深挖Logging: 构建Kubernetes日志系统非指南

这是一个您要求生成的系列文章开头。

在Logging这块做了几年，最近一年来越来越多的同学来咨询如何为Kubernetes构建一个日志系统或者是来求助在这过程中遇到一系列问题如何解决，授人以鱼不如授人以渔，于是想把我们这些年积累的经验以文章的形式发出来，让看到这篇文章的同学能少走弯路。这个系列文章定位为长篇连载，从入门到实践到疑难杂症排查，手把手带你构建属于自己的日志系统。

入门

在开始构建Kubernetes日志系统之前，我们首先需要了解一些基本概念。

什么是日志?

日志是应用程序在运行过程中产生的记录信息，它可以帮助我们了解应用程序的运行状况、故障原因等。日志主要包含以下几类信息：

• 时间戳：日志产生的时间。
• 日志级别：日志的严重程度，一般分为debug、info、warn、error、fatal等。
• 日志来源：日志产生的组件或模块。
• 日志内容：日志的具体信息。

Kubernetes原生logging组件

Kubernetes提供了几个开箱即用的日志组件，包括：

• kube-apiserver：Kubernetes API Server的日志。
• kube-controller-manager：Kubernetes Controller Manager的日志。
• kube-scheduler：Kubernetes Scheduler的日志。
• kubelet：Kubernetes Node Agent的日志。
• fluentd：Kubernetes日志收集器。
• elasticsearch：Kubernetes日志存储库。
• kibana：Kubernetes日志分析工具。

这些组件可以帮助我们轻松地收集、存储和分析Kubernetes日志。

实践

在了解了基本概念和Kubernetes原生logging组件之后，我们就可以开始构建日志系统了。

日志收集

日志收集是日志系统的第一步。Kubernetes提供了多种日志收集方式，包括：

• 使用fluentd将日志收集到elasticsearch。
• 使用kubelet将日志收集到宿主机。
• 使用第三方日志收集工具。

我们推荐使用fluentd将日志收集到elasticsearch。fluentd是一个轻量级、高性能的日志收集工具，它可以从各种来源收集日志，并将其转发到各种目标。elasticsearch是一个分布式搜索引擎，它可以帮助我们存储、检索和分析日志。

日志存储

日志存储是日志系统的第二步。Kubernetes提供了多种日志存储方式，包括：

• 使用elasticsearch存储日志。
• 使用第三方日志存储工具。

我们推荐使用elasticsearch存储日志。elasticsearch是一个分布式搜索引擎，它可以帮助我们存储、检索和分析日志。

日志分析

日志分析是日志系统的第三步。Kubernetes提供了多种日志分析工具，包括：

• 使用kibana分析日志。
• 使用第三方日志分析工具。

我们推荐使用kibana分析日志。kibana是一个开源的日志分析平台，它可以帮助我们对日志进行可视化分析，并发现日志中的异常情况。

疑难杂症排查

在构建日志系统时，我们可能会遇到一些问题。以下是一些常见的问题及其解决方案：

• 日志收集失败。这可能是由于fluentd的配置错误或者elasticsearch的连接问题导致的。
• 日志存储失败。这可能是由于elasticsearch的存储空间不足导致的。
• 日志分析失败。这可能是由于kibana的配置错误或者日志中包含不正确的数据导致的。

总结

在本文中，我们介绍了Kubernetes日志系统的基本概念、组件、构建步骤和疑难杂症排查方法。希望这些信息对您有所帮助。