Kubernetes日志介绍

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Kubernetes日志介绍

1. 容器日志

Docker的日志分为两类，一类是Docker引擎日志；另一类是容器日志。引擎日志一般都交给了系统日志，不同的操作系统会放在不同的位置。本文主要介绍容器日志，容器日志可以理解是运行在容器内部的应用输出的日志，默认情况下，docker logs显示当前运行的容器的日志信息，内容包含 STOUT（标准输出）和STDERR（标准错误输出）。日志都会以json-file的格式存储于 /var/lib/docker/containers/<容器id>/<容器id>-json.log，不过这种方式并不适合放到生产环境中。

. 默认方式下容器日志并不会限制日志文件的大小，容器会一直写日志，导致磁盘爆满，影响系统应用。（docker log-driver支持log文件的rotate）
Docker Daemon收集容器的标准输出，当日志量过大时会导致Docker Daemon成为日志收集的瓶颈，日志的收集速度受限。
日志文件量过大时，利用docker logs -f查看时会直接将Docker Daemon阻塞住，造成docker ps等命令也不响应。

Docker提供了logging drivers配置，用户可以根据自己的需求去配置不同的log-driver，但是上述配置的日志收集也是通过Docker Daemon收集，收集日志的速度依然是瓶颈。

log-driver 日志收集速度

syslog 14.9 MB/s
json-file 37.9 MB/s

能不能找到不通过Docker Daemon收集日志直接将日志内容重定向到文件并自动rotate的工具呢？答案是肯定的采用S6[2]基底镜像。

S6-log将CMD的标准输出重定向到/.../default/current，而不是发送到 Docker Daemon，这样就避免了Docker Daemon收集日志的性能瓶颈

2. Kubernetes 日志

Kubernetes日志收集方案分成三个级别

2.1 应用（Pod）级别

Pod级别的日志，默认是输出到标准输出和标志输入，实际上跟Docker容器的一致。使用kubectl logs pod-name -n namespace查看，具体参考：https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#logs。

2.2 节点级别

Node级别的日志 , 通过配置容器的log-driver来进行管理，这种需要配合logrotare来进行，日志超过最大限制，自动进行rotate操作。

在这里插入图片描述

默认情况下，如果容器重启，kubelet 会保留被终止的容器日志。如果 Pod 在工作节点被驱逐，该 Pod 中所有的容器也会被驱逐，包括容器日志。

节点级日志记录中，需要重点考虑实现日志的轮转，以此来保证日志不会消耗节点上全部可用空间。 Kubernetes 并不负责轮转日志，而是通过部署工具建立一个解决问题的方案。例如，在用 kube-up.sh 部署的 Kubernetes 集群中，存在一个 logrotate，每小时运行一次。你也可以设置容器运行时来自动地轮转应用日志。

例如，你可以找到关于 kube-up.sh 为 GCP 环境的 COS 镜像设置日志的详细信息，脚本为 configure-helper 脚本。

当使用某 CRI 容器运行时时，kubelet 要负责对日志进行轮换，并管理日志目录的结构。kubelet 将此信息发送给 CRI 容器运行时，后者将容器日志写入到指定的位置。kubelet 标志 container-log-max-size 和 container-log-max-files 可以用来配置每个日志文件的最大长度和每个容器可以生成的日志文件个数上限。

当运行 kubectl logs 时，节点上的 kubelet 处理该请求并直接读取日志文件，同时在响应中返回日志文件内容。

2.3 集群级别

集群级别的日志收集，有三种。

使用在每个节点上运行的节点级日志记录代理。
在应用程序的 Pod 中，包含专门记录日志的边车（Sidecar）容器。
将日志直接从应用程序中推送到日志记录后端。

2.3.1 节点代理方式

节点代理方式，在Node级别进行日志收集。一般使用DaemonSet部署在每个Node中。这种方式优点是耗费资源少，因为只需部署在节点，且对应用无侵入。缺点是只适合容器内应用日志必须都是标准输出。

在这里插入图片描述
logging agent一般都会以 DaemonSet 的方式运行在节点上，然后将宿主机上的容器日志目录挂载进去，最后由 logging-agent 把日志转发出去。举个例子，我们可以通过 Fluentd 项目作为宿主机上的 logging-agent，然后把日志转发到远端的 ElasticSearch 里保存起来供将来进行检索。

优点：在于一个节点只需要部署一个 agent，并且不会对应用和 Pod 有任何侵入性。所以，这个方案，在社区里是最常用的一种。
缺点：这种方案的不足之处就在于，它要求应用输出的日志，都必须是直接输出到容器的 stdout 和 stderr 里。

2.3.2 使用 sidecar 容器运行日志代理

也就是在Pod中跟随应用容器起一个日志处理容器，有两种形式：

一种是直接将应用容器的日志收集并输出到标准输出（叫做Streaming sidecar container），但需要注意的是，这时候，宿主机上实际上会存在两份相同的日志文件：一份是应用自己写入的；另一份则是sidecar的stdout和stderr对应的JSON文件。这对磁盘是很大的浪费，所以说，除非万不得已或者应用容器完全不可能被修改。
在这里插入图片描述

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - >
      i=0;
      while true;
      do
        echo "$i: $(date)" >> /var/log/1.log;
        echo "$(date) INFO $i" >> /var/log/2.log;
        i=$((i+1));
        sleep 1;
      done      
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  volumes:
  - name: varlog
    emptyDir: {}

在这种情况下，你用 kubectl logs 命令是看不到应用的任何日志的。而且我们前面讲解的、最常用的方案一，也是没办法使用的。那么这个时候，我们就可以为这个 Pod 添加两个 sidecar 容器，分别将上述两个日志文件里的内容重新以 stdout 和 stderr 的方式输出出来，这个 YAML 文件的写法如下所示：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - >
      i=0;
      while true;
      do
        echo "$i: $(date)" >> /var/log/1.log;
        echo "$(date) INFO $i" >> /var/log/2.log;
        i=$((i+1));
        sleep 1;
      done      
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  - name: count-log-1
    image: busybox
    args: [/bin/sh, -c, 'tail -n+1 -f /var/log/1.log']
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  - name: count-log-2
    image: busybox
    args: [/bin/sh, -c, 'tail -n+1 -f /var/log/2.log']
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  volumes:
  - name: varlog
    emptyDir: {}

这时候，你就可以通过 kubectl logs 命令查看这两个 sidecar 容器的日志，间接看到应用的日志内容了，如下所示：

kubectl logs counter count-log-1
输出为：

0: Mon Jan  1 00:00:00 UTC 2001
1: Mon Jan  1 00:00:01 UTC 2001
2: Mon Jan  1 00:00:02 UTC 2001

kubectl logs counter count-log-2
输出为：

Mon Jan  1 00:00:00 UTC 2001 INFO 0
Mon Jan  1 00:00:01 UTC 2001 INFO 1
Mon Jan  1 00:00:02 UTC 2001 INFO 2

由于 sidecar 跟主容器之间是共享 Volume 的，所以这里的 sidecar 方案的额外性能损耗并不高，也就是多占用一点 CPU 和内存罢了。

但需要注意的是，这时候，宿主机上实际上会存在两份相同的日志文件：一份是应用自己写入的；另一份则是 sidecar 的 stdout 和 stderr 对应的 JSON 文件。这对磁盘是很大的浪费。所以说，除非万不得已或者应用容器完全不可能被修改，否则我还是建议你直接使用方案一，或者直接使用下面的第三种方案。

2.3.3 具有日志代理功能的边车容器

就是通过一个 sidecar 容器，直接把应用的日志文件发送到远程存储里面去。也就是相当于把方案一里的 logging agent，放在了应用 Pod 里。这种方案的架构如下所示：

在这里插入图片描述

在这种方案里，你的应用还可以直接把日志输出到固定的文件里而不是 stdout，你的 logging-agent 还可以使用 fluentd，后端存储还可以是 ElasticSearch。只不过， fluentd 的输入源，变成了应用的日志文件。一般来说，我们会把 fluentd 的输入源配置保存在一个 ConfigMap 里，如下所示：
第一个文件包含用来配置 fluentd 的 ConfigMap。
要进一步了解如何配置 fluentd，请参考 fluentd 官方文档。

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: fluentd-config
data:
  fluentd.conf: |
    <source>
      type tail
      format none
      path /var/log/1.log
      pos_file /var/log/1.log.pos
      tag count.format1
    </source>

    <source>
      type tail
      format none
      path /var/log/2.log
      pos_file /var/log/2.log.pos
      tag count.format2
    </source>

    <match **>
      type google_cloud
    </match>

后，我们在应用 Pod 的定义里，就可以声明一个 Fluentd 容器作为 sidecar，专门负责将应用生成的 1.log 和 2.log 转发到 ElasticSearch 当中。。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - >
      i=0;
      while true;
      do
        echo "$i: $(date)" >> /var/log/1.log;
        echo "$(date) INFO $i" >> /var/log/2.log;
        i=$((i+1));
        sleep 1;
      done      
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  - name: count-agent
    image: k8s.gcr.io/fluentd-gcp:1.30
    env:
    - name: FLUENTD_ARGS
      value: -c /etc/fluentd-config/fluentd.conf
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
    - name: config-volume
      mountPath: /etc/fluentd-config
  volumes:
  - name: varlog
    emptyDir: {}
  - name: config-volume
    configMap:
      name: fluentd-config

可以看到，这个 Fluentd 容器使用的输入源，就是通过引用我们前面编写的 ConfigMap 来指定的。这里我用到了 Projected Volume 来把 ConfigMap 挂载到 Pod 里。
在这里插入图片描述

需要注意的是，这种方案虽然部署简单，并且对宿主机非常友好，但是这个 sidecar 容器很可能会消耗较多的资源，甚至拖垮应用容器。并且，由于日志还是没有输出到 stdout 上，所以你通过 kubectl logs 是看不到任何日志输出的。

3. 日志位置

有两种类型：在容器中运行的和不在容器中运行的。例如：

在容器中运行的 kube-scheduler 和 kube-proxy。
不在容器中运行的 kubelet 和容器运行时。

在使用 systemd 机制的服务器上，kubelet 和容器容器运行时将日志写入到 journald 中。如果没有 systemd，它们将日志写入到 /var/log 目录下的 .log 文件中。容器中的系统组件通常将日志写到 /var/log 目录，绕过了默认的日志机制。他们使用 klog 日志库。你可以在日志开发文档找到这些组件的日志告警级别约定。

和容器日志类似，/var/log 目录中的系统组件日志也应该被轮转。通过脚本 kube-up.sh 启动的 Kubernetes 集群中，日志被工具 logrotate 执行每日轮转，或者日志大小超过 100MB 时触发轮转。

参考：

kubernetes system-logs

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Kubernetes【日志】日志架构介绍