百亿架构之filebeat使用介绍
此系列文章一共分为三部分，分为filebeat部分，logstash部分，es部分。这里会按照天天几百亿条的数据量来考虑，去设计、部署、优化这个日志系统，来最大限度的利用资源，并达到一个最优的性能。本篇主要讲解
filebeat这一块javascript
介绍
版本：filebeat-7.12.0java
这是关于k8s的日志采集，部署方式是采用DaemonSet的方式，采集时按照k8s集群的namespace进行分类，而后根据namespace的名称建立不一样的topic到kafka中node
k8s日志文件说明
通常状况下，容器中的日志在输出到标准输出(stdout)时，会以*-json.log的命名方式保存在/var/lib/docker/containers目录中，固然若是修改了docker的数据目录，那就是在修改后的数据目录中了，例如：linux
# tree /data/docker/containers
/data/docker/containers
├── 009227c00e48b051b6f5cb65128fd58412b845e0c6d2bec5904f977ef0ec604d
│ ├── 009227c00e48b051b6f5cb65128fd58412b845e0c6d2bec5904f977ef0ec604d-json.log
│ ├── checkpoints
│ ├── config.v2.json
│ ├── hostconfig.json
│ └── mounts
复制代码
这里能看到，有这么个文件： /data/docker/containers/container id/*-json.log，而后k8s默认会在/var/log/containers和/var/log/pods目录中会生成这些日志文件的软链接，以下所示：git
cattle-node-agent-tvhlq_cattle-system_agent-8accba2d42cbc907a412be9ea3a628a90624fb8ef0b9aa2bc6ff10eab21cf702.log
etcd-k8s-master01_kube-system_etcd-248e250c64d89ee6b03e4ca28ba364385a443cc220af2863014b923e7f982800.log
复制代码
而后，会看到这个目录下存在了此宿主机上的全部容器日志，文件的命名方式为：github
[podName]_[nameSpace]_[depoymentName]-[containerId].log
复制代码
上面这个是deployment的命名方式，其余的会有些不一样，例如：DaemonSet，StatefulSet等，不过全部的都有一个共同点，就是docker
*_[nameSpace]_*.log
复制代码
到这里，知道这个特性，就能够往下来看Filebeat的部署和配置了。json
filebeat部署
部署采用的DaemonSet方式进行，这里没有啥可说的，参照官方文档直接部署便可api
---
apiVersion: v1
data:
filebeat.yml: |- filebeat.inputs: - type: container enabled: true paths: - /var/log/containers/*_test-1_*log fields: namespace: test-1 env: dev k8s: cluster-dev - type: container enabled: true paths: - /var/log/containers/*_test-2_*log fields: namespace: test-2 env: dev k8s: cluster-dev filebeat.config.modules: path: ${path.config}/modules.d/*.yml reload.enabled: false output.kafka: hosts: ["10.0.105.74:9092","10.0.105.76:9092","10.0.105.96:9092"] topic: '%{[fields.k8s]}-%{[fields.namespace]}' partition.round_robin: reachable_only: true kind: ConfigMap
metadata:
name: filebeat-daemonset-config-test
namespace: default
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: filebeat
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: filebeat
spec:
selector:
matchLabels:
k8s-app: filebeat
template:
metadata:
labels:
k8s-app: filebeat
spec:
serviceAccountName: filebeat
terminationGracePeriodSeconds: 30
hostNetwork: true
dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet
containers:
- name: filebeat
image: docker.elastic.co/beats/filebeat:7.12.0
args: [
"-c", "/etc/filebeat.yml",
"-e",
]
env:
- name: NODE_NAME
valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: spec.nodeName
securityContext:
runAsUser: 0
# If using Red Hat OpenShift uncomment this:
#privileged: true
resources:
limits:
memory: 200Mi
requests:
cpu: 100m
memory: 100Mi
volumeMounts:
- name: config
mountPath: /etc/filebeat.yml
readOnly: true
subPath: filebeat.yml
- name: data
mountPath: /usr/share/filebeat/data
- name: varlibdockercontainers
mountPath: /var/lib/docker/containers
readOnly: true
- name: varlog
mountPath: /var/log
readOnly: true
volumes:
- name: config
configMap:
defaultMode: 0640
name: filebeat-config
- name: varlibdockercontainers
hostPath:
path: /var/lib/docker/containers
- name: varlog
hostPath:
path: /var/log
# data folder stores a registry of read status for all files, so we don't send everything again on a Filebeat pod restart
- name: data
hostPath:
# When filebeat runs as non-root user, this directory needs to be writable by group (g+w).
path: /var/lib/filebeat-data
type: DirectoryOrCreate
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
name: filebeat
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: filebeat
namespace: kube-system
roleRef:
kind: ClusterRole
name: filebeat
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
name: filebeat
labels:
k8s-app: filebeat
rules:
- apiGroups: [""] # "" indicates the core API group
resources:
- namespaces
- pods
- nodes
verbs:
- get
- watch
- list
- apiGroups: ["apps"]
resources:
- replicasets
verbs: ["get", "list", "watch"]
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: filebeat
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: filebeat
复制代码
启动的话直接kubectl apply -f启动便可，部署不是本篇的重点，这里不作过多介绍。bash
官方部署参考：raw.githubusercontent.com/elastic/bea…
filebeat配置简单介绍
这里先简单介绍下filebeat的配置结构
filebeat.inputs:
filebeat.config.modules:
processors:
output.xxxxx:
复制代码
结构大概是这么个结构，完整的数据流向简单来讲就是下面这个图：
前面也说了，我是根据根据命名空间作分类，每个命名空间就是一个topic，若是要收集多个集群，一样也是使用命名空间作分类，只不过topic的命名就须要加个k8s的集群名，这样方便去区分了，那既然是经过命名空间来获取日志，那么在配置inputs的时候就须要经过写正则将指定命名空间下的日志文件取出，而后读取，例如：
filebeat.inputs:
- type: container
enabled: true
paths:
- /var/log/containers/*_test-1_*log
fields:
namespace: test-1
env: dev
k8s: cluster-dev
复制代码
这里个人命名空间为bim5d-basic，而后经过正则*_test-1_*log来获取带有此命名空间名的日志文件，随后又加了个自定义字段，方便下面建立topic时使用。
这里是写了一个命名空间，若是有多个，就排开写就好了，以下所示：
filebeat.inputs:
- type: container
enabled: true
paths:
- /var/log/containers/*_test-1_*log
fields:
namespace: test-1
env: dev
k8s: cluster-dev
- type: container
enabled: true
paths:
- /var/log/containers/*_test-2_*log
fields:
namespace: test-2
env: dev
k8s: cluster-dev
复制代码
这种写法有一个很差的地方就是，若是命名空间比较多，那么整个配置就比较多，不要着急，文章下面有更简洁的写法
注意: 日志的类型，要设置成
container
上面说了经过命名空间建立topic，我这里加了一个自定义的字段namespace，就是后面的topic的名称，可是这里有不少的命名空间，那在输出的时候，如何动态去建立呢？
output.kafka:
hosts: ["10.0.105.74:9092","10.0.105.76:9092","10.0.105.96:9092"]
topic: '%{[fields.namespace]}'
partition.round_robin:
reachable_only: true
复制代码
注意这里的写法：%{[fields.namespace]}
那么完整的配置以下所示：
apiVersion: v1
data:
filebeat.yml: |- filebeat.inputs: - type: container enabled: true paths: - /var/log/containers/*_test-1_*log fields: namespace: test-1 env: dev k8s: cluster-dev - type: container enabled: true paths: - /var/log/containers/*_test-2_*log fields: namespace: test-2 env: dev k8s: cluster-dev filebeat.config.modules: path: ${path.config}/modules.d/*.yml reload.enabled: false output.kafka: hosts: ["10.0.105.74:9092","10.0.105.76:9092","10.0.105.96:9092"] topic: '%{[fields.k8s]}-%{[fields.namespace]}' partition.round_robin: reachable_only: true kind: ConfigMap
metadata:
name: filebeat-daemonset-config-test
namespace: default
复制代码
若是是不对日志作任何处理，到这里就结束了，可是这样又视乎在查看日志的时候少了点什么？ 没错！到这里你仅仅知道日志内容，和该日志来自于哪一个命名空间，可是你不知道该日志属于哪一个服务，哪一个pod，甚至说想查看该服务的镜像地址等，可是这些信息在咱们上面的配置方式中是没有的，因此须要进一步的添砖加瓦。
这个时候就用到了一个配置项，叫作: processors, 看下官方的解释
You can define processors in your configuration to process events before they are sent to the configured output
简单来讲就是处理日志
下面来重点讲一下这个地方，很是有用和重要
filebeat的processors使用介绍
添加K8s的基本信息
在采集k8s的日志时，若是按照上面那种配置方式，是没有关于pod的一些信息的，例如：
- Pod Name
- Pod UID
- Namespace
- Labels
- 等等等等
那么若是想添加这些信息，就要使用processors中的一个工具，叫作: add_kubernetes_metadata, 字面意思就是添加k8s的一些元数据信息，使用方法能够先来看一段示例：
processors:
- add_kubernetes_metadata:
host: ${NODE_NAME}
matchers:
- logs_path:
logs_path: "/var/log/containers/"
复制代码
host: 指定要对filebeat起做用的节点，防止没法准确检测到它，好比在主机网络模式下运行filebeat
matchers: 匹配器用于构造与索引建立的标识符相匹配的查找键
logs_path: 容器日志的基本路径,若是未指定，则使用Filebeat运行的平台的默认日志路径
加上这个k8s的元数据信息以后，就能够在日志里面看到k8s的信息了，看一下添加k8s信息后的日志格式：
{
"@timestamp": "2021-04-19T07:07:36.065Z",
"@metadata": {
"beat": "filebeat",
"type": "_doc",
"version": "7.11.2"
},
"log": {
"offset": 377708,
"file": {
"path": "/var/log/containers/test-server-85545c868b-6nsvc_test-1_test-server-885412c0a8af6bfa7b3d7a341c3a9cb79a85986965e363e87529b31cb650aec4.log"
}
},
"fields": {
"env": "dev",
"k8s": "cluster-dev"
"namespace": "test-1"
},
"host": {
"name": "filebeat-fv484"
},
"agent": {
"id": "7afbca43-3ec1-4cee-b5cb-1de1e955b717",
"name": "filebeat-fv484",
"type": "filebeat",
"version": "7.11.2",
"hostname": "filebeat-fv484",
"ephemeral_id": "8fd29dee-da50-4c88-88d5-ebb6bbf20772"
},
"ecs": {
"version": "1.6.0"
},
"stream": "stdout",
"message": "2021-04-19 15:07:36.065 INFO 23 --- [trap-executor-0] c.n.d.s.r.aws.ConfigClusterResolver : Resolving eureka endpoints via configuration",
"input": {
"type": "container"
},
"container": {
"image": {
"name": "hub.test.com/test/test-server:3.3.1-ent-release-SNAPSHOT.20210402191241_87c9b1f841c"
},
"id": "885412c0a8af6bfa7b3d7a341c3a9cb79a85986965e363e87529b31cb650aec4",
"runtime": "docker"
},
"kubernetes": {
"labels": {
"pod-template-hash": "85545c868b",
"app": "geip-gateway-test"
},
"container": {
"name": "test-server",
"image": "hub.test.com/test/test-server:3.3.1-ent-release-SNAPSHOT.20210402191241_87c9b1f841c"
},
"node": {
"uid": "511d9dc1-a84e-4948-b6c8-26d3f1ba2e61",
"labels": {
"kubernetes_io/hostname": "k8s-node-09",
"kubernetes_io/os": "linux",
"beta_kubernetes_io/arch": "amd64",
"beta_kubernetes_io/os": "linux",
"cloudt-global": "true",
"kubernetes_io/arch": "amd64"
},
"hostname": "k8s-node-09",
"name": "k8s-node-09"
},
"namespace_uid": "4fbea846-44b8-4d4a-b03b-56e43cff2754",
"namespace_labels": {
"field_cattle_io/projectId": "p-lgxhz",
"cattle_io/creator": "norman"
},
"pod": {
"name": "test-server-85545c868b-6nsvc",
"uid": "1e678b63-fb3c-40b5-8aad-892596c5bd4d"
},
"namespace": "test-1",
"replicaset": {
"name": "test-server-85545c868b"
}
}
}
复制代码
能够看到kubernetes这个key的value有关于pod的信息，还有node的一些信息，还有namespace信息等，基本上关于k8s的一些关键信息都包含了，很是的多和全。
可是，问题又来了，这一条日志信息有点太多了，有一半多不是咱们想要的信息，因此，咱们须要去掉一些对于咱们没有用的字段
删除没必要要的字段
processors:
- drop_fields:
#删除的多余字段
fields:
- host
- ecs
- log
- agent
- input
- stream
- container
ignore_missing: true
复制代码
元信息：@metadata是不能删除的
添加日志时间
经过上面的日志信息，能够看到是没有单独的一个关于日志时间的字段的，虽然里面有一个@timestamp，但不是北京时间，而咱们要的是日志的时间，message里面却是有时间，可是怎么能把它取到并单独添加一个字段呢，这个时候就须要用到script了，须要写一个js脚原本替换。
processors:
- script:
lang: javascript
id: format_time
tag: enable
source: > function process(event) { var str=event.Get("message"); var time=str.split(" ").slice(0, 2).join(" "); event.Put("time", time); } - timestamp:
field: time
timezone: Asia/Shanghai
layouts:
- '2006-01-02 15:04:05'
- '2006-01-02 15:04:05.999'
test:
- '2019-06-22 16:33:51'
复制代码
添加完成后，会多一个time的字段，在后面使用的时候，就可使用这个字段了。
从新拼接k8s源信息
实际上，到这个程度就已经完成了咱们的全部需求了，可是添加完k8s的信息以后，多了不少无用的字段，而咱们若是想去掉那些没用的字段用drop_fields也能够，例以下面这种写法：
processors:
- drop_fields:
#删除的多余字段
fields:
- kubernetes.pod.uid
- kubernetes.namespace_uid
- kubernetes.namespace_labels
- kubernetes.node.uid
- kubernetes.node.labels
- kubernetes.replicaset
- kubernetes.labels
- kubernetes.node.name
ignore_missing: true
复制代码
这样写也能够把无用的字段去掉，可是结构层级没有变化，嵌套了不少层，最终结果可能变成这个样子
{
"@timestamp": "2021-04-19T07:07:36.065Z",
"@metadata": {
"beat": "filebeat",
"type": "_doc",
"version": "7.11.2"
},
"fields": {
"env": "dev",
"k8s": "cluster-dev"
"namespace": "test-1"
},
"message": "2021-04-19 15:07:36.065 INFO 23 --- [trap-executor-0] c.n.d.s.r.aws.ConfigClusterResolver : Resolving eureka endpoints via configuration",
"kubernetes": {
"container": {
"name": "test-server",
"image": "hub.test.com/test/test-server:3.3.1-ent-release-SNAPSHOT.20210402191241_87c9b1f841c"
},
"node": {
"hostname": "k8s-node-09"
},
"pod": {
"name": "test-server-85545c868b-6nsvc"
},
"namespace": "test-1"
}
}
复制代码
这样在后面使用es建立template的时候，就会嵌套好多层，查询起来也很不方便，既然这样那咱们就优化下这个层级结构，继续script这个插件
processors:
- script:
lang: javascript
id: format_k8s
tag: enable
source: > function process(event) { var k8s=event.Get("kubernetes"); var newK8s = { podName: k8s.pod.name, nameSpace: k8s.namespace, imageAddr: k8s.container.name, hostName: k8s.node.hostname } event.Put("k8s", newK8s); } 复制代码
这里单首创建了一个字段k8s，字段里包含：podName, nameSpace, imageAddr, hostName等关键信息，最后再把kubernetes这个字段drop掉就能够了。最终结果以下：
{
"@timestamp": "2021-04-19T07:07:36.065Z",
"@metadata": {
"beat": "filebeat",
"type": "_doc",
"version": "7.11.2"
},
"fields": {
"env": "dev",
"k8s": "cluster-dev"
"namespace": "test-1"
},
"time": "2021-04-19 15:07:36.065",
"message": "2021-04-19 15:07:36.065 INFO 23 --- [trap-executor-0] c.n.d.s.r.aws.ConfigClusterResolver : Resolving eureka endpoints via configuration",
"k8s": {
"podName": "test-server-85545c868b-6nsvc",
"nameSpace": "test-1",
"imageAddr": "hub.test.com/test/test-server:3.3.1-ent-release-SNAPSHOT.20210402191241_87c9b1f841c",
"hostName": "k8s-node-09"
}
}
复制代码
这样看起来就很是清爽了。可是仍是有些繁琐，由于若是后面要加新的命名空间，那么每加一次就须要再改一次配置，这样也是很是的繁琐，那么还有没有更好的方式呢？答案屎有的。
最终优化
既然经过output.kafka来建立topic的时候，能够经过指定字段，那么利用这一点，咱们就能够这样设置：
output.kafka:
hosts: ["10.0.105.74:9092","10.0.105.76:9092","10.0.105.96:9092"]
topic: '%{[fields.k8s]}-%{[k8s.nameSpace]}' # 经过往日志里注入k8s的元信息来获取命名空间
partition.round_robin:
reachable_only: true
复制代码
以前还在fields下面建立了一个k8s的字段，用来区分来自不通的k8s集群，那么这样，咱们就能够把这个配置文件优化成最终这个样子
apiVersion: v1
data:
filebeat.yml: |- filebeat.inputs: - type: container enabled: true paths: - /var/log/containers/*.log multiline.pattern: '^[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2} [0-9]{2}|^[1-9]\d*\.[1-9]\d*\.[1-9]\d*\.[1-9]\d*' multiline.negate: true multiline.match: after multiline.timeout: 10s filebeat.config.modules: path: ${path.config}/modules.d/*.yml reload.enabled: false processors: - drop_event.when.regexp: or: kubernetes.pod.name: "filebeat.*" kubernetes.pod.name: "external-dns.*" kubernetes.pod.name: "coredns.*" kubernetes.pod.name: "eureka.*" kubernetes.pod.name: "zookeeper.*" - script: lang: javascript id: format_time tag: enable source: > function process(event) { var str=event.Get("message"); var time=str.split(" ").slice(0, 2).join(" "); event.Put("time", time); } - timestamp: field: time timezone: Asia/Shanghai layouts: - '2006-01-02 15:04:05' - '2006-01-02 15:04:05.999' test: - '2019-06-22 16:33:51' # 下面这个脚本配置能够忽略，本意是想经过获取timestamp的时间转化为时间戳，而后再转换为本地时间 - script: lang: javascript id: format_time_utc tag: enable source: > function process(event) { var utc_time=event.Get("@timestamp"); var T_pos = utc_time.indexOf('T'); var Z_pos = utc_time.indexOf('Z'); var year_month_day = utc_time.substr(0, T_pos); var hour_minute_second = utc_time.substr(T_pos+1, Z_pos-T_pos-1); var new_time = year_month_day + " " + hour_minute_second; timestamp = new Date(Date.parse(new_time)); timestamp = timestamp.getTime(); timestamp = timestamp/1000; var timestamp = timestamp + 8*60*60; var bj_time = new Date(parseInt(timestamp) * 1000 + 8* 3600 * 1000); var bj_time = bj_time.toJSON().substr(0, 19).replace('T', ' '); event.Put("time_utc", bj_time); } - timestamp: field: time_utc layouts: - '2006-01-02 15:04:05' - '2006-01-02 15:04:05.999' test: - '2019-06-22 16:33:51' - add_fields: target: '' fields: env: prod - add_kubernetes_metadata: default_indexers.enabled: true default_matchers.enabled: true host: ${NODE_NAME} matchers: - logs_path: logs_path: "/var/log/containers/" - script: lang: javascript id: format_k8s tag: enable source: > function process(event) { var k8s=event.Get("kubernetes"); var newK8s = { podName: k8s.pod.name, nameSpace: k8s.namespace, imageAddr: k8s.container.name, hostName: k8s.node.hostname, k8sName: "sg-saas-pro-hbali" } event.Put("k8s", newK8s); } - drop_fields: #删除的多余字段 fields: - host - tags - ecs - log - prospector - agent - input - beat - offset - stream - container - kubernetes ignore_missing: true output.kafka: hosts: ["10.127.91.90:9092","10.127.91.91:9092","10.127.91.92:9092"] topic: '%{[k8s.k8sName]}-%{[k8s.nameSpace]}' partition.round_robin: reachable_only: true kind: ConfigMap
metadata:
name: filebeat-daemonset-config
namespace: default
复制代码
作了一些调整，须要记住这里建立topic时的方式%{[k8s.k8sName]}-%{[k8s.nameSpace]}，后面使用logstash时还会用到。
总结
我的认为让filebeat在收集日志的第一层作一些处理，能缩短整个过程的处理时间，由于瓶颈大多在es和logstash，因此一些耗时的操做尽可能在filebeat这块去处理，若是处理不了在使用logstash，另一个很是容易忽视的一点就是，对于日志内容的简化，这样能显著下降日志的体积，我作过测试，一样的日志条数，未作简化的体积达到20G，而优化后的体积不到10G，这样的话对于整个es集群来讲能够说是很是的友好和做用巨大了。
欢迎各位朋友关注个人公众号，来一块儿学习进步哦
相关文章
- 1. GD32F407之架构介绍
- 2. mysql之架构介绍1
- 3. Ceph架构介绍及使用
- 4. ELK 架构之 Logstash 和 Filebeat 配置使用（采集过滤）
- 5. Consul架构介绍
- 6. greenplum架构介绍
- 7. OpenNMS架构介绍
- 8. GemFire架构介绍
- 9. MHA架构介绍
- 10. flink架构介绍
- 更多相关文章...
- • Docker 架构 - Docker教程
- • 网站主机 介绍 - 网站主机教程
- • Java Agent入门实战（一）-Instrumentation介绍与使用
- • Composer 安装与使用
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. GD32F407之架构介绍
- 2. mysql之架构介绍1
- 3. Ceph架构介绍及使用
- 4. ELK 架构之 Logstash 和 Filebeat 配置使用（采集过滤）
- 5. Consul架构介绍
- 6. greenplum架构介绍
- 7. OpenNMS架构介绍
- 8. GemFire架构介绍
- 9. MHA架构介绍
- 10. flink架构介绍