k8s pod日志写入ELK的具体实现

news2024/10/6 5:56:49

shigen坚持更新文章的博客写手，擅长Java、python、vue、shell等编程语言和各种应用程序、脚本的开发。记录成长，分享认知，留住感动。

在上一部分，shigen讲到了k8spod的日志写入ELK的三种技术方案，并在最后展示了一下我实现的效果，那具体的怎么实现呢？今天这一篇文章我们具体的展示一下，先带大家回顾一下上篇文章的效果：

方案三效果

上一篇的地址shigen会在文章末尾贴出，今天的文章主要是讲解它的集体实现。

ELK的搭建

当我们搭建好了ELK集群之后，需要着重的修改一下logstash的配置文件logstash/pipeline/logstash.conf :

  input {
    tcp {
        mode => "server"
        host => "0.0.0.0"    
        port => 50000
        codec => json_lines
    }
  }
  output {
    elasticsearch {
      hosts => "elasticsearch:9200"       #es地址
      index => "springboot-logstash-%{+YYYY.MM.dd}"           #写入的索引名
      user => "elastic"                   #es用户
      password => "123456"                #es密码
    }
    #logstash控制台输入采集到的数据，用于调试
    stdout {
        codec => rubydebug
    }
  }

这是shigen本次用到的配置文件，需要注意的是：

约定TCP服务的端口是50000，需要在docker-compose中挂载到主机上
es的地址尽量使用内网或者k8s提供的svc，节省不必要的流量消耗
需要安装插件 log stash-codec-json_lines 需要的时间老长了

安装插件 logstash-codec-json_lines

配置完了启动即可。

本地的ELK集群

搭建spring boot服务

基本的项目结构就不说了，用到了mybatis-plus作为ORM框架。我们现在需要的就是把项目的日志输出到logstash，让它处理完放到elasticsearch。

配置日志文件

本次的日志框架shigen选取的是logback，它需要把日志写入到logstach，它的途径就是logstash提供的TCP端口。

在项目的resource目录下边新建文件logback-spring.xml文件，文件内容是这样的：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<configuration>
    <!--指定property属性变量-->
    <property name="log.path" value="./logs/logback-demo"/>
    <property name="destination" value="127.0.0.1:50000"/>
    <property name="appname" value="logdemo"/>

    <!-- 日志输出格式
     %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n
     -->
    <!-- 控制台 appender-->
    <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
            <charset>UTF-8</charset>
        </encoder>
    </appender>


    <!-- 文件 滚动日志 (all)-->
    <appender name="allLog" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!-- 当前日志输出路径、文件名 -->
        <file>${log.path}/all.log</file>
        <!--日志输出格式-->
        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
            <charset>UTF-8</charset>
        </encoder>
        <!--历史日志归档策略-->
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!-- 历史日志： 归档文件名 -->
            <fileNamePattern>${log.path}/%d{yyyy-MM, aux}/all.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log.gz
            </fileNamePattern>
            <!--单个文件的最大大小-->
            <maxFileSize>64MB</maxFileSize>
            <!--日志文件保留天数-->
            <maxHistory>15</maxHistory>
        </rollingPolicy>
    </appender>


    <!-- 文件 滚动日志 (仅error)-->
    <appender name="errorLog" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!-- 当前日志输出路径、文件名 -->
        <file>${log.path}/error.log</file>
        <!--日志输出格式-->
        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
            <charset>UTF-8</charset>
        </encoder>

        <!--历史日志归档策略-->
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!-- 历史日志： 归档文件名 -->
            <fileNamePattern>${log.path}/%d{yyyy-MM, aux}/error.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log.gz
            </fileNamePattern>
            <!--单个文件的最大大小-->
            <maxFileSize>64MB</maxFileSize>
            <!--日志文件保留天数-->
            <maxHistory>15</maxHistory>
        </rollingPolicy>

        <!-- 此日志文档只记录error级别的  level过滤器-->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>error</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>


    <!-- 文件 异步日志(async) -->
    <appender name="ASYNC" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender"
        immediateFlush="false" neverBlock="true">
        <!-- 不丢失日志.默认的,如果队列的80%已满,则会丢弃TRACT、DEBUG、INFO级别的日志 -->
        <discardingThreshold>0</discardingThreshold>
        <!-- 更改默认的队列的深度,该值会影响性能.默认值为256 -->
        <queueSize>1024</queueSize>
        <neverBlock>true</neverBlock>
        <!-- 添加附加的appender,最多只能添加一个 -->
        <appender-ref ref="allLog"/>
    </appender>


    <!--输出到logstash的appender-->
    <appender name="logstash" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <!--可以访问的logstash日志收集端口-->
        <destination>${destination}</destination>
        <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder">
            <!--自定义字段，区分应用名称-->
            <customFields>{"appname":"logdemo"}</customFields>
        </encoder>
    </appender>


    <!-- root 级别的配置 -->
    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
        <appender-ref ref="ASYNC"/>
        <appender-ref ref="errorLog"/>
        <appender-ref ref="logstash"/>
    </root>

    <!--可输出mapper层sql语句等-->
    <logger name="com.gitee.shigen.logbackspringboot.mapper" level="debug"/>

    <!--输出jdbc 事务相关信息-->
    <logger name="org.springframework.jdbc" level="debug"/>

</configuration>

注意到我们的其实是有四个目的地的，包括：控制台、文件、logstash以及我们的滚动策略和文件大小超过一定的指标之后的策略。

现在我们只需要启动服务，在kibana那边持续的观察：

和我们常见的都一样，输出了mybatis-plus查询的sql语句。我们再来看下kibana的界面，刚才我们的日志也展示出来了。而且字段很全，自动的帮我们处理了。

kibana日志展示

后记

也许我们还会存在这样的疑问：这是一个实例的，如果是多实例的，或者一个服务有多个副本怎么办呢？这个shigen考虑到了，我么可以自定义字段，在我的配置文件中有这个字段：

<encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder">
    <!--自定义字段，区分应用名称-->
    <customFields>{"appname":"logdemo"}</customFields>
</encoder>

就可以标识出来，在es中也可以一个查询条件，查找相对应地服务日志。

现在还是本地启动，shigen也会持续输出在k8s上的服务日志，欢迎持续关注。

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