最近想把之前做过的日志项目及个人的思考梳理一下，于是有了本文。

背景

我们这边应用部署的环境比较复杂，主要有以下几种：

• 机器直接部署
• 通过原生Docker部署
• 通过kubernates集群部署

部署环境不统一，导致查看应用日志很不方便。

业务需求

与部署环境对应，对于日志收集需求分为以下几类：

• 机器上的文本日志（直接运行在物理机或者虚拟机中的应用日志）
• 运行在docker容器中的应用日志
• 运行在kubernates集群中的应用日志

具体业务需求可以拆分为：

• 按照项目、应用、实例维度检索日志并支持搜索关键字高亮（因为大家检索日志的时候，肯定是检索某个项目、某个应用、某个实例的日志）
• 支持检索出某条想要的日志后，可以查看上下文（查看该日志所在日志文件的日志上下文）
• 支持日志下载（目前支持两种场景：搜索结果下载、上下文下载；支持两种方式：在线下载、离线下载）
• 支持自动化批量部署、卸载Agent，部署、卸载过程可视化
• 单实例支持多elasticsearch集群
• 支持文本日志、docker日志、k8s日志并能与将日志与其业务意义对应上。（即不管是哪种日志形式、来源，最终都需要与业务意义上的项目、应用、实例对应起来，因为对于日志的使用者来说，查询日志的出发点肯定是查询某个项目、某个应用（可以不选）、某个实例（可以不选）、某段时间的日志。）
• 支持部署到业务自己的集群中

需求已经明确了，下面看一下业界方案。

业界日志系统架构

 

• Collector的作用是：
• 清洗、汇聚数据，减少对于后端集群的压力。
• 安全，不允许Agent直连kafka等内部集群，保证一定的安全性，即使后端发生调整也能保证对于Agent连接、认证方式的稳定。
• MQ的作用是削峰填谷、解耦、多次消费。

上图的架构是业界比较通用的一种架构，对于各种场景都考虑的比较全。

既然业界的架构已经这么完备，那么我们是否就直接采用呢？

对于我们而言，有以下几个问题：

• 涉及的组件比较多，链路比较长，运维比较麻烦
• 这一整套架构，不利于单独部署（比如某个业务应用部署机房网络是隔离的，而且项目又不大，只能提供有限的几台机器，这时候如果需要部署业界这套架构的话，资源就会比较受限，如果想做到即支持业界架构组件的可插拔（比如可灵活的决定是否需要Collector、MQ），那么就需要运维几套配置或代码）
• 最关键的就是其中组件提供的功能，我们目前用不到。比如MQ的削峰填谷、多次消费。

组件选择

选择组件，我们这边主要是从以下几个方面进行考量的：

1. 组件对应的开源生态完整、活跃度高
2. 对应的技术栈是我们所熟悉的，我们这边语言技术栈主要是JAVA、Go，如果组件语言是C、Ruby，应该就被排除了。
3. 运维成本
4. 易部署、性能好

Agent

一提到日志收集方案，大家第一个想到的肯定是ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana )，但Logstash依赖于JVM不管是性能还是简洁性，都不是日志收集agent的首选。

个人感觉一个好的agent应该是资源占用少，性能好，不依赖别的组件，可以独立部署。而Logstash明显不符合这几点要求，也许正是基于这些考虑elastic推出了Filebeat。

Collector、MQ

Elasticsearch集群在部署的时候，一般都是提前估计好容量、机器、shard等信息，因为Elasticsearch集群运行后，再水平拓展，比较麻烦，而我们这边由于业务及成本限制无法很好的预估容量，所以就结合公司实际要求：使用日志服务的业务方自带机器，也就是业务方会有独立的Elasticsearch集群。

每个业务方都使用自己的Elasticsearch集群，所以集群压力不会很大，从而Collector、MQ这两个组件对于我们的作用也就很小了。

ETL

因为Elasticsearch Ingest Node完全可以满足我们的解析需求，所以就没有必要再引入Logstash等相关组件了。

到这里，基本可以看出我们的架构如下：

 

架构设计的几个原则：

• 合适优于业界领先
• 简单优于复杂
• 演化优于一步到位

具体实现

基于需求及EFK套件，梳理我们场景中特有的东西：

• docker日志的场景比较单一，都是通过之前一个产品A发布部署的，其docker命名规则比较统一，可以通过截取docker.container.name来获取应用名字；同时在部署的时候，可以知道部署目标机器的ip，这样就可以通过应用+ip来作为实例名称。
• k8s场景也比较统一，都是通过之前一个产品B发布部署的，其pod命名规则比较统一，可以通过截取kubernetes.pod.name来获取应用名字（但需要通过namespaces关联到tenant，再通过tenant与项目一一对应）；k8s中的pod.name就是唯一的，以此来作为实例名称即可。
• 文本日志：因为文本日志主要的场景是已经裸机部署的应用，这种场景下，不存在应用自动迁移的情况，所以文本日志的应用名称、实例名称可以在部署的时候打上标签即可。

具体规则及解析见下图（实例部分处理暂未标注）：

 

推荐写日志到文本文件中，使用标准输出就好。

到这里可以发现我们选择Filebeat来作为日志的收集端，Elasticsearch来存储日志并提供检索能力。

那么，日志的清洗在哪里做呢？

日志的清洗一般有两种方式：

• 先把日志收集到kafka，再通过Logstash消费kafka的数据，来清洗数据
• 直接通过Elasticsearch的[Ingest Node]来清洗数据，因为Ingest Node也支持Grok表达式

对于，我们的场景而言，我们需要清洗数据的要求比较简单，主要是应用、实例名称的截取还有文本日志中日志时间的处理（@timestamp重置，时区处理），所以我们选择了方案2。

在我们的方案中，并没有提供Kibana 的界面直接给用户用，而是我们自己根据公司业务独立开发的。

前端界面为什么不采用Kibana，而需要自己开发？

1. kibana对于业务开发人员有一定的学习成本
2. kibana界面没有很好的将日志内容与业务意义关联起来（界面选择总比一次次的输入要好，这也是我们将日志的项目、应用、实例等业务信息解析出来的原因）
3. log-search支持Query String，因此对于熟悉kibana的开发人员来说，在我们自己开发的前端界面检索效果是一样的。

log-search提供的功能可以参见github：github.com/jiankunking…

如果日志需要清洗的比较多，可以采用方案1，或者先不清洗，先把数据落到Elasticsearch，然后在查询的时候，进行处理。比如在我们的场景中，可以先把日志落到Elasticsearch中，然后在需要检索应用名称的时候，通过代码来处理并获取App名字。

监控、告警

其实基于日志可以做很多事情，比如：

• 基于日志做监控（google Dapper）
• 基于日志做告警
• 基于日志做machine Learning

具体思路，可以参见下图：

 

前提：能要求使用方，按照某种规则打印日志。 监控发展：监控基本就是先打通链路trace，然后再在上报信息或者日志信息中，加强业务方面标识，即给监控添加业务维度方面的视角。

其它

DaemonSet

以DaemonSet方式部署Filebeat来收集日志，其实收集也是宿主机/var/lib/docker/containers目录下的日志。 Running Filebeat on Kubernetes

Sidecar

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。

莫名想起了istio。

Filebeat可以以sidecar模式来进行容器日志的收集，也就是filebeat和具体的服务容器部署在同一个pod内，指定收集日志的路径或文件，> 即可将日志发送到指定位置或Elasticsearch这类的搜索引擎。 每个pod内部署filebeat的模式，好处是和具体的应用服务低耦合，可扩展性强，不过需要在yaml进行额外配置。