtail收集应用的日志,为了能够在日志查询时区分是哪个应用来的日志,日志挂载目录为:/logs/APP_NAME/ENV_TYPE_VALUE
详细manifest如下:

kind: Deployment
apiVersion: extensions/v1beta1
metadata:
  labels:
    app: APP_NAME
  name: APP_NAME
  namespace: ENV_TYPE_VALUE
spec:
  replicas: REPLICA_NUM
  selector:
    matchLabels:
      app: APP_NAME
  template:
    metadata:
      labels:
        app: APP_NAME
    spec:
      nodeSelector:
        node-type: slave
      containers:
      - name: APP_NAME
        image: IMAGE_REF
        resources:
          limits:
            cpu: CPU_LIMIT
            memory: MEMORY_LIMIT
        ports:
        - containerPort: APP_PORT
          protocol: TCP
        env:
          - name: TZ
            value: Asia/Shanghai
          - name: ENV_TYPE
            value: ENV_TYPE_VALUE
          - name: POD_NAME
            value: POD_NAME_VALUE
          - name: BUILD_ID
            value: BUILD_ID_VALUE
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: HTTP_PATH
            port: APP_PORT
            httpHeaders:
            - name: "Authorization"
              value: "HTTP_BASIC_AUTH"
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: HTTP_PATH
            port: APP_PORT
            httpHeaders:
            - name: "Authorization"
              value: "HTTP_BASIC_AUTH"
        volumeMounts:
          # name must match the volume name below
          - name: app-log
            mountPath: /logs
            readOnly: false
      - name: logtail
        image: registry-vpc.cn-shanghai.aliyuncs.com/jfdevops/ilogtail:0.12.7
        env:
          - name: TZ
            value: Asia/Shanghai
          - name: ENV_TYPE
            value: ENV_TYPE_VALUE
          - name: POD_NAME
            value: POD_NAME_VALUE
        volumeMounts:
          - name: app-log
            mountPath: /logs/APP_NAME/ENV_TYPE_VALUE
      volumes:
      - name: app-log
        emptyDir:
          medium: ""

最终显示效果如图:
logview

可以使用__tag__:__path__: /logs/APP_NAME/ENV_TYPE_VALUE/*搜索ENV_TYPE_VALUE下的应用APP_NAME的日志。

logtail性能情况

在上述模式下,每个pod都会起一个logtail的容器,其是否为影响其它服务的性能呢?
在目前的量能情况下,一台4C16G的服务器logtail只占20M,0.02个CPU,几乎没有影响,即使再上升10倍也是可以接受的。

相关实践学习
通过Ingress进行灰度发布
本场景您将运行一个简单的应用,部署一个新的应用用于新的发布,并通过Ingress能力实现灰度发布。
容器应用与集群管理
欢迎来到《容器应用与集群管理》课程,本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术,这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时,本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤,以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后,您将能够: 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用
目录
相关文章
|
15天前
|
弹性计算 人工智能 Serverless
阿里云ACK One:注册集群云上节点池(CPU/GPU)自动弹性伸缩,助力企业业务高效扩展
在当今数字化时代,企业业务的快速增长对IT基础设施提出了更高要求。然而,传统IDC数据中心却在业务存在扩容慢、缩容难等问题。为此,阿里云推出ACK One注册集群架构,通过云上节点池(CPU/GPU)自动弹性伸缩等特性,为企业带来全新突破。
|
1月前
|
专有云 Serverless 持续交付
亚太唯一,阿里云再度入选Gartner®容器管理魔力象限领导者
Gartner正式发布 2024《容器管理魔力象限》报告,阿里云再度成为中国唯一一家入选「领导者象限」的科技公司。
|
27天前
|
人工智能 专有云 Serverless
亚太唯一!阿里云再度入选Gartner®容器管理魔力象限领导者
亚太唯一!阿里云再度入选Gartner®容器管理魔力象限领导者
104 2
|
1月前
|
监控 网络协议 CDN
阿里云国际监控查询流量、用量查询流量与日志统计流量有差异?
阿里云国际监控查询流量、用量查询流量与日志统计流量有差异?
|
1月前
|
运维 Kubernetes 数据处理
阿里云Argo X K8s玩转工作流引擎,实现大规模并行计算
Kubernetes已经成为事实的云原生操作系统,成为业务上云、容器化的标准。从过去无状态应用、企业核心应用,到现在AI时代的数据处理、AI训练、科学仿真等,越来越多的离线任务跑在K8s上。
|
11天前
|
XML 安全 Java
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
本文介绍了Java日志框架的基本概念和使用方法,重点讨论了SLF4J、Log4j、Logback和Log4j2之间的关系及其性能对比。SLF4J作为一个日志抽象层,允许开发者使用统一的日志接口,而Log4j、Logback和Log4j2则是具体的日志实现框架。Log4j2在性能上优于Logback,推荐在新项目中使用。文章还详细说明了如何在Spring Boot项目中配置Log4j2和Logback,以及如何使用Lombok简化日志记录。最后,提供了一些日志配置的最佳实践,包括滚动日志、统一日志格式和提高日志性能的方法。
116 30
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
|
1月前
|
XML JSON Java
Logback 与 log4j2 性能对比:谁才是日志框架的性能王者?
【10月更文挑战第5天】在Java开发中,日志框架是不可或缺的工具,它们帮助我们记录系统运行时的信息、警告和错误,对于开发人员来说至关重要。在众多日志框架中,Logback和log4j2以其卓越的性能和丰富的功能脱颖而出,成为开发者们的首选。本文将深入探讨Logback与log4j2在性能方面的对比,通过详细的分析和实例,帮助大家理解两者之间的性能差异,以便在实际项目中做出更明智的选择。
216 3
|
3月前
|
Kubernetes Ubuntu Windows
【Azure K8S | AKS】分享从AKS集群的Node中查看日志的方法(/var/log)
【Azure K8S | AKS】分享从AKS集群的Node中查看日志的方法(/var/log)
131 3
|
1月前
|
存储 缓存 关系型数据库
MySQL事务日志-Redo Log工作原理分析
事务的隔离性和原子性分别通过锁和事务日志实现,而持久性则依赖于事务日志中的`Redo Log`。在MySQL中,`Redo Log`确保已提交事务的数据能持久保存,即使系统崩溃也能通过重做日志恢复数据。其工作原理是记录数据在内存中的更改,待事务提交时写入磁盘。此外,`Redo Log`采用简单的物理日志格式和高效的顺序IO,确保快速提交。通过不同的落盘策略,可在性能和安全性之间做出权衡。
1625 14
|
1月前
|
Python
log日志学习
【10月更文挑战第9天】 python处理log打印模块log的使用和介绍
30 0

相关产品

  • 容器服务Kubernetes版