Kubernetes（K8S）作为CNCF（cloud native computing foundation）的一个核心项目，背靠Google和Redhat的强大社区，近两年发展十分迅速，在成为容器编排领域中领导者的同时，也正在朝着PAAS底座标配的方向发展。
日志采集方式
日志作为任一系统不可或缺的部分，在K8S的官方文档中也介绍了多种的
日志采集形式，总结起来主要有下述3种：原生方式、DaemonSet方式和Sidecar方式。
- 原生方式：使用
kubectl logs
log driver
- DaemonSet方式：在K8S的每个node上部署日志agent，由agent采集所有容器的日志到服务端。
- Sidecar方式：一个POD中运行一个sidecar的日志agent容器，用于采集该POD主容器产生的日志。
采集方式对比
每种采集方式都有一定的优劣势，这里我们进行简单的对比：
| 原生方式 | DaemonSet方式 | Sidecar方式 | |
| 采集日志类型 | 标准输出 | 标准输出+部分文件 | 文件 |
| 部署运维 | 低，原生支持 | 一般，需维护DaemonSet | 较高，每个需要采集日志的POD都需要部署sidecar容器 |
| 日志分类存储 | 无法实现 | 一般，可通过容器/路径等映射 | 每个POD可单独配置，灵活性高 |
| 多租户隔离 | 弱 | 一般，只能通过配置间隔离 | 强，通过容器进行隔离，可单独分配资源 |
| 支持集群规模 | 本地存储无限制，若使用syslog、fluentd会有单点限制 | 中小型规模，业务数最多支持百级别 | 无限制 |
| 资源占用 | 低，docker engine提供 | 较低，每个节点运行一个容器 | 较高，每个POD运行一个容器 |
| 查询便捷性 | 低 | 较高，可进行自定义的查询、统计 | 高，可根据业务特点进行定制 |
| 可定制性 | 高，每个POD单独配置 | ||
| 适用场景 | 测试、POC等非生产场景 | 功能单一型的集群 | 大型、混合型、PAAS型集群 |
从上述表格中可以看出：
- 原生方式相对功能太弱，一般不建议在生产系统中使用，否则问题调查、数据统计等工作很难完成；
- DaemonSet方式在每个节点只允许一个日志agent，相对资源占用要小很多，但扩展性、租户隔离性受限，比较适用于功能单一或业务不是很多的集群；
- Sidecar方式为每个POD单独部署日志agent，相对资源占用较多，但灵活性以及多租户隔离性较强，建议大型的K8S集群或作为PAAS平台为多个业务方服务的集群使用该方式。
日志服务K8S采集方式
DaemonSet和Sidecar模式各有优缺点，目前没有哪种方式可以适用于所有场景。因此我们阿里云日志服务同时支持了DaemonSet以及Sidecar两种方式，并对每种方式进行了一些额外的改进，更加适用于K8S下的动态场景。
这两种模式均基于Logtail实现，日志服务客户端Logtail目前已有百万级部署，每天采集上万应用、数PB的数据，历经多次双11、双12考验。相关技术分享可以参见文章：
多租户隔离技术+双十一实战效果，
Polling + Inotify 组合下的日志保序采集方案。
DaemonSet采集方式
DaemonSet方式下Logtail做了非常多的适配工作，包括：
- 一条命令一个参数即可实现部署，资源自动初始化
- 支持CRD方式配置，支持K8S控制台、kubectl、kube api等，与K8S发布、部署无缝集成
- K8S RBAC鉴权，日志服务STS鉴权管理
详细的介绍文章可以参考：
再次升级！阿里云Kubernetes日志解决方案 LC3视角：Kubernetes下日志采集、存储与处理技术实践Sidecar采集方式
sidecar方式的配置以及使用相对在虚拟机/物理机上采集数据区别不大，从Logtail容器视角来看：Logtail工作在一个“虚拟机”上，需要采集这个机器上某个/某些日志文件。
但在容器场景下还需解决两个问题：
- 配置：使用编排的方式配置agent容器
-
动态性：需适应POD的IP地址和hostname的变化
目前Logtail的容器支持通过环境变量配置相关参数，并支持自定义标识的机器组进行工作，可以完美解决上述两个问题。
Sidecar配置示例
Sidecar模式下日志组件安装、配置方式如下：
步骤一： 部署Logtail容器
- 在部署POD时将日志路径挂载到本地，并将对应的volume也挂载到Logtail容器。
- Logtail容器需配置
ALIYUN_LOGTAIL_USER_ID
ALIYUN_LOGTAIL_CONFIG
ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID
tips：
- Logtail容器建议配置健康检查，在运行环境、内核等出现异常时可自动恢复。
- 示例中使用的Logtail镜像访问的是阿里云hangzhou公网镜像仓库，您可根据需求替换成本Region的镜像，并使用内网方式。
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
name: nginx-log-sidecar-demo
namespace: kube-system
spec:
template:
metadata:
name: nginx-log-sidecar-demo
spec:
# volumes配置
volumes:
- name: nginx-log
emptyDir: {}
containers:
# 主容器配置
- name: nginx-log-demo
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/log-service/docker-log-test:latest
command: ["/bin/mock_log"]
args: ["--log-type=nginx", "--stdout=false", "--stderr=true", "--path=/var/log/nginx/access.log", "--total-count=1000000000", "--logs-per-sec=100"]
volumeMounts:
- name: nginx-log
mountPath: /var/log/ngin
# Logtail的Sidecar容器配置
- name: logtail
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/log-service/logtail:latest
env:
# aliuid
- name: "ALIYUN_LOGTAIL_USER_ID"
value: "165421******3050"
# 自定义标识机器组配置
- name: "ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID"
value: "nginx-log-sidecar"
# 启动配置（用于选择Logtail所在Region）
- name: "ALIYUN_LOGTAIL_CONFIG"
value: "/etc/ilogtail/conf/cn-hangzhou/ilogtail_config.json"
# 和主容器共享volume
volumeMounts:
- name: nginx-log
mountPath: /var/log/nginx
# 健康检查
livenessProbe:
exec:
command:
- /etc/init.d/ilogtaild
- status
initialDelaySeconds: 30
periodSeconds: 30 步骤二： 配置机器组
如下图所示，在日志服务控制台创建一个Logtail的机器组，机器组选择自定义标识，可以动态适应POD ip地址的改变。具体操作步骤如下：
- 开通日志服务并创建Project、Logstore，详细步骤请参考 准备流程
- 在日志服务控制台的机器组列表页面单击 创建机器组
- 选择用户自定义标识，将您上一步配置的
ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID
步骤三：配置采集方式
机器组创建完成后，即可配置对应文件的采集配置，目前支持极简、Nginx访问日志、分隔符日志、JSON日志、正则日志等格式，具体可参考：
文本日志配置方式。本示例中配置如下：
步骤四：查询日志
采集配置完成并应用到机器组后，1分钟内日志即可采集上来，进入对应logstore的查询页面即可查询到采集上来的日志。
日志进阶
阿里云日志服务针对日志提供了完整的解决方案，日志采集只是其中的第一步，以下相关功能是日志进阶的必备良药：
- 日志上下文查询： https://help.aliyun.com/document_detail/48148.html
- 快速查询： https://help.aliyun.com/document_detail/88985.html
- 实时分析： https://help.aliyun.com/document_detail/53608.html
- 快速分析： https://help.aliyun.com/document_detail/66275.html
- 基于日志设置告警： https://help.aliyun.com/document_detail/48162.html
- 配置大盘： https://help.aliyun.com/document_detail/69313.html 更多日志进阶内容可以参考： 日志服务学习路径