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【解构云原生】基于Filebeat的日志采集服务设计与实践

网易云社区2019-12-31 10:29

本文由作者授权发布,未经许可,请勿转载。

作者:傅轶,网易杭州研究院云计算技术部高级研发工程师


一、背景

云原生技术大潮已经来临,技术变革迫在眉睫。

在这股技术潮流之中,网易推出了 轻舟微服务平台,集成了微服务、Service Mesh、容器云、DevOps等组件,已经广泛应用于公司内部,同时也支撑了很多外部客户的云原生化改造和迁移。


在这其中,日志是平时很容易被人忽视的一部分,却是微服务、DevOps的重要一环。没有日志,服务问题排查无从谈起,同时日志的统一采集也是很多业务数据分析、处理、审计的基础。

但是在云原生容器化环境下,日志的采集又变得有点不同。

二、容器日志采集的痛点

传统主机模式

对于传统的物理机或者虚拟机部署的服务,日志采集工作清晰明了。

业务日志直接输出到宿主机上,服务运行在固定的节点上,手动或者拿自动化工具把日志采集agent部署在节点上,加一下agent的配置,就可以开始采集日志了。同时为了方便后续的日志配置修改,还可以引入一个配置中心,用来下发agent配置。

Kubernetes环境

而在Kubernetes环境中,情况就没这么简单了。

一个Kubernetes node节点上有很多不同服务的容器在运行,容器的日志存储方式有很多不同的类型,例如stdout、hostPath、emptyDir、pv等。由于在Kubernetes集群中经常存在Pod主动或者被动的迁移,频繁的销毁、创建,我们无法像传统的方式一样人为给每个服务下发日志采集配置。另外,由于日志数据采集后会被集中存储,所以查询日志时,可以根据Namespace、Pod、Container、Node,甚至包括容器的环境变量、Label等维度来检索、过滤很重要。

以上都是有别于传统日志采集配置方式的需求和痛点,究其原因,还是因为传统的方式并非针对Kubernetes设计,无法感知Kubernetes,更无法和Kubernetes集成。

经过最近几年的迅速发展,Kubernetes已经不仅仅是容器编排的事实标准,甚至可以被认为是新一代的分布式操作系统。在这个新型的操作系统中,controller的设计思路驱动了整个系统的运行。controller的抽象解释如下图所示:


由于Kubernetes良好的可扩展性,Kubernetes设计了一种自定义资源CRD的概念,用户可以自己定义各种资源,并借助一些framework开发controller,使用controller将我们的期望变成现实。

基于这个思路,对于日志采集来说,一个服务需要采集哪些日志,需要什么样的日志配置,是用户的期望,而这一切,就需要我们开发一个日志采集的controller去实现。


三、探索与架构设计

有了上面的解决思路,除了开发一个controller,剩下的就是围绕着这个思路的一些选型分析。

日志采集agent选型

日志采集controller只负责对接Kubernetes,生成采集配置,并不负责真正的日志采集。目前市面上的日志采集agent有很多,例如传统ELK技术栈的Logstash,CNCF已毕业项目Fluentd,最近推出不久的Loki,还有beats系列的Filebeat。 下面简单分析一下。

1.Logstash基于JVM,分分钟内存占用达到几百MB甚至上GB,有点重,首先被我们排除。
2.Fluentd背靠CNCF看着不错,各种插件也多,不过基于Ruby和C编写,对于轻舟团队的技术栈来说,还是让人止于观望。虽然Fluentd还推出了纯粹基于C语言的Fluentd-bit项目,内存占用很小,看着十分诱惑,但是使用C语言和不能动态reload配置,还是无法令人亲近。
3.Loki推出的时间不久,目前功能有限,而且一些压测数据表明性能不太好,暂时观望。
4.Filebeat和Logstash、Kibana、Elasticsearch同属Elastic公司,轻量级日志采集agent,推出就是为了替换Logstash,基于Golang编写,和轻舟团队技术栈完美契合,实测下来性能、资源占用率各方面都比较优秀,于是成为了轻舟日志采集agent第一选择。

agent集成方式

对于日志采集agent,在Kubernetes环境下一般有两种部署方式。

1.一种为sidecar的方式,即和业务Container部署在同一个Pod里,这种方式下,Filebeat只采集该业务Container的日志,也只需配置该Container的日志配置,简单、隔离性好,但最大的问题是, 每个服务都要有一个Filebeat去采集,而一个节点上通常有很多的Pod,内存等开销加起来不容乐观。
2.另外一种也是最常见的每个Node上部署一个Filebeat容器,相比而言,内存占用要小很多,而且对Pod无侵入性,比较符合我们的常规使用方式。同时一般使用Kubernetes的DaemonSet部署,无需传统的类似Ansible等自动化运维工具,部署运维效率大大提升。所以我们优先使用Daemonset部署Filebeat的方式。

整体架构

选择Filebeat作为日志采集agent,集成了自研的日志controller后,从节点的视角,我们看到的架构如下所示:


1.日志平台下发具体的CRD实例到Kubernetes集群中,日志controller Ripple则负责从Kubernetes中List&Watch Pod和CRD实例。
2.通过Ripple的过滤、聚合最终生成一个Filebeat的input配置文件,配置文件里描述了服务的采集Path路径、多行日志匹配等配置,同时还会默认把例如PodName、Hostname等配置到日志元信息中。
3.Filebeat则根据Ripple生成的配置,自动reload并采集节点上的日志,发送至Kafka或者Elasticsearch等。


由于Ripple监听了Kubernetes事件,可以感知到Pod的生命周期,不管Pod销毁还是调度到任意的节点,依然能够自动生成相应的Filebeat配置,无需人工干预。

Ripple能感知到Pod挂载的日志Volume,不管是docker Stdout的日志,还是使用HostPath、EmptyDir、Pv存储日志,均可以生成节点上的日志路径,告知Filebeat去采集。

Ripple可以同时获取CRD和Pod的信息,所以除了默认给日志配置加上PodName等元信息外,还可以结合容器环境变量、Pod label、Pod Annotation等给日志打标,方便后续日志的过滤、检索查询。

除此之外,我们还给Ripple加入了日志定时清理,确保日志不丢失等功能,进一步增强了日志采集的功能和稳定性。

四、基于Filebeat的实践

功能扩展

一般情况下Filebeat可满足大部分的日志采集需求,但是仍然避免不了一些特殊的场景需要我们对Filebeat进行定制化开发,当然Filebeat本身的设计也提供了良好的扩展性。

Filebeat目前只提供了像Elasticsearch、Kafka、Logstash等几类output客户端,如果我们想要Filebeat直接发送至其他后端,需要定制化开发自己的output。同样,如果需要对日志做过滤处理或者增加元信息,也可以自制processor插件。

无论是增加output还是写processor,Filebeat提供的大体思路基本相同。一般来讲有3种方式:

1.直接fork Filebeat,在现有的源码上开发。output或者processor都提供了类似Run、Stop等的接口,只需要实现该类接口,然后在init方法中注册相应的插件初始化方法即可。当然,由于Golang中init方法是在import包时才被调用,所以需要在初始化Filebeat的代码中手动import。
2.复制一份Filebeat的main.go,import我们自研的插件库,然后重新编译。本质上和方式1区别不大。
3.Filebeat还提供了基于Golang plugin的插件机制,需要把自研的插件编译成.so共享链接库,然后在Filebeat启动参数中通过-plugin指定库所在路径。不过实际上一方面Golang plugin还不够成熟稳定,另一方面自研的插件依然需要依赖相同版本的libbeat库,而且还需要相同的Golang版本编译,坑可能更多,不太推荐。
如果想要了解更多关于Filebeat的设计,可以参考这篇文章: 容器日志采集利器:filebeat深度剖析与实践

为了支持对接各种业务方,我们目前已经扩展开发了grpc output,支持多Kafka集群的output等。

立体化监控

但是,真正的困难是在业务方实际使用之后,采集不到日志,多行日志配置或者采集二进制大文件导致Filebeat OOM等各种问题接踵而至。我们又投入了更多的时间在对Filebeat和日志采集的全方位监控上,例如:

1.接入轻舟监控平台,有磁盘IO、网络流量传输、内存占用、CPU使用、Pod事件报警等,确保基础监控的完善。
2.加入了日志平台数据全链路延迟监控。
3.采集Filebeat自身日志,通过自身日志上报哪些日志文件开始采集,什么时候采集结束,避免每次都需要SSH到各种节点上查看日志配置排查问题。
4.自研Filebeat exporter,接入Prometheus,采集上报自身metrics数据。

通过立体化的监控增强,大大方便了我们问题的排查,减少了运维和人力成本,也更确保了服务的稳定性。

五、Golang的性能优化与调优

对应⽤的性能优化是⼀个永恒的话题,尽管“过早优化是万恶之源”,实际开发过程中还是需要时刻保持优化的意识。很多时候,我们看过太多GC原理、内存优化、性能优化,却往往在写完代码、做完一个项目的时候,无从下手。 实践是检验真理的唯一标准。 所以,亲自动手去排查、摸索,才是提升姿势水平、找到关键问题的捷径。对于云原生日志采集系统也是如此。

好消息是,对于性能优化,Golang贴心的为我们提供了三把钥匙:

1.go benchmark
2.go pprof
3.go trace
这些钥匙在日志采集性能优化场景下同样有效。下面举个简单的示例。

以sync.Pool为例,sync.Pool一般用于保存和复用临时对象,减少内存分配,降低GC压力。有很多的应用场景,例如号称比Golang官方Http快10倍的FastHttp大量使用了sync.Pool,Filebeat使用sync.Pool将批量日志数据聚合成Batch分批发送,Nginx-Ingress-controller渲染生成Nginx配置时,也使用sync.Pool优化渲染效率。轻舟的日志controller Ripple也同样使用了sync.Pool去优化渲染Filebeat配置时的性能。

首先,使用go benchmark压测一下未使用sync.Pool时通过go template渲染出Filebeat配置的方法。

可以看到结果显示的每次执行方法的时间,和分配的内存。

然后将go benchmark生成的profile文件,使用go pprof观察一下整体的性能数据。


go pprof实际上有很多的数据可以供我们观察,这里仅展示内存的分配信息。可以看到benchmark在这段时间内共申请了超过5G的内存。

接着,我们使用go trace查看压测过程中的goroutine,堆内存,GC等信息。



这里仅截取600ms至700ms的时间段,可以很清楚地在图中看到这100ms内发生了170次的GC。

同样的方法和步骤,压测一下使用sync.Pool后的结果。


分配的内存总量减小到了160MB,而相同的时间段内GC次数也减少到了5次。优化效果十分明显。

当然,Golang的作用不仅于此。从Docker到Kubernetes,从Istio到Knative,基于Golang的开源项目已然是云原生生态体系的主力军,Golang的简洁高效也不断吸引着新的项目采用它作为开发语言。

对于轻舟微服务平台,除了使用Golang写Filebeat插件、开发日志采集的controller,我们还有很多基于Golang的组件,比如Service Mesh、容器云等。

六、总结与展望

在云原生时代,日志做为可观测性的一部分,是排查、解决问题的基础,也是后续大数据分析处理的开始。

在这个领域,虽然有很多开源项目,却仍然没有一个强力而统一的日志采集agent,或许这种百花齐放的景象会一直持续下去。所以,轻舟团队自研日志agent Ripple的设计中也提出了更多的抽象,保留了对接其他日志采集agent的能力。后续我们计划支持更多的日志采集agent,打造一个更加丰富、健壮的云原生日志采集系统。