0x00 背景 K8S内运行Spring Cloud微服务,根据定制容器架构要求log文件不落地,log全部输出到std管道,由基于docker的filebeat去管道采集,然后发往Kafka或者ES集群. 0x01 多行匹配和yaml文件 在filebeat启动的yaml文件内,指定相应的名称空间并配置java堆栈的多行解析规则,如下yaml文件输出端是kafka,如需要输出到es集群,可更改对应配置 apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name:

Filebeat的配置文件是/etc/filebeat/filebeat.yml,遵循YAML语法.具体可以配置如下几个项目: Filebeat Output Shipper Logging(可选) Run Options(可选) 这个Blog主要讲解Filebeat的配置部分,其他部分后续会有新的Blog介绍. Filebeat的部分主要定义prospector的列表,定义监控哪里的日志文件,关于如何定义的详细信息可以参考filebeat.yml中的注释,下面主要介绍一些需要注意的地方. fi

一.概述 前面我们部署calico由于集群规模不是很大,使用的是calico的bgp模式的node-to-node-mesh全节点互联,这种模式在小规模集群里面还可以用,3.4.0版本的calico支持到100多个节点. 但是随着集群规模的扩大,bgp的mesh会变得很混乱,因为node-to-node-mesh模式要求所有的node节点都要互联.所以大规模集群使用bgp route reflector,集中式的路由信息分发,当Calico BGP客户端将路由从其FIB通告到Route Refl

Filebeat 5.x版本 风来了.fox 1.下载和安装 https://www.elastic.co/downloads/beats/filebeat 这里选择 LINUX 64-BIT 即方式一 https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-5.6.3-linux-x86_64.tar.gz tar -zxvf filebeat-5.6.3-linux-x86_64.tar.gz 2.配置Filebeat 环

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 关于GitLab CI 在<体验SpringBoot(2.3)应用制作Docker镜像(官方方案)>一文中,咱们掌握了SpringBoot官方推荐的镜像构建方案,接下来要体验的是GitLab的CI能力,它负责把代码变成私有仓库中的镜像,咱们可以专心编码了: GitLab CI的作用如下图,开

0x00 概述 filebeat非常轻量级,正常情况下占用的资源几乎都能忽略不计,但是部署后发现资源占用很大,所以怀疑是filebeat本身出了问题. 第一时间查看filebeat日志(默认路径/var/log/filebeat/filebeat,K8S需要在控制台实时查看pod的日志),发现有大量内容输出: 2019-03-20T08:55:02.198+0800 INFO kafka/log.go:53 producer/broker/544 starting up 2019-03-20T0

根据生产环境要求,需要采集K8Spod 日志,和开发协商之后,pod中应用会将日志输出到容器终端上,这时可以直接用filebeat 采集node节点上面的/var/log/containers/*.log日志,然后将日志输出到kafka消息队列中,经过kafka将日志写入logstash进行格式化,然后由logstash传入elasticsearch存储,然后kibana会连接elasticsearch展示索引数据. 数据传输流程:Pod -> /var/log/containers/*.log

对于 K8S 内的容器日志收集,业内一般有两种常用的方式: 使用 DaemonSet 在每台 Node 上部署一个日志收集容器,用于收集当前 Node 上所有容器挂载到宿主机目录下的日志 使用 SideCar 模式将日志收集容器与业务容器部署在同一个 Pod 中,只收集对应容器的日志 这两种方式各有优缺点.使用 DaemonSet 方式部署日志收集服务,管理起来简单,但是如果一个 Node 中运行了过多的 Pod,那么日志收集会存在性能瓶颈.使用 SideCar 模式可以更有针对性的收集容器的日

1 Filebeat: apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: XX spec: ports: - name: http port: targetPort: http selector: app: XX--- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: XX labels: app: XX spec: replicas: minReadySeconds: revisionHistory

文章转载自:https://www.qikqiak.com/post/k8s-monitor-use-elastic-stack-3/ 操作步骤 filebeat连接es使用上一步创建的secret:beats-elasticsearch-pw 另外filebeat读取超链接日志文件,还需要增加配置上额外的参数:symlinks: true 符号链接选项允许Filebeat除常规文件外,可以收集符号链接.收集符号链接时,即使报告了符号链接的路径,Filebeat也会打开并读取原始文件. 还有就是

具体使用有待商榷 filebeat.inputs: - type: container paths: - /var/log/containers/*.log processors: - add_kubernetes_metadata: host: ${NODE_NAME} matchers: - logs_path: logs_path: "/var/log/containers/" # To enable hints based autodiscover, remove `fileb

Filebeat + Redis 管理 LOG日志实践 小赵营 关注 2019.01.06 17:52* 字数 1648 阅读 24评论 0喜欢 2 引用 转载 请注明出处 某早上,领导怒吼声远远传来,空空的办公区放大吼声的“狰狞”程度.“xxxxxx ... ...重量级的日志管理工具不能用,xxxx不代表要自己造轮子.拥抱开源不只是口号,xxxx 要行动啊.... ...” 伴着少儿不宜哔哔哔声音,我开启了探索轻量级开源日志管理工具航程.Filebeat等一干开源日志管理软件进入我的视野.所

1.生产中,很少会跑一个自主式pod,一般由控制器去创建pod,其配置文件中内嵌了pod的创建方式. pod控制器:ReplicaSet.Deployment.DaemonSet.Job.Cronjob.StatefulSet ReplicaSet:代用户创建指定数量的pod副本数量,确保pod副本数量符合预期状态,并且支持滚动式自动扩容和缩容功能. ReplicaSet主要由三个组件组成: a.用户期望的pod副本数量; b.标签选择器,判断哪个pod归自己管理; c.pod资源模板,当现存的

ConfigMap:k8s标准资源,将配置文件做成k8s资源,使其它资源可加载其中配置 Secret:实现加密功能的安全配置文件.由多个key:val中组成 创建configmap资源,可直接使用kubectl创建并且传值 kubectl create configmap filebeat-cfg -n config --from-literal=redis_host="redis.default.svc.cluster.local" --from-literal=log_level=

之前有写过elasticsearch集群和elk集群的博客, 都是基于docker的,使用docker-compose进行编排(K8S暂未掌握) 三台服务器搭建es集群:https://www.cnblogs.com/lz0925/p/12011026.html 单机搭建elk集群:https://www.cnblogs.com/lz0925/p/12018209.html 本文较长,上述两个博文中的内容本文都会重新讲解,建议收藏后进行阅读.本文包含了ELK + kafka(zookeeper)

记录一次Team k8s环境搭建过程(初始方案,现在已经做过很多完善,例如普罗米修斯) span::selection, .CodeMirror-line > span > span::selection { background: #d7d4f0; }.CodeMirror-line::-moz-selection, .CodeMirror-line > span::-moz-selection, .CodeMirror-line > span > span::-moz-s

从input读取事件源,经过相应解析和处理之后,从output输出到目标存储库(elasticsearch或其他).输入可以从Log.Syslog.Stdin.Redis.UDP.Docker.TCP.NetFlow输入,然后可以输出到Elasticsearch.Logstash.Kafka.Redis.File.Console.Cloud. 详细讲解,请参考官网:https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/configuring

# yaml格式的pod定义文件完整内容: apiVersion: v1 #必选,版本号,例如v1 kind: Pod #必选,Pod metadata: #必选,元数据 name: string #必选,Pod名称 namespace: string #必选,Pod所属的命名空间 labels: #自定义标签 - name: string #自定义标签名字 annotations: #自定义注释列表 - name: string spec: #必选,Pod中容器的详细定义 containers

日志系统elfk 前言 经过上周的技术预研,在本周一通过开会研究,根据公司的现有业务流量和技术栈,决定选择的日志系统方案为:elasticsearch(es)+logstash(lo)+filebeat(fi)+kibana(ki)组合.es选择使用aliyun提供的es,lo&fi选择自己部署,ki是阿里云送的.因为申请ecs需要一定的时间,暂时选择部署在测试&生产环境(吐槽一下,我司测试和生产公用一套k8s并且托管与aliyun......).用时一天(前期有部署的差不多过)完成在ku

目录: 1)背景介绍 2)方案分析 3)实现细节 4)监控告警 5)日志收集 6)测试 一.背景介绍     如下图所示,传统方式部署一层Nginx,随着业务扩大,维护管理变得复杂,繁琐,耗时耗力和易出错等问题.我们的Nginx是有按照业务来分组的,不同的业务使用不同分组的Nginx实例区分开.通过nginx.conf中include不同分组的配置文件来实现.     如果有一种方式可以简化Nginx的部署,扩缩容的管理.日常只需关注nginx的配置文件发布上线即可.当前最受欢迎的管理模式莫过于