微服务从代码到k8s部署应有尽有系列（十一、日志收集）

我们用一个系列来讲解从需求到上线、从代码到k8s部署、从日志到监控等各个方面的微服务完整实践。

整个项目使用了go-zero开发的微服务，基本包含了go-zero以及相关go-zero作者开发的一些中间件，所用到的技术栈基本是go-zero项目组的自研组件，基本是go-zero全家桶了。

实战项目地址：https://github.com/Mikaelemmmm/go-zero-looklook

序言

在介绍之前，我先说一下整体思路，如果你的业务日志量不是特别大恰好你又使用的是云服务，那你直接使用云服务日志就可以了，比如阿里云的SLS，基本就是点点鼠标配置几步就可以将你的日志收集到阿里云的SLS里面了，直接就可以在阿里云中查看收集上来的日志了，感觉也没必要折腾。

如果你的日志量比较大，那就可以上日志系统了。

1、日志系统

我们将业务日志打印到console、file之后，市面上比较常用的方式是elk、efk等基本思路一样，我们拿常说的elk来举例，基本思路就是logstash收集过滤到elasticsearch中，然后kibana呈现

但是logstash本身是使用java开发的，占用资源是真滴高，我们用go做业务，本身除了快就是占用资源少构建块，现在在搞个logstash浪费资源，那我们使用go-stash替代logstash，go-stash是go-zero官方自己开发的并且在线上经过长期大量实践的，但是它不负责收集日志，只负责过滤收集上来信息。

go-stash: https://github.com/kevwan/go-stash

2、架构方案

filebeat收集我们的业务日志，然后将日志输出到kafka中作为缓冲，go-stash获取kafka中日志根据配置过滤字段，然后将过滤后的字段输出到elasticsearch中，最后由kibana负责呈现日志

3、实现方案

在上一节错误处理中，我们可以看到已经将我们想要的错误日志打印到了console控制台中了，现在我们只需要做后续收集即可

3.1 kafka

#消息队列

kafka:

  image: wurstmeister/kafka

  container_name: kafka

  ports:

    - 9092:9092

  environment:

    KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: kafka

    KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181

    TZ: Asia/Shanghai

  restart: always

  volumes:

    - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock

  networks:

    - looklook_net

  depends_on:

    - zookeeper

先配置好kafka、zookeeper

然后我们进入kafka中先创建好filebeat收集日志到kafka的topic

进入kafka容器

$  docker exec -it kafka /bin/sh

修改kafka监听配置(或者你把配置文件挂载到物理机在修改也可以)

$ vi /opt/kafka/config/server.properties

listeners=PLAINTEXT://kafka:9092 # 原文件中，要加kafka listeners=PLAINTEXT://:9092

advertised.listeners=PLAINTEXT://kafka:9092 #源文件中，要加kafka advertised.listeners=PLAINTEXT://:9092

创建topic

$  cd /opt/kafka/bin

$ ./kafka-topics.sh --create --zookeeper zookeeper:2181 --replication-factor 1 -partitions 1 --topic looklook-log

3.2 filebeat

在项目根目录下 docker-compose-env.yml文件中可以看到我们配置了filebeat

filebeat的配置我们挂载到 deploy/filebeat/conf/filebeat.yml

filebeat.inputs:

  - type: log

    enabled: true

    paths:

      - /var/lib/docker/containers/*/*-json.log

filebeat.config:

  modules:

    path: ${path.config}/modules.d/*.yml

    reload.enabled: false

processors:

  - add_cloud_metadata: ~

  - add_docker_metadata: ~

output.kafka:

  enabled: true

  hosts: ["kafka:9092"]

  #要提前创建topic

  topic: "looklook-log"

  partition.hash:

    reachable_only: true

  compression: gzip

  max_message_bytes: 1000000

  required_acks: 1

配置比较简单，可以看到我们收集所有日志直接输出到我们配置的kafka中 , topic配置上一步kafka中创建的topic即可

3.3 配置go-stash

我们来看下go-stash的配置文件 deploy/go-stash/etc/config.yaml

Clusters:

  - Input:

      Kafka:

        Name: gostash

        Brokers:

          - "kafka:9092"

        Topics:

          - looklook-log

        Group: pro

        Consumers: 16

    Filters:

      - Action: drop

        Conditions:

          - Key: k8s_container_name

            Value: "-rpc"

            Type: contains

          - Key: level

            Value: info

            Type: match

            Op: and

      - Action: remove_field

        Fields:

          # - message

          - _source

          - _type

          - _score

          - _id

          - "@version"

          - topic

          - index

          - beat

          - docker_container

          - offset

          - prospector

          - source

          - stream

          - "@metadata"

      - Action: transfer

        Field: message

        Target: data

    Output:

      ElasticSearch:

        Hosts:

          - "http://elasticsearch:9200"

        Index: "looklook-{{yyyy-MM-dd}}"

配置消费的kafka以及输出的elasticsearch ，以及要过滤的字段等

3.4 elastic search、kibana

访问kibana http://127.0.0.1:5601/ ，创建日志索引

点击左上角菜单(三个横线那个东东)，找到Analytics - > 点击discover

然后在当前页面，Create index pattern->输入looklook-* -> Next Step ->选择@timestamp->Create index pattern

然后点击左上角菜单，找到Analytics->点击discover ，稍等一会，日志都显示了（如果不显示，就去排查filebeat、go-stash，使用docker logs -f filebeat查看）

我们在代码中添加一个错误日志尝试一下，代码如下

func (l *BusinessListLogic) BusinessList(req types.BusinessListReq) (*types.BusinessListResp, error) {

	logx.Error("测试的日志")

	...

}

我们访问这个业务方法，去kibana中搜索 data.log : "测试"，如下图

4、结尾

到此日志收集就完成了，接下来我们要实现链路追踪

项目地址

https://github.com/zeromicro/go-zero

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巴特西