Kubernetes日志采集Sidecar模式介绍

Kubernetes（K8S）作为CNCF（cloud native computing foundation）的一个核心项目，背靠Google和Redhat的强大社区，近两年发展十分迅速，在成为容器编排领域中领导者的同时，也正在朝着PAAS底座标配的方向发展。

日志采集方式

日志作为任一系统不可或缺的部分，在K8S的官方文档中也介绍了多种的日志采集形式，总结起来主要有下述3种：原生方式、DaemonSet方式和Sidecar方式。

1. 原生方式：使用 kubectl logs 直接在查看本地保留的日志，或者通过docker engine的 log driver 把日志重定向到文件、syslog、fluentd等系统中。
2. DaemonSet方式：在K8S的每个node上部署日志agent，由agent采集所有容器的日志到服务端。
3. Sidecar方式：一个POD中运行一个sidecar的日志agent容器，用于采集该POD主容器产生的日志。

采集方式对比

每种采集方式都有一定的优劣势，这里我们进行简单的对比：

从上述表格中可以看出：

1. 原生方式相对功能太弱，一般不建议在生产系统中使用，否则问题调查、数据统计等工作很难完成；
2. DaemonSet方式在每个节点只允许一个日志agent，相对资源占用要小很多，但扩展性、租户隔离性受限，比较适用于功能单一或业务不是很多的集群；
3. Sidecar方式为每个POD单独部署日志agent，相对资源占用较多，但灵活性以及多租户隔离性较强，建议大型的K8S集群或作为PAAS平台为多个业务方服务的集群使用该方式。

日志服务K8S采集方式

DaemonSet和Sidecar模式各有优缺点，目前没有哪种方式可以适用于所有场景。因此我们阿里云日志服务同时支持了DaemonSet以及Sidecar两种方式，并对每种方式进行了一些额外的改进，更加适用于K8S下的动态场景。

这两种模式均基于Logtail实现，日志服务客户端Logtail目前已有百万级部署，每天采集上万应用、数PB的数据，历经多次双11、双12考验。相关技术分享可以参见文章：多租户隔离技术+双十一实战效果，Polling + Inotify 组合下的日志保序采集方案。

DaemonSet采集方式

DaemonSet方式下Logtail做了非常多的适配工作，包括：

• 一条命令一个参数即可实现部署，资源自动初始化
• 支持CRD方式配置，支持K8S控制台、kubectl、kube api等，与K8S发布、部署无缝集成
• K8S RBAC鉴权，日志服务STS鉴权管理

详细的介绍文章可以参考：
再次升级！阿里云Kubernetes日志解决方案
LC3视角：Kubernetes下日志采集、存储与处理技术实践

Sidecar采集方式

sidecar方式的配置以及使用相对在虚拟机/物理机上采集数据区别不大，从Logtail容器视角来看：Logtail工作在一个“虚拟机”上，需要采集这个机器上某个/某些日志文件。

但在容器场景下还需解决两个问题：

1. 配置：使用编排的方式配置agent容器
2. 动态性：需适应POD的IP地址和hostname的变化
   目前Logtail的容器支持通过环境变量配置相关参数，并支持自定义标识的机器组进行工作，可以完美解决上述两个问题。

Sidecar配置示例

Sidecar模式下日志组件安装、配置方式如下：

步骤一： 部署Logtail容器

1. 在部署POD时将日志路径挂载到本地，并将对应的volume也挂载到Logtail容器。
2. Logtail容器需配置 ALIYUN_LOGTAIL_USER_ID 、 ALIYUN_LOGTAIL_CONFIG 、 ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID ，参数含义以及值的选取参见：标准Docker日志采集。

tips：

1. Logtail容器建议配置健康检查，在运行环境、内核等出现异常时可自动恢复。
2. 示例中使用的Logtail镜像访问的是阿里云hangzhou公网镜像仓库，您可根据需求替换成本Region的镜像，并使用内网方式。

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: nginx-log-sidecar-demo
  namespace: kube-system
spec:
  template:
    metadata:
      name: nginx-log-sidecar-demo
    spec:
      # volumes配置
      volumes:
      - name: nginx-log
        emptyDir: {}
      containers:
      # 主容器配置
      - name: nginx-log-demo
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/log-service/docker-log-test:latest
        command: ["/bin/mock_log"]
        args: ["--log-type=nginx", "--stdout=false", "--stderr=true", "--path=/var/log/nginx/access.log", "--total-count=1000000000", "--logs-per-sec=100"]
        volumeMounts:
        - name: nginx-log
          mountPath: /var/log/ngin
      # Logtail的Sidecar容器配置
      - name: logtail
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/log-service/logtail:latest
        env:
          # aliuid
          - name: "ALIYUN_LOGTAIL_USER_ID"
            value: "165421******3050"
          # 自定义标识机器组配置
          - name: "ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID"
            value: "nginx-log-sidecar"
          # 启动配置（用于选择Logtail所在Region）
          - name: "ALIYUN_LOGTAIL_CONFIG"
            value: "/etc/ilogtail/conf/cn-hangzhou/ilogtail_config.json"
        # 和主容器共享volume
        volumeMounts:
        - name: nginx-log
          mountPath: /var/log/nginx
        # 健康检查
        livenessProbe:
          exec:
            command:
            - /etc/init.d/ilogtaild
            - status
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 30

步骤二： 配置机器组

如下图所示，在日志服务控制台创建一个Logtail的机器组，机器组选择自定义标识，可以动态适应POD ip地址的改变。具体操作步骤如下：

1. 开通日志服务并创建Project、Logstore，详细步骤请参考准备流程。
2. 在日志服务控制台的机器组列表页面单击创建机器组。
3. 选择用户自定义标识，将您上一步配置的 ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID填入用户自定义标识内容框中。

步骤三：配置采集方式

机器组创建完成后，即可配置对应文件的采集配置，目前支持极简、Nginx访问日志、分隔符日志、JSON日志、正则日志等格式，具体可参考：文本日志配置方式。本示例中配置如下：

步骤四：查询日志

采集配置完成并应用到机器组后，1分钟内日志即可采集上来，进入对应logstore的查询页面即可查询到采集上来的日志。

日志进阶

阿里云日志服务针对日志提供了完整的解决方案，日志采集只是其中的第一步，以下相关功能是日志进阶的必备良药：

1. 日志上下文查询：https://help.aliyun.com/document_detail/48148.html
2. 快速查询：https://help.aliyun.com/document_detail/88985.html
3. 实时分析：https://help.aliyun.com/document_detail/53608.html
4. 快速分析：https://help.aliyun.com/document_detail/66275.html
5. 基于日志设置告警：https://help.aliyun.com/document_detail/48162.html
6. 配置大盘：https://help.aliyun.com/document_detail/69313.html
   更多日志进阶内容可以参考：日志服务学习路径。