本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》，可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。上一篇《容器日志管理（1）》中介绍了Docker自带的logs子命令以及其Logging driver，本篇将会介绍一个流行的开源日志管理方案ELK/EFK。

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关于ELK

ELK简介

ELK 是Elastic公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案，是三个产品的首字母缩写，分别是ElasticSearch、Logstash 和 Kibana。

• Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能

• Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具

• Kibana是一个基于Web的图形界面，用于搜索、分析和可视化存储在 Elasticsearch指标中的日志数据 　

ELK日志处理流程

　　上图展示了在Docker环境下，一个典型的ELK方案下的日志收集处理流程：

• Logstash从各个Docker容器中提取日志信息

• Logstash将日志转发到ElasticSearch进行索引和保存

• Kibana负责分析和可视化日志信息

　　由于Logstash在数据收集上并不出色，而且作为Agent，其性能并不达标。基于此，Elastic发布了beats系列轻量级采集组件。

　　这里我们要实践的Beat组件是Filebeat，Filebeat是构建于beats之上的，应用于日志收集场景的实现，用来替代 Logstash Forwarder 的下一代 Logstash 收集器，是为了更快速稳定轻量低耗地进行收集工作，它可以很方便地与 Logstash 还有直接与 Elasticsearch 进行对接。

　　本次实验直接使用Filebeat作为Agent，它会收集我们在第一篇《Docker logs & logging driver》中介绍的json-file的log文件中的记录变动，并直接将日志发给ElasticSearch进行索引和保存，其处理流程变为下图，你也可以认为它可以称作 EFK。

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ELK/EFK套件的安装与运行

本次实验我们采用Docker方式部署一个最小规模的ELK运行环境，当然，实际环境中我们或许需要考虑高可用和负载均衡。

　　首先拉取一下sebp/elk这个集成镜像，这里选择的tag版本是640（最新版本已经是7XX了）：

docker pull sebp/elk:640

　　注：由于其包含了整个ELK方案，所以需要耐心等待一会。

　　通过以下命令使用sebp/elk这个集成镜像启动运行ELK：

docker run -it -d --name elk \    -p 5601:5601 \    -p 9200:9200 \    -p 5044:5044 \    sebp/elk:640

　　运行完成之后就可以先访问一下 http://[Your-HostIP]:5601 看看Kibana的效果：　　

　　Kibana管理界面

Kibana Index Patterns界面

　　当然，目前没有任何可以显示的ES的索引和数据，再访问一下http://[Your-HostIP]:9200 看看ElasticSearch的API接口是否可用：

ElasticSearch API

　　Note：如果启动过程中发现一些错误，导致ELK容器无法启动，可以参考《Docker启动ElasticSearch报错》及《ElasticSearch启动常见错误》一文。如果你的主机内存低于4G，建议增加配置设置ES内存使用大小，以免启动不了。例如下面增加的配置，限制ES内存使用最大为1G：

docker run -it -d --name elk \    -p 5601:5601 \    -p 9200:9200 \    -p 5044:5044 \ 　　-e ES_MIN_MEM=512m \    -e ES_MAX_MEM=1024m \    sebp/elk:640

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Filebeat配置

安装Filebeat

这里我们通过rpm的方式下载Filebeat，注意这里下载和我们ELK对应的版本（ELK是6.4.0，这里也是下载6.4.0，避免出现错误）：

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-6.4.0-x86_64.rpmrpm -ivh filebeat-6.4.0-x86_64.rpm

配置Filebeat

这里我们需要告诉Filebeat要监控哪些日志文件 及 将日志发送到哪里去，因此我们需要修改一下Filebeat的配置：

cd /etc/filebeatvim filebeat.yml

　　要修改的内容为：

　　（1）监控哪些日志？

filebeat.inputs:# Each - is an input. Most options can be set at the input level, so# you can use different inputs for various configurations.# Below are the input specific configurations.- type: log  # Change to true to enable this input configuration.  enabled: true  # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.  paths:    - /var/lib/docker/containers/*/*.log    - /var/log/syslog

　　这里指定paths：/var/lib/docker/containers/*/*.log，另外需要注意的是将 enabled 设为 true。

　　（2）将日志发到哪里？

#-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------output.elasticsearch:  # Array of hosts to connect to.  hosts: ["192.168.16.190:9200"]  # Optional protocol and basic auth credentials.  #protocol: "https"  #username: "elastic"  #password: "changeme"

　　这里指定直接发送到ElasticSearch，配置一下ES的接口地址即可。

　　Note：如果要发到Logstash，请使用后面这段配置，将其取消注释进行相关配置即可：

#----------------------------- Logstash output --------------------------------#output.logstash:  # The Logstash hosts  #hosts: ["localhost:5044"]  # Optional SSL. By default is off.  # List of root certificates for HTTPS server verifications  #ssl.certificate_authorities: ["/etc/pki/root/ca.pem"]  # Certificate for SSL client authentication  #ssl.certificate: "/etc/pki/client/cert.pem"  # Client Certificate Key  #ssl.key: "/etc/pki/client/cert.key"

启动Filebeat

由于Filebeat在安装时已经注册为systemd的服务，所以只需要直接启动即可：

systemctl start filebeat.service

　　检查Filebeat启动状态：

systemctl status filebeat.service

验证Filebeat

通过访问ElasticSearch API可以发现以下变化：ES建立了以filebeat-开头的索引，我们还能够看到其来源及具体的message。

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Kibana配置

接下来我们就要告诉Kibana，要查询和分析ElasticSearch中的哪些日志，因此需要配置一个Index Pattern。从Filebeat中我们知道Index是filebeat-timestamp这种格式，因此这里我们定义Index Pattern为 filebeat-*

　　点击Next Step，这里我们选择Time Filter field name为@timestamp：

　　单击Create index pattern按钮，即可完成配置。

　　这时我们单击Kibana左侧的Discover菜单，即可看到容器的日志信息啦：

　　仔细看看细节，我们关注一下message字段：

　　可以看到，我们重点要关注的是message，因此我们也可以筛选一下只看这个字段的信息：

　　此外，Kibana还提供了搜索关键词的日志功能，例如这里我关注一下日志中包含unhandled exception（未处理异常）的日志信息：

　　这里只是朴素的展示了导入ELK的日志信息，实际上ELK还有很多很丰富的玩法，例如分析聚合、炫酷Dashboard等等。笔者在这里也是初步使用，就介绍到这里啦。

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Fluentd引入

关于Fluentd

前面我们采用的是Filebeat收集Docker的日志信息，基于Docker默认的json-file这个logging driver，这里我们改用Fluentd这个开源项目来替换json-file收集容器的日志。

　　Fluentd是一个开源的数据收集器，专为处理数据流设计，使用JSON作为数据格式。它采用了插件式的架构，具有高可扩展性高可用性，同时还实现了高可靠的信息转发。Fluentd也是云原生基金会 (CNCF) 的成员项目之一，遵循Apache 2 License协议，其github地址为：https://github.com/fluent/fluentd/。Fluentd与Logstash相比，比占用内存更少、社区更活跃，两者的对比可以参考这篇文章《Fluentd vs Logstash》。

　　因此，整个日志收集与处理流程变为下图，我们用 Filebeat 将 Fluentd 收集到的日志转发给 Elasticsearch。

　　当然，我们也可以使用Fluentd的插件（fluent-plugin-elasticsearch）直接将日志发送给 Elasticsearch，可以根据自己的需要替换掉Filebeat，从而形成Fluentd => ElasticSearch => Kibana 的架构，也称作EFK。

运行Fluentd

这里我们通过容器来运行一个Fluentd采集器：

docker run -d -p 24224:24224 -p 24224:24224/udp \  -v /edc/fluentd/log:/fluentd/log \  fluent/fluentd

　　默认Fluentd会使用24224端口，其日志会收集在我们映射的路径下。

　　此外，我们还需要修改Filebeat的配置文件，将/edc/fluentd/log加入监控目录下：

#=========================== Filebeat inputs =============================filebeat.inputs:# Each - is an input. Most options can be set at the input level, so# you can use different inputs for various configurations.# Below are the input specific configurations.- type: log  # Change to true to enable this input configuration.  enabled: true  # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.  paths:    - /edc/fluentd/log/*.log

　　添加监控配置之后，需要重新restart一下filebeat：

systemctl restart filebeat

运行测试容器

为了验证效果，这里我们Run两个容器，并分别制定其log-dirver为fluentd：

docker run -d \           --log-driver=fluentd \           --log-opt fluentd-address=localhost:24224 \           --log-opt tag="test-docker-A" \           busybox sh -c 'while true; do echo "This is a log message from container A"; sleep 10; done;'docker run -d \           --log-driver=fluentd \           --log-opt fluentd-address=localhost:24224 \           --log-opt tag="test-docker-B" \           busybox sh -c 'while true; do echo "This is a log message from container B"; sleep 10; done;'

　　这里通过指定容器的log-driver，以及为每个容器设立了tag，方便我们后面验证查看日志。

验证

这时再次进入Kibana中查看日志信息，便可以通过刚刚设置的tag信息筛选到刚刚添加的容器的日志信息了：

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小结

本文从ELK的基本组成入手，介绍了ELK的基本处理流程，以及从0开始搭建了一个ELK环境，演示了基于Filebeat收集容器日志信息的案例。然后，通过引入Fluentd这个开源数据收集器，演示了如何基于EFK的日志收集案例。当然，ELK/EFK有很多的知识点，笔者也还只是初步使用，希望未来能够分享更多的实践总结。

参考资料：

CloudMan，《每天5分钟玩转Docker容器技术》

一杯甜酒，《ELK学习总结》

于老三，《快速搭建ELK日志分析系统》

zpei0411，《Logstash beats系列 & Fluentd》

曹林华，《从ELK到EFK的演进》

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