Filebeat k8s 部署（Deployment）采集 PVC 日志发送至 Kafka——日志处理（二）

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前言

在上篇文章中总结了 Django 日志控制台输出、文件写入按天拆分文件，自定义 Filter 增加 trace_id 以及过滤——日志处理（一)，将日志以 JSON 格式写入日志文件。
我们的项目服务是部署在 k8s 上的，日志是挂载在 PVC 中的，接下来我们需要使用 Filebeat 去采集 PVC 中的日志，发送至 kafka 中，本文将总结如何在 k8s 上部署 Filebeat, 来采集 PVC 中的日志。

Filebeat Configmap 配置

使用 k8s 的 configmap 来保存 Filebeat 的配置信息：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: filebeat-config
data:
  filebeat.yml:|-
    filebeat.inputs:-type: log
      enabled: true
      paths:# 日志文件路径-/home/dfuser/addcdata/logs/*.log

    output.kafka:# kafka 集群的连接地址
      hosts:["kafka.cluster.address:9092"]# 将要发送的 kafka topic, 注意确保该 topic 存在
      topic:"filebeat_logs"# 连接 kafka 的用户名和密码
      username:"admin"
      password:"admin"
      sasl.mechanism: PLAIN
      compression: gzip
      # 这里可以将 timeout 设置长一点，默认好像是几秒
      timeout: 60s
      broker_timeout: 60s
      retry.backoff: 5s
      # 日志消息的发送响应要求一般不会特别高，设置为 1就够了
      required_acks:1
      max_message_bytes:104857600
      channel_buffer_size:256
      keep_alive: 30s

• 配置文件中定义了 input 信息：采集日志文件路径，以及 output 信息：kafka 连接配置信息等。

关于kafka Producer 配置信息不太熟悉的可以看我之前写的这篇文章：
kafka 生产者 API 实践总结

Filebeat Deployment

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    workload.user.cattle.io/workloadselector: apps.deployment-addcdata-filebeat
  name: filebeat
  namespace: addcdata
spec:
  replicas:1
  selector:
    matchLabels:
      workload.user.cattle.io/workloadselector: apps.deployment-addcdata-filebeat
  template:
    metadata:
      labels:
        workload.user.cattle.io/workloadselector: apps.deployment-addcdata-filebeat
      namespace: addcdata
    spec:
      containers:- name: filebeat
          resources:
            limits:
              memory: 3000Mi
          image: elastic/filebeat:7.6.2
          args:["-e","-c","/etc/filebeat/filebeat.yml"]
          volumeMounts:- mountPath:/home/dfuser/addcdata/logs
              name: addcdata-logs-pvc
              subPath: logs
            - name: filebeat-config
              mountPath:/etc/filebeat/filebeat.yml
              subPath: filebeat.yml
      imagePullSecrets:- name: addcdata-harbor
      restartPolicy: Always
      terminationGracePeriodSeconds:30
      volumes:- name: addcdata-logs-pvc
          persistentVolumeClaim:
            claimName: addcdata-pvc
        - name: filebeat-config
          configMap:
            name: filebeat-config

• 这里挂载了两个 volumes: - addcdata-pvc: 是我们项目在 k8s 上挂载日志的 PVC，其中日志挂载在 /home/dfuser/addcdata/logs 目录下- filebeat-config：是上边 Filebeat 的configMap 配置名称
• 这里我们使用的镜像是 elastic/filebeat:7.6.2，这个是官方的，没有外网可能不好拉取，我把该镜像上传至了阿里云的镜像仓库，可以从该地址拉取：registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/zhouzy_space/filebeat:7.6.2, 从阿里云镜像仓库拉取 docker 需要先登录阿里云仓库。

验证

如果我们的配置正确，并且上边的 Deployment 部署成功，通过查看 Filebeat Pod 日志如下：

如果我们的 kafka 配置不正确或者网络连接不上，日志会报错误信息。
接下来我们通过 CMAK 看下 kafka 的 Topic 是否写入：

可以发现已经有消息写入。
我们写个 Python 脚本消费几条数据看下：
将下边脚本的 kafka 连接信息替换为自己的集群信息

from confluent_kafka import Consumer, KafkaException

defconsume_messages(topic):# 创建 Kafka 消费者配置
    conf ={'bootstrap.servers':'kafka.address:9092',# Kafka 服务器地址'group.id':'my-consumer-group',# 消费者组ID'auto.offset.reset':'earliest',# 自动重置偏移量'enable.auto.commit':False,# 禁用自动提交偏移量'session.timeout.ms':6000,# 会话超时时间}# 如果 Kafka 启用了 SASL 认证，添加 SASL 相关配置
    conf.update({'security.protocol':'SASL_PLAINTEXT','sasl.mechanism':'PLAIN','sasl.username':'admin','sasl.password':'admin',})

    consumer = Consumer(conf)try:
        consumer.subscribe([topic])whileTrue:
            msg = consumer.poll(1.0)# 每秒轮询一次if msg isNone:continueif msg.error():raise KafkaException(msg.error())else:print('Received message: {}'.format(msg.value().decode('utf-8')))except KeyboardInterrupt:passfinally:
        consumer.close()if __name__ =='__main__':
    topic ='filebeat_logs'# 你的 Kafka 主题名称
    consume_messages(topic)

下边放几条看下：

Received message:{"@timestamp":"2024-07-19T03:31:24.040Z","@metadata":{"beat":"filebeat","type":"_doc","version":"7.6.2"},"log":{"offset":32682537,"file":{"path":"/home/dfuser/addcdata/logs/info.log"}},"input":{"type":"log"},"ecs":{"version":"1.4.0"},"host":{"name":"filebeat-7674bf8777-kdhs2"},"agent":{"ephemeral_id":"b0211f50-71f4-471d-8d01-def1e3b1c303","hostname":"filebeat-7674bf8777-kdhs2","id":"edaefbbb-2d08-4b6c-95aa-46ebdbebd0cc","version":"7.6.2","type":"filebeat"},"message":"{\"time\": \"2024-07-19 11:31:23\", \"thread\": \"ThreadPoolExecutor-0_14\", \"level\": \"INFO\", \"func\": \"apps.data_report.views.views.report_data_v1:65\", \"trace_id\": \"9794977c-c8f5-4f75-a450-655eda5f58c4\",  \"message\": \"======================\"}"}
Received message:{"@timestamp":"2024-07-19T03:31:25.043Z","@metadata":{"beat":"filebeat","type":"_doc","version":"7.6.2"},"host":{"name":"filebeat-7674bf8777-kdhs2"},"agent":{"ephemeral_id":"b0211f50-71f4-471d-8d01-def1e3b1c303","hostname":"filebeat-7674bf8777-kdhs2","id":"edaefbbb-2d08-4b6c-95aa-46ebdbebd0cc","version":"7.6.2","type":"filebeat"},"log":{"offset":32689465,"file":{"path":"/home/dfuser/addcdata/logs/info.log"}},"message":"{\"time\": \"2024-07-19 11:31:24\", \"thread\": \"ThreadPoolExecutor-0_4\", \"level\": \"INFO\", \"func\": \"apps.data_report.views.views.report_data_v1:64\", \"trace_id\": \"26c55b5c-a660-4420-ab27-72e7cf9d1f1a\",  \"message\": \"params: <QueryDict: {'car_type': ['H97C'], 'path': ['H97C/2024071911/LDP95H966PE302771/204_31da1b2e254481914d851f9740a1f580_1721351130419507_slave/31da1b2e254481914d851f9740a1f580_1_1_1721354458372069_1.data'], 'env': ['prod'], 'sync': ['0']}>\"}","input":{"type":"log"},"ecs":{"version":"1.4.0"}}
Received message:{"@timestamp":"2024-07-19T03:31:25.043Z","@metadata":{"beat":"filebeat","type":"_doc","version":"7.6.2"},"message":"{\"time\": \"2024-07-19 11:31:24\", \"thread\": \"ThreadPoolExecutor-0_38\", \"level\": \"INFO\", \"func\": \"apps.data_report.views.views.report_data_v1:63\", \"trace_id\": \"7f754755-fb70-4212-9a80-55ba19f5e5c9\",  \"message\": \"=====data report======\"}","log":{"offset":32695607,"file":{"path":"/home/dfuser/addcdata/logs/info.log"}},"input":{"type":"log"},"ecs":{"version":"1.4.0"},"host":{"name":"filebeat-7674bf8777-kdhs2"},"agent":{"ephemeral_id":"b0211f50-71f4-471d-8d01-def1e3b1c303","hostname":"filebeat-7674bf8777-kdhs2","id":"edaefbbb-2d08-4b6c-95aa-46ebdbebd0cc","version":"7.6.2","type":"filebeat"}}

可以发现 filebeat 采集我们的日志往 kafka 里发的时候，会加上一些它自己的字段信息，比如说 timestamp, metadata 等，但是我们并不关心这些信息，我们最需要的是 message 字段，也就是我们自己的日志信息：

总结

filebeat 的 k8s 部署还是比较简单的，只需要部署一个 configmap，通过部署一个 Deployment 就可以采集我们 PVC 中的日志，但是需要确保我们的 kafka 配置信息正确 (确保写入 Topic 存在) 和日志挂载路径一致。

网上很多都是通过 DaemonSet 或者 sidecar 的方式部署 Filebeat，个人觉得没必要，太过复杂，只要我们的日志是挂载到 PVC 中的，简单部署一个 Deployment 就足够了，目前我们的服务每天会产生百万条日志，都是正常发送至 kafka 的。

日志搜集至 kafka 不是最终目的，我们的最终目标是要能够分析日志，排查问题，以及做出一些指标看板和错误告警等。接下来我会总结，如何使用 Flink SQL 实时的将 kafka 中的日志写入 Clickhouse 进行日志分析，以及如何结合 Superset 使用 Clickhouse 数据源查询日志数据，做出指标看板。