我们在k8s部署服务时,一般来说一个服务会对应一类pod,而pod通过rs实现副本集,而这些pod的日志一般有控制台stdout和文件的,一般会把这些日志最终输出到elasticsearch里,再通过kabana进行分析,而在实现由pod到elasticsearch(es)时有多种方法,下面我列举一下: 直接从标准控制台 stdout中通过fluentd进行收集,再存到es( 早期docker有实现) 通过logback里的fluentd包,直接把日志输出到fluentd,再存到es 在k8s里

0x00 概述 K8S内部署微服务后,对应的日志方案是不落地方案,即微服务的日志不挂在到本地数据卷,所有的微服务日志都采用标准输入和输出的方式(stdin/stdout/stderr)存放到管道内,容器日志采用的是json格式. 目前大部分K8S容器日志都采用Fluent或者Fluent-bit,将日志传输到ES集群,本文主要讲使用Fluent-bit将容器的日志传输到Kafka. 0x01 部署Fluent-bit并传输到Kafka 详细请看https://github.com/fluent/

简介 关于日志收集这个主题,这已经是第三篇了,为什么一再研究这个课题,因为这个课题实在太重要,而当今优秀的开源解决方案还不是很明朗: 就docker微服务化而言,研发有需求标准输出,也有需求文件输出,每次登录到服务器上去查看日志又多有不妥:现有的解决方案ELK,每次收集新应用日志都要更改配置文件重新适配日志路径足以让我们崩溃: 对于k8s,没有日志系统推行工作就无法进行,总不能让开发小伙伴登录到k8s上去找日志吧,鬼知道在哪个pod里:当然,k8s官方提供了解决方案efk,efk最大的问题就是无

日志收集之kafka http://www.jianshu.com/p/f78b773ddde5 一.介绍 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个Partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处

package com.doctor.logbackextend; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Properties; import kafka.consumer.Consumer; import kafka.consumer.ConsumerConfig; import kafka.consumer.ConsumerIterator; import

本节主要内容: 1. 日志收集系统设计2. 日志客户端开发 1. 项目背景    a. 每个系统都有日志,当系统出现问题时,需要通过日志解决问题    b. 当系统机器比较少时,登陆到服务器上查看即可满足    c. 当系统机器规模巨大,登陆到机器上查看几乎不现实 2. 解决方案    a. 把机器上的日志实时收集,统一的存储到中心系统    b. 然后再对这些日志建立索引,通过搜索即可以找到对应日志    c. 通过提供界面友好的web界面,通过web即可以完成日志搜索 3. 面临的问题   

原文链接:使用Log4j将程序日志实时写入Kafka 很多应用程序使用Log4j记录日志,如何使用Kafka实时的收集与存储这些Log4j产生的日志呢?一种方案是使用其他组件(比如Flume,或者自己开发程序)实时监控这些日志文件,然后发送至Kafka.而另外一种比较便捷的方案是使用Kafka自带的Log4jAppender,在Log4j配置文件中进行相应的配置,即可完成将Log4j产生的日志实时发送至Kafka中. 本文以Kafka0.8.2为例,介绍KafkaLog4jAppender的配置

来源:DevOps ID:Idevops168 本次实战的基础结构如下图所示: 一共有两个Pod:ELK和web应用: ELK的Pod会暴露两个服务,一个暴露logstash的5044端口,给filebeat用,另一个暴露kibana的5601端口,给搜索日志的用户访问的时候用: web应用暴露一个服务,给用户通过浏览器访问: 实战步骤简介 部署ELK的pod和服务: 部署web应用的pod和服务: web应用的pod从一个扩展为三个: 体验ELK: 部署ELK 我们从ELK Sever开始部署

案例一 rewrite_by_lua ' --引入openresty自带的json处理对象 local cjson = require("cjson") local producer = require "resty.kafka.producer" -- 定义kafka broker地址,ip需要和kafka的host.name配置一致 local broker_list = { { host = "192.168.115.28", port =

0x00 概述 filebeat非常轻量级,正常情况下占用的资源几乎都能忽略不计,但是部署后发现资源占用很大,所以怀疑是filebeat本身出了问题. 第一时间查看filebeat日志(默认路径/var/log/filebeat/filebeat,K8S需要在控制台实时查看pod的日志),发现有大量内容输出: 2019-03-20T08:55:02.198+0800 INFO kafka/log.go:53 producer/broker/544 starting up 2019-03-20T0

SpringBoot+kafka+ELK分布式日志收集 使用 logstash + kafka + elasticsearch 实现日志监控 Kibana 安装 与 汉化 windows系统安装运行filebeat Logstash介绍及安装 logstash官方配置文档

1. flume安装 (1)下载:wget http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.6.0-cdh5.7.1.tar.gz (2)解压:tar zxvf flume-ng-1.6.0-cdh5.7.1.tar.gz (3)环境变量: export FLUME_HOME=/xxx/soft/apache-flume-1.6.0-cdh5.7.1-bin export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin source /e

第一部分 搭建Kafka环境 安装Kafka 下载:http://kafka.apache.org/downloads.html tar zxf kafka-<VERSION>.tgz cd kafka-<VERSION> 启动Zookeeper 启动Zookeeper前需要配置一下config/zookeeper.properties: 接下来启动Zookeeper bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

日志   • K8S系统的组件日志 • K8SCluster里面部署的应用程序日志   方案一:Node上部署一个日志收集程序 • DaemonSet方式部署日志收集程序 • 对本节点/var/log和 /var/lib/docker/containers/   两个目录下的日志进行采集 方案二:Pod中附加专用日志收集的容器 • 每个运行应用程序的Pod中增加一个日志收集容器,使用emtyDir共享日志目录让日志收集程序读取到. 方案三:应用程序直接推送日志 • 超出Kubernetes范围

记录后端接收日志的流程: 由于记录的是广告数据,单次计费数据都会上报,全国内约10几万终端上报. 终端上报:Android电视端Apk上报 接收终端:Openresty(Nginx+lua)利用nginx非阻塞io来缓解服务器压力 数据处理:为了提高处理效率避免队列写死,采用go语言分析数据并入库 贴代码:生成uuid参数,获取客户端访问接口获取uuid,带着uuid参数上报 getuuid.lua: --获取body数据,含get,post数据 --获取body数据,含get,post数据 l

一.下载地址: 官方:https://www.elastic.co/cn/downloads/beats/filebeat 百度云盘:https://pan.baidu.com/s/1dvhqb0 二.安装 -linux-x86_64.tar.gz -linux-x86_64 filebeat 也可yum安装 下载和安装key文件 rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch 创建yum源文件 vi /etc/yum

When you start thinking in terms of Pods, there are naturally some general patterns of modular application development that re-occur multiple times.  I’m confident that as we move forward in the development of Kubernetes more of these patterns will b

一.看系统日志cat /var/log/messages 二.用 kubectl 查看日志 # 注意:使用Kubelet describe 查看日志,一定要带上 命名空间,否则会报如下错误[root@node2 ~]# kubectl describe pod coredns-6c65fc5cbb-

kubectl 执行命令时候 --v 调试, 也可以用作其他组件的 --v配置 参考: https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl-cheatsheet/ --v=0 Generally useful for this to ALWAYS be visible to an operator. --v=1 A reasonable default log level if you don't want verbosity. --v=2 Useful

说明:若直接在网站看觉得字体太小,可以下载下来后放大看会更加清晰.不会失真. 目前总结到此,后期有改动,再次补充与总结

作者 | 莫源  阿里巴巴技术专家 一.背景 监控和日志是大型分布式系统的重要基础设施,监控可以帮助开发者查看系统的运行状态,而日志可以协助问题的排查和诊断. 在 Kubernetes 中,监控和日志属于生态的一部分,它并不是核心组件,因此大部分的能力依赖上层的云厂商的适配.Kubernetes 定义了介入的接口标准和规范,任何符合接口标准的组件都可以快速集成. 二.监控 监控类型 先看一下监控,从监控类型上划分,在 K8s 中可以分成四个不同的类型: 1.资源监控 比较常见的像 CPU.内存.