docker入門基礎(六)
目錄
八、docker 日誌
1、 Docker 的日誌功能。
對於一個運行的容器,Docker 會將日誌發送到 容器的 標準輸出設備(STDOUT)和標準錯誤設備(STDERR),STDOUT 和 STDERR 實際上就是容器的控制臺終端。
舉個例子,用下面的命令運行 httpd 容器:
root@node1 ~]# docker run -p 80:80 httpd AH00558: httpd: Could not reliably determine the server‘s fully qualified domain name, using 172.17.0.3. Set the ‘ServerName‘ directive globally to suppress this message AH00558: httpd: Could not reliably determine the server‘s fully qualified domain name, using 172.17.0.3. Set the ‘ServerName‘ directive globally to suppress this message [Wed Dec 19 16:19:19.135837 2018] [mpm_event:notice] [pid 1:tid 139659397657792] AH00489: Apache/2.4.37 (Unix) configured -- resuming normal operations [Wed Dec 19 16:19:19.136196 2018] [core:notice] [pid 1:tid 139659397657792] AH00094: Command line: ‘httpd -D FOREGROUND‘
因為我們在啟動日誌的時候沒有用 -d 參數,httpd 容器以前臺方式啟動,日誌會直接打印在當前的終端窗口。
如果加上 -d 參數以後臺方式運行容器,我們就看不到輸出的日誌了。
[root@node1 ~]# docker run -p 80:80 -d httpd
8a4e90384f42279573a98665c08e929c5b871cfed14f4873b62081db22579d86
這種情況下如果要查看容器的日誌,有兩種方法:
- attach 到該容器。
- 用 docker logs 命令查看日誌。
attach方法
attach 到了 httpd 容器,但並沒有任何輸出,這是因為當前沒有新的日誌信息。
為了產生一條新的日誌,可以在 host 的另一個命令行終端執行 curl localhost。
[root@node1 ~]# docker attach 8a4e90384f42279573a98665c08e929c5b871cfed14f4873b62081db22579d86 [white@node1 ~]$ curl localhost <html><body><h1>It works!</h1></body></html> [root@node1 ~]# docker attach 8a4e90384f42279573a98665c08e929c5b871cfed14f4873b62081db22579d86 172.17.0.1 - - [20/Dec/2018:06:26:28 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 45
attach 的方法在實際使用中不太方便,因為:
- 只能看到 attach 之後的日誌,以前的日誌不可見。
- 退出 attach 狀態比較麻煩(Ctrl+p 然後 Ctrl+q 組合鍵),一不小心很容器將容器殺掉(比如按下 Ctrl+C)。
查看容器日誌推薦的方法是用 docker logs 命令。
docker logs 能夠打印出自容器啟動以來完整的日誌,並且 -f 參數可以繼續打印出新產生的日誌,效果上與 Linux 命令 tail -f 一樣。
2、多種日誌方案
將容器日誌發送到 STDOUT 和 STDERR 是 Docker 的默認日誌行為。實際上,Docker 提供了多種日誌機制幫助用戶從運行的容器中提取日誌信息。這些機制被稱作 logging driver。
Docker 的默認 logging driver 是 json-file。
[root@node1 ~]# docker info |grep ‘Logging Driver‘
Logging Driver: json-file
json-file 會將容器的日誌保存在 json 文件中,Docker 負責格式化其內容並輸出到 STDOUT 和 STDERR。
我們可以在 Host 的容器目錄中找到這個文件,器路徑為 /var/lib/docker/containers/
比如我們可以查看前面 httpd 容器 json 格式的日誌文件。
[root@node1 ~]# cat /var/lib/docker/containers/8a4e90384f42279573a98665c08e929c5b871cfed14f4873b62081db22579d86/8a4e90384f42279573a98665c08e929c5b871cfed14f4873b62081db22579d86-json.log
{"log":"AH00558: httpd: Could not reliably determine the server‘s fully qualified domain name, using 172.17.0.3. Set the ‘ServerName‘ directive globally to suppress this message\n","stream":"stderr","time":"2018-12-19T16:20:06.529205619Z"}
{"log":"AH00558: httpd: Could not reliably determine the server‘s fully qualified domain name, using 172.17.0.3. Set the ‘ServerName‘ directive globally to suppress this message\n","stream":"stderr","time":"2018-12-19T16:20:06.52927816Z"}
{"log":"[Wed Dec 19 16:20:06.531616 2018] [mpm_event:notice] [pid 1:tid 139645179663552] AH00489: Apache/2.4.37 (Unix) configured -- resuming normal operations\n","stream":"stderr","time":"2018-12-19T16:20:06.539621015Z"}
{"log":"[Wed Dec 19 16:20:06.531941 2018] [core:notice] [pid 1:tid 139645179663552] AH00094: Command line: ‘httpd -D FOREGROUND‘\n","stream":"stderr","time":"2018-12-19T16:20:06.539658478Z"}
{"log":"172.17.0.1 - - [20/Dec/2018:06:26:28 +0000] \"GET / HTTP/1.1\" 200 45\n","stream":"stdout","time":"2018-12-20T06:26:28.088467341Z"}
{"log":"[Thu Dec 20 06:27:06.465698 2018] [mpm_event:notice] [pid 1:tid 139645179663552] AH00491: caught SIGTERM, shutting down\n","stream":"stderr","time":"2018-12-20T06:27:06.46593144Z"}
除了 json-file,Docker 還支持多種 logging driver。完整列表可訪問官方文檔 https://docs.docker.com/engine/admin/logging/overview/#supported-logging-drivers
none 是 disable 容器日誌功能。
syslog 和 journald 是 Linux 上的兩種日誌管理服務。
awslogs、splunk 和 gcplogs 是第三方日誌托管服務。
gelf 和 fluentd 是兩種開源的日誌管理方案,我們會在後面分別討論。
容器啟動時可以通過 --log-driver 指定使用的 logging driver。如果要設置 Docker 默認的 logging driver,需要修改 Docker daemon 的啟動腳本,指定 --log-driver 參數,比如:ExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// --log-driver=syslog --log-opt ......
每種 logging driver 都有自己的 --log-opt,使用時請參考官方文檔。
3、ELK
在開源的日誌管理方案中,最出名的莫過於 ELK 了。ELK 是三個軟件的合稱:Elasticsearch、Logstash、Kibana。
Elasticsearch
一個近乎實時查詢的全文搜索引擎。Elasticsearch 的設計目標就是要能夠處理和搜索巨量的日誌數據。
Logstash
讀取原始日誌,並對其進行分析和過濾,然後將其轉發給其他組件(比如 Elasticsearch)進行索引或存儲。Logstash 支持豐富的 Input 和 Output 類型,能夠處理各種應用的日誌。
Kibana
一個基於 JavaScript 的 Web 圖形界面程序,專門用於可視化 Elasticsearch 的數據。Kibana 能夠查詢 Elasticsearch 並通過豐富的圖表展示結果。用戶可以創建 Dashboard 來監控系統的日誌。
本節將討論如何用 ELK 這組黃金搭檔來監控 Docker 容器的日誌。
Logstash 負責從各個 Docker 容器中提取日誌,Logstash將日誌轉發到 Elasticsearch 進行索引和保存,Kibana 分析和可視化數據。
下面開始實踐這套流程。
1\安裝 ELK 套件
ELK 的部署方案可以非常靈活,在規模較大的生產系統中,ELK 有自己的集群,實現了高可用和負載均衡。我們的目標是在最短的時間內學習並實踐 ELK,因此將采用最小部署方案:在容器中搭建 ELK。
[root@node1 ~]# docker run --name elk -p 5601:5601 -p 9200:9200 -p:5044:5044 -it sebp/elk
我們使用的是 sebp/elk 這個現成的 image,裏面已經包含了整個 ELK stack。容器啟動後 ELK 各組件將分別監聽如下端口:
5601 - Kibana web 接口
9200 - Elasticsearch JSON 接口
5044 - Logstash 日誌接收接口
先訪問一下 Kibana http://[Host IP]:5601/ 看看效果。
當前 Kibana 沒有可顯示的數據,因為當前 Elasticsearch 還沒有任何日誌數據。
訪問一下 Elasticsearch 的 JSON 接口 http://[Host IP]:9200/_search?pretty
{
"name" : "lW3S7Mf",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "9iqURI_vQdeIKVXTWJD_Ug",
"version" : {
"number" : "6.5.1",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "tar",
"build_hash" : "8c58350",
"build_date" : "2018-11-16T02:22:42.182257Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "7.5.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
確實,目前 Elasticsearch 沒有與日誌相關的 index。
接下來的工作就是將 Docker 的日誌導入 ELK,
幾乎所有的軟件和應用都有自己的日誌文件,容器也不例外。前面我們已經知道 Docker 會將容器日誌記錄到 /var/lib/docker/containers/
要實現這一步其實不難,因為 ELK 提供了一個配套小工具 Filebeat,它能將指定路徑下的日誌文件轉發給 ELK。同時 Filebeat 很聰明,它會監控日誌文件,當日誌更新時,Filebeat 會將新的內容發送給 ELK。
2\安裝 Filebeat**
下面在 Docker Host 中安裝和配置 Filebeat。
[root@node1 ~]# curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-5.1.1-x86_64.rpm
[root@node1 ~]# yum localinstall filebeat-5.1.1-x86_64.rpm -y
配置 Filebeat
Filebeat 的配置文件為 /etc/filebeat/filebeat.yml,我們需要告訴 Filebeat 兩件事:
- 監控哪些日誌文件?
將日誌發送到哪裏?
input_type: log
Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.
paths:- /var/lib/docker/containers//.log
- /var/log/syslog
在 paths 中我們配置了兩條路徑:
- /var/lib/docker/containers//.log 是所有容器的日誌文件。
- /var/log/syslog 是 Host 操作系統的 syslog。
接下來告訴 Filebeat 將這些日誌發送給 ELK。
Filebeat 可以將日誌發送給 Elasticsearch 進行索引和保存;也可以先發送給 Logstash 進行分析和過濾,然後由 Logstash 轉發給 Elasticsearch
為了不引入過多的復雜性,我們這裏將日誌直接發送給 Elasticsearch。
output.elasticsearch:
# Array of hosts to connect to.
hosts: ["localhost:9200"]
啟動 Filebeat
Filebeat 安裝時已經註冊為 systemd 的服務,可以直接啟動服務。
[root@node1 ~]# systemctl start filebeat.service
管理日誌**
Filebeat 啟動後,正常情況下會將監控的日誌發送給 Elasticsearch。刷新 Elasticsearch 的 JSON 接口 http://[Host IP]:9200/_search?pretty 進行確認。
"_type" : "log",
"_id" : "0L6rymcBMWBsEwm5rF3p",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"@timestamp" : "2018-12-20T08:11:47.138Z",
"beat" : {
"hostname" : "node1",
"name" : "node1",
"version" : "5.1.1"
},
"input_type" : "log",
"message" : "{\"log\":\"AH00558: httpd: Could not reliably determine the server‘s fully qualified domain name, using 172.17.0.4. Set the ‘ServerName‘ directive globally to suppress this message\\n\",\"stream\":\"stderr\",\"time\":\"2018-12-17T03:16:55.290537706Z\"}",
"offset" : 480,
"source" : "/var/lib/docker/containers/0fe49ea429a2cee05de5705ba83f89ecac7bea812a24ec041f957ab7bf05b199/0fe49ea429a2cee05de5705ba83f89ecac7bea812a24ec041f957ab7bf05b199-json.log",
"type" : "log"
這次我們能夠看到 filebeat-* 的 index,以及 Filebeat 監控的那兩個路徑下的日誌。
好,Elasticsearch 已經創建了日誌的索引並保存起來,接下來是在 Kibana 中展示日誌。
首先需要配置一個 index pattern,即告訴 Kibana 查詢和分析 Elasticsearch 中的哪些日誌。
指定 index pattern 為 filebeat-*,這與 Elasticsearch 中的 index一致。
Time-field name 選擇 @timestamp。
點擊 Create 創建 index pattern。
點擊 Kibana 左側 Discover 菜單,便可看到容器和 syslog 日誌信息。
下面我們啟動一個新的容器,該容器將向控制臺打印信息,模擬日誌輸出。
[root@node1 ~]# docker run busybox sh -c ‘while true; do echo "This is a log message from container busybox!"; sleep 10; done;‘
刷新 Kibana 頁面或者點擊右上角 圖標,馬上就能看到 busybox 的日誌。
Kibana 也提供了強大的查詢功能,比如輸入關鍵字 busybox 能搜索出所有匹配的日誌條目。
我們這裏只是簡單地將日誌導入 ELK 並樸素地顯示出來,實際上 ELK 還可以對日誌進行歸類匯總、分析聚合、創建炫酷的 Dashboard 等,可以挖掘的內容很多,玩法很豐富。
3\Fluentd
ELK 中我們是用 Filebeat 收集 Docker 容器日誌,利用的是 Docker 默認的 logging driver json-file,本節我們將使用 fluentd 來收集容器的日誌。
Fluentd 是一個開源的數據收集器,它目前有超過 500 種的 plugin,可以連接各種數據源和數據輸出組件。在接下來的實踐中,Fluentd 會負責收集容器日誌,然後發送給 Elasticsearch。
這裏我們用 Filebeat 將 Fluentd 收集到的日誌轉發給 Elasticsearch。這當然不是唯一的方案,Fluentd 有一個 plugin fluent-plugin-elasticsearch 可以直接將日誌發送給 Elasticsearch。條條道路通羅馬,開源世界給予了我們多種可能性,可以根據需要選擇合適的方案。
安裝 Fluentd
同樣的,最高效的實踐方式是運行一個 fluentd 容器。
[root@node1 ~]# docker run -d -p 24224:24224 -p 24224:24224/udp -v /data:/fluentd/log fluent/fluentd
fluentd 會在 TCP/UDP 端口 24224 上接收日誌數據,日誌將保存在 Host 的 /data 目錄中。
重新配置 Filebeat
編輯 Filebeat 的配置文件 /etc/filebeat/filebeat.yml,將 /data 添加到監控路徑中。
- input_type: log
# Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.
paths:
- /data/*.log
重啟 Filebeat。
[root@node1 ~]# systemctl restart filebeat.service
監控容器日誌,啟動測試容器
[root@node1 ~]# docker run -d > --log-driver=fluentd > --log-opt fluentd-address=localhost:24224 > --log-opt tag="log-test-container-A" > busybox sh -c ‘while true; do echo "This is a log message from container A"; sleep 10; done;‘
[root@node1 ~]# docker run -d > --log-driver=fluentd > --log-opt fluentd-address=localhost:24224 > --log-opt tag="log-test-container-B" > busybox sh -c ‘while true; do echo "This is a log message from container B"; sleep 10; done;‘
--log-driver=fluentd 告訴 Docker 使用 Fluentd 的 logging driver。
--log-opt fluentd-address=localhost:24224 將容器日誌發送到 Fluentd 的數據接收端口。
--log-opt tag="log-test-container-A" 和 --log-opt tag="log-test-container-B" 在日誌中添加一個可選的 tag,用於區分不同的容器。
容器啟動後,Kibana 很快就能夠查詢到容器的日誌。
4、Graylog
Graylog 是與 ELK 可以相提並論的一款集中式日誌管理方案,支持數據收集、檢索、可視化 Dashboard。本節將實踐用 Graylog 來管理 Docker 日誌。
Graylog 負責接收來自各種設備和應用的日誌,並為用戶提供 Web 訪問接口。
Elasticsearch 用於索引和保存 Graylog 接收到的日誌。
MongoDB 負責保存 Graylog 自身的配置信息。
與 ELK 一樣,Graylog 的部署方案很靈活,快速搭建一個 all-in-one 的環境對於學習很有益處;部署一個高可用高伸縮性的集群對於生成環境也是必要的。
接下來我們將在容器環境下搭建 Graylog。
部署 Graylog
Graylog 及其相關組件都將以容器的方式部署。
MongoDB
[root@node1 ~]# docker run --name graylog-mongo -d mongo:3
Elasticsearch
[root@node1 ~]# docker run --name graylog-elasticsearch -d elasticsearch:2 elasticsearch -Des.cluster.name="graylog"
Graylog
[root@node1 ~]# docker run --link graylog-mongo:mongo > --link graylog-elasticsearch:elasticsearch > -p 9000:9000 > -p 12201:12201/udp > -e GRAYLOG_WEB_ENDPOINT_URI="http://192.168.2.110:9000/api" > -e GRAYLOG_PASSWORD_SECRET=somepasswordpepper > -e GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2=8c6976e5b5410415bde908bd4dee15dfb167a9c873fc4bb8a81f6f2ab448a918 > -d graylog2/server
--link 參數讓 Graylog 容器能夠用主機名 mongo 和 elasticsearch 訪問 MongoDB 和 Elasticsearch 的服務。
-p 9000:9000 映射 Graylog 的 Web 服務端口 9000。
-p 12201:12201/udp 映射 Graylog 接收日誌數據的 UDP 端口 12201。
GRAYLOG_WEB_ENDPOINT_URI 指定 Graylog 的 Web 訪問 URI,請註意這裏需要使用 Docker Host 的外部 IP(在實驗環境中為 192.168.2.110)。
GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2 指定 Graylog 管理員用戶密碼的哈希值,在這個例子中密碼為 admin。可以通過如下命令生成自己的密碼哈希,比如:
echo -n yourpassword | shasum -a 256
容器啟動後,在 Web 瀏覽器中訪問 http://[Docker Host IP]:9000
用戶名/密碼 = admin/admin
登錄後顯示 Getting Started 頁面。
配置 Graylog**
目前 Graylog 還沒法接收任何日誌,我們需要配置一個 Input,點擊頂部菜單 System -> Inputs。
Graylog 支持多種 Input 類型,與 Graylog 對接的 Docker logging driver 是 gelf,因此這裏我們需要運行一個 GELF UDP 類型的 Input。
在 Node 列表中選擇 Graylog 容器。
Title 命名為 docker GELF input。
其他保持默認值,其中 port 12201 即為前面啟動容器時映射到 Host 的端口,用於接收日誌數據。
Graylog 已經準備就緒,接下來就可以將容器的日誌發送給 Graylog 了
使用Graylog管理容器日誌
首先啟動測試容器。
[root@node1 ~]# docker run -d > --log-driver=gelf > --log-opt gelf-address=udp://localhost:12201 > --log-opt tag="log-test-container-A" > busybox sh -c ‘while true; do echo "This is a log message from container A"; sleep 10; done;‘
[root@node1 ~]# docker run -d > --log-driver=gelf > --log-opt gelf-address=udp://localhost:12201 > --log-opt tag="log-test-container-B" > busybox sh -c ‘while true; do echo "This is a log message from container B"; sleep 10; done;‘
--log-driver=gelf 告訴 Docker 使用 GELF 的 logging driver。
--log-opt gelf-address=localhost:12201 將容器日誌發送到 Graylog 的日誌接收端口。
--log-opt tag="log-test-container-A" 和 --log-opt tag="log-test-container-B" 在日誌中添加一個可選的 tag,用於區分不同的容器。
容器啟動後,點擊 Graylog 頂部菜單 Search,就能夠查詢到容器的日誌了。
與 Kibana 一樣,Graylog 也提供了強大的查詢功能,比如輸入關鍵字 container B 能搜索出所有匹配的日誌條目。
與前面 ELK 一樣,這裏我們只是簡單的將日誌導入到 Graylog。實際上 Graylog 也可以對日誌進行歸類匯總、分析聚合、創建 Dashboard 等
docker入門基礎(六)