使用filebeat收集kubernetes中的应用日志

民生美术馆

(题图:民生现代美术馆 May 14,2017)

前言

本文已同步更新到Github仓库kubernetes-handbook中。

昨天写了篇文章使用Logstash收集Kubernetes的应用日志,发现logstash十分消耗内存(大约500M),经人提醒改用filebeat(大约消耗10几M内存),因此重写一篇使用filebeat收集kubernetes中的应用日志。

在进行日志收集的过程中,我们首先想到的是使用Logstash,因为它是ELK stack中的重要成员,但是在测试过程中发现,Logstash是基于JDK的,在没有产生日志的情况单纯启动Logstash就大概要消耗500M内存,在每个Pod中都启动一个日志收集组件的情况下,使用logstash有点浪费系统资源,经人推荐我们选择使用Filebeat替代,经测试单独启动Filebeat容器大约会消耗12M内存,比起logstash相当轻量级。

方案选择

Kubernetes官方提供了EFK的日志收集解决方案,但是这种方案并不适合所有的业务场景,它本身就有一些局限性,例如:

  • 所有日志都必须是out前台输出,真实业务场景中无法保证所有日志都在前台输出
  • 只能有一个日志输出文件,而真实业务场景中往往有多个日志输出文件
  • Fluentd并不是常用的日志收集工具,我们更习惯用logstash,现使用filebeat替代
  • 我们已经有自己的ELK集群且有专人维护,没有必要再在kubernetes上做一个日志收集服务

基于以上几个原因,我们决定使用自己的ELK集群。

Kubernetes集群中的日志收集解决方案

编号 方案 优点 缺点
1 每个app的镜像中都集成日志收集组件 部署方便,kubernetes的yaml文件无须特别配置,可以为每个app自定义日志收集配置 强耦合,不方便应用和日志收集组件升级和维护且会导致镜像过大
2 单独创建一个日志收集组件跟app的容器一起运行在同一个pod中 低耦合,扩展性强,方便维护和升级 需要对kubernetes的yaml文件进行单独配置,略显繁琐
3 将所有的Pod的日志都挂载到宿主机上,每台主机上单独起一个日志收集Pod 完全解耦,性能最高,管理起来最方便 需要统一日志收集规则,目录和输出方式

综合以上优缺点,我们选择使用方案二。

该方案在扩展性、个性化、部署和后期维护方面都能做到均衡,因此选择该方案。

logstash日志收集架构图

我们创建了自己的logstash镜像。创建过程和使用方式见https://github.com/rootsongjc/docker-images

镜像地址:index.tenxcloud.com/jimmy/filebeat:5.4.0

测试

我们部署一个应用对logstash的日志收集功能进行测试。

创建应用yaml文件fielbeat-test.yaml

apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: filebeat-test
  namespace: default
spec:
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: filebeat-test
    spec:
      containers:
      - image: sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/filebeat:5.4.0
        name: filebeat
        volumeMounts:
        - name: app-logs
          mountPath: /log
        - name: filebeat-config
          mountPath: /etc/filebeat/
      - image: sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/analytics-docker-test:Build_8
        name : app
        ports:
        - containerPort: 80
        volumeMounts:
        - name: app-logs
          mountPath: /usr/local/TalkingData/logs
      volumes:
      - name: app-logs
        emptyDir: {}
      - name: filebeat-config
        configMap:
          name: filebeat-config
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: filebeat-test
  labels:
    app: filebeat-test
spec:
  ports:
  - port: 80
    protocol: TCP
    name: http
  selector:
    run: filebeat-test
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: filebeat-config
data:
  filebeat.yml: |
    filebeat.prospectors:
    - input_type: log
      paths:
        - "/log/*"
        - "/log/usermange/common/*"
    output.elasticsearch:
      hosts: ["172.23.5.255:9200"]
    username: "elastic"
    password: "changeme"
    index: "filebeat-docker-test"

注意事项

  • 将app的/usr/local/TalkingData/logs目录挂载到logstash的/log目录下。
  • Filebeat容器大概需要10M左右内存。
  • 该文件可以在manifests/test/filebeat-test.yaml找到。
  • 我使用了自己的私有镜像仓库,测试时请换成自己的应用镜像。
  • filebeat镜像制作请参考https://github.com/rootsongjc/docker-images

创建应用

部署Deployment

kubectl create -f filebeat-test.yaml

查看http://172.23.5.255:9200/_cat/indices将可以看到列表有这样的indices:

green open filebeat-docker-test            7xPEwEbUQRirk8oDX36gAA 5 1   2151     0   1.6mb 841.8kb

访问Kibana的web页面,查看filebeat-docker-test的索引,可以看到filebeat收集到了app日志。

Kibana页面