基于 Kubernetes 实现的大数据采集与存储实践总结
一、前言
近来我司部门内部搭建的电商大数据平台一期工程进入了尾声工作，不仅在技术上短期内从零到一搭建起属于团队的大数据平台，而且在业务上可以满足多方诉求。笔者很有幸参与到其中的建设，在给优秀的团队成员点赞的同时，也抽空整理了一下文档，那么今天就和大家来聊一下我们是如何结合Kubernetes实现数据采集与存储的，谈谈里面实现方案、原理和过程。
这里笔者放一张我们前期设计时借鉴阿里的大数据架构图：
本文重点讲述的是上图中『数据采集』部分，暂不涉及『数据计算』和『数据服务』的过程。在数据采集中，我们通过运行在Kubernetes中的清洗服务，不断地消费Kafka中由定时任务爬取的业务数据，并通过Fluentbit、Fluentd等日志采集工具对容器中打印到标准输出的数据压缩存储至AWS S3中。如果你对这块有兴趣的话，那就一起开始今天的内容吧。
二、基础篇
2.1 Docker日志管理
我们的应用服务都运行在Docker容器中，Docker的日志有两种：dockerd运行时的引擎日志和容器内服务产生的容器日志。在这里我们不用关心引擎日志，容器日志是指到达标准输出（stdout）和标准错误输出（stderr）的日志，其他来源的日志不归Docker管理，而Docker将所有容器打到 stdout 和 stderr 的日志通过日志驱动统一重定向到某个地方。Docker支持的日志驱动有很多，比如 local、json-file、syslog、journald 等等，不同的日志驱动可以将日志重定向到不同的地方。
Docker以热插拔的方式实现日志不同目的地的输出，体现了管理的灵活性。其中默认的日志驱动是json-file，该驱动将日志以json 的形式重定向存储到本地磁盘，其存储格式为：/var/lib/docker/containers//-json.log。笔者画了一张简易的流转图：
官方支持的日志驱动很多，详情看可以自行查阅Docker Containers Logging(https://docs.docker.com/config/containers/logging/configure)。
我们可以通过docker info | grep Loggin命令查看Docker的日志驱动配置，也可以通过–log-driver或者编写/etc/docker/daemon.json 文件配置Docker容器的驱动：
{ "log-driver": "syslog" }
本实践使用的是Docker默认驱动，即json file，这里大家对Docker的日志流转有基本的认识即可。需要关注的是
每种Docker日志驱动都有相应的配置项日志轮转，比如根据单个文件大小和日志文件数量配置轮转。json-file 日志驱动支持的配置选项如下：
- max-size：切割之前日志的最大大小，可取值单位为(k,m,g)， 默认为-1（表示无限制）；
- max-file：可以存在的最大日志文件数，如果切割日志会创建超过阈值的文件数，则会删除最旧的文件，仅在max-size设置时有效，默认为1；
- labels：适用于启动Docker守护程序时，此守护程序接受的以逗号分隔的与日志记录相关的标签列表；
- env：适用于启动Docker守护程序时，此守护程序接受的以逗号分隔的与日志记录相关的环境变量列表；
- compress：切割的日志是否进行压缩，默认是disabled；
详见：
https://docs.docker.com/config/containers/logging/json-file
2.2 Kubernetes日志管理
在Kubernetes中日志种类也分为两种：
- 在容器中运行kube-scheduler和kube-proxy；
- 不运行在容器中运行时的kubelet和容器运行时（如Docker）；
在使用 systemd 机制的服务器上，kubelet 和容器运行时将日志写入到 journald；如果没有 systemd，他们将日志写到 /var/log 目录的 .log 文件中。容器中的系统组件通常将日志写到 /var/log 目录，在 kubeadm 安装的集群中它们以静态 Pod 的形式运行在集群中，因此日志一般在 /var/log/pods 目录下。
需要强调的一点是，对于应用POD日志 Kuberntes并不管理日志的轮转策略，且日志的存储都是基于Docker的日志管理策略进行
。在默认的日志驱动中，kubelet 会为每个容器的日志创建一个软链接，软链接存储路径为：/var/log/containers/，软链接会链接到 /var/log/pods/ 目录下相应 pod 目录的容器日志，被链接的日志文件也是软链接，最终链接到 Docker 容器引擎的日志存储目录：即/var/lib/docker/container 下相应容器的日志。这些软链接文件名称含有 k8s 相关信息，比如：Pod id，名字空间，容器 ID 等信息，这就为日志收集提供了很大的便利。简图如下：
三、进阶篇
在Kubernetes中比较流行的数据收集方案是Elasticsearch、Fluentd和Kibana技术栈，也是官方现在比较推荐的一种方案。我们在这里只使用到EFK技术栈中的F，即Fluentd以及它的衍生品Fluent Bit。
Fluentd和Fluent Bit都致力于收集、处理和交付日志数据。但是两个项目之间存在一些主要差异，使它们适合于不同的任务：
- Fluentd：旨在汇总来自多个输入的日志，对数据进行处理然后路由至不同的输出。它的引擎具有性能卓越的队列处理线程，可快速使用和路由大批日志。同时具有丰富的输入和输出插件生态系统（超过650个）;
- Fluent Bit：被设计为在高度受限的计算能力和减少的开销（内存和CPU）成为高度关注的分布式计算环境中运行，因此它非常的轻巧（KB级别）和高性能，适合做日志收集，处理和转发，但不适用于日志聚合；
我们用官方的一张图来对比它们的差异：
Fluend和FluenBit都有着相似的数据流处理方式，包括Input、Parse、Filter、Buffer、Routing和Ouput等组件，官方图如下：
- Input: 提供了多种的输入插件用于收集不同来源的信息，如日志文件或者操作系统信息等；
- Parser: 解析器用来解析原始的字符串成结构化的信息（如json格式）；
- Filter: 过滤器用来在分发事件之前修改或者过滤事件；
- Buffer: 提供数据的缓存机制，优先使用内存，其次是文件系统；
- Router: 将不同分类的数据发送到不同的输出中，一般使用Tag和Match来实现；
- Output: 同样提供了不同的输出插件，包括远程服务，本地文件或者标准输出等；
在本次实践的过程中，我们使用Fluent Bit作为日志转发器负责数据的采集和转发，Fluentd作为日志聚合器负责数据的聚合与存储，在系统中相互协作，充分发挥它们的特长，更多地文档可以参考Fluentd(https://docs.fluentd.org)和FluentBit(https://docs.fluentbit.io/manual)的官网。
四、架构篇
由容器引擎或runtime提供的原生功能通常不足以满足完整的日志记录需求，当发生容器崩溃、pod 被逐出或节点宕机等情况，如果仍然想访问到应用日志，那么日志就应该具有独立的存储和生命周期。我们利用容器化后的应用写入 stdout 和 stderr 的任何数据，都会被容器引擎捕获并被重定向到某个位置的特性，使用日志转发器Fluentbit负责采集日志并将数据推送到日志聚合器Fluentd后，再由Fluentd负责聚合和存储数据至AWS S3中。由于日志转发器必须在每个节点上运行，因此它可以用DaemonSet副本，而日志聚合器则可以按需扩容缩容，因此我们使用Deployment来部署。笔者简单画的架构图如下：
五、实践篇
前面讲了一大推的基础理论和架构，终于到了实践的时候了，这里我们需要准备基本的实践环境，包括：
- 拥有DockerHub账号，用于存放Docker镜像；
- 拥有Kubernetes集群，用于编排容器和部署应用；
接下来笔者准备了三个服务的代码示例，包括负责接收和清洗业务数据的服务、采集日志并转发的FluentBit还有聚合数据并压缩存储的Fluentd。
5.1 清洗服务
我们使用zap作为日志库，不断进行打印数据以模拟清洗服务处理业务逻辑，编写的Sample代码如下：
package main
import ( "time"
"go.uber.org/zap" )
func main() { logger, _ := zap.NewProduction() defer logger.Sync() // flushes buffer, if any sugar := logger.Sugar()
for { sugar.Infow("just a example", "author", "tony", "today", time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"), "yesterday", time.Now().AddDate(0, 0, -1).Format("2006-01-02 15:04:05"), ) time.Sleep(time.Duration(5) * time.Second) } }
接着我们编写构建脚本，把它打包成镜像以供后续Kubernetes集群部署deployment使用，Dockerfile如下：
# build stage FROM golang:latest as builder LABEL stage=gobuilder WORKDIR /build COPY . . RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -ldflags="-w -s" -o example
# final stage FROM scratch COPY --from=builder /build/example / EXPOSE 8080 ENTRYPOINT ["/example"]
执行以下命令完成构建并推上docker hub上：
# build docker build -t /logging:latest . && docker image prune -f . # push docker push /logging:latest
最后我们的代码部署在Kubernetes集群中，模拟运行我们的清洗服务：
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: example namespace: logging labels: app: example spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: example template: metadata: labels: app: example spec: containers: - name: example image: /logging:latest resources: limits: cpu: 100m memory: 200Mi requests: cpu: 10m memory: 20Mi ports: - containerPort: 24224 terminationGracePeriodSeconds: 30
详见：
https://github.com/zhulinwei/logging/tree/master/example
5.2 日志转发器FluentBit
Fluent Bit作为日志转发器需要负责数据的采集和转发，它需要的准备基本授权文件、项目配置以及daemon部署文件。
授权文件
# fluentbit_rbac.yaml apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1 kind: ClusterRole metadata: name: fluentbit-read rules: - apiGroups: [""] resources: - namespaces - pods verbs: ["get", "list", "watch"] --- apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1 kind: ClusterRoleBinding metadata: name: fluentbit-read roleRef: apiGroup: rbac.authorization.k8s.io kind: ClusterRole name: fluentbit-read subjects: - kind: ServiceAccount name: fluentbit namespace: logging
项目配置
kind: ConfigMap metadata: name: fluentbit-config namespace: logging apiVersion: v1 data: fluent-bit.conf: |- [SERVICE] Flush 1 Daemon Off Log_Level info Parsers_File parsers.conf HTTP_Server On HTTP_Listen 0.0.0.0 HTTP_Port 2020 [INPUT] Name tail Tag kube.* # Path /var/log/containers/*.log Path /var/log/containers/*logging_example*.log Parser docker DB /var/log/flb_kube.db Mem_Buf_Limit 5MB Skip_Long_Lines On Refresh_Interval 10 Ignore_Older 24h [FILTER] Name kubernetes Match kube.* Kube_URL https://kubernetes.default.svc:443 Kube_CA_File /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt Kube_Token_File /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token Kube_Tag_Prefix kube.var.log.containers. Merge_Log On Merge_Log_Key log_processed K8S-Logging.Parser On K8S-Logging.Exclude Off [OUTPUT] Name forward Match * Host ${FLUENTD_HOST} Port ${FLUENTD_PORT} Time_as_Integer True parsers.conf: |- [PARSER] Name apache Format regex Regex ^(?[^ ]*) [^ ]* (?[^ ]*) \[(?[^\]]*)\] "(?\S+)(?: +(?[^\"]*?)(?: +\S*)?)?" (?
[^ ]*) (?[^ ]*)(?: "(?[^\"]*)" "(?[^\"]*)")?$Time_Key time Time_Format %d/%b/%Y:%H:%M:%S %z [PARSER] Name apache2 Format regex Regex ^(?[^ ]*) [^ ]* (?[^ ]*) \[(?[^\]]*)\] "(?\S+)(?: +(?[^ ]*) +\S*)?" (?[^ ]*) (?[^ ]*)(?: "(?[^\"]*)" "(?[^\"]*)")?$Time_Key time Time_Format %d/%b/%Y:%H:%M:%S %z [PARSER] Name apache_error Format regex Regex ^\[[^ ]* (?[^\]]*)\] \[(?[^\]]*)\](?: \[pid (?[^\]]*)\])?( \[client (?[^\]]*)\])? (?.*)$ [PARSER] Name nginx Format regex Regex ^(?[^ ]*) (?[^ ]*) (?[^ ]*) \[(?[^\]]*)\] "(?\S+)(?: +(?[^\"]*?)(?: +\S*)?)?" (?[^ ]*) (?[^ ]*)(?: "(?[^\"]*)" "(?[^\"]*)")?$Time_Key time Time_Format %d/%b/%Y:%H:%M:%S %z [PARSER] Name json-test Format json Time_Key time Time_Format %d/%b/%Y:%H:%M:%S %z [PARSER] Name docker Format json Time_Key time Time_Format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%L Time_Keep On [PARSER] Name syslog Format regex Regex ^\<(?[0-9]+)\>(?[^ ]* {1,2}[^ ]* [^ ]*) (?[^ ]*) (?[a-zA-Z0-9_\/\.\-]*)(?:\[(?[0-9]+)\])?(?:[^\:]*\:)? *(?.*)$ Time_Key time Time_Format %b %d %H:%M:%S
部署文件
apiVersion: apps/v1 kind: DaemonSet metadata: name: fluentbit namespace: logging labels: k8s-app: fluentbit-logging version: v1 kubernetes.io/cluster-service: "true" spec: selector: matchLabels: k8s-app: fluentbit-logging version: v1 template: metadata: labels: k8s-app: fluentbit-logging version: v1 kubernetes.io/cluster-service: "true" spec: containers: - name: fluentbit image: fluent/fluent-bit:1.2.1 env: - name: FLUENTD_HOST value: "fluentd" - name: FLUENTD_PORT value: "24224" resources: limits: memory: 100Mi requests: cpu: 100m memory: 100Mi volumeMounts: - name: config mountPath: /fluent-bit/etc - name: varlog mountPath: /var/log - name: varlibdockercontainers mountPath: /var/lib/docker/containers readOnly: true - name: minikube mountPath: /mnt/sda1/var/lib/docker/containers readOnly: true terminationGracePeriodSeconds: 10 volumes: - name: config configMap: name: fluentbit-config - name: varlog hostPath: path: /var/log - name: varlibdockercontainers hostPath: path: /var/lib/docker/containers - name: minikube hostPath: path: /mnt/sda1/var/lib/docker/containers
5.3 日志聚合器Fluentd
Fluentd作为日志聚合器负责数据的聚合来自FluentBit的数据，并将其存储到AWS S3中，需要准备项目配置以及deployment文件。
项目配置
kind: ConfigMap apiVersion: v1 metadata: name: fluentd-config namespace: logging data: fluent.conf: |- log_level debug
@type http port 9880 bind 0.0.0.0 body_size_limit 32m keepalive_timeout 10s @type forward port 24224 bind 0.0.0.0 tag kube.forward @type s3 path "year=%Y/month=%m/day=%d/hour=%H" s3_bucket s3_region
部署文件
apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: fluentd namespace: logging labels: app: fluentd spec: ports: - name: http port: 9880 protocol: TCP - name: forword port: 24224 protocol: TCP selector: app: fluentd type: NodePort --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: fluentd namespace: logging labels: app: fluentd spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: fluentd strategy: rollingUpdate: maxSurge: 25% maxUnavailable: 25% type: RollingUpdate template: metadata: labels: app: fluentd spec: containers: - name: fluentd image: ghgt/fluentd-es-s3-rewrite:v1.7.3-alpine-es7-s3-rewrite-1.1 env: - name: FLUENTD_ARGS value: --no-supervisor -q resources: limits: memory: 500Mi requests: cpu: 100m memory: 200Mi ports: - containerPort: 8080 - containerPort: 24224 volumeMounts: - name: varlog mountPath: /var/log - name: config-volume mountPath: /fluentd/etc terminationGracePeriodSeconds: 30 volumes: - name: varlog hostPath: path: /var/log - name: config-volume configMap: name: fluentd-config
到此，编码完成！启动并在集群中运行三个服务，随后检查你的AWS S3存储桶吧！
总结
写到最后，相信你已经了解如何使用FluentBit、Fluentd等工具结合Kubernetes实现对大数据的采集和存储流程，笔者从基础原理到方案架构，再到实践过程，通过简单的Sample示例带领大家领悟企业级的项目实现，希望读完文章的你有所收获。在接下来的文章中，笔者将继续带领大家关注云原生领域的知识，敬请期待~
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maynard
懒散，不想无聊