Filebeat k8s 部署(Deployment)采集 PVC 日志发送至 Kafka——日志处理(二)

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筋斗云
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前言

在上篇文章中总结了 Django 日志控制台输出、文件写入按天拆分文件,自定义 Filter 增加 trace_id 以及过滤——日志处理(一),将日志以 JSON 格式写入日志文件。
我们的项目服务是部署在 k8s 上的,日志是挂载在 PVC 中的,接下来我们需要使用 Filebeat 去采集 PVC 中的日志,发送至 kafka 中,本文将总结如何在 k8s 上部署 Filebeat, 来采集 PVC 中的日志。

Filebeat Configmap 配置

使用 k8s 的 configmap 来保存 Filebeat 的配置信息:

apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata:   name: filebeat-config data:   filebeat.yml: |-     filebeat.inputs:     - type: log       enabled: true       paths:         # 日志文件路径         - /home/dfuser/addcdata/logs/*.log      output.kafka:       # kafka 集群的连接地址       hosts: ["kafka.cluster.address:9092"]       # 将要发送的 kafka topic, 注意确保该 topic 存在       topic: "filebeat_logs"       # 连接 kafka 的用户名和密码       username: "admin"       password: "admin"       sasl.mechanism: PLAIN       compression: gzip       # 这里可以将 timeout 设置长一点,默认好像是几秒       timeout: 60s       broker_timeout: 60s       retry.backoff: 5s       # 日志消息的发送响应要求一般不会特别高,设置为 1就够了       required_acks: 1       max_message_bytes: 104857600       channel_buffer_size: 256       keep_alive: 30s  
  • 配置文件中定义了 input 信息:采集日志文件路径,以及 output 信息:kafka 连接配置信息等。

关于kafka Producer 配置信息不太熟悉的可以看我之前写的这篇文章:
kafka 生产者 API 实践总结

Filebeat Deployment

apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata:   labels:     workload.user.cattle.io/workloadselector: apps.deployment-addcdata-filebeat   name: filebeat   namespace: addcdata spec:   replicas: 1   selector:     matchLabels:       workload.user.cattle.io/workloadselector: apps.deployment-addcdata-filebeat   template:     metadata:       labels:         workload.user.cattle.io/workloadselector: apps.deployment-addcdata-filebeat       namespace: addcdata     spec:       containers:         - name: filebeat           resources:             limits:               memory: 3000Mi           image: elastic/filebeat:7.6.2           args: [ "-e", "-c", "/etc/filebeat/filebeat.yml" ]           volumeMounts:             - mountPath: /home/dfuser/addcdata/logs               name: addcdata-logs-pvc               subPath: logs             - name: filebeat-config               mountPath: /etc/filebeat/filebeat.yml               subPath: filebeat.yml       imagePullSecrets:         - name: addcdata-harbor       restartPolicy: Always       terminationGracePeriodSeconds: 30       volumes:         - name: addcdata-logs-pvc           persistentVolumeClaim:             claimName: addcdata-pvc         - name: filebeat-config           configMap:             name: filebeat-config 
  • 这里挂载了两个 volumes:
    • addcdata-pvc: 是我们项目在 k8s 上挂载日志的 PVC,其中日志挂载在 /home/dfuser/addcdata/logs 目录下
    • filebeat-config:是上边 Filebeat 的configMap 配置名称
  • 这里我们使用的镜像是 elastic/filebeat:7.6.2,这个是官方的,没有外网可能不好拉取,我把该镜像上传至了阿里云的镜像仓库,可以从该地址拉取:registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/zhouzy_space/filebeat:7.6.2, 从阿里云镜像仓库拉取 docker 需要先登录阿里云仓库。

验证

如果我们的配置正确,并且上边的 Deployment 部署成功,通过查看 Filebeat Pod 日志如下:
image.png
如果我们的 kafka 配置不正确或者网络连接不上,日志会报错误信息。
接下来我们通过 CMAK 看下 kafka 的 Topic 是否写入:
image.png
可以发现已经有消息写入。
我们写个 Python 脚本消费几条数据看下:
将下边脚本的 kafka 连接信息替换为自己的集群信息

from confluent_kafka import Consumer, KafkaException   def consume_messages(topic):     # 创建 Kafka 消费者配置     conf = {'bootstrap.servers': 'kafka.address:9092',  # Kafka 服务器地址             'group.id': 'my-consumer-group',  # 消费者组ID             'auto.offset.reset': 'earliest',  # 自动重置偏移量             'enable.auto.commit': False,  # 禁用自动提交偏移量             'session.timeout.ms': 6000,  # 会话超时时间             }      # 如果 Kafka 启用了 SASL 认证,添加 SASL 相关配置     conf.update({         'security.protocol': 'SASL_PLAINTEXT',         'sasl.mechanism': 'PLAIN',         'sasl.username': 'admin',         'sasl.password': 'admin',     })      consumer = Consumer(conf)      try:         consumer.subscribe([topic])          while True:             msg = consumer.poll(1.0)  # 每秒轮询一次              if msg is None:                 continue             if msg.error():                 raise KafkaException(msg.error())             else:                 print('Received message: {}'.format(msg.value().decode('utf-8')))      except KeyboardInterrupt:         pass     finally:         consumer.close()   if __name__ == '__main__':     topic = 'filebeat_logs'  # 你的 Kafka 主题名称     consume_messages(topic) 

下边放几条看下:

Received message: {"@timestamp":"2024-07-19T03:31:24.040Z","@metadata":{"beat":"filebeat","type":"_doc","version":"7.6.2"},"log":{"offset":32682537,"file":{"path":"/home/dfuser/addcdata/logs/info.log"}},"input":{"type":"log"},"ecs":{"version":"1.4.0"},"host":{"name":"filebeat-7674bf8777-kdhs2"},"agent":{"ephemeral_id":"b0211f50-71f4-471d-8d01-def1e3b1c303","hostname":"filebeat-7674bf8777-kdhs2","id":"edaefbbb-2d08-4b6c-95aa-46ebdbebd0cc","version":"7.6.2","type":"filebeat"},"message":"{\"time\": \"2024-07-19 11:31:23\", \"thread\": \"ThreadPoolExecutor-0_14\", \"level\": \"INFO\", \"func\": \"apps.data_report.views.views.report_data_v1:65\", \"trace_id\": \"9794977c-c8f5-4f75-a450-655eda5f58c4\",  \"message\": \"======================\"}"} Received message: {"@timestamp":"2024-07-19T03:31:25.043Z","@metadata":{"beat":"filebeat","type":"_doc","version":"7.6.2"},"host":{"name":"filebeat-7674bf8777-kdhs2"},"agent":{"ephemeral_id":"b0211f50-71f4-471d-8d01-def1e3b1c303","hostname":"filebeat-7674bf8777-kdhs2","id":"edaefbbb-2d08-4b6c-95aa-46ebdbebd0cc","version":"7.6.2","type":"filebeat"},"log":{"offset":32689465,"file":{"path":"/home/dfuser/addcdata/logs/info.log"}},"message":"{\"time\": \"2024-07-19 11:31:24\", \"thread\": \"ThreadPoolExecutor-0_4\", \"level\": \"INFO\", \"func\": \"apps.data_report.views.views.report_data_v1:64\", \"trace_id\": \"26c55b5c-a660-4420-ab27-72e7cf9d1f1a\",  \"message\": \"params: <QueryDict: {'car_type': ['H97C'], 'path': ['H97C/2024071911/LDP95H966PE302771/204_31da1b2e254481914d851f9740a1f580_1721351130419507_slave/31da1b2e254481914d851f9740a1f580_1_1_1721354458372069_1.data'], 'env': ['prod'], 'sync': ['0']}>\"}","input":{"type":"log"},"ecs":{"version":"1.4.0"}} Received message: {"@timestamp":"2024-07-19T03:31:25.043Z","@metadata":{"beat":"filebeat","type":"_doc","version":"7.6.2"},"message":"{\"time\": \"2024-07-19 11:31:24\", \"thread\": \"ThreadPoolExecutor-0_38\", \"level\": \"INFO\", \"func\": \"apps.data_report.views.views.report_data_v1:63\", \"trace_id\": \"7f754755-fb70-4212-9a80-55ba19f5e5c9\",  \"message\": \"=====data report======\"}","log":{"offset":32695607,"file":{"path":"/home/dfuser/addcdata/logs/info.log"}},"input":{"type":"log"},"ecs":{"version":"1.4.0"},"host":{"name":"filebeat-7674bf8777-kdhs2"},"agent":{"ephemeral_id":"b0211f50-71f4-471d-8d01-def1e3b1c303","hostname":"filebeat-7674bf8777-kdhs2","id":"edaefbbb-2d08-4b6c-95aa-46ebdbebd0cc","version":"7.6.2","type":"filebeat"}} 

可以发现 filebeat 采集我们的日志往 kafka 里发的时候,会加上一些它自己的字段信息,比如说 timestamp, metadata 等,但是我们并不关心这些信息,我们最需要的是 message 字段,也就是我们自己的日志信息:
image.png

总结

filebeat 的 k8s 部署还是比较简单的,只需要部署一个 configmap,通过部署一个 Deployment 就可以采集我们 PVC 中的日志,但是需要确保我们的 kafka 配置信息正确 (确保写入 Topic 存在) 和日志挂载路径一致。

网上很多都是通过 DaemonSet 或者 sidecar 的方式部署 Filebeat,个人觉得没必要,太过复杂,只要我们的日志是挂载到 PVC 中的,简单部署一个 Deployment 就足够了,目前我们的服务每天会产生百万条日志,都是正常发送至 kafka 的。

日志搜集至 kafka 不是最终目的,我们的最终目标是要能够分析日志,排查问题,以及做出一些指标看板和错误告警等。接下来我会总结,如何使用 Flink SQL 实时的将 kafka 中的日志写入 Clickhouse 进行日志分析,以及如何结合 Superset 使用 Clickhouse 数据源查询日志数据,做出指标看板。

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