【Docker】Flume+Kafka收集Docker容器内分布式日志应用实践
【Docker】Flume+Kafka收集Docker容器内分布式日志应用实践
1 背景和问题
随着云计算、PaaS平台的普及，虚拟化、容器化等技术的应用，例如Docker等技术，越来越多的服务会部署在云端。通常，我们需要需要获取日志，来进行监控、分析、预测、统计等工作，但是云端的服务不是物理的固定资源，日志获取的难度增加了，以往可以SSH登陆的或者FTP获取的，现在可不那么容易获得，但这又是工程师迫切需要的，最典型的场景便是：上线过程中，一切都在GUI化的PaaS平台点点鼠标完成，但是我们需要结合tail -F、grep等命令来观察日志，判断是否上线成功。当然这是一种情况，完善的PaaS平台会为我们完成这个工作，但是还有非常多的ad-hoc的需求，PaaS平台无法满足我们，我们需要日志。本文就给出了在分布式环境下，容器化的服务中的分散日志，如何集中收集的一种方法。
2 设计约束和需求描述
做任何设计之前，都需要明确应用场景、功能需求和非功能需求。
2.1 应用场景
分布式环境下可承载百台服务器产生的日志，单条数据日志小于1k，最大不超过50k，日志总大小每天小于500G。
2.2 功能需求
1）集中收集所有服务日志。
2）可区分来源，按服务、模块和天粒度切分。
2.3 非功能需求
1）不侵入服务进程，收集日志功能需独立部署，占用系统资源可控。
2）实时性，低延迟，从产生日志到集中存储延迟小于4s。
3）持久化，保留最近N天。
4）尽量递送日志即可，不要求不丢不重，但比例应该不超过一个阈值（例如万分之一）。
4）可以容忍不严格有序。
5）收集服务属于线下离线功能，可用性要求不高，全年满足3个9即可。
3 实现架构
一种方案实现的架构如下图所示：
3.1 Producer层分析
PaaS平台内的服务假设部署在Docker容器内，那么为了满足非功能需求#1，独立另外一个进程负责收集日志，因此不侵入服务框架和进程。采用Flume NG来进行日志的收集，这个开源的组件非常强大，可以看做一种监控、生产增量，并且可以发布、消费的模型，Source就是源，是增量源，Channel是缓冲通道，这里使用内存队列缓冲区，Sink就是槽，是个消费的地方。容器内的Source就是执行tail -F这个命令的去利用linux的标准输出读取增量日志，Sink是一个Kafka的实现，用于推送消息到分布式消息中间件。
3.2 Broker层分析
PaaS平台内的多个容器，会存在多个Flume NG的客户端去推送消息到Kafka消息中间件。Kafka是一个吞吐量、性能非常高的消息中间件，采用单个分区按照顺序的写入的方式工作，并且支持按照offset偏移量随机读取的特性，因此非常适合做topic发布订阅模型的实现。这里图中有多个Kafka，是因为支持集群特性，容器内的Flume NG客户端可以连接若干个Kafka的broker发布日志，也可以理解为连接若干个topic下的分区，这样可以实现高吞吐，一来可以在Flume NG内部做打包批量发送来减轻QPS压力，二来可以分散到多个分区写入，同时Kafka还会指定replica备份个数，保证写入某个master后还需要写入N个备份，这里设置为2，没有采用常用的分布式系统的3，是因为尽量保证高并发特性，满足非功能需求中的#4。
3.3 Consumer层分析
消费Kafka增量的也是一个Flume NG，可以看出它的强大之处，在于可以接入任意的数据源，都是可插拔的实现，通过少量配置即可。这里使用Kafka Source订阅topic，收集过来的日志同样先入内存缓冲区，之后使用一个File Sink写入文件，为了满足功能需求#2，可区分来源，按服务、模块和天粒度切分，我自己实现了一个Sink，叫做RollingByTypeAndDayFileSink，源代码放到了github上，可以从这个页面下载jar，直接放到flume的lib目录即可。
4 实践方法
4.1 容器内配置
Dockerfile
Dockerfile是容器内程序的运行脚本，里面会含有不少docker自带的命令，下面是要典型的Dockerfile，BASE_IMAGE是一个包含了运行程序以及flume bin的镜像，比较重要的就是ENTRYPOINT，主要利用supervisord来保证容器内进程的高可用。
FROM ${BASE_IMAGE} MAINTAINER ${MAINTAINER} ENV REFRESH_AT ${REFRESH_AT} RUN mkdir -p /opt/${MODULE_NAME} ADD ${PACKAGE_NAME} /opt/${MODULE_NAME}/ COPY service.supervisord.conf /etc/supervisord.conf.d/service.supervisord.conf COPY supervisor-msoa-wrapper.sh /opt/${MODULE_NAME}/supervisor-msoa-wrapper.sh RUN chmod +x /opt/${MODULE_NAME}/supervisor-msoa-wrapper.sh RUN chmod +x /opt/${MODULE_NAME}/*.sh EXPOSE ENTRYPOINT ["/usr/bin/supervisord", "-c", "/etc/supervisord.conf"] |
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下面是supervisord的配置文件，执行supervisor-msoa-wrapper.sh脚本。
[program:${MODULE_NAME}] command=/opt/${MODULE_NAME}/supervisor-msoa-wrapper.sh |
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下面是supervisor-msoa-wrapper.sh，这个脚本内的start.sh或者stop.sh就是应用程序的启动和停止脚本，这里的背景是我们的启停的脚本都是在后台运行的，因此不会阻塞当前进程，因此直接退出了，Docker就会认为程序结束，因此应用生命周期也结束，这里使用wait命令来进行一个阻塞，这样就可以保证即使后台运行的进程，我们可以看似是前台跑的。
这里加入了flume的运行命令，–conf后面的参数标示会去这个文件夹下面寻找flume-env.sh，里面可以定义JAVA_HOME和JAVA_OPTS。–conf-file指定flume实际的source、channel、sink等的配置。
#! /bin/bash function shutdown() { date echo "Shutting down Service" unset SERVICE_PID # Necessary in some cases cd /opt/${MODULE_NAME} source stop.sh } ## 停止进程 cd /opt/${MODULE_NAME} echo "Stopping Service" source stop.sh ## 启动进程 echo "Starting Service" source start.sh export SERVICE_PID=$! ## 启动Flume NG agent，等待4s日志由start.sh生成 sleep 4 nohup /opt/apache-flume-1.6.0-bin/bin/flume-ng agent --conf /opt/apache-flume-1.6.0-bin/conf --conf-file /opt/apache-flume-1.6.0-bin/conf/logback-to-kafka.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console & # Allow any signal which would kill a process to stop Service trap shutdown HUP INT QUIT ABRT KILL ALRM TERM TSTP echo "Waiting for $SERVICE_PID" wait $SERVICE_PID |
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Flume配置
source本应该采用exec source，执行tailf -F日志文件即可。但是这里使用了一个自行开发的StaticLinePrefixExecSource，源代码可以在github上找到。之所以采用自定义的，是因为需要将一些固定的信息传递下去，例如服务/模块的名称以及分布式服务所在容器的hostname，便于收集方根据这个标记来区分日志。如果这里你发现为什么不用flume的拦截器interceptor来做这个工作，加入header中一些KV不就OK了吗？这是个小坑，我后续会解释一下。
例如原来日志的一行为：
[INFO] 2016-03-18 12:59:31,080 [main] fountain.runner.CustomConsumerFactoryPostProcessor (CustomConsumerFactoryPostProcessor.java:91) -Start to init IoC container by loading XML bean definitions from classpath:fountain-consumer-stdout.xml |
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按照如下配置，那么实际传递给Channel的日志为：
service1##$$##m1-ocean-1004.cp [INFO] 2016-03-18 12:59:31,080 [main] fountain.runner.CustomConsumerFactoryPostProcessor (CustomConsumerFactoryPostProcessor.java:91) -Start to init IoC container by loading XML bean definitions from classpath:fountain-consumer-stdout.xml |
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channel使用内存缓冲队列，大小标识可容乃的日志条数（event size），事务可以控制一次性从source以及一次性给sink的批量日志条数，实际内部有个timeout超时，可通过keepAlive参数设置，超时后仍然会推送过去，默认为3s。
sink采用Kafka sink，配置broker的list列表以及topic的名称，需要ACK与否，以及一次性批量发送的日志大小，默认5条一个包，如果并发很大可以把这个值扩大，加大吞吐。
# Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 a1.sources.r1.type = com.baidu.unbiz.flume.sink.StaticLinePrefixExecSource a1.sources.r1.command = tail -F /opt/MODULE_NAME/log/logback.log a1.sources.r1.channels = c1 a1.sources.r1.prefix=service1 a1.sources.r1.separator=##$$## a1.sources.r1.suffix=m1-ocean-1004.cp # Describe the sink a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a1.sinks.k1.topic = keplerlog a1.sinks.k1.brokerList = gzns-cm-201508c02n01.gzns:9092,gzns-cm-201508c02n02.gzn s:9092 a1.sinks.k1.requiredAcks = 0 a1.sinks.k1.batchSize = 5 # Use a channel which buffers events in memory a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 1000000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel a1.sources.r1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1 |
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4.2 Broker配置
参考Kafka官方的教程，这里新建一个名称叫做keplerlog的topic，备份数量为2，分区为4。
> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 2 --partitions 4 --topic keplerlog |
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制造一些增量信息，例如如下脚本，在终端内可以随便输入一些字符串:
> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic keplerlog |
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打开另外一个终端，订阅topic，确认可以看到producer的输入的字符串即可，即表示联通了。
> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic keplerlog --from-beginning |
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4.3 集中接收日志配置
Flume配置
首先source采用flume官方提供的KafkaSource，配置好zookeeper的地址，会去找可用的broker list进行日志的订阅接收。channel采用内存缓存队列。sink由于我们的需求是按照服务名称和日期切分日志，而官方提供的默认file roll sink，只能按照时间戳，和时间interval来切分。
# Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource a1.sources.r1.zookeeperConnect = localhost:2181 a1.sources.r1.topic = keplerlog a1.sources.r1.batchSize = 5 a1.sources.r1.groupId = flume-collector a1.sources.r1.kafka.consumer.timeout.ms = 800 # Describe the sink a1.sinks.k1.type = com.baidu.unbiz.flume.sink.RollingByTypeAndDayFileSink a1.sinks.k1.channel = c1 a1.sinks.k1.sink.directory = /home/work/data/kepler-log # Use a channel which buffers events in memory a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 1000000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel a1.sources.r1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1 |
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定制版RollingByTypeAndDayFileSink
源代码见github。RollingByTypeAndDayFileSink使用有两个条件：
1）Event header中必须有timestamp，否则会忽略事件，并且会抛出{@link InputNotSpecifiedException}
2）Event body如果是按照##$$##分隔的，那么把分隔之前的字符串当做模块名称（module name）来处理；如果没有则默认为default文件名。
输出到本地文件，首先要设置一个跟目录，通过sink.directory设置。其次根据条件#2中提取出来的module name作为文件名称前缀，timestamp日志作为文件名称后缀，例如文件名为portal.20150606或者default.20150703。
规整完的一个文件目录形式如下，可以看出汇集了众多服务的日志，并且按照服务名称、时间进行了区分：
~/data/kepler-log$ ls authorization.20160512 default.20160513 default.20160505 portal.20160512 portal.20160505 portal.20160514 |
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不得不提的两个坑
坑1
回到前两节提到的自定义了一个StaticLinePrefixExecSource来进行添加一些前缀的工作。由于要区分来源的服务/模块名称，并且按照时间来切分，根据官方flume文档，完全可以采用如下的Source拦截器配置。例如i1表示时间戳，i2表示默认的静态变量KV，key=module，value=portal。
a1.sources.r1.interceptors = i2 i1 a1.sources.r1.interceptors.i1.type = timestamp a1.sources.r1.interceptors.i2.type = static a1.sources.r1.interceptors.i2.key = module a1.sources.r1.interceptors.i2.value = portal |
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但是flume官方默认的KafkaSource（v1.6.0）的实现:
95 while (eventList.size() < batchUpperLimit &&96 System.currentTimeMillis() < batchEndTime) {97 iterStatus = hasNext();98 if (iterStatus) {99 // get next message100 MessageAndMetadata<byte[], byte[]> messageAndMetadata = it.next();101 kafkaMessage = messageAndMetadata.message();102 kafkaKey = messageAndMetadata.key();103104 // Add headers to event (topic, timestamp, and key)105 headers = new HashMap<String, String>();106 headers.put(KafkaSourceConstants.TIMESTAMP,107 String.valueOf(System.currentTimeMillis()));108 headers.put(KafkaSourceConstants.TOPIC, topic);109 if (kafkaKey != null) {110 headers.put(KafkaSourceConstants.KEY, new String(kafkaKey));111 }112 if (log.isDebugEnabled()) {113 log.debug("Message: {}", new String(kafkaMessage));114 }115 event = EventBuilder.withBody(kafkaMessage, headers);116 eventList.add(event);117 } |
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可以看出自己重写了Event header中的KV，丢弃了发送过来的header，因为这个坑的存在因此，tailf -F在event body中在前面指定模块/服务名称，然后RollingByTypeAndDayFileSink会按照分隔符切分。否则下游无法能达到KV。
坑2
exec source需要执行tail -F命令来通过标准输出和标准错误一行一行的读取，但是如果把tail -F封装在一个脚本中，脚本中再执行一些管道命令，例如tail -F logback.log | awk ‘{print "portal##$$##"$0}’，那么exec source总是会把最近的输出丢弃掉，导致追加到文件末尾的日志有一些无法总是“姗姗来迟”，除非有新的日志追加，他们才会被“挤”出来。这个问题比较诡异。暂时没有细致研究。以示后人不要采坑。
5 结语
从这个分布式服务分散日志的集中收集方法，可以看出利用一些开源组件，可以非常方便的解决我们日常工作中所发现的问题，而这个发现问题和解决问题的能力才是工程师的基本素质要求。对于其不满足需求的，需要具备有钻研精神，知其然还要知其所以然的去做一些ad-hoc工作，才可以更加好的leverage这些组件。
另外，日志的收集只是起点，利用宝贵的数据，后面的使用场景和想象空间都会非常大，例如
1）利用Spark streaming在一个时间窗口内计算日志，做流量控制和访问限制。
2）使用awk脚本、scala语言的高级函数做单机的访问统计分析，或者Hadoop、Spark做大数据的统计分析。
3）除了端口存活和语义监控，利用实时计算处理日志，做ERROR、异常等信息的过滤，实现服务真正的健康保障和预警监控。
4）收集的日志可以通过logstash导入Elastic Search，使用ELK方式做日志查询使用。