Kubernetes 中日志重要性

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通常日志最基礎(chǔ)的作用是記錄程序的運行軌跡，在此之上會衍生出非常多的功能，例如線上監(jiān)控、告警、運營分析、安全分析等等（詳情可以參見第一篇文章《6 個 K8s 日志系統(tǒng)建設(shè)中的典型問題，你遇到過幾個？》，這些功能反過來也對日志具備一定的要求，我們需要盡可能的將日志規(guī)范化，以減少收集、解析、分析的代價。

在 Kubernetes 中，環(huán)境的動態(tài)性很強，日志基本上都是易失的，因此需要實時將日志采集到中心的存儲中，為了配合日志采集，對于日志的輸出、采集會有更多的要求。

下述我們列舉了 Kubernetes 中，日志輸出的常見注意事項（其中標記 (*)的是 Kubernetes 中特有的項目）：

1. 如何選擇日志等級
2. 日志內(nèi)容規(guī)范
3. 合理控制日志輸出量
4. 選擇多種日志輸出目標
5. 控制日志性能消耗
6. 如何選擇日志庫
7. 日志形態(tài)選擇（*）
8. 日志是否落盤以及落盤介質(zhì)（*）
9. 如何保證日志存儲周期（*）

如何選擇日志等級

日志等級是用來區(qū)分日志對應事件嚴重程度的說明，這是所有日志中必須具備的一個選項。通常日志會分為 6 個不同的等級：

• FATAL（致命）：用來輸出非常嚴重或預期中不會發(fā)生的錯誤，遇到此種錯誤應當立即報警并人工介入處理；
• ERROR （錯誤）：非預期中的錯誤，此種錯誤可能導致部分系統(tǒng)異常但不會影響核心業(yè)務和系統(tǒng)正常運行；
• WARN（警告）：潛在的危險或值得關(guān)注的信息（比較核心的路徑）；
• INFO（信息）：應用執(zhí)行過程中的詳細信息，一般通過該信息可以看到每個請求的主要執(zhí)行過程；
• DEBUG（調(diào)試）：用于線下調(diào)試的日志信息，用于分析應用執(zhí)行邏輯，線上應用切勿開啟；
• TRACE（跟蹤）：輸出最細致的運行軌跡，可能包含涉及的數(shù)據(jù)內(nèi)容。

作為程序員，一定要合理設(shè)置日志等級，個人在開發(fā)過程中總結(jié)了以下幾點經(jīng)驗：

1. FATAL 類型日志一定是非常嚴重的錯誤、需要人工處理的場景打印的；
2. ERROR 和 WARNING 的區(qū)別很多程序員難以選擇，可以從告警角度考慮：ERROR 為一般需要告警，WARNING 為不需要；
3. 日志等級一方面是為了能夠表示日志的嚴重程度，另一方面也是為了控制應用程序的日志輸出量，通常線上只能打開 INFO 或 WARN 的日志；
4. DEBUG 日志可以多打，方便分析問題；
5. 所有用戶請求日志，必須記錄；
6. 對于不確定的外部系統(tǒng)調(diào)用，日志需盡可能覆蓋周全；
7. 程序中的日志庫需要具備運行期間變更日志等級的能力，方便在遇到問題需要分析時臨時更改日志等級；
8. 通常在新功能上線，涉及的日志可適當提升一個等級，方便實時觀察和監(jiān)控，待穩(wěn)定后再調(diào)整到正常（記得加上注釋，方便改回來）。

日志內(nèi)容規(guī)范

通常在沒有約束的情況下，程序員的發(fā)揮天馬行空，各種日志內(nèi)容都會出現(xiàn)，這些只有開發(fā)自己才能看懂的日志很難進行分析和告警。因此我們需要一個日志頂向下的規(guī)范來約束項目中的開發(fā)人員，讓所有的日志看起來是一個人打印的而且是易于分析的。

日志的字段

日志中通常必備的字段有：Time、Level、Location。對于特定模塊/流程/業(yè)務，還需要有一些 Common 的字段，例如：

1. 如果使用 Trace 系統(tǒng)，可以把 TraceID 附加到日志中；
2. 固定的流程需要附加對應的字段，例如訂單的生命周期中，一定要有訂單號、用戶 ID 等信息，這些信息可以通過 Context 附加到對應流程的日志實例上；
3. HTTP 請求需要記錄：URL、Method、Status、Latency、Inflow、OutFlow、ClientIP、UserAgent 等，詳情可以參考 Nginx日志格式；
4. 如果多個模塊的日志都打印到同一個流/文件中，必須有字段標識模塊名。

日志的字段規(guī)約最好由運維平臺/中間件平臺自頂向下推動，約束每個模塊/流程的程序員按照規(guī)定打印日志。

日志表現(xiàn)形式

通常我們建議使用 KeyValue 對形式的日志格式，比如我們阿里的飛天日志庫采用的就是這種形式：

[2019-12-30 21:45:30.611992]   [WARNING]    [958] [block_writer.cpp:671]  path:pangu://localcluster/index/3/prom/7/1577711464522767696_0_1577711517   min_time:1577712000000000    max_time:1577715600000000    normal_count:27595    config:prom   start_line:57315569   end_line:57343195    latency(ms):42  type:AddBlock

KeyValue 對的日志可以完全自解析且易于理解，同時便于日志采集時自動解析。

另外推薦的是 JSON 日志格式，支持以 JSON 格式輸出的日志庫很多，而且大部分的日志采集 Agent 都支持 JSON 格式的日志收集。

{"addr":"tcp://0.0.0.0:10010","caller":"main.go:98","err":"listen tcp: address tcp://0.0.0.0:10010: too many colons in address","level":"error","msg":"Failed to listen","ts":"2019-03-08T10:02:47.469421Z"}

注意：絕大部分場景不建議使用非可讀的日志格式（例如 ProtoBuf、Binlog 等）。

單條日志換行問題

非必要情況下，盡量不要一條日志輸出成多行，這種對于采集、解析和索引的代價都比較高。

合理控制日志輸出量

日志的輸出量直接影響到磁盤使用以及對于應用的性能消耗，日志太多不利于查看、采集、分析；日志太少不利于監(jiān)控，同時在出現(xiàn)問題的時候沒辦法調(diào)查。

一般線上應用需合理控制日志的數(shù)據(jù)量：

1. 服務入口的請求和響應日志沒有特殊原因都要輸出并采集，采集的字段可以根據(jù)需求調(diào)整；
2. 錯誤日志一般都要打印，如果太多，可以使用采樣方式打?。?/li>
3. 減少無效日志輸出，尤其是循環(huán)中打印日志的情況需盡量減少；
4. 請求型的日志（比如 Ingress、Nginx 訪問日志）一般不超過 5MB/s（500 字節(jié)每條，不超過 1W/s），應用程序日志不超過 200KB/s（2KB 每條，不超過 100 條/s）。

選擇多種日志輸出目標

建議一個應用不同類型的日志輸出到不同的目標（文件），這樣便于分類采集、查看和監(jiān)控。例如：

1. 訪問日志單獨放到一個文件，如果域名不多，可以按照一個域名一個文件的形式；
2. 錯誤類的日志單獨放一個文件，單獨配置監(jiān)控告警；
3. 調(diào)用外部系統(tǒng)的日志單獨放一個文件，便于后續(xù)對賬、審計；
4. 中間件通常都由統(tǒng)一的平臺提供，日志一般單獨打印一個文件。

控制日志性能消耗

日志作為業(yè)務系統(tǒng)的輔助模塊，一定不能影響到業(yè)務正常的工作，因此日志模塊的性能消耗需要單獨額外注意，一般在選擇/開發(fā)日志庫時，需要對日志庫進行性能測試，確保正常情況下日志的性能消耗不超過整體 CPU 占用的 5%。

注意：一定要確保日志打印是異步的，不能阻塞業(yè)務系統(tǒng)運行。

如何選擇日志庫

開源的日志庫非常多，基本每個語言都有數(shù)十種，選擇一個符合公司/業(yè)務需求的日志庫需要精挑細選，有一個簡單的指導原則是盡可能使用比較流行的日志庫的穩(wěn)定版本，入坑的幾率要小一點。例如：

1. Java 使用 Log4J、LogBack；
2. Golang 使用 go-kit；
3. Python 默認集成的日志庫大部分場景都夠用，建議閱讀一下 CookBook；
4. C++ 推薦使用 spdlog，高性能、跨平臺。

日志形態(tài)選擇

在虛擬機/物理機的場景中，絕大部分應用都以文件的形式輸出日志（只有一些系統(tǒng)應用輸出到 syslog/journal）；而在容器場景中，多了一個標準輸出的方式，應用把日志打到 stdout 或 stderr 上，日志會自動進入到 docker 的日志模塊，可以通過 docker logs 或 kubectl logs 直接查看。

容器的標準輸出只適應于比較單一的應用，例如 K8s 中的一些系統(tǒng)組件，線上的服務類應用通常都會涉及到多個層級（中間件）、和各種服務交互，一般日志都會分為好幾類，如果全部打印到容器的標準輸出，很難區(qū)分處理。<br />同時容器標準輸出對于 DockerEngine 的性能消耗特別大，實測 10W/s 的日志量會額外占用 DockerEngine 1 個核心的 CPU（單核 100%）。

日志是否落盤以及落盤介質(zhì)

在 Kubernetes 中，還可以將日志庫直接對接日志系統(tǒng)，日志打印的時候不落盤而直接傳輸?shù)饺罩鞠到y(tǒng)后端。這種使用方式免去了日志落盤、Agent 采集的過程，整體性能會高很多。

這種方式我們一般只建議日志量極大的場景使用，普通情況下還是直接落盤，相比直接發(fā)送到后端的方式，落盤增加了一層文件緩存，在網(wǎng)絡失敗的情況下還能緩存一定的數(shù)據(jù)，在日志系統(tǒng)不可用的情況下我們的研發(fā)運維同學可以直接查看文件的日志，提高整體的可靠性。

Kubernetes 提供了多種存儲方式，一般在云上，都會提供本地存儲、遠程文件存儲、對象存儲等方式。由于日志寫入的 QPS 很高，和應用也直接相關(guān)，如果使用遠程類型的存儲，會額外多 2-3 次網(wǎng)絡通信開銷。我們一般建議使用本地存儲的方式，可以使用 HostVolume 或者 EmptyDir 的方式，這樣對于寫入和采集的性能影響會盡可能的小。

如何保證日志存儲周期

相比傳統(tǒng)虛擬機/物理機的場景，Kubernetes 對于節(jié)點、應用層提供了強大的調(diào)度、容錯、縮/擴容能力，我們通過 Kubernetes 很容易就能讓應用獲得高可靠運行、極致彈性。這些優(yōu)勢帶來的一個現(xiàn)象是：節(jié)點動態(tài)創(chuàng)建/刪除、容器動態(tài)創(chuàng)建/刪除，這樣日志也會隨時銷毀，沒辦法保證日志的存儲周期能夠滿足 DevOps、審計等相關(guān)的需求。

在動態(tài)的環(huán)境下實現(xiàn)日志的長期存儲只能通過中心化的日志存儲來實現(xiàn)，通過實時的日志采集方式，將各個節(jié)點、各個容器的日志在秒級內(nèi)采集到日志中心系統(tǒng)上，即使節(jié)點/容器掛掉也能夠通過日志還原當時的現(xiàn)場。

總結(jié)

日志輸出是日志系統(tǒng)建設(shè)中非常重要的環(huán)節(jié)，公司/產(chǎn)品線一定要遵循一個統(tǒng)一的日志規(guī)范，這樣才能保證后續(xù)日志采集、分析、監(jiān)控、可視化能夠順利進行。

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