Kubernetes中Logtail日志采集CRD配置详解

本文涉及的产品
对象存储 OSS,20GB 3个月
阿里云盘企业版 CDE,企业版用户数5人 500GB空间
云备份 Cloud Backup,100GB 3个月
简介: 日志采集配置默认支持控制台配置方式,同时针对Kubernetes微服务开发模式,我们还提供CRD的配置方式,您可以直接使用kubectl对配置进行管理。

日志采集配置默认支持控制台配置方式,同时针对Kubernetes微服务开发模式,我们还提供CRD的配置方式,您可以直接使用kubectl对配置进行管理。

我们推荐使用CRD方式进行采集配置管理,该方式与Kubernetes部署、发布流程的集成更加完善。

实现原理

dcbf28a3-6a60-4b22-9de6-670cca52db91.png



执行安装命令时会自动安装alibaba-log-controller的Helm包。Helm包中主要执行了以下操作:

1创建aliyunlogconfigs CRD(CustomResourceDefinition)。
2部署alibaba-log-controller的Deployment。
3部署Logtail的DaemonSet。

具体配置的内部工作流程如下:

1用户使用kubectl或其他工具应用aliyunlogconfigs CRD配置。
2alibaba-log-controller监听到配置更新。
3alibaba-log-controller根据CRD内容以及服务端状态,自动向日志服务提交logstore创建、配置创建以及应用机器组的请求。
4以DaemonSet模式运行的Logtail会定期请求配置服务器,获取新的或已更新的配置并进行热加载。
5Logtail根据配置信息采集各个容器(POD)上的标准输出或文件。
6最终Logtail将处理、聚合好的数据发送到日志服务。

使用方式

配置方式

注意: 如果您之前使用的DaemonSet方式部署的日志服务Logtail,将无法使用CRD的方式进行配置管理。升级方式参见Kubernets日志采集部署中DaemonSet部署方式迁移步骤。

您只需要定义AliyunLogConfig的CRD即可实现配置的创建,删除对应的CRD资源即可删除对应配置。CRD配置格式如下:

apiVersion: log.alibabacloud.com/v1alpha1      ## 默认值,无需改变
kind: AliyunLogConfig                          ## 默认值,无需改变
metadata:
  name: simple-stdout-example                  ## 资源名,必须在集群内唯一
spec:
  logstore: k8s-stdout                         ## logstore名,不存在时自动创建
  shardCount: 2                                ## [可选] logstore分区数,默认为2,支持1-10
  lifeCycle: 90                                ## [可选] 该logstore存储时间,默认为90,支持1-36500,3650天为永久存储
  logtailConfig:                               ## 详细配置
    inputType: plugin                          ## 采集的输入类型,一般为file或plugin
    configName: simple-stdout-example          ## 采集配置名,需要和资源名(metadata.name)一致
    inputDetail:                               ## 详细配置信息,具体请参考示例
    ...


配置完成并apply后,alibaba-log-controller会自动创建

查看配置

您可以通过Kubernetes CRD或控制台查看配置。

控制台查看配置参见查看Logtail配置列表

注意: 使用CRD管理方式,若您在控制台更改配置,下一次执行CRD更新配置时,会覆盖控制台的更改内容。
使用kubectl get aliyunlogconfigs查看当前所有配置

[root@iZbp1dsbiaZ ~]# kubectl get aliyunlogconfigs
NAME                   AGE
regex-file-example     10s
regex-stdout-example   4h
simple-file-example    5s


使用kubectl get aliyunlogconfigs ${config_name} -o yaml查看详细配置和状态。

配置中status字段显示配置执行的结果,若配置应用成功,status字段中的statusCode为200。若statusCode非200,则说明配置应用失败。

[root@iZbp1dsbiaZ ~]# kubectl get aliyunlogconfigs simple-file-example -o yaml
apiVersion: log.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: AliyunLogConfig
metadata:
  annotations:
    kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: |
      {"apiVersion":"log.alibabacloud.com/v1alpha1","kind":"AliyunLogConfig","metadata":{"annotations":{},"name":"simple-file-example","namespace":"default"},"spec":{"logstore":"k8s-file","logtailConfig":{"configName":"simple-file-example","inputDetail":{"dockerFile":true,"dockerIncludeEnv":{"ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID":""},"filePattern":"simple.LOG","logPath":"/usr/local/ilogtail","logType":"common_reg_log"},"inputType":"file"}}}
  clusterName: ""
  creationTimestamp: 2018-05-17T08:44:46Z
  generation: 0
  name: simple-file-example
  namespace: default
  resourceVersion: "21790443"
  selfLink: /apis/log.alibabacloud.com/v1alpha1/namespaces/default/aliyunlogconfigs/simple-file-example
  uid: 8d3a09c4-59ae-11e8-851d-00163f008685
spec:
  lifeCycle: null
  logstore: k8s-file
  logtailConfig:
    configName: simple-file-example
    inputDetail:
      dockerFile: true
      dockerIncludeEnv:
        ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID: ""
      filePattern: simple.LOG
      logPath: /usr/local/ilogtail
      logType: common_reg_log
    inputType: file
  machineGroups: null
  project: ""
  shardCount: null
status:
  status: OK
  statusCode: 200


配置示例

容器标准输出

容器标准输出中,需要将inputType设置为plugin,并将具体信息填写到inputDetail下的plugin字段,详细配置字段极其含义请参考: 容器标准输出

极简采集方式

采集除了环境变量中配置COLLECT_STDOUT_FLAG=false之外所有容器的标准输出(stdout和stderr)。

apiVersion: log.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: AliyunLogConfig
metadata:
  # your config name, must be unique in you k8s cluster
  name: simple-stdout-example
spec:
  # logstore name to upload log
  logstore: k8s-stdout
  # logtail config detail
  logtailConfig:
    # docker stdout's input type is 'plugin'
    inputType: plugin
    # logtail config name, should be same with [metadata.name]
    configName: simple-stdout-example
    inputDetail:
      plugin:
        inputs:
          -
            # input type
            type: service_docker_stdout
            detail:
              # collect stdout and stderr
              Stdout: true
              Stderr: true
              # collect all container's stdout except containers with "COLLECT_STDOUT_FLAG:false" in docker env config
              ExcludeEnv:
                COLLECT_STDOUT_FLAG: "false"


自定义处理采集方式

采集grafana的access log,并将access log解析成结构化数据。

grafana的容器配置中包含环境变量为:GF_INSTALL_PLUGINS=grafana-piechart-....,通过配置IncludeEnv为GF_INSTALL_PLUGINS: ''指定Logtail只采集该容器的标准输出。

1e95c4c0-4f7d-4c92-943a-e3badb6c81fa.png



grafana的access log格式如下:

t=2018-03-09T07:14:03+0000 lvl=info msg="Request Completed" logger=context userId=0 orgId=0 uname= method=GET path=/ status=302 remote_addr=172.16.64.154 time_ms=0 size=29 referer=


在这里我们使用正则表达式解析access log,具体配置如下:

apiVersion: log.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: AliyunLogConfig
metadata:
  # your config name, must be unique in you k8s cluster
  name: regex-stdout-example
spec:
  # logstore name to upload log
  logstore: k8s-stdout-regex
  # logtail config detail
  logtailConfig:
    # docker stdout's input type is 'plugin'
    inputType: plugin
    # logtail config name, should be same with [metadata.name]
    configName: regex-stdout-example
    inputDetail:
      plugin:
        inputs:
          -
            # input type
            type: service_docker_stdout
            detail:
              # 只采集stdout,不采集stderr
              Stdout: true
              Stderr: false
              # 只采集容器环境变量中配置key为"GF_INSTALL_PLUGINS"的stdout 
              InluceEnv:
                GF_INSTALL_PLUGINS: ''
        processors:
          -
            # 使用正则表达式处理
            type: processor_regex
            detail:
        # docker 采集的数据默认key为"content"
              SourceKey: content
        # 正则表达式提取
              Regex: 't=(\d+-\d+-\w+:\d+:\d+\+\d+) lvl=(\w+) msg="([^"]+)" logger=(\w+) userId=(\w+) orgId=(\w+) uname=(\S*) method=(\w+) path=(\S+) status=(\d+) remote_addr=(\S+) time_ms=(\d+) size=(\d+) referer=(\S*).*'
              # 提取出的key
        Keys: ['time', 'level', 'message', 'logger', 'userId', 'orgId', 'uname', 'method', 'path', 'status', 'remote_addr', 'time_ms', 'size', 'referer']
              # 保留原始字段
              KeepSource: true
              NoKeyError: true
              NoMatchError: true


配置应用后,采集到日志服务的数据如下:

a0f79bbb-f87d-4735-92fd-4ab8e5d31fc6.png



容器文件

极简文件

采集环境变量配置中含有key为ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID的容器内日志文件,文件所处的路径为/data/logs/app_1,文件名为simple.LOG。

apiVersion: log.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: AliyunLogConfig
metadata:
  # your config name, must be unique in you k8s cluster
  name: simple-file-example
spec:
  # logstore name to upload log
  logstore: k8s-file
  # logtail config detail
  logtailConfig:
    # log file's input type is 'file'
    inputType: file
    # logtail config name, should be same with [metadata.name]
    configName: simple-file-example
    inputDetail:
      # 极简模式日志,logType设置为"common_reg_log"
      logType: common_reg_log
      # 日志文件夹
      logPath: /data/logs/app_1
      # 文件名, 支持通配符,例如log_*.log
      filePattern: simple.LOG
      # 采集容器内的文件,dockerFile flag设置为true
      dockerFile: true
      # only collect container with "ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID" in docker env config
      dockerIncludeEnv:
        ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID: ""


完全正则模式文件

对于某Java程序日志样例为:

[2018-05-11T20:10:16,000] [INFO] [SessionTracker] [SessionTrackerImpl.java:148] Expiring sessions
java.sql.SQLException: Incorrect string value: '\xF0\x9F\x8E\x8F",...' for column 'data' at row 1
at org.springframework.jdbc.support.AbstractFallbackSQLExceptionTranslator.translate(AbstractFallbackSQLExceptionTranslator.java:84)
at org.springframework.jdbc.support.AbstractFallbackSQLException


日志中由于包含错误堆栈信息,可能一条日志会被分解成多行,因此需要设置行首正则表达式;为了提取出各个字段,这里我们使用正则表达式进行提取,具体配置如下:

apiVersion: log.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: AliyunLogConfig
metadata:
  # your config name, must be unique in you k8s cluster
  name: regex-file-example
spec:
  # logstore name to upload log
  logstore: k8s-file
  logtailConfig:
    # log file's input type is 'file'
    inputType: file
    # logtail config name, should be same with [metadata.name]
    configName: regex-file-example
    inputDetail:
      # 对于正则类型的日志,将logType设置为common_reg_log
      logType: common_reg_log
      # 日志文件夹
      logPath: /app/logs
      # 文件名, 支持通配符,例如log_*.log
      filePattern: error.LOG
      # 行首正则表达式
      logBeginRegex: '\[\d+-\d+-\w+:\d+:\d+,\d+]\s\[\w+]\s.*'
      # 解析正则
      regex: '\[([^]]+)]\s\[(\w+)]\s\[(\w+)]\s\[([^:]+):(\d+)]\s(.*)'
      # 提取出的key列表
      key : ["time", "level", "method", "file", "line", "message"]
      # 正则模式日志,时间解析默认从日志中的`time`提取,如果无需提取时间,可不设置该字段
      timeFormat: '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'
      # 采集容器内的文件,dockerFile flag设置为true
      dockerFile: true
      # only collect container with "ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID" in docker env config
      dockerIncludeEnv:
        ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID: ""


配置应用后,采集到日志服务的数据如下:

5669739e-7737-418a-a7df-8e8692bca05f.png



分隔符模式文件

Logtail同时支持分隔符模式的日志解析,示例如下:

apiVersion: log.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: AliyunLogConfig
metadata:
  # your config name, must be unique in you k8s cluster
  name: delimiter-file-example
spec:
  # logstore name to upload log
  logstore: k8s-file
  logtailConfig:
    # log file's input type is 'file'
    inputType: file
    configName: delimiter-file-example
    # logtail config name, should be same with [metadata.name]
    inputDetail:
      # 对于分隔符类型的日志,logType设置为delimiter_log
      logType: delimiter_log
      # 日志文件夹
      logPath: /usr/local/ilogtail
      # 文件名, 支持通配符,例如log_*.log
      filePattern: delimiter_log.LOG
      # 使用多字符分隔符
      separator: '|&|'
      # 提取的key列表
      key : ['time', 'level', 'method', 'file', 'line', 'message']
      # 用作解析时间的key,如无需求可不填
      timeKey: 'time'
      # 时间解析方式,如无需求可不填
      timeFormat: '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'
      # 采集容器内的文件,dockerFile flag设置为true
      dockerFile: true
      # only collect container with "ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID" in docker env config
      dockerIncludeEnv:
        ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID: ''


JSON模式文件

若文件中每行数据为一个JSON object,可以使用JSON方式进行解析,示例如下:

apiVersion: log.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: AliyunLogConfig
metadata:
  # your config name, must be unique in you k8s cluster
  name: json-file-example
spec:
  # logstore name to upload log
  logstore: k8s-file
  logtailConfig:
    # log file's input type is 'file'
    inputType: file
    # logtail config name, should be same with [metadata.name]
    configName: json-file-example
    inputDetail:
      # 对于分隔符类型的日志,logType设置为json_log
      logType: json_log
      # 日志文件夹
      logPath: /usr/local/ilogtail
      # 文件名, 支持通配符,例如log_*.log
      filePattern: json_log.LOG
      # 用作解析时间的key,如无需求可不填
      timeKey: 'time'
      # 时间解析方式,如无需求可不填
      timeFormat: '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'
      # 采集容器内的文件,dockerFile flag设置为true
      dockerFile: true
      # only collect container with "ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID" in docker env config
      dockerIncludeEnv:
        ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID: ""
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
|
3月前
|
JSON Kubernetes API
深入理解Kubernetes配置:编写高效的YAML文件
深入理解Kubernetes配置:编写高效的YAML文件
|
4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)
142 3
|
16天前
|
监控 测试技术 开发者
一行代码改进:Logtail的多行日志采集性能提升7倍的奥秘
一个有趣的现象引起了作者的注意:当启用行首正则表达式处理多行日志时,采集性能出现下降。究竟是什么因素导致了这种现象?本文将探索Logtail多行日志采集性能提升的秘密。
|
1月前
|
Kubernetes 监控 Java
如何在Kubernetes中配置镜像和容器的定期垃圾回收
如何在Kubernetes中配置镜像和容器的定期垃圾回收
|
2月前
|
存储 数据采集 分布式计算
Hadoop-17 Flume 介绍与环境配置 实机云服务器测试 分布式日志信息收集 海量数据 实时采集引擎 Source Channel Sink 串行复制负载均衡
Hadoop-17 Flume 介绍与环境配置 实机云服务器测试 分布式日志信息收集 海量数据 实时采集引擎 Source Channel Sink 串行复制负载均衡
56 1
|
3月前
|
Kubernetes API Docker
跟着iLogtail学习容器运行时与K8s下日志采集方案
iLogtail 作为开源可观测数据采集器,对 Kubernetes 环境下日志采集有着非常好的支持,本文跟随 iLogtail 的脚步,了解容器运行时与 K8s 下日志数据采集原理。
|
4月前
|
Kubernetes 网络性能优化 调度
在K8S中,Kubernets资源限制是如何配置的,是否根据Qos?
在K8S中,Kubernets资源限制是如何配置的,是否根据Qos?
|
4月前
|
Kubernetes 调度 Perl
在K8S中,Pod多副本配置了硬亲和性,会调度到同⼀个节点上吗?
在K8S中,Pod多副本配置了硬亲和性,会调度到同⼀个节点上吗?
|
3月前
|
运维 Kubernetes 监控
Loki+Promtail+Grafana监控K8s日志
综上,Loki+Promtail+Grafana 监控组合对于在 K8s 环境中优化日志管理至关重要,它不仅提供了强大且易于扩展的日志收集与汇总工具,还有可视化这些日志的能力。通过有效地使用这套工具,可以显著地提高对应用的运维监控能力和故障诊断效率。
382 0
|
4月前
|
消息中间件 Kubernetes Kafka
微服务从代码到k8s部署应有尽有系列(十一、日志收集)
微服务从代码到k8s部署应有尽有系列(十一、日志收集)

相关产品

  • 日志服务
  • 下一篇
    DataWorks