作者 | 元乙??阿里云存儲服務(wù)技術(shù)專家

導(dǎo)讀：近年來，越來越多的同學(xué)咨詢?nèi)绾螢?Kubernetes 構(gòu)建一個日志系統(tǒng)，或者是來求助在此過程中遇到一系列問題如何解決，授人以魚不如授人以漁，于是作者想把這些年積累的經(jīng)驗以文章的形式發(fā)出來，讓看到文章的同學(xué)少走彎路。K8s 日志系列文章內(nèi)容偏向落地實操以及經(jīng)驗分享，且內(nèi)容會隨著技術(shù)的迭代而不定期更新，本文為該系列文章的第 3 篇。

第一篇：《6 個 K8s 日志系統(tǒng)建設(shè)中的典型問題，你遇到過幾個？》

第二篇：《一文看懂 K8s 日志系統(tǒng)設(shè)計和實踐》

前言

在上一篇文章《一文看懂 K8s 日志系統(tǒng)設(shè)計和實踐》中，主要和大家介紹從全局維度考慮如何去構(gòu)建 K8s 中的日志系統(tǒng)，本文我們將從實踐角度出發(fā)來一步步構(gòu)建 K8s 中的日志監(jiān)控體系。

構(gòu)建日志系統(tǒng)的第一步是如何去產(chǎn)生這些日志，而這也往往是最繁雜最困難的一步。

2009 年阿里云春節(jié)上班第一天，在北京一間連暖氣都沒有的辦公室里，一幫工程師一邊口呼白氣，一邊敲出了“飛天”的第一行代碼。“飛天”作為阿里云的核心技術(shù)平臺，其英文名 Apsara——來自吳哥王朝的阿仆薩羅飛天仙女的名字。

阿里云飛天系統(tǒng)的第一行代碼就是為了編寫一個日志系統(tǒng)，而現(xiàn)在 apsara logging 的日志庫應(yīng)用在飛天所有的系統(tǒng)中，包括盤古、女媧、伏羲、洛神…

Kubernetes 中日志重要性

通常日志最基礎(chǔ)的作用是記錄程序的運行軌跡，在此之上會衍生出非常多的功能，例如線上監(jiān)控、告警、運營分析、安全分析等等（詳情可以參見第一篇文章《6 個 K8s 日志系統(tǒng)建設(shè)中的典型問題，你遇到過幾個？》，這些功能反過來也對日志具備一定的要求，我們需要盡可能的將日志規(guī)范化，以減少收集、解析、分析的代價。

在 Kubernetes 中，環(huán)境的動態(tài)性很強，日志基本上都是易失的，因此需要實時將日志采集到中心的存儲中，為了配合日志采集，對于日志的輸出、采集會有更多的要求。

下述我們列舉了 Kubernetes 中，日志輸出的常見注意事項（其中標(biāo)記 (*)的是 Kubernetes 中特有的項目）：

如何選擇日志等級

日志內(nèi)容規(guī)范

合理控制日志輸出量

選擇多種日志輸出目標(biāo)

控制日志性能消耗

如何選擇日志庫

日志形態(tài)選擇（*）

日志是否落盤以及落盤介質(zhì)（*）

如何保證日志存儲周期（*）

如何選擇日志等級

日志等級是用來區(qū)分日志對應(yīng)事件嚴(yán)重程度的說明，這是所有日志中必須具備的一個選項。通常日志會分為 6 個不同的等級：

• FATAL（致命）：用來輸出非常嚴(yán)重或預(yù)期中不會發(fā)生的錯誤，遇到此種錯誤應(yīng)當(dāng)立即報警并人工介入處理；
• ERROR （錯誤）：非預(yù)期中的錯誤，此種錯誤可能導(dǎo)致部分系統(tǒng)異常但不會影響核心業(yè)務(wù)和系統(tǒng)正常運行；
• WARN（警告）：潛在的危險或值得關(guān)注的信息（比較核心的路徑）；
• INFO（信息）：應(yīng)用執(zhí)行過程中的詳細(xì)信息，一般通過該信息可以看到每個請求的主要執(zhí)行過程；
• DEBUG（調(diào)試）：用于線下調(diào)試的日志信息，用于分析應(yīng)用執(zhí)行邏輯，線上應(yīng)用切勿開啟；
• TRACE（跟蹤）：輸出最細(xì)致的運行軌跡，可能包含涉及的數(shù)據(jù)內(nèi)容。

作為程序員，一定要合理設(shè)置日志等級，個人在開發(fā)過程中總結(jié)了以下幾點經(jīng)驗：

FATAL 類型日志一定是非常嚴(yán)重的錯誤、需要人工處理的場景打印的；

ERROR 和 WARNING 的區(qū)別很多程序員難以選擇，可以從告警角度考慮：ERROR 為一般需要告警，WARNING 為不需要；

日志等級一方面是為了能夠表示日志的嚴(yán)重程度，另一方面也是為了控制應(yīng)用程序的日志輸出量，通常線上只能打開 INFO 或 WARN 的日志；

DEBUG 日志可以多打，方便分析問題；

所有用戶請求日志，必須記錄；

對于不確定的外部系統(tǒng)調(diào)用，日志需盡可能覆蓋周全；

程序中的日志庫需要具備運行期間變更日志等級的能力，方便在遇到問題需要分析時臨時更改日志等級；

通常在新功能上線，涉及的日志可適當(dāng)提升一個等級，方便實時觀察和監(jiān)控，待穩(wěn)定后再調(diào)整到正常（記得加上注釋，方便改回來）。

日志內(nèi)容規(guī)范

通常在沒有約束的情況下，程序員的發(fā)揮天馬行空，各種日志內(nèi)容都會出現(xiàn)，這些只有開發(fā)自己才能看懂的日志很難進(jìn)行分析和告警。因此我們需要一個日志頂向下的規(guī)范來約束項目中的開發(fā)人員，讓所有的日志看起來是一個人打印的而且是易于分析的。

日志的字段

日志中通常必備的字段有：Time、Level、Location。對于特定模塊/流程/業(yè)務(wù)，還需要有一些 Common 的字段，例如：

如果使用 Trace 系統(tǒng)，可以把 TraceID 附加到日志中；

固定的流程需要附加對應(yīng)的字段，例如訂單的生命周期中，一定要有訂單號、用戶 ID 等信息，這些信息可以通過 Context 附加到對應(yīng)流程的日志實例上；

HTTP 請求需要記錄：URL、Method、Status、Latency、Inflow、OutFlow、ClientIP、UserAgent 等，詳情可以參考?Nginx日志格式；

如果多個模塊的日志都打印到同一個流/文件中，必須有字段標(biāo)識模塊名。

日志的字段規(guī)約最好由運維平臺/中間件平臺自頂向下推動，約束每個模塊/流程的程序員按照規(guī)定打印日志。

日志表現(xiàn)形式

通常我們建議使用 KeyValue 對形式的日志格式，比如我們阿里的飛天日志庫采用的就是這種形式：

[2019-12-30 21:45:30.611992] [WARNING] [958] [block_writer.cpp:671] path:pangu://localcluster/index/3/prom/7/1577711464522767696_0_1577711517 min_time:1577712000000000 max_time:1577715600000000 normal_count:27595 config:prom start_line:57315569 end_line:57343195 latency(ms):42 type:AddBlock

KeyValue 對的日志可以完全自解析且易于理解，同時便于日志采集時自動解析。

另外推薦的是 JSON 日志格式，支持以 JSON 格式輸出的日志庫很多，而且大部分的日志采集 Agent 都支持 JSON 格式的日志收集。

{"addr":"tcp://0.0.0.0:10010","caller":"main.go:98","err":"listen tcp: address tcp://0.0.0.0:10010: too many colons in address","level":"error","msg":"Failed to listen","ts":"2019-03-08T10:02:47.469421Z"}

注意：絕大部分場景不建議使用非可讀的日志格式（例如 ProtoBuf、Binlog 等）。

單條日志換行問題

非必要情況下，盡量不要一條日志輸出成多行，這種對于采集、解析和索引的代價都比較高。

合理控制日志輸出量

日志的輸出量直接影響到磁盤使用以及對于應(yīng)用的性能消耗，日志太多不利于查看、采集、分析；日志太少不利于監(jiān)控，同時在出現(xiàn)問題的時候沒辦法調(diào)查。

一般線上應(yīng)用需合理控制日志的數(shù)據(jù)量：

服務(wù)入口的請求和響應(yīng)日志沒有特殊原因都要輸出并采集，采集的字段可以根據(jù)需求調(diào)整；

錯誤日志一般都要打印，如果太多，可以使用采樣方式打印；

減少無效日志輸出，尤其是循環(huán)中打印日志的情況需盡量減少；

請求型的日志（比如 Ingress、Nginx 訪問日志）一般不超過 5MB/s（500 字節(jié)每條，不超過 1W/s），應(yīng)用程序日志不超過 200KB/s（2KB 每條，不超過 100 條/s）。

選擇多種日志輸出目標(biāo)

建議一個應(yīng)用不同類型的日志輸出到不同的目標(biāo)（文件），這樣便于分類采集、查看和監(jiān)控。例如：

訪問日志單獨放到一個文件，如果域名不多，可以按照一個域名一個文件的形式；

錯誤類的日志單獨放一個文件，單獨配置監(jiān)控告警；

調(diào)用外部系統(tǒng)的日志單獨放一個文件，便于后續(xù)對賬、審計；

中間件通常都由統(tǒng)一的平臺提供，日志一般單獨打印一個文件。

控制日志性能消耗

日志作為業(yè)務(wù)系統(tǒng)的輔助模塊，一定不能影響到業(yè)務(wù)正常的工作，因此日志模塊的性能消耗需要單獨額外注意，一般在選擇/開發(fā)日志庫時，需要對日志庫進(jìn)行性能測試，確保正常情況下日志的性能消耗不超過整體 CPU 占用的 5%。

注意：一定要確保日志打印是異步的，不能阻塞業(yè)務(wù)系統(tǒng)運行。

如何選擇日志庫

開源的日志庫非常多，基本每個語言都有數(shù)十種，選擇一個符合公司/業(yè)務(wù)需求的日志庫需要精挑細(xì)選，有一個簡單的指導(dǎo)原則是盡可能使用比較流行的日志庫的穩(wěn)定版本，入坑的幾率要小一點。例如：

Java 使用 Log4J、LogBack；

Golang 使用 go-kit；

Python 默認(rèn)集成的日志庫大部分場景都夠用，建議閱讀一下?CookBook；

C++ 推薦使用 spdlog，高性能、跨平臺。

日志形態(tài)選擇

在虛擬機/物理機的場景中，絕大部分應(yīng)用都以文件的形式輸出日志（只有一些系統(tǒng)應(yīng)用輸出到 syslog/journal）；而在容器場景中，多了一個標(biāo)準(zhǔn)輸出的方式，應(yīng)用把日志打到 stdout 或 stderr 上，日志會自動進(jìn)入到 docker 的日志模塊，可以通過 docker logs 或 kubectl logs 直接查看。

容器的標(biāo)準(zhǔn)輸出只適應(yīng)于比較單一的應(yīng)用，例如 K8s 中的一些系統(tǒng)組件，線上的服務(wù)類應(yīng)用通常都會涉及到多個層級（中間件）、和各種服務(wù)交互，一般日志都會分為好幾類，如果全部打印到容器的標(biāo)準(zhǔn)輸出，很難區(qū)分處理。
同時容器標(biāo)準(zhǔn)輸出對于 DockerEngine 的性能消耗特別大，實測 10W/s 的日志量會額外占用 DockerEngine 1 個核心的 CPU（單核 100%）。

日志是否落盤以及落盤介質(zhì)

在 Kubernetes 中，還可以將日志庫直接對接日志系統(tǒng)，日志打印的時候不落盤而直接傳輸?shù)饺罩鞠到y(tǒng)后端。這種使用方式免去了日志落盤、Agent 采集的過程，整體性能會高很多。

這種方式我們一般只建議日志量極大的場景使用，普通情況下還是直接落盤，相比直接發(fā)送到后端的方式，落盤增加了一層文件緩存，在網(wǎng)絡(luò)失敗的情況下還能緩存一定的數(shù)據(jù)，在日志系統(tǒng)不可用的情況下我們的研發(fā)運維同學(xué)可以直接查看文件的日志，提高整體的可靠性。

Kubernetes 提供了多種存儲方式，一般在云上，都會提供本地存儲、遠(yuǎn)程文件存儲、對象存儲等方式。由于日志寫入的 QPS 很高，和應(yīng)用也直接相關(guān)，如果使用遠(yuǎn)程類型的存儲，會額外多 2-3 次網(wǎng)絡(luò)通信開銷。我們一般建議使用本地存儲的方式，可以使用 HostVolume 或者 EmptyDir 的方式，這樣對于寫入和采集的性能影響會盡可能的小。

如何保證日志存儲周期

相比傳統(tǒng)虛擬機/物理機的場景，Kubernetes 對于節(jié)點、應(yīng)用層提供了強大的調(diào)度、容錯、縮/擴(kuò)容能力，我們通過 Kubernetes 很容易就能讓應(yīng)用獲得高可靠運行、極致彈性。這些優(yōu)勢帶來的一個現(xiàn)象是：節(jié)點動態(tài)創(chuàng)建/刪除、容器動態(tài)創(chuàng)建/刪除，這樣日志也會隨時銷毀，沒辦法保證日志的存儲周期能夠滿足 DevOps、審計等相關(guān)的需求。

在動態(tài)的環(huán)境下實現(xiàn)日志的長期存儲只能通過中心化的日志存儲來實現(xiàn)，通過實時的日志采集方式，將各個節(jié)點、各個容器的日志在秒級內(nèi)采集到日志中心系統(tǒng)上，即使節(jié)點/容器掛掉也能夠通過日志還原當(dāng)時的現(xiàn)場。

總結(jié)

日志輸出是日志系統(tǒng)建設(shè)中非常重要的環(huán)節(jié)，公司/產(chǎn)品線一定要遵循一個統(tǒng)一的日志規(guī)范，這樣才能保證后續(xù)日志采集、分析、監(jiān)控、可視化能夠順利進(jìn)行。

后面的章節(jié)會介紹如何為 Kubernetes 規(guī)劃日志采集和存儲的最佳實踐，敬請期待。

“阿里巴巴云原生關(guān)注微服務(wù)、Serverless、容器、Service Mesh 等技術(shù)領(lǐng)域、聚焦云原生流行技術(shù)趨勢、云原生大規(guī)模的落地實踐，做最懂云原生開發(fā)者的技術(shù)圈。”

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的9 个技巧，解决 K8s 中的日志输出问题的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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