docker入门基础(七)
九、docker 日志
1、 Docker 的日志功能。
对于一个运行的容器,Docker 会将日志发送到 容器的 标准输出设备(STDOUT)和标准错误设备(STDERR),STDOUT 和 STDERR 实际上就是容器的控制台终端。
举个例子,用下面的命令运行 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'
因为我们在启动日志的时候没有用 -d 参数,httpd 容器以前台方式启动,日志会直接打印在当前的终端窗口。
如果加上 -d 参数以后台方式运行容器,我们就看不到输出的日志了。
[root@node1 ~]# docker run -p 80:80 -d httpd
8a4e90384f42279573a98665c08e929c5b871cfed14f4873b62081db22579d86
这种情况下如果要查看容器的日志,有两种方法:
- attach 到该容器。
- 用 docker logs 命令查看日志。
attach方法
attach 到了 httpd 容器,但并没有任何输出,这是因为当前没有新的日志信息。
为了产生一条新的日志,可以在 host 的另一个命令行终端执行 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 的方法在实际使用中不太方便,因为:
- 只能看到 attach 之后的日志,以前的日志不可见。
- 退出 attach 状态比较麻烦(Ctrl+p 然后 Ctrl+q 组合键),一不小心很容器将容器杀掉(比如按下 Ctrl+C)。
查看容器日志推荐的方法是用 docker logs 命令。
docker logs 能够打印出自容器启动以来完整的日志,并且 -f 参数可以继续打印出新产生的日志,效果上与 Linux 命令 tail -f 一样。
2、多种日志方案
将容器日志发送到 STDOUT 和 STDERR 是 Docker 的默认日志行为。实际上,Docker 提供了多种日志机制帮助用户从运行的容器中提取日志信息。这些机制被称作 logging driver。
Docker 的默认 logging driver 是 json-file。
[root@node1 ~]# docker info |grep 'Logging Driver'
Logging Driver: json-file
json-file 会将容器的日志保存在 json 文件中,Docker 负责格式化其内容并输出到 STDOUT 和 STDERR。
我们可以在 Host 的容器目录中找到这个文件,器路径为 /var/lib/docker/containers/
比如我们可以查看前面 httpd 容器 json 格式的日志文件。
[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 还支持多种 logging driver。完整列表可访问官方文档 https://docs.docker.com/engine/admin/logging/overview/#supported-logging-drivers
none 是 disable 容器日志功能。
syslog 和 journald 是 Linux 上的两种日志管理服务。
awslogs、splunk 和 gcplogs 是第三方日志托管服务。
gelf 和 fluentd 是两种开源的日志管理方案,我们会在后面分别讨论。
容器启动时可以通过 --log-driver 指定使用的 logging driver。如果要设置 Docker 默认的 logging driver,需要修改 Docker daemon 的启动脚本,指定 --log-driver 参数,比如:ExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// --log-driver=syslog --log-opt ......
每种 logging driver 都有自己的 --log-opt,使用时请参考官方文档。
3、ELK
在开源的日志管理方案中,最出名的莫过于 ELK 了。ELK 是三个软件的合称:Elasticsearch、Logstash、Kibana。
Elasticsearch
一个近乎实时查询的全文搜索引擎。Elasticsearch 的设计目标就是要能够处理和搜索巨量的日志数据。
Logstash
读取原始日志,并对其进行分析和过滤,然后将其转发给其他组件(比如 Elasticsearch)进行索引或存储。Logstash 支持丰富的 Input 和 Output 类型,能够处理各种应用的日志。
Kibana
一个基于 JavaScript 的 Web 图形界面程序,专门用于可视化 Elasticsearch 的数据。Kibana 能够查询 Elasticsearch 并通过丰富的图表展示结果。用户可以创建 Dashboard 来监控系统的日志。
本节将讨论如何用 ELK 这组黄金搭档来监控 Docker 容器的日志。
Logstash 负责从各个 Docker 容器中提取日志,Logstash将日志转发到 Elasticsearch 进行索引和保存,Kibana 分析和可视化数据。
下面开始实践这套流程。
1\安装 ELK 套件
ELK 的部署方案可以非常灵活,在规模较大的生产系统中,ELK 有自己的集群,实现了高可用和负载均衡。我们的目标是在最短的时间内学习并实践 ELK,因此将采用最小部署方案: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
我们使用的是 sebp/elk 这个现成的 image,里面已经包含了整个 ELK stack。容器启动后 ELK 各组件将分别监听如下端口:
5601 - Kibana web 接口
9200 - Elasticsearch JSON 接口
5044 - Logstash 日志接收接口
先访问一下 Kibana http://[Host IP]:5601/ 看看效果。
当前 Kibana 没有可显示的数据,因为当前 Elasticsearch 还没有任何日志数据。
访问一下 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"
}
确实,目前 Elasticsearch 没有与日志相关的 index。
接下来的工作就是将 Docker 的日志导入 ELK,
几乎所有的软件和应用都有自己的日志文件,容器也不例外。前面我们已经知道 Docker 会将容器日志记录到 /var/lib/docker/containers/
要实现这一步其实不难,因为 ELK 提供了一个配套小工具 Filebeat,它能将指定路径下的日志文件转发给 ELK。同时 Filebeat 很聪明,它会监控日志文件,当日志更新时,Filebeat 会将新的内容发送给 ELK。
2\安装 Filebeat**
下面在 Docker Host 中安装和配置 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 的配置文件为 /etc/filebeat/filebeat.yml,我们需要告诉 Filebeat 两件事:
-
监控哪些日志文件?
-
将日志发送到哪里?
-
input_type: log
Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.
paths:
- /var/lib/docker/containers//.log
- /var/log/syslog
-
在 paths 中我们配置了两条路径:
- /var/lib/docker/containers//.log 是所有容器的日志文件。
- /var/log/syslog 是 Host 操作系统的 syslog。
接下来告诉 Filebeat 将这些日志发送给 ELK。
Filebeat 可以将日志发送给 Elasticsearch 进行索引和保存;也可以先发送给 Logstash 进行分析和过滤,然后由 Logstash 转发给 Elasticsearch
为了不引入过多的复杂性,我们这里将日志直接发送给 Elasticsearch。
output.elasticsearch:
# Array of hosts to connect to.
hosts: ["localhost:9200"]
启动 Filebeat
Filebeat 安装时已经注册为 systemd 的服务,可以直接启动服务。
[root@node1 ~]# systemctl start filebeat.service
管理日志**
Filebeat 启动后,正常情况下会将监控的日志发送给 Elasticsearch。刷新 Elasticsearch 的 JSON 接口 http://[Host IP]:9200/_search?pretty 进行确认。
"_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"
这次我们能够看到 filebeat-* 的 index,以及 Filebeat 监控的那两个路径下的日志。
好,Elasticsearch 已经创建了日志的索引并保存起来,接下来是在 Kibana 中展示日志。
首先需要配置一个 index pattern,即告诉 Kibana 查询和分析 Elasticsearch 中的哪些日志。
指定 index pattern 为 filebeat-*,这与 Elasticsearch 中的 index一致。
Time-field name 选择 @timestamp。
点击 Create 创建 index pattern。
点击 Kibana 左侧 Discover 菜单,便可看到容器和 syslog 日志信息。
下面我们启动一个新的容器,该容器将向控制台打印信息,模拟日志输出。
[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 页面或者点击右上角 图标,马上就能看到 busybox 的日志。
Kibana 也提供了强大的查询功能,比如输入关键字 busybox 能搜索出所有匹配的日志条目。
我们这里只是简单地将日志导入 ELK 并朴素地显示出来,实际上 ELK 还可以对日志进行归类汇总、分析聚合、创建炫酷的 Dashboard 等,可以挖掘的内容很多,玩法很丰富。
3\Fluentd
ELK 中我们是用 Filebeat 收集 Docker 容器日志,利用的是 Docker 默认的 logging driver json-file,本节我们将使用 fluentd 来收集容器的日志。
Fluentd 是一个开源的数据收集器,它目前有超过 500 种的 plugin,可以连接各种数据源和数据输出组件。在接下来的实践中,Fluentd 会负责收集容器日志,然后发送给 Elasticsearch。
这里我们用 Filebeat 将 Fluentd 收集到的日志转发给 Elasticsearch。这当然不是唯一的方案,Fluentd 有一个 plugin fluent-plugin-elasticsearch 可以直接将日志发送给 Elasticsearch。条条道路通罗马,开源世界给予了我们多种可能性,可以根据需要选择合适的方案。
安装 Fluentd
同样的,最高效的实践方式是运行一个 fluentd 容器。
[root@node1 ~]# docker run -d -p 24224:24224 -p 24224:24224/udp -v /data:/fluentd/log fluent/fluentd
fluentd 会在 TCP/UDP 端口 24224 上接收日志数据,日志将保存在 Host 的 /data 目录中。
重新配置 Filebeat
编辑 Filebeat 的配置文件 /etc/filebeat/filebeat.yml,将 /data 添加到监控路径中。
- input_type: log
# Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.
paths:
- /data/*.log
重启 Filebeat。
[root@node1 ~]# systemctl restart filebeat.service
监控容器日志,启动测试容器
[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 告诉 Docker 使用 Fluentd 的 logging driver。
--log-opt fluentd-address=localhost:24224 将容器日志发送到 Fluentd 的数据接收端口。
--log-opt tag="log-test-container-A" 和 --log-opt tag="log-test-container-B" 在日志中添加一个可选的 tag,用于区分不同的容器。
容器启动后,Kibana 很快就能够查询到容器的日志。
4、Graylog
Graylog 是与 ELK 可以相提并论的一款集中式日志管理方案,支持数据收集、检索、可视化 Dashboard。本节将实践用 Graylog 来管理 Docker 日志。
Graylog 负责接收来自各种设备和应用的日志,并为用户提供 Web 访问接口。
Elasticsearch 用于索引和保存 Graylog 接收到的日志。
MongoDB 负责保存 Graylog 自身的配置信息。
与 ELK 一样,Graylog 的部署方案很灵活,快速搭建一个 all-in-one 的环境对于学习很有益处;部署一个高可用高伸缩性的集群对于生成环境也是必要的。
接下来我们将在容器环境下搭建 Graylog。
部署 Graylog
Graylog 及其相关组件都将以容器的方式部署。
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 参数让 Graylog 容器能够用主机名 mongo 和 elasticsearch 访问 MongoDB 和 Elasticsearch 的服务。
-p 9000:9000 映射 Graylog 的 Web 服务端口 9000。
-p 12201:12201/udp 映射 Graylog 接收日志数据的 UDP 端口 12201。
GRAYLOG_WEB_ENDPOINT_URI 指定 Graylog 的 Web 访问 URI,请注意这里需要使用 Docker Host 的外部 IP(在实验环境中为 192.168.2.110)。
GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2 指定 Graylog 管理员用户密码的哈希值,在这个例子中密码为 admin。可以通过如下命令生成自己的密码哈希,比如:
echo -n yourpassword | shasum -a 256
容器启动后,在 Web 浏览器中访问 http://[Docker Host IP]:9000
用户名/密码 = admin/admin
登录后显示 Getting Started 页面。
配置 Graylog**
目前 Graylog 还没法接收任何日志,我们需要配置一个 Input,点击顶部菜单 System -> Inputs。
Graylog 支持多种 Input 类型,与 Graylog 对接的 Docker logging driver 是 gelf,因此这里我们需要运行一个 GELF UDP 类型的 Input。
在 Node 列表中选择 Graylog 容器。
Title 命名为 docker GELF input。
其他保持默认值,其中 port 12201 即为前面启动容器时映射到 Host 的端口,用于接收日志数据。
Graylog 已经准备就绪,接下来就可以将容器的日志发送给 Graylog 了
使用Graylog管理容器日志
首先启动测试容器。
[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 告诉 Docker 使用 GELF 的 logging driver。
--log-opt gelf-address=localhost:12201 将容器日志发送到 Graylog 的日志接收端口。
--log-opt tag="log-test-container-A" 和 --log-opt tag="log-test-container-B" 在日志中添加一个可选的 tag,用于区分不同的容器。
容器启动后,点击 Graylog 顶部菜单 Search,就能够查询到容器的日志了。
与 Kibana 一样,Graylog 也提供了强大的查询功能,比如输入关键字 container B 能搜索出所有匹配的日志条目。
与前面 ELK 一样,这里我们只是简单的将日志导入到 Graylog。实际上 Graylog 也可以对日志进行归类汇总、分析聚合、创建 Dashboard 等