通过filebeat实现对docker服务的通用日志收集

平台

依赖

linux
docker
docker-compose 或者 docker compose

镜像

docker.elastic.co/beats/filebeat:8.12.2
docker.elastic.co/beats/kibana:8.12.2
docker.elastic.co/beats/elasticsearch:8.12.2

正文

背景

对于有自建机房的公司来说，如果公司的运维技术能力不是很强，那么通过docker部署内部服务自然成了首选（其实K8S搭建的服务依然会遇到这个问题，部署方式于此基本相同，主要是filebeat的元数据处理器从

add_docker_metadata

修改为

add_kubernetes_metadata

）。
同时，很多服务需要保证一定的可用性，也就需要多实例加滚动更新，在这种情况下自然需要在不同机器上部署实例。
当生产服务出现问题时，想查看日志就必须要登录对应的服务器去挨个查看，运气不好要看完所有实例才能找到，十分痛苦。
所以希望有个统一的日志平台收集分散在各个服务器上的日志，做集中查询，自然地ELK三剑客（众所周知，3剑客有4个，还有filebeat）就成了我们的首选。

技术原理

通过docker启动的服务，其日志会保存在

/var/lib/docker/containers

目录下，并以容器ID生成子目录，保存容器的配置、日志等

查看完整的容器ID

平时通过

docker logs -f {容器ID}

读取的就是保存在上述目录下的日志文件，因为docker以json格式保存日志，所以日志文件为

容器ID-json.log

至此，我们有了 服务 -> 容器实例 -> 服务日志 这样的映射关系。
但是依然不太方便，需要额外自主处理服务到容器实例日志的映射。

对于这样常用场景，filebeat官方为我们提供的docker元数据处理器处理
filebeat的docker元数据处理器
我们只需要添加

docker.sock

这个与docker通信的套接字，filebeat就能从中获取docker启用的服务列表等元数据。
/var/run/docker.sock

When running Filebeat in a container, you need to provide access to Docker’s unix socket in order for the add_docker_metadata processor to work. You can do this by mounting the socket inside the container. For example:

之后，再借助filebeat提供的自定义处理功能，提取服务名，再把对应日志上传到各自服务名的日志即可。

至于是否需要logstash，至少以我们当前的需求来说不需要logstash在进行额外处理，已经基本满足。

由于篇幅有限，这里就不再复述如何部署es和kibana了。

部署filebeat

1. 编写filebeat的部署文件 docker-compose.yml

version:"3"services:filebeat:image:'docker.elastic.co/beats/filebeat:8.12.2'container_name: filebeat
    restart: always
    user:"root"volumes:# docker容器日志- /var/lib/docker/containers:/var/lib/docker/containers:ro
      # docker 进程通信socket- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro
      # 时区 保证容器与宿主机的时区统一- /etc/localtime:/etc/localtime:ro
      # filebeat运行使用的配置文件 请根据实际情况调整- /code/filebeat/filebeat.docker.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro
      # filebeat运行时记录的元数据- /code/filebeat/data:/usr/share/filebeat/data:rw
      # filebeat运行时的日志- /code/filebeat/logs:/usr/share/filebeat/logs:rw
    command:- filebeat
    deploy:# 资源限制resources:limits:# filebeat 是轻量级的日志收集程序，所需资源比较少cpus:'0.3'memory: 256M

1. filebeat的配置文件 filebeat.yml

filebeat.inputs:-type: container
    enabled:truestream: all
    format: docker
    paths:# 处理空间下的日志 支持一定的通配符，k8s环境下会包含空间前缀，可以在此处过滤掉-"/var/lib/docker/containers/*/*.log"fields:multiline:# 做多行日志聚合，此处是针对java的异常堆栈信息聚合（所有非年-月-日开头的日志会被聚合到最开始匹配到的那一行展示）type: pattern
      pattern:'^\d+.\d+.\d+|^\d+.\w{3}.\d+'negate:truematch: after
    processors:-add_docker_metadata:host:"unix:///var/run/docker.sock"# 去掉不需要的字段-drop_fields:ignore_missing:true# 字段不存在时不报错fields:- agent.type.keyword
            - agent.type
            - agent.name
            - agent.id.keyword
            - agent.id
            - host.name
            - host.name.keyword
      -script:# 增加js脚本，处理服务名称 此处我是通过获取事件中的镜像名称，切割出我需要的部分作为后续的服务名添加到事件servcie字段中lang: javascript
          timeout:100source:> 
            function process(event) { 
                var s = event.Get('container.image.name');
                if (!s) {
                  return event;
                }
                var sp = s.lastIndexOf('/');
                sp = sp < 0 ? 0 : sp + 1;
                var ep = s.indexOf(':');
                if (ep < 0) {
                    event.Put('service', s.substring(sp));
                }
                event.Put('service', s.substring(sp, ep));
            }-drop_event:# 不采集下面服务的日志事件when:or:-contains:service:'filebeat'-contains:service:'grafana'-contains:service:'logstash'output.elasticsearch:# es服务的地址hosts:["https://192.168.224.170:9200"]# es用户名username: elastic
  # es密码password:""# 传输压缩级别compression_leveledit:4ssl:# 不验证ssl证书verification_mode: none
  indices:# service会作为上报的日志文件的名字参与进去-index:"host-log-%{[service]}-%{+yyyy.MM.dd}"when.has_fields:- service
    -index:"host-log-default-%{+yyyy.MM.dd}"setup.template.enabled:falsesetup.ilm.enabled:false

1. 部署filebeat容器 在/code/filebeat这个目录下添加上面的2个yml文件，并创建 /data和 /logs目录之后

docker-compose-f docker-compose.yml up -d

1. 验证日志上传 登录kibana的web界面，查看索引管理信息，就能看到日志已经按照服务进行了切割
2. 配置数据视图 由于我已经创建过该数据视图，所以提示错误了
3. 使用kibana查询日志

进入discover，我们就能选择已经创建的数据视图，切换完成后，搜索的日志就全是该服务下的日志信息了。

比较抱歉，上述演示的服务没有日志，我换了一个展示，途中所展示的字段偏少，是因为很多无用字段被我剔除了。

异常日志聚合展示的效果

在k8s下部署filebeat的调整

1. 日志采集路径可以不做调整，但使用/var/log/containers会更加清楚方便。 以pd-line-manage-x-6956486dc9-ptb9f_dev_pd-line-manage-x-929ae622ee5d893c8aa87dba621a3bb25508f2a7e0ca09791133ee804c2ad179.log举例，日志会按照{POD的ID}_{命名空间}_{Deployment名}-{容器ID}这样的规则软连接到docker容器下的日志存放目录。 注：这是k8s使用的是docker容器，如果使用其他CRI就不一定是这样了。

2. filebeat的部署方式建议采用Daemonsets
这样filebeat的实例会自动在每个机器上部署。

1. filbeat配置文件调整

paths:# 处理空间下的日志 支持一定的通配符，k8s环境下会包含空间前缀，可以在此处过滤掉-"/var/lib/docker/containers/*/*.log"processors:-add_docker_metadata:host:"unix:///var/run/docker.sock"

修改为

paths:# 只处理dev空间下的日志-"/var/log/containers/*_dev_*.log"processors:-add_kubernetes_metadata:host: ${NODE_NAME}# 只收集dev空间的日志namespace: dev
         # 提取k8s集群中的一些环境变量信息in_cluster:truematchers:-logs_path:logs_path:"/var/log/containers/"

这样大体就实现了在k8s部署filebeat，整体与收集docker日志类似。