日志，對于一個程序的重要程度不言而喻。無論是作為排查問題的手段，記錄關(guān)鍵節(jié)點信息，或者是預(yù)警，配置監(jiān)控大盤等等，都扮演著至關(guān)重要的角色。是每一類，甚至每一個應(yīng)用程序都需要記錄和查看的重要內(nèi)容。而在云原生時代，日志采集無論是在采集方案，還是在采集架構(gòu)上，都會和傳統(tǒng)的日志采集有一些差異。我們匯總了一下在日志的采集過程中，經(jīng)常會遇到一些實際的通用問題，例如：

部署在 K8s 的應(yīng)用，磁盤大小會遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于物理機，無法把所有日志長期存儲，又有查詢歷史數(shù)據(jù)的訴求

日志數(shù)據(jù)非常關(guān)鍵，不允許丟失，即使是在應(yīng)用重啟實例重建后

希望對日志做一些關(guān)鍵字等信息的報警，以及監(jiān)控大盤

權(quán)限管控非常嚴(yán)格，不能使用或者查詢例如 SLS 等日志系統(tǒng)，需要導(dǎo)入到自己的日志采集系統(tǒng)

JAVA，PHP 等應(yīng)用的異常堆棧會產(chǎn)生換行，把堆棧異常打印成多行，如何匯總查看呢？

那么在實際生產(chǎn)環(huán)境中，用戶是如何使用日志功能采集的呢？而面對不同的業(yè)務(wù)場景，不同的業(yè)務(wù)訴求時，采用哪種采集方案更佳呢？Serverless 應(yīng)用引擎 SAE（Serverless App Engine）作為一個全托管、免運維、高彈性的通用 PaaS 平臺，提供了 SLS 采集、掛載 NAS 采集、Kafka 采集等多種采集方式，供用戶在不同的場景下使用。本文將著重介紹各種日志采集方式的特點，最佳使用場景，幫助大家來設(shè)計合適的采集架構(gòu)，并規(guī)避一些常見的問題。

SAE 的日志采集方式

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SLS 采集架構(gòu)

SLS 采集日志是 SAE 推薦的日志采集方案。一站式提供數(shù)據(jù)采集、加工、查詢與分析、可視化、告警、消費與投遞等能力。

SAE 內(nèi)置集成了 SLS 的采集，可以很方便的將業(yè)務(wù)日志，容器標(biāo)準(zhǔn)輸出采集到 SLS 。SAE 集成 SLS 的架構(gòu)圖如下圖所示：

SAE 會在 pod 中，掛載一個 logtail （SLS 的采集器）的 Sidecar。

然后將客戶配置的，需要采集的文件或者路徑，用 volume 的形式，給業(yè)務(wù) Container 和 logtail Sidecar 共享。這也是 SAE 日志采集不能配置/home/admin 的原因。因為服務(wù)的啟動容器是放在/home/admin 中，掛載 volume 會覆蓋掉啟動容器。

同時 logtail 的數(shù)據(jù)上報，是通過 SLS 內(nèi)網(wǎng)地址去上報，因此無需開通外網(wǎng)。

SLS 的 Sidecar 采集，為了不影響業(yè)務(wù) Container 的運行，會設(shè)置資源的限制，例如 CPU 限制在 0.25C ，內(nèi)存限制在 100M。

SLS 適合大部分的業(yè)務(wù)場景，并且支持配置告警和監(jiān)控圖。絕大多數(shù)適合直接選擇 SLS 就可以了。

NAS 采集架構(gòu)

NAS 是一種可共享訪問、彈性擴展、高可靠以及高性能的分布式文件系統(tǒng)。本身提供高吞吐和高 IOPS 的同時支持文件的隨機讀寫和在線修改。比較適合日志場景。如果想把比較多或比較大的日志在本地留存，可以通過掛載 NAS，然后將日志文件的保存路徑指向 NAS 的掛載目錄即可。NAS 掛載到 SAE 不牽扯到太多技術(shù)點和架構(gòu)，這里就略過不做過多的介紹了。

NAS 作為日志采集時，可以看作是一塊本地盤，即使實例崩潰重建等等各種以外情況，也都不會出現(xiàn)日志丟失的情況，對于非常重要，不允許丟失數(shù)據(jù)的場景，可以考慮此方案。

Kafka 采集架構(gòu)

用戶本身也可以將日志文件的內(nèi)容采集到 Kafka，然后通過消費 Kafka 的數(shù)據(jù)，來實現(xiàn)日志的采集。后續(xù)用戶可以結(jié)合自身的需求，將 Kafka 中的日志導(dǎo)入到 ElasticSearch ，或者程序去消費 Kafka 數(shù)據(jù)做處理等。

日志采集到 Kafka本身有多種方式，例如最常見的 logstach，比較輕量級的采集組建 filebeat，vector 等等。SAE 使用的采集組件是 vector，SAE 集成 vector 的架構(gòu)圖如下圖所示：

SAE 會在 pod 中，掛載一個 logtail（vector 采集器）的 Sidecar。

然后將客戶配置的，需要采集的文件或者路徑，用 volume 的形式，給業(yè)務(wù) Container 和 vector Sidecar 共享

vector 會將采集到的日志數(shù)據(jù)定時發(fā)送到 Kafka。vector 本身有比較豐富的參數(shù)設(shè)置，可以設(shè)置采集數(shù)據(jù)壓縮，數(shù)據(jù)發(fā)送間隔，采集指標(biāo)等等。

Kafka 采集算是對 SLS 采集的一種補充完善。實際生產(chǎn)環(huán)境下，有些客戶對權(quán)限的控制非常嚴(yán)格，可能只有 SAE 的權(quán)限，卻沒有 SLS 的權(quán)限，因此需要把日志采集到 Kafka 做后續(xù)的查看，或者本身有需求對日志做二次處理加工等場景，也可以選擇 Kafka 日志采集方案。 下面是一份基礎(chǔ)的 vector.toml 配置：

data_dir = "/etc/vector"

[sinks.sae_logs_to_kafka]
type = "kafka"
bootstrap_servers = "kafka_endpoint"
encoding.codec = "json"
encoding.except_fields = ["source_type","timestamp"]
inputs = ["add_tags_0"]
topic = "{{ topic }}"

[sources.sae_logs_0]
type = "file"
read_from = "end"
max_line_bytes = 1048576
max_read_bytes = 1048576
multiline.start_pattern = '^[^\s]'
multiline.mode = "continue_through"
multiline.condition_pattern = '(?m)^[\s|\W].*$|(?m)^(Caused|java|org|com|net).+$|(?m)^\}.*$'
multiline.timeout_ms = 1000
include = ["/sae-stdlog/kafka-select/0.log"]

[transforms.add_tags_0]
type = "remap"
inputs = ["sae_logs_0"]
source = '.topic = "test1"'

[sources.internal_metrics]
scrape_interval_secs = 15
type = "internal_metrics_ext"
[sources.internal_metrics.tags]
host_key = "host"
pid_key = "pid"

[transforms.internal_metrics_filter]
type = "filter"
inputs = [ "internal_metrics"]
condition = '.tags.component_type == "file" || .tags.component_type == "kafka" || starts_with!(.name, "vector")'

[sinks.internal_metrics_to_prom]
type = "prometheus_remote_write"
inputs = [ "internal_metrics_filter"]
endpoint = "prometheus_endpoint"

重要的參數(shù)解析：

multiline.start_pattern 是當(dāng)檢測到符合這個正則的行時，會當(dāng)作一條新的數(shù)據(jù)處

multiline.condition_pattern 是檢測到符合這個正則的行時，會和上一行做行合并，當(dāng)作一條處理

sinks.internal_metrics_to_prom 配置了之后，會將配置一些 vector 的采集元數(shù)據(jù)上報到 prometheus

下面是配置了 vector 采集的元數(shù)據(jù)到 Prometheus，在 Grafana 的監(jiān)控大盤處配置了 vector 的元數(shù)據(jù)的一些采集監(jiān)控圖：

最佳實踐

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在實際使用中，可以根據(jù)自身的業(yè)務(wù)訴求選擇不同的日志采集方式。本身 logback 的日志采集策略，需要對文件大小和文件數(shù)量做一下限制，不然比較容易把 pod 的磁盤打滿。以 JAVA 為例，下面這段配置，會保留最大 7 個文件，每個文件大小最大 100M。

class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
${user.home}/logs/test/test.log

${user.home}/logs/test/test.%i.log
1
7


class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy">
100MB



UTF-8
%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}|%msg%n

這段 log4j 的配置，是一種比較常見的日志輪轉(zhuǎn)配置。 常見的日志輪轉(zhuǎn)方式有兩種，一種是 create 模式，一種是 copytruncate 模式。而不同的日志采集組件，對兩者的支持程度會存在一些區(qū)別。 create 模式是重命名原日志文件，創(chuàng)建新的日志文件替換。log4j 使用的就是這種模式，詳細(xì)步驟如下圖所示：

當(dāng)日志的 event log 寫入前會判斷是否達到文件設(shè)置最大容量，如果沒達到，則完成寫入，如果達到了，則會進入階段二

首先關(guān)閉當(dāng)前 currentlyActiveFile 指向的文件，之后對原文件進行重命名，并新建一個文件，這個文件的名字和之前 currentlyActiveFile 指向的名字一致

把 currentlyActiveFile 指向的文件變?yōu)殡A段二新創(chuàng)建的文件

copytruncate 模式的思路是把正在輸出的日志拷(copy)一份出來，再清空(trucate)原來的日志。 目前主流組件的支持程度如下：

實際案例演示

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下面介紹一下客戶實際生產(chǎn)環(huán)境中的一些真實場景。

某客戶 A 通過日志輪轉(zhuǎn)設(shè)置程序的日志，并將日志采集到 SLS。并通過關(guān)鍵字配置相關(guān)報警，監(jiān)控大盤等。 首先通過 log4j 的配置，使日志文件最多保持 10 個，每個大小 200M，保持磁盤的監(jiān)控，日志文件保存在/home/admin/logs 路徑下。這里不進行過多介紹了，可以最佳實踐場景介紹的配置。 隨后通過 SAE 的 SLS 日志采集功能，把日志采集到 SLS 中。

最后，通過程序中日志的一些關(guān)鍵字,或者一些其他規(guī)則，例如 200 狀態(tài)碼比例等進行了報警配置。



通過 Nginx 的日志完成監(jiān)控大盤的配置。

常見問題

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日志合并介紹

很多時候，我們需要采集日志，并不是單純的一行一行采集，而是需要把多行日志合并成一行進行采集，例如 JAVA 的異常日志等。這個時候就需要用到日志合并功能了。

在 SLS 中，有多行模式的采集模式，這個模式需要用戶設(shè)置一個正則表達式，用來做多行合并。 vector 采集也有類似的參數(shù)，multiline.start_pattern 用于設(shè)置新行的正則，符合此正則會被認(rèn)為是一個新行?？梢越Y(jié)合 multiline.mode 參數(shù)一起使用。更多參數(shù)請參看vector官網(wǎng)。

日志采集丟失分析

無論是 SLS 采集和 vector 采集到 Kafka 為了保證采集日志不丟失。都會將采集的點位（CheckPoint）信息保存到本地，如果遇到服務(wù)器意外關(guān)閉、進程崩潰等異常情況時，會從上一次記錄的位置開始采集數(shù)據(jù)，盡量保證數(shù)據(jù)不會丟失。

但是這并不能保證日志一定不會丟失。在一些極端場景下，是有可能造成日志采集丟失的，例如： 1. K8s pod 進程崩潰，liveness 連續(xù)失敗等異常導(dǎo)致 pod 重建 2. 日志輪轉(zhuǎn)速度極快，例如1秒輪轉(zhuǎn)1次。 3. 日志采集速度長期無法達到日志產(chǎn)生速度。 針對場景 2，3，需要去檢查自身的應(yīng)用程序，是否打印了過多不必要的日志，或者日志輪轉(zhuǎn)設(shè)置是否異常。因為正常情況下，這些情況不應(yīng)該出現(xiàn)。針對場景 1，如果對日志要求非常嚴(yán)格，在 pod 重建后也不能丟失的話，可以將掛載的 NAS 作為日志保存路徑，這樣即使在 pod 重建后，日志也不會丟失。

總結(jié)

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本文著重介紹了 SAE 提供了多種日志采集方案，以及相關(guān)的架構(gòu)，場景使用特點?？偨Y(jié)起來三點：

1、SLS 采集適配性強，實用大多數(shù)場景

2、NAS 采集任何場景下都不會丟失，適合對日志要求非常嚴(yán)格的場景

3、Kafka 采集是對 SLS 采集的一種補充，有對日志需要二次加工處理，或者因為權(quán)限等原因無法使用 SLS 的場景，可以選擇將日志采集到 Kafka 自己做搜集處理。

審核編輯：劉清