云原生日志Agent/Aggregator

企业开发 2023-07-15 17:29:35 阅读次数: 0

Loggie是一个基于Golang的轻量级、高性能、云原生日志采集Agent和中转处理Aggregator，支持多Pipeline和组件热插拔，提供了：
● 一栈式日志解决方案： 同时支持日志中转、过滤、解析、切分、日志报警等
● 云原生的日志形态： 快速便捷的容器日志采集方式，原生的Kubernetes CRD动态配置下发
● 生产级的特性： 基于长期的大规模运维经验，形成了全方位的可观测性、快速 排障、异常预警、自动化运维能力
我们可以基于Loggie，打造一套的云原生可扩展的全链路日志数据平台。
在这里插入图片描述

概念

核心数据流

● Source： 输入源，表示一个具体的输入源，一个Pipeline可以有多个不同的输入源。比如file source表示日志文件采集源，Kafka source为读取Kafka的输入源。
● Sink： 输出源，表示一个具体的输出源，一个Pipeline仅能配置一种类型的输出源，但是可以有多个并行实例。比如Elasticsearch sink表示日志数据将发送至远端的Elasticsearch。
● Interceptor： 拦截器，表示一个日志数据处理组件，不同的拦截器根据实现可以进行日志的解析、切分、转换、限流等。一个Pipeline可以有多个Interceptor，数据流经过多个Interceptor被链式处理。
● Queue： 队列，目前有内存队列。
● Pipeline： 管道，source/interceptor/queue/sink共同组成了一个Pipeline，不同的Pipeline数据隔离。

管理与控制

● Discovery： 动态配置的下发，目前主要为Kubernetes下的日志配置，可以通过创建LogConfig等CRD实例的方式来采集容器日志。后续将陆续支持主机形态下的各种配置中心对接。
● Monitor EventBus： 各组件均可以通过publish数据到EventBus Topic中，由特定的Listener监听Topic并进行消费处理。主要用于监控数据的暴露或发送。
● Reloader： 用于配置的动态更新。

特性

新一代的云原生日志采集和传输方式

基于CRD的快速配置和使用

Loggie包含 LogConfig/ClusterLogConfig/Interceptor/Sink CRD，只需简单的创建一些YAML文件，即可搭建一系列的数据采集、传输、处理、发送流水线。

apiVersion: loggie.io/v1beta1
kind: LogConfig
metadata:
  name: tomcat
  namespace: default
spec:
  selector:
    type: pod
    labelSelector:
      app: tomcat
  pipeline:
    sources: |
      - type: file
        name: common
        paths:
          - stdout
          - /usr/local/tomcat/logs/*.log
    sinkRef: default
    interceptorRef: default

在这里插入图片描述

支持多种部署架构

● Agent: 使用DaemonSet部署，无需业务容器挂载Volume即可采集日志文件
● Sidecar: 支持Loggie sidecar无侵入自动注入，无需手动添加到Deployment/StatefulSet部署模版
● Aggregator: 支持Deployment独立部署成中转机形态，可接收聚合Loggie Agent发送的数据，也可单独用于消费处理各类数据源

但不管是哪种部署架构，Loggie仍然保持着简单直观的内部设计。
在这里插入图片描述

轻量级和高性能

基准压测对比
配置Filebeat和Loggie采集日志，并发送至Kafka某个Topic，不使用客户端压缩，Kafka Topic配置Partition为3。

在保证Agent规格资源充足的情况下，修改采集的文件个数、发送客户端并发度（配置Filebeat worker和Loggie parallelism)，观察各自的CPU、Memory和Pod网卡发送速率。

Agent 文件大小 日志文件数 发送并发度 CPU MEM (rss) 网卡发包速率
Filebeat 3.2G 1 3 7.5~8.5c 63.8MiB 75.9MiB/s
Filebeat 3.2G 1 8 10c 65MiB 70MiB/s
Filebeat 3.2G 10 8 11c 65MiB 80MiB/s
Loggie 3.2G 1 3 2.1c 60MiB 120MiB/s
Loggie 3.2G 1 8 2.4c 68.7MiB 120MiB/s
Loggie 3.2G 10 8 3.5c 70MiB 210MiB/s

自适应sink并发度
打开sink并发度配置后，Loggie可做到：
● 根据下游数据响应的实际情况，自动调整下游数据发送并行数，尽量发挥下游服务端的性能，且不影响其性能。
● 在上游数据收集被阻塞时，适当调整下游数据发送速度，缓解上游阻塞。

轻量级流式数据分析与监控

日志本身是一种通用的，和平台、系统无关的数据，如何更好的利用到这些数据，是Loggie关注和主要发展的核心能力。
在这里插入图片描述
实时解析和转换
只需配置transformer interceptor，通过配置函数式的action，即可实现：
● 各种数据格式的解析（json, grok, regex, split…)
● 各种字段的转换（add, copy, move, set, del, fmt…)
● 支持条件判断和处理逻辑（if, else, return, dropEvent, ignoreError…)
可用于：
● 日志提取出日志级别level，并且drop掉DEBUG日志
● 日志里混合包括有json和plain的日志形式，可以判断json形式的日志并且进行处理
● 根据访问日志里的status code，增加不同的topic字

示例：

interceptors:
  - type: transformer
    actions:
      - action: regex(body)
        pattern: (?<ip>\S+) (?<id>\S+) (?<u>\S+) (?<time>\[.*?\]) (?<url>\".*?\") (?<status>\S+) (?<size>\S+)
      - if: equal(status, 404)
        then:
          - action: add(topic, not_found)
          - action: return()
      - if: equal(status, 500)
        then:
          - action: dropEvent()

检测识别与报警
帮你快速检测到数据中可能出现的问题和异常，及时发出报警。
支持匹配方式：
● 无数据：配置的时间段内无日志数据产生
● 匹配
模糊匹配
正则匹配
● 条件判断
字段比较：equal/less/greater…

支持部署形态：
● 在数据采集链路检测：简单易用，无需额外部署
● 独立链路检测两种形态：独立部署Aggregator，消费Kafka/Elasticsearch等进行数据的匹配和报警
均可支持自定义webhook对接各类报警渠道

业务数据聚合与监控
很多时候指标数据Metrics不仅仅是通过prometheus exporter来暴露，日志数据本身也可以提供指标的来源。 比如说，通过统计网关的access日志，可以计算出一段时间间隔内5xx或者4xx的statusCode个数，聚合某个接口的qps，计算出传输body的总量等等。
该功能正在内测中示例：

- type: aggregator
  interval: 1m
  select:
  # 算子：COUNT/COUNT-DISTINCT/SUM/AVG/MAX/MIN
  - {
    
    key: amount, operator: SUM, as: amount_total}
  - {
    
    key: quantity, operator: SUM, as: qty_total}
  groupby: ["city"]
  # 计算：根据字段中的值，再计算处理
  calculate:
  - {
    
    expression: " ${amount_total} / ${qty_total} ", as: avg_amount}

全链路的快速排障与可观测性

● Loggie提供了可配置的、丰富的数据指标，还有dashboard可以一键导入到grafana中
在这里插入图片描述
● 使用Loggie terminal和help接口快速便捷的排查Loggie本身的问题，数据传输过程中的问题
在这里插入图片描述

FAQs

Loggie vs Filebeat/Fluentd/Logstash/Flume

Loggie Filebeat Fluentd Logstash Flume
开发语言 Golang Golang Ruby JRuby Java
多Pipeline 支持 单队列 单队列 支持 支持
多输出源 支持 不支持，仅一个Output 配置copy 支持 支持
中转机 支持 不支持 支持 支持 支持
日志报警 支持 不支持 不支持 不支持 不支持
Kubernetes容器日志采集 支持容器的stdout和容器内部日志文件 只支持容器stdout 只支持容器stdout 不支持 不支持
配置下发 Kubernetes下可通过CRD配置，主机场景配置中心陆续支持中 手动配置 手动配置 手动配置 手动配置
监控 原生支持Prometheus metrics，同时可配置单独输出指标日志文件、发送metrics等方式 API接口暴露，接入Prometheus需使用额外的exporter 支持API和Prometheus metrics 需使用额外的exporter 需使用额外的exporter
资源占用 低 低 一般 较高 较高

部署

1. 准备Kubernetes环境

可以使用现有Kubernetes集群，或者部署Kubernetes。本地推荐使用Kind搭建Kubernetes集群。
本文的操作需要在本地使用:
kubectl（下载）
helm（下载）
请确保本地有kubectl和helm可执行命令。

2. 部署Loggie DaemonSet

你可以在 installation 页面查看所有发布的部署chart。
可以选择下载chart再部署：

VERSION=v1.4.0
helm pull https://github.com/loggie-io/installation/releases/download/$VERSION/loggie-$VERSION.tgz && tar xvzf loggie-$VERSION.tgz

尝试修改一下其中的values.yaml。 请将以上的<VERSION>替换成具体的版本号。然后部署安装：
如果你的环境中已经创建了loggie namespace，可以忽略其中的 -nloggie 和 --create-namespace 参数。当然，你也可以使用自己的namespace，将其中loggie替换即可。

helm install loggie ./loggie -nloggie --create-namespace

当然你也可以直接部署：

# 请将下面的<VERSION>替换成具体的版本号
helm install loggie -nloggie --create-namespace https://github.com/loggie-io/installation/releases/download/$VERSION/loggie-$VERSION.tgz

为了方便体验最新的Fix和特性，我们提供了main分支每次合并后的镜像版本，可通过 <这里>在这里插入图片描述
(https://hub.docker.com/r/loggieio/loggie/tags) 进行选择。
同时你可以在helm install命令中增加 --set image=loggieio/loggie:vX.Y.Z 来指定具体的Loggie镜像。
● Kubernetes版本问题
failed to install CRD crds/crds.yaml: unable to recognize “”: no matches for kind “CustomResourceDefinition” in version “apiextensions.k8s.io/v1”
如果你在helm install的时候出现类似的问题，说明你的Kubernetes版本较低，不支持apiextensions.k8s.io/v1版本CRD。Loggie暂时保留了v1beta1版本的CRD，请删除charts中v1beta1版本，rm loggie/crds/crds.yaml，重新install。

3. 采集日志

Loggie定义了Kubernetes CRD LogConfig，一个LogConfig表示采集一类Pods的日志采集任务。

3.1 创建被采集的Pods

我们先创建一个Pod用于被采集日志的对象。接下来将采集这个Nginx Pod的标准输出stdout日志。

kubectl create deploy nginx --image=nginx

3.2 定义输出源Sink

接着我们创建一个Loggie定义的 CRD Sink 实例，表明日志发送的后端。为了方便演示，这里我们将日志发送至Loggie Agent自身的日志中并打印。

cat << EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: loggie.io/v1beta1
kind: Sink
metadata:
  name: default
spec:
  sink: |
    type: dev
    printEvents: true
EOF

可以通过 kubectl get sink 查看到已创建的Sink。

3.3 定义采集任务

Loggie定义CRD LogConfig，表示一个日志采集任务。我们创建一个LogConfig示例如下所示：

cat << EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: loggie.io/v1beta1
kind: LogConfig
metadata:
  name: nginx
  namespace: default
spec:
  selector:
    type: pod
    labelSelector:
      app: nginx
  pipeline:
    sources: |
      - type: file
        name: mylog
        paths:
        - stdout
    sinkRef: default
EOF

可以看到，上面使用了sinkRef引用了刚才创建的sink default CR。当然，我们还可以直接在Logconfig中使用sink字段，示例如下：

cat << EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: loggie.io/v1beta1
kind: LogConfig
metadata:
  name: nginx
  namespace: default
spec:
  selector:
    type: pod
    labelSelector:
      app: nginx
  pipeline:
    sources: |
      - type: file
        name: mylog
        paths:
        - stdout
    sink: |
      type: dev
      printEvents: true
      codec:
        type: json
        pretty: true
EOF

创建完之后，我们可以使用kubectl get lgc查看到创建的CRD实例。同时，我们还可以通过kubectl describe lgc nginx查看LogConfig的事件，以获取最新的状态

Events:
  Type    Reason       Age   From                       Message
  ----    ------       ----  ----                       -------
  Normal  syncSuccess  52s   loggie/kind-control-plane  Sync type pod [nginx-6799fc88d8-5cb67] success

上面的nginx LogConfig通过其中的spec.selector来匹配采集哪些Pod的日志，这里我们使用app: nginx选择了刚才创建的nginx Pod。
spec.pipeline则表示Loggie的Pipeline配置，我们只采集容器标准输出的日志，所以在paths中填写stdout即可。

4. 查看日志

首先找到所在的nginx pod节点：

kubectl get po -owide -l app=nginx

然后我们找到该节点的Loggie：

kubectl -nloggie get po -owide |grep ${node}

可以通过：

kubectl -nloggie logs -f ${logge-pod}

查看Loggie打印出的日志，里面展示了采集到的nginx标准输出日志。
更全面的部署介绍：Kubernetes下部署Loggie
Kubernetes下日志采集最佳实践：Kubernetes下的日志采集

使用Loggie采集容器日志

Loggie如何采集容器日志？

由于Kubernetes良好的可扩展性，Kubernetes设计了一种自定义资源CRD的概念，用户可以自己定义CRD表示自己的期望状态，并借助一些framework开发Controller，使用Controller将我们的期望变成现实。
基于这个思路，一个服务需要采集哪些日志，需要什么样的日志配置，是用户的期望，而这就需要我们开发一个日志采集的Controller去实现。
所以，用户只需要在我们定义的CRD LogConfig中，填写需要采集哪些Pods的日志，在Pod中的日志路径是什么。
核心架构如下图所示：
在这里插入图片描述
Loggie会感知到Pod和CRD的事件，进行配置的动态更新。同时，Loggie可以根据日志文件路径挂载的Volume，找到相应在节点的文件进行采集。另外还可以根据配置，自动将Pod上的Env/Annotation/Label加入到日志里作为元信息。
同时相比粗暴的所有节点挂载相同路径进行通配采集的方式，也解决了没法针对单个服务精细化配置、采集无关日志的问题。
当然带来的好处不仅仅这些，Loggie在动态配置下发、监控指标等方面都可以基于Kubernetes进行相应的适配和支持。

CRD使用说明

Loggie目前有以下几种CRD：
LogConfig： namespace级别CRD，用于采集Pod容器日志，其中主要填写采集的source配置，以及关联的sink和interceptor。
ClusterLogConfig： cluster级别CRD，表示集群级别的采集Pod容器日志，采集Node节点上的日志，以及为某个Loggie集群下发通用的pipeline配置。
Sink： 表示一个sink后端，需要在ClusterLogConfig/LogConfig中被关联。
Interceptor： 表示一个interceptors组，需要在ClusterLogConfig/LogConfig中被关联。
使用CRD的流程架构如下所示：
在这里插入图片描述
If you do, you have a fifty percent chance. If you don’t, you don’t

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转载自blog.csdn.net/qq_50573146/article/details/131665234
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