解决方案:自动发布器/平台发布软件一键生成批量发布

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　　解决方案:基于 Golang 的云原生日志采集服务设计与实践

　　- 背景 -

　　云原生技术的浪潮已经到来，技术变革迫在眉睫。

　　在这一技术趋势下，网易推出了青州微服务云平台，集微服务、Servicemesh、容器云、DevOps等于一体，在公司集团内部得到广泛应用，也支持众多外部客户的云原生转型。和迁移。

　　其中，日志是很容易被忽视的部分，但却是微服务和DevOps的重要组成部分。没有日志，就无法解决服务问题。同时，日志采集的统一也是很多业务数据分析、处理、审计的基础。

　　但是在云原生容器化环境中，采集 的日志有点不同。

　　- 容器日志的痛点采集 -

　　传统主机模式对于部署在传统物理机或虚拟机上的服务，日志采集工作清晰明了。

　　业务日志直接输出到主机，服务运行在固定节点上。手动或使用自动化工具，在节点上部署日志采集代理，添加代理配置，然后启动采集日志。同时，为了方便后续的日志配置修改，也可以引入配置中心，发布代理配置。

　　Kubernetes 环境和在 Kubernetes 环境中，情况并没有那么简单。

　　一个 Kubernetes 节点上运行着很多不同服务的容器，容器的日志存储方式也有很多种，例如 stdout、hostPath、emptyDir、pv 等。由于频繁的主动或被动迁移，频繁的销毁和在 Kubernetes 集群中创建 Pod，我们不能像传统方式那样手动向每个服务发出 log采集 配置。另外，由于日志数据会集中存储在采集之后，所以根据namespace、pod、container、node等维度，甚至是环境变量和标签等维度对日志进行检索和过滤是非常重要的。容器。

　　以上都不同于传统log采集配置方式的需求和痛点。究其原因，传统方式与Kubernetes脱节，无法感知Kubernetes，无法与Kubernetes集成。

　　随着近年来的快速发展，Kubernetes 已经成为容器编排的事实标准，甚至可以被视为新一代的分布式操作系统。在这个新的操作系统中，控制器的设计思想驱动着整个系统的运行。控制器的抽象解释如下图所示：

　　由于 Kubernetes 良好的可扩展性，Kubernetes 设计了自定义资源 CRD 的概念。用户可以自己定义各种资源，在一些框架的帮助下开发控制器，用控制器把我们的期望变成现实。

　　基于这个思路，对于日志采集，记录一个服务需要采集，需要什么样的日志配置，是用户的期望，而这一切都需要我们开发一个日志采集 的控制器来实现。

　　- 探索与建筑设计 -

　　有了上面的方案，除了开发一个控制器，剩下的就是围绕这个思路做一些选型分析了。

　　日志采集代理选择日志采集控制器只负责连接Kubernetes和生成采集配置，不负责真正的日志采集。目前市面上有很多log采集代理，比如传统ELK技术栈的Logstash、CNCF*敏*感*词*项目Fluentd、最近上线的Loki、beats系列的Filebeat等。下面进行简要分析。

　　代理集成方式对于日志采集代理，在Kubernetes环境中一般有两种部署方式。

　　1、一种sidecar方式，即与业务容器部署在同一个Pod中。这样Filebeat只需要采集业务容器的日志，只需要配置容器的日志配置即可。很简单，隔离很好，但最大的问题是每个服务必须有一个Filebeat才能去采集。通常，一个节点上有很多 Pod，合并后的内存等开销并不乐观。

　　2. 另一种也是最常见的方式是在每个节点上部署一个 Filebeat 容器。相比之下，内存占用一般要小很多，而且对 Pod 没有侵入性，更符合我们平时的使用习惯。

　　同时普遍采用Kubernetes的DaemonSet部署，省去了Ansible等传统自动化运维工具，部署和运维效率大幅提升。

　　所以我们优先使用 Daemonset 来部署 Filebeat。

　　- 整体结构 -

　　选择Filebeat作为日志采集代理，集成自研日志控制器后，从节点的角度来看，我们看到的架构如下：

　　日志平台下发特定的 CRD 实例到 Kubernetes 集群，日志控制器 Ripple 负责 List&Watch Pods 和来自 Kubernetes 的 CRD 实例。通过Ripple的过滤和聚合，最终生成一个Filebeat输入配置文件。配置文件描述了服务的采集Path路径、多行日志匹配等配置，还默认配置了PodName、Hostname等到日志。在元信息中。Filebeat 会根据 Ripple 生成的配置自动重新加载并采集 登录节点，并发送到 Kafka 或 Elasticsearch。

　　由于 Ripple *敏*感*词* Kubernetes 事件，它可以感知 Pod 的生命周期。无论 Pod 被销毁还是调度到任何节点，它仍然可以自动生成相应的 Filebeat 配置，无需人工干预。

　　Ripple 可以感知 Pod 挂载的日志卷。无论是docker Stdout的日志，还是HostPath、EmptyDir、Pv存储的日志，都可以在节点上生成日志路径，告诉Filebeat去采集。

　　Ripple 可以同时获取 CRD 和 Pod 信息，所以除了默认在日志配置中添加 PodName 等元信息外，还可以结合容器环境变量、Pod 标签、Pod Annotation 等对日志进行标记，以方便后续的日志过滤、检索和查询。另外，我们在Ripple中加入了定期清理日志等功能，保证日志不丢失，进一步增强了日志采集的功能和稳定性。

　　- 基于 Filebeat 的练习 -

　　功能扩展 总的来说，Filebeat 可以满足大部分 log采集 的需求，但还是难免有些特殊场景需要我们自定义 Filebeat。当然，Filebeat 本身的设计也提供了很好的扩展性。

　　Filebeat目前只提供了elasticsearch、Kafka、logstash等几种类型的输出客户端，如果我们想让Filebeat直接发送到其他后端，需要自定义自己的输出。同样，如果您需要过滤日志或添加元信息，您也可以制作自己的处理器插件。不管是加输出还是写处理器，Filebeat提供的大体思路基本一致。一般来说，有3种方式：