背景
众所周知，Docker很火，Docker中Kubernetes（简称k8s）最火。h5棋牌源码(h5.hxforum.com)联系方式 17061863533 企鹅 2952777280相对物理机、VM，Docker提供了更加简单、轻量、高性价比的部署与运维方法；而k8s在Docker之上，更进一步提供了对管理基础设施的抽象，形成了真正意义上的一站式部署与运维方案。
k8s提供了强有力工作调度、水平扩展、健康监测、维护高可用性等能力，同时提供了网络、文件系统的抽象与管理，所以对于已有应用上k8s或者基于k8s部署应用十分便捷。但这里有一部分令开发和运维人员比较头疼–日志采集。
难点分析
基于VM或者物理机部署的应用，日志采集相关技术都比较完善，有比较健全的Logstash、Fluentd、FileBeats等。但在Docker中，尤其在k8s中，日志采集并没有很好的解决方案，主要原因如下：
1.采集目标多：需要采集宿主机日志、容器内日志、容器stdout。针对每种数据源都有对应的采集软件，但缺乏一站式解决方案。
2.弹性伸缩难：k8s是一个分布式的集群，服务、环境的弹性伸缩对于日志采集带来了很大的困难，采集的动态性以及数据完整性是非常大的挑战。
3.运维成本大：现有的方案只能使用多种软件组合采集，各个软件组装起来的系统稳定性难以保障，且缺乏中心化的管理、配置、监控手段，运维负担巨大。
4.侵入性高：Docker Driver扩展需要修改底层引擎；一个Container对应一个采集Agent又会产生资源竞争和浪费。
5.采集性能低：正常情况下一个Docker Engine会运行数十个甚至数百个Container，此时开源Agent日志采集性能以及资源消耗十分堪忧。
基于阿里巴巴多年来容器服务日志采集的经验积累，并结合阿里云Kubernetes内测以来广大用户的反馈与诉求，今天，日志服务为k8s带来真正意义上的一站式日志解决方案。
方案介绍
方案简介 
如上图所示，我们只需要在Kubernetes集群中的每个节点上部署一个Logtail的容器，即可实现该节点上宿主机日志、容器日志、容器stdout等所有数据源的一站式采集。我们针对k8s提供了DaemonSet部署模板，1分钟内即可完成整个集群部署，并且后续集群动态伸缩无需对采集做任何二次部署。具体请参见使用方式章节。
日志服务客户端Logtail目前已有百万级部署，每天采集上万应用、数PB的数据，历经多次双11、双12考验。
依托阿里云日志服务强大的功能，对于采集到的日志数据，我们提供：
1.上下文查询，从茫茫数据中快速定位异常数据，并支持定位异常所在Container/Pod的上下文日志
2.实时的海量数据分析，1秒即可完成1亿条数据的统计分析
3.自带报表、告警功能，老板、开发、运维全搞定
4.流计算对接：storm、flink、blink、spark streaming等等都支持
5.外接可视化：Grafana、DataV轻松对接
6.日志归档投递：支持投递OSS归档存储，也支持投递MaxCompute进行离线分析
采集方案优势
关于日志服务整体的优势这里不再赘述，本文主要探讨日志服务Kubernetes采集方案的相关优势。这里我们主要总结了以下几点： 
方案对比
相对Logstash、Fluentd主流日志采集方式，对比如下： 
使用方式 
部署k8s的日志采集只需分为3个步骤，1分钟内即可完成集群部署（详细帮助文档参见 k8s采集帮助），这可能是你见过的最简单的k8s日志采集部署方案：
1.部署Logtail的DaemonSet。体力消耗：一条wget名，vi 修改3个参数，执行一条kubectl命令
2.日志服务控制台创建自定义标识机器组(后续集群动态伸缩无需额外操作)。体力消耗：web控制台点击几次，输入一个ID
3.日志服务控制台创建采集配置(所有采集均为服务端配置，无需本地运维)。体力消耗：stdout采集 web控制台点击几次；文件采集 web控制台点击几次，输入2个path
除k8s外，日志服务还支持标准docker不熟方式
核心技术简介
自定义标识机器组
日志采集支持k8s弹性伸缩的关键就是Logtail的自定义标识机器组。通常采集Agent远程管理的方案都以IP或者hostname作为标识，此方案在集群规模较小以及环境变化性不强的情况下较为适用，当机器规模扩大、弹性伸缩成为常态时运维成本承指数级升高。
基于集团内数年来的Agent运维经验总结，我们设计了一种灵活性更高、使用更加便捷、耦合度更低的配置&机器管理方式：
1.机器组除支持静态ip设置外，也支持自定义标识的方式：所有Logtail只要定义了该标识则自动关联到对应的机器组。
2.一个Logtail可属于多个机器组，一个机器组可包含多个Logtail，实现Logtail与机器组的解耦。
3.一个采集配置可应用到多个机器组，一个机器组可关联多个采集配置，实现机器组与采集配置的解耦。
以上概念映射到k8s中，可实现各种灵活的配置：
1.一个k8s集群对应一个自定义标识的机器组。同一集群的Logtail使用相同配置，k8s集群伸缩时对应Logtail的DaemonSet自动伸缩，Logtail启动后立即就会获取和该机器组关联的所有配置。
2.一个k8s集群中配置多种不同采集配置。根据不同Pod需求设置对应的采集配置，所有涉及容器采集的配置均支持IncludeLabel、ExcluseLabel过滤
3.同一配置可应用到多个k8s集群。如果您有多个的k8s集群，若其中有部分服务日志采集逻辑相同，您可以将同一配置应用到多个集群，无需额外配置。
容器自动发现
Logtail和很多软件（Logspout、MetricBeats、Telegraf等）一样内置了容器的自动发现机制。当前开源的容器自动发现均采用一次扫描+事件监听的方式，即：初次运行时获取当前所有的容器信息，后续监听docker engine的事件信息，增量更新信息。
此种方式效率相对最高，但有一定概率遗漏部分信息：
1.获取所有容器信息到docker engine事件监听建立期间的这部分的增量信息会丢失
2.事件监听可能会因为某些异常情况而终止，终止后到监听重新建立期间的增量信息会丢失 
考虑以上问题，Logtail采用了事件监听与定期全量扫描的方式实现容器的自动发现：
1.首先注册监听事件，其次再全量扫描
2.每隔一段时间执行一次全量扫描，全量更新meta信息（时间间隔高到对docker engine压力无影响）
容器文件自动渲染
容器日志采集只需要配置容器内的文件路径，并且支持各种采集模式：极简、Nginx模板、正则、分隔符、JSON等。相对传统的绝对路径采集，容器内日志采集动态性极强，为此我们专门实现了一套容器路径的自动匹配与配置渲染方案：
1.Logtail会根据配置的容器路径，查找容器对应路径在宿主机上的映射关系
2.根据宿主机路径以及容器的元数据信息（container name、pod、namespace…）渲染出正常的采集配置
3.Logtail文件采集模块加载渲染的配置并采集数据
4.当容器销毁时删除相应渲染的配置
可靠性保证
日志采集中的可靠性保证是非常重要也非常困难的工作。在Logtail的设计中，进程退出、异常终止、程序升级被认为是常态，在这些情况发生时Logtail需尽可能保证数据的可靠性。针对容器数据采集的动态特点，Logtail在之前可靠性保证的基础上，新增了容器标准输出以及容器文件的checkpoint维护机制
容器标准输出checkpoint管理
1.容器stdout和stderr的checkpoint独立保存
2.checkpoint保存策略：定期dump所有容器当前的checkpoint；配置更新/进程退出时强制保存
3.配置加载时，默认从checkpoint处开始采集，若无checkpoint，则从5秒前采集
4.考虑到配置删除时并不会删除checkpoint，后台定期清除无效checkpoint
容器文件checkpoint管理
1.除文件采集的checkpoint需保存外，还需保存容器meta的映射关系
2.checkpoint加载前需提前加载容器与文件之间的映射关系
3.考虑到停止期间无法感知容器状态变化，所以每次启动时会渲染所有当前的配置。Logtail保证多次加载同一容器配置的幂等性。
总结
阿里云日志服务提供的解决方案完美地解决了k8s上日志采集难的问题，从之前需要多个软件、几十个部署流程精简到1款软件、3个操作即可轻松上云，让广大用户真正体验到一个字：爽，从此日志运维人员的生活质量大大提高。
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/4401856/blog/4245308