阅读Minikube的EFK插件中Fluentd的配置
首先
因为对Fluentd的设置不太了解，所以现在才开始入门。我选择了Minikube的EFK插件中使用的Fluentd配置文件进行样例。
我认为有另一个讨论点，即要使用哪个版本的Fluentd，因为Fluentd的版本是0.12，所以比较旧。
获取设置文件
-
- Minikube
v1.9.2
Kubernetes
v1.18.0
如果在启动Minikube时要启用EFK Addon。
minikube start --addons=efk
如果要添加到已启动的Minikube中的话
minikube addons enable efk
当EFK Stack启动后，使用以下命令获取配置文件即可。
kubectl get configmap fluentd-es-config -n kube-system -o yaml
浏览设定文件。 .)
ConfigMap中包含了5个文件。
让我们依次查看一下。
容器的输入配置文件。（容器的输入配置文件）
# Container Runtime Interfaceでログ出力の形はルール化されている模様
# multi_formatのパターンはこれを示しているのかも。
# CRI Log Example:
# 2016-02-17T00:04:05.931087621Z stdout [info:2016-02-16T16:04:05.930-08:00] Some log text here
<source>
# tail Plugin(https://docs.fluentd.org/v/0.12/input/tail)
# tail -Fコマンドのようなイメージ
type tail
# 読み込む対象のファイル
# /var/log/containersはkubeletがsymlinkおいてる場所（だと思う）
path /var/log/containers/*.log
# fluentdがどこまで読んだかを記録しておくためのファイル
pos_file /var/log/es-containers.log.pos
# 時刻のフォーマット
time_format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%NZ
# Routingのためのタグ設定
# 「*」をつけると、ファイル名ベースでタグ生成する
# path /path/to/fileなら、'kubernetes.path.to.file'のような感じ
tag kubernetes.*
# ファイルの先頭から読むかどうかの設定
read_from_head true
# Multi format parser pluginの設定
# http://repeatedly.github.io/ja/2014/07/release-fluent-plugin-multi-format-parser/
# <pattern>を上から順番に試して、パース出来たらその結果を返す（らしい）
format multi_format
<pattern>
format json
time_key time
time_format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%NZ
</pattern>
<pattern>
format /^(?<time>.+)\b(?<stream>stdout|stderr)\b(?<log>.*)$/
time_format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%N%:z
</pattern>
</source>
主要是关于容器周围的日志设置。
可能会最常使用到的地方。
多格式解析器中的JSON部分是否会被使用呢？
如果CRI的日志布局在开头以注释的形式存在，则基本上会应用下面的模式。
前进、输入、设置
# Takes the messages sent over TCP
<source>
# forward Plugin [https://docs.fluentd.org/v/0.12/input/forward]
# このPluginでTCPソケットから受け付ける
# Default Port : 24224
# Default Bind Adress : 0.0.0.0
type forward
</source>
只需要一种选项, 原文：“从TCP套接字接收消息的设置。 根据文档, 这似乎是用于Fluentd到Fluentd的交互通信, 但是我不太想得到已经在DaemonSet中运行的Fluentd中存在这种用例。”
TCP套接字接受消息的配置设置。根据文档，似乎是用于Fluentd与Fluentd之间的通信交互，但我不太确定在DaemonSet中运行的Fluentd是否存在这样的用例。
监控配置文件
# fluent-plugin-prometheus [https://github.com/fluent/fluent-plugin-prometheus]
# Prometheus Exporter Plugin
# input plugin that exports metrics
<source>
# Prometheusと連携するための設定
# 他のPrometheus Pluginの情報をここに書かれた設定で公開する
# Default Port : 24231
# Default Bind Adress : 0.0.0.0
# Default Path : /metrics
@type prometheus
</source>
<source>
# monitor_agent Plugin [https://docs.fluentd.org/input/monitor_agent]
# Fluentdのメトリクスを公開するためのプラグイン
# Default Port : 24220
# Default Bind Address : 0.0.0.0
@type monitor_agent
</source>
# monitor_agent Pluginを入力としてprometheus形式にするPlugin？
# input plugin that collects metrics from MonitorAgent
<source>
@type prometheus_monitor
<labels>
host ${hostname}
</labels>
</source>
# output Pluginに特化したメトリクス収集の設定
# num_errors、retry_waitなどのprometheus_monitorに含まれないようなメトリクスを収集する
# input plugin that collects metrics for output plugin
<source>
@type prometheus_output_monitor
<labels>
host ${hostname}
</labels>
</source>
# tail Pluginの内部メトリクスを収集するための設定。
# tail Pluginが正しく動いているかなどの情報が収集される模様。
# input plugin that collects metrics for in_tail plugin
<source>
@type prometheus_tail_monitor
<labels>
host ${hostname}
</labels>
</source>
收集关于Metrics和Prometheus相关配置的信息，以验证插件本身是否正常工作。
输出.公.).
# kubernetes_metadata Pluginの設定
# このPluginによってNamespaceやannotationといったmetadataが付与される
# Enriches records with Kubernetes metadata
<filter kubernetes.**>
type kubernetes_metadata
</filter>
# 'match **'なので、ContainerのログもsystemdのログもすべてElasticSearchに送られる
<match **>
# Elasticserach Plugin [https://github.com/uken/fluent-plugin-elasticsearch]
# Elasticsearchに送るための設定
type elasticsearch
# このPlugin（Elasticsearch）のログレベルの設定
log_level info
# tagをレコードに含めるかどうか
include_tag_key true
# Elasticsearchのホスト名
host elasticsearch-logging
# ElasticsearchのPort番号
port 9200
# Elasticsearchに送る際のindex名をlogstash formatにするかどうか
# 'ture'の場合は'logstash-%Y,%m,%d'で送られる
# index名をコントロールしたいときは、index_nameを使えば良さそう
# （OpenShift 4.xのCluster Loggingでindex名が'.project'みたいになっていたのはここら辺の設定なのかも）
logstash_format true
# Bufferの設定 [https://docs.fluentd.org/v/0.12/buffer]
# 参考[https://qiita.com/tatsu-yam/items/bd7006e483f3b3c64309]
# 上記サイトの図がわかりやすい。
# Set the chunk limits.
buffer_chunk_limit 2M
buffer_queue_limit 8
flush_interval 5s
# リトライの感覚は指数関数的に増えるような仕組みになっているが、それの上限を決める設定
# （'5 minutes between retries'とあるが、30秒に設定されている。本当は300秒では？）
# Never wait longer than 5 minutes between retries.
max_retry_wait 30
# ずっとリトライし続ける
# レコードがサーバ側に増えていくので、その考慮は別途必要
# Disable the limit on the number of retries (retry forever).
disable_retry_limit
# Queueに入ったchunkを処理するときのスレッド数
# Use multiple threads for processing.
num_threads 2
</match>
输出到Elasticsearch的设置。由于包含了缓冲等设置，因此调优的部分似乎相当困难。
系统的输入配置
主要是针对直接在Node上运行的进程进行处理。
尽管以下配置已经设置好，但是在使用VirtualVox和Minikube之后，有时也会出现一些未输出的日志。
虽然存在etcd/kube-apiserver等配置，但是这些组件作为Pod启动，所以我认为它们可能是通过在containers.input.conf中记录的方法进行收集的。（以前可能是直接在Minikube VM上运行的？）
# Example:
# 2015-12-21 23:17:22,066 [salt.state ][INFO ] Completed state [net.ipv4.ip_forward] at time 23:17:22.066081
<source>
type tail
format /^(?<time>[^ ]* [^ ,]*)[^\[]*\[[^\]]*\]\[(?<severity>[^ \]]*) *\] (?<message>.*)$/
time_format %Y-%m-%d %H:%M:%S
# salt minionってなんだろうと思って調べたら下記とのこと
# [https://unofficial-kubernetes.readthedocs.io/en/latest/admin/salt/]
path /var/log/salt/minion
pos_file /var/log/es-salt.pos
tag salt
</source>
# Example:
# Dec 21 23:17:22 gke-foo-1-1-4b5cbd14-node-4eoj startupscript: Finished running startup script /var/run/google.startup.script
<source>
type tail
format syslog
path /var/log/startupscript.log
pos_file /var/log/es-startupscript.log.pos
tag startupscript
</source>
# Examples:
# time="2016-02-04T06:51:03.053580605Z" level=info msg="GET /containers/json"
# time="2016-02-04T07:53:57.505612354Z" level=error msg="HTTP Error" err="No such image: -f" statusCode=404
<source>
type tail
format /^time="(?<time>[^)]*)" level=(?<severity>[^ ]*) msg="(?<message>[^"]*)"( err="(?<error>[^"]*)")?( statusCode=($<status_code>\d+))?/
# Dockerプロセスのログ収集
# 他のランタイムにした場合は、このあたりのカスタマイズも必要になると思う
path /var/log/docker.log
pos_file /var/log/es-docker.log.pos
tag docker
</source>
# Example:
# 2016/02/04 06:52:38 filePurge: successfully removed file /var/etcd/data/member/wal/00000000000006d0-00000000010a23d1.wal
<source>
type tail
# Not parsing this, because it doesn't have anything particularly useful to
# parse out of it (like severities).
format none
path /var/log/etcd.log
pos_file /var/log/es-etcd.log.pos
tag etcd
</source>
# Multi-line parsing is required for all the kube logs because very large log
# statements, such as those that include entire object bodies, get split into
# multiple lines by glog.
# Example:
# I0204 07:32:30.020537 3368 server.go:1048] POST /stats/container/: (13.972191ms) 200 [[Go-http-client/1.1] 10.244.1.3:40537]
<source>
type tail
# 複数行を読むためのformat設定
# （Javaのスタックとレースとかもこれをうまく使えばできるのだろうか）
format multiline
multiline_flush_interval 5s
format_firstline /^\w\d{4}/
format1 /^(?<severity>\w)(?<time>\d{4} [^\s]*)\s+(?<pid>\d+)\s+(?<source>[^ \]]+)\] (?<message>.*)/
time_format %m%d %H:%M:%S.%N
path /var/log/kubelet.log
pos_file /var/log/es-kubelet.log.pos
tag kubelet
</source>
# Example:
# I1118 21:26:53.975789 6 proxier.go:1096] Port "nodePort for kube-system/default-http-backend:http" (:31429/tcp) was open before and is still needed
<source>
type tail
format multiline
multiline_flush_interval 5s
format_firstline /^\w\d{4}/
format1 /^(?<severity>\w)(?<time>\d{4} [^\s]*)\s+(?<pid>\d+)\s+(?<source>[^ \]]+)\] (?<message>.*)/
time_format %m%d %H:%M:%S.%N
path /var/log/kube-proxy.log
pos_file /var/log/es-kube-proxy.log.pos
tag kube-proxy
</source>
# Example:
# I0204 07:00:19.604280 5 handlers.go:131] GET /api/v1/nodes: (1.624207ms) 200 [[kube-controller-manager/v1.1.3 (linux/amd64) kubernetes/6a81b50] 127.0.0.1:38266]
<source>
type tail
format multiline
multiline_flush_interval 5s
format_firstline /^\w\d{4}/
format1 /^(?<severity>\w)(?<time>\d{4} [^\s]*)\s+(?<pid>\d+)\s+(?<source>[^ \]]+)\] (?<message>.*)/
time_format %m%d %H:%M:%S.%N
path /var/log/kube-apiserver.log
pos_file /var/log/es-kube-apiserver.log.pos
tag kube-apiserver
</source>
# Example:
# I0204 06:55:31.872680 5 servicecontroller.go:277] LB already exists and doesn't need update for service kube-system/kube-ui
<source>
type tail
format multiline
multiline_flush_interval 5s
format_firstline /^\w\d{4}/
format1 /^(?<severity>\w)(?<time>\d{4} [^\s]*)\s+(?<pid>\d+)\s+(?<source>[^ \]]+)\] (?<message>.*)/
time_format %m%d %H:%M:%S.%N
path /var/log/kube-controller-manager.log
pos_file /var/log/es-kube-controller-manager.log.pos
tag kube-controller-manager
</source>
# Example:
# W0204 06:49:18.239674 7 reflector.go:245] pkg/scheduler/factory/factory.go:193: watch of *api.Service ended with: 401: The event in requested index is outdated and cleared (the requested history has been cleared [2578313/2577886]) [2579312]
<source>
type tail
format multiline
multiline_flush_interval 5s
format_firstline /^\w\d{4}/
format1 /^(?<severity>\w)(?<time>\d{4} [^\s]*)\s+(?<pid>\d+)\s+(?<source>[^ \]]+)\] (?<message>.*)/
time_format %m%d %H:%M:%S.%N
path /var/log/kube-scheduler.log
pos_file /var/log/es-kube-scheduler.log.pos
tag kube-scheduler
</source>
# Example:
# I1104 10:36:20.242766 5 rescheduler.go:73] Running Rescheduler
<source>
type tail
format multiline
multiline_flush_interval 5s
format_firstline /^\w\d{4}/
format1 /^(?<severity>\w)(?<time>\d{4} [^\s]*)\s+(?<pid>\d+)\s+(?<source>[^ \]]+)\] (?<message>.*)/
time_format %m%d %H:%M:%S.%N
path /var/log/rescheduler.log
pos_file /var/log/es-rescheduler.log.pos
tag rescheduler
</source>
# Example:
# I0603 15:31:05.793605 6 cluster_manager.go:230] Reading config from path /etc/gce.conf
<source>
type tail
format multiline
multiline_flush_interval 5s
format_firstline /^\w\d{4}/
format1 /^(?<severity>\w)(?<time>\d{4} [^\s]*)\s+(?<pid>\d+)\s+(?<source>[^ \]]+)\] (?<message>.*)/
time_format %m%d %H:%M:%S.%N
path /var/log/glbc.log
pos_file /var/log/es-glbc.log.pos
tag glbc
</source>
# Example:
# I0603 15:31:05.793605 6 cluster_manager.go:230] Reading config from path /etc/gce.conf
<source>
type tail
format multiline
multiline_flush_interval 5s
format_firstline /^\w\d{4}/
format1 /^(?<severity>\w)(?<time>\d{4} [^\s]*)\s+(?<pid>\d+)\s+(?<source>[^ \]]+)\] (?<message>.*)/
time_format %m%d %H:%M:%S.%N
path /var/log/cluster-autoscaler.log
pos_file /var/log/es-cluster-autoscaler.log.pos
tag cluster-autoscaler
</source>
# Logs from systemd-journal for interesting services.
<source>
type systemd
filters [{ "_SYSTEMD_UNIT": "docker.service" }]
pos_file /var/log/gcp-journald-docker.pos
read_from_head true
tag docker
</source>
<source>
type systemd
filters [{ "_SYSTEMD_UNIT": "kubelet.service" }]
pos_file /var/log/gcp-journald-kubelet.pos
read_from_head true
tag kubelet
</source>
<source>
type systemd
filters [{ "_SYSTEMD_UNIT": "node-problem-detector.service" }]
pos_file /var/log/gcp-journald-node-problem-detector.pos
read_from_head true
tag node-problem-detector
</source>
查看Minikube虚拟机上的文件
以SSH登录到Minikube。
minikube ssh
用中文对以下进行释义：仅需提供一种选项：
执行ls命令查看/var/log目录。
ls /var/log
# ls -lah
total 68K
drwxr-xr-x 5 root root 4.0K Apr 30 00:54 .
drwxr-xr-x 8 root root 220 Apr 30 00:53 ..
drwxr-xr-x 2 root root 4.0K Apr 30 00:57 containers
-rw-r--r-- 1 root root 66 Apr 30 00:54 es-cluster-autoscaler.log.pos
-rw-r--r-- 1 root root 2.3K Apr 30 05:18 es-containers.log.pos
-rw-r--r-- 1 root root 54 Apr 30 00:54 es-docker.log.pos
-rw-r--r-- 1 root root 52 Apr 30 00:54 es-etcd.log.pos
-rw-r--r-- 1 root root 52 Apr 30 00:54 es-glbc.log.pos
-rw-r--r-- 1 root root 62 Apr 30 00:54 es-kube-apiserver.log.pos
-rw-r--r-- 1 root root 71 Apr 30 00:54 es-kube-controller-manager.log.pos
-rw-r--r-- 1 root root 58 Apr 30 00:54 es-kube-proxy.log.pos
-rw-r--r-- 1 root root 62 Apr 30 00:54 es-kube-scheduler.log.pos
-rw-r--r-- 1 root root 55 Apr 30 00:54 es-kubelet.log.pos
-rw-r--r-- 1 root root 59 Apr 30 00:54 es-rescheduler.log.pos
-rw-r--r-- 1 root root 55 Apr 30 00:54 es-salt.pos
-rw-r--r-- 1 root root 61 Apr 30 00:54 es-startupscript.log.pos
drwxr-xr-x 2 root root 4.0K Apr 30 00:54 journal
drwxr-xr-x 14 root root 4.0K Apr 30 00:54 pods
我来查看一下 container 的 pos 文件。
# cat es-containers.log.pos
/var/log/containers/kube-controller-manager-minikube_kube-system_kube-controller-manager-4c516d8904f8d1547a0eb53d0df41a7b9fe23107c788b480917177a825721319.log 0000000000009e26 000000000030146e
/var/log/containers/kube-scheduler-minikube_kube-system_kube-scheduler-aeb620916a9c3bf033630117079c3006a3b366627d556ebe9506d9171aa648e6.log 00000000000029ca 000000000030147c
/var/log/containers/elasticsearch-logging-vwlnb_kube-system_elasticsearch-logging-init-3bce1ce56e7934ccfc32d191f6f50d8d501e5b840b2c90aa4be9617ef65539e2.log 0000000000000060 0000000000301a0d
/var/log/containers/kube-proxy-drvh2_kube-system_kube-proxy-b62062f70d3c52811ef48d42f4dc182a7f29435a9056a7a74c2e8350a2207176.log 00000000000009b7 00000000003015a1
/var/log/containers/storage-provisioner_kube-system_storage-provisioner-782f2f9cbb8854c3498500e692e9a8a3bc56be372755c7793e54fbb82b1548c9.log 0000000000000000 00000000003017bb
/var/log/containers/coredns-66bff467f8-wt895_kube-system_coredns-5e94b1744c07551ba380b1eaa18ef8eac4eef26b1a107d47cb492d061a767abf.log 000000000000019b 0000000000301701
/var/log/containers/fluentd-es-xtbgx_kube-system_fluentd-es-56736d7605bf66f7be3a53df7161216b0e10e53c81a6938002c89a03c18f0803.log 00000000000061c9 0000000000302a82
/var/log/containers/coredns-66bff467f8-gvbzn_kube-system_coredns-c0871bebf2aba728022e1b5119c5ab02b403b2f7cc04ece5eca1a3695fd073b8.log 000000000000019d 00000000003016fd
/var/log/containers/metrics-server-7bc6d75975-5fqnn_kube-system_metrics-server-7d48ad432cc0f44ecb57f232dcec872ef8de8dcb43b2bd65b8eeb7a4dccd11dd.log 00000000000006ea 00000000003017e5
/var/log/containers/kube-apiserver-minikube_kube-system_kube-apiserver-90652df19c311437d42108173e98ba8b59ac640b8a9cb2ac006e5e8d18cfeb63.log 000000000002a8d3 0000000000301470
/var/log/containers/etcd-minikube_kube-system_etcd-e5851c319e3978903d13c78183f3025834cbfd1fd9335ba666534ffa0252ebec.log 000000000001ca5d 0000000000301478
/var/log/containers/kibana-logging-btxjv_kube-system_kibana-logging-bd4a55879a656c0308d12b418b0dee10492eeacefd1b8c49f710f9d4ca3c79ee.log 0000000000002889 0000000000302ac6
/var/log/containers/elasticsearch-logging-vwlnb_kube-system_elasticsearch-logging-aa3dc4d6e8b7af54ad95b5fe5e06203345edd91ef57e504dedd66c6c634d3508.log 000000000000341f00000000000018cce
每个容器都逐行记录。
自己的感受
我看了一下以Minikube的EFK堆栈为基础的Fluentd配置示例，大致掌握了配置的流程。
我有过接触OpenShift 4.x的集群日志记录，那里面配备了多租户机制，所以每个项目（相当于Kubernetes的命名空间）都分配了Elasticsearch的索引，还将OpenShift的用户和Elasticsearch的浏览权限集成在一起，非常厉害。
这个领域的设定有很多不同的支持方式，所以决定是否进行修改是很困难的。
“还需完成的任务”
如果要深入研究，以下列出的似乎是一个不错的选择。
找时间来做。
0.x系和1.x系的差异
GKE看起来正在使用0.x系列。
由于更推荐使用1系列，建议了解它们之间的区别。
查看GKE的fluentd配置。
GKE 应该已经设置了 Stackdriver Plugin 等。
进行比较。
缓冲区相关
由于经常听到「Fluentd有可能丢失日志！」的说法，因此我想按顺序正确地解释关于可能发生丢失的情况以及对应的解决方法。
请参考以下资料：
1. [http://blog.livedoor.jp/sonots/archives/44690980.html:embed:cite]
2. [https://chroju.github.io/blog/2018/08/13/fluent_1_0_no_logs_would_be_missing/:embed:cite]
关于 kubernetes_metadata Plugin 的周边事项
人們常問：「在應用程序的日誌中加入Pod名稱之類的信息會好嗎？」
我們需要了解可以獲取哪些Metadata以及需要了解哪些行為。
由於在進行節流等速度調整時，可能會無法獲取Metadata，並被視為「Orphaned」（孤立的）記錄，所以我們也需要注意這些方面。
请原生地使用中国文对以下内容进行改述，仅需要一个选项：
[https://docs.openshift.com/container-platform/4.2/logging/config/cluster-logging-collector.html#cluster-logging-collector-throttling_cluster-logging-collector:embed:cite]
请解析OpenShift容器平台4.2日志配置中的集群日志收集器，其中有关于集群日志收集器限流的内容。
