這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)碛嘘P(guān)K8s日志系統(tǒng)建設(shè)中的典型問題有哪些，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶的期望值來自于我們對(duì)這個(gè)行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡(jiǎn)單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價(jià)值的長(zhǎng)期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項(xiàng)目有：主機(jī)域名、虛擬主機(jī)、營(yíng)銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、融水網(wǎng)站維護(hù)、網(wǎng)站推廣。

為何我們需要日志系統(tǒng)

通常一個(gè)線上問題的定位流程是：通過 Metric 發(fā)現(xiàn)問題，根據(jù) Trace 定位到問題模塊，根據(jù)模塊具體的日志定位問題原因。在日志中包括了錯(cuò)誤、關(guān)鍵變量、代碼運(yùn)行路徑等信息，這些是問題排查的核心，因此日志永遠(yuǎn)是線上問題排查的必經(jīng)路徑。
在阿里的十多年中，日志系統(tǒng)伴隨著計(jì)算形態(tài)的發(fā)展在不斷演進(jìn)，大致分為 3 個(gè)主要階段：

1. 在單機(jī)時(shí)代，幾乎所有的應(yīng)用都是單機(jī)部署，當(dāng)服務(wù)壓力增大時(shí)，只能切換更高規(guī)格的 IBM 小型機(jī)。日志作為應(yīng)用系統(tǒng)的一部分，主要用作程序 Debug，通常結(jié)合 grep 等 Linux 常見的文本命令進(jìn)行分析；

2. 隨著單機(jī)系統(tǒng)成為制約阿里業(yè)務(wù)發(fā)展的瓶頸，為了真正的 Scale out，飛天項(xiàng)目啟動(dòng)：2013 年飛天 5K 項(xiàng)目正式上線。在這個(gè)階段各個(gè)業(yè)務(wù)開始了分布式改造，服務(wù)之間的調(diào)用也從本地變?yōu)榉植际?，為了更好的管理、調(diào)試、分析分布式應(yīng)用，我們開發(fā)了 Trace（分布式鏈路追蹤）系統(tǒng)、各式各樣的監(jiān)控系統(tǒng)，這些系統(tǒng)的統(tǒng)一特點(diǎn)是將所有的日志（包括 Metric 等）進(jìn)行集中化的存儲(chǔ)；

3. 為了支持更快的開發(fā)、迭代效率，近年來我們開始了容器化改造，并開始了擁抱 Kubernetes 生態(tài)、業(yè)務(wù)全量上云、Serverless 等工作。在這階段，日志無論從規(guī)模、種類都呈現(xiàn)爆炸式的增長(zhǎng)，對(duì)日志進(jìn)行數(shù)字化、智能化分析的需求也越來越高，因此統(tǒng)一的日志平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。

可觀察性的終極解讀

在 CNCF 中，可觀察性的主要作用是問題的診斷，上升到公司整體層面，可觀察性（Observability）不僅僅包括 DevOps 領(lǐng)域，還包括業(yè)務(wù)、運(yùn)營(yíng)、BI、審計(jì)、安全等領(lǐng)域，可觀察性的最終的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)公司各個(gè)方面的數(shù)字化、智能化。

在阿里，幾乎所有的業(yè)務(wù)角色都會(huì)涉及到各式各樣的日志數(shù)據(jù)，為了支撐各類應(yīng)用場(chǎng)景，我們開發(fā)了非常多的工具和功能：日志實(shí)時(shí)分析、鏈路追蹤、監(jiān)控、數(shù)據(jù)加工、流計(jì)算、離線計(jì)算、BI 系統(tǒng)、審計(jì)系統(tǒng)等等。日志系統(tǒng)主要專注于數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、清洗、智能分析與監(jiān)控以及對(duì)接各類各樣的流計(jì)算、離線系統(tǒng)。

Kubernetes 日志系統(tǒng)建設(shè)難點(diǎn)

單純?nèi)罩鞠到y(tǒng)的解決方案非常多，相對(duì)也比較成熟，這里就不再去贅述，我們此次只針對(duì) Kubernetes 上的日志系統(tǒng)建設(shè)而論。Kubernetes 上的日志方案相比我們之前基于物理機(jī)、虛擬機(jī)場(chǎng)景的日志方案有很大不同，例如：

1. 日志的形式變得更加復(fù)雜，不僅有物理機(jī)/虛擬機(jī)上的日志，還有容器的標(biāo)準(zhǔn)輸出、容器內(nèi)的文件、容器事件、Kubernetes 事件等等信息需要采集；

2. 環(huán)境的動(dòng)態(tài)性變強(qiáng)，在 Kubernetes 中，機(jī)器的宕機(jī)、下線、上線、Pod銷毀、擴(kuò)容/縮容等都是常態(tài)，這種情況下日志的存在是瞬時(shí)的（例如如果 Pod 銷毀后該 Pod 日志就不可見了），所以日志數(shù)據(jù)必須實(shí)時(shí)采集到服務(wù)端。同時(shí)還需要保證日志的采集能夠適應(yīng)這種動(dòng)態(tài)性極強(qiáng)的場(chǎng)景；

3. 日志的種類變多，上圖是一個(gè)典型的 Kubernetes 架構(gòu)，一個(gè)請(qǐng)求從客戶端需要經(jīng)過 CDN、Ingress、Service Mesh、Pod 等多個(gè)組件，涉及多種基礎(chǔ)設(shè)施，其中的日志種類增加了很多，例如 K8s 各種系統(tǒng)組件日志、審計(jì)日志、ServiceMesh 日志、Ingress 等；

4. 業(yè)務(wù)架構(gòu)變化，現(xiàn)在越來越多的公司開始在 Kubernetes 上落地微服務(wù)架構(gòu)，在微服務(wù)體系中，服務(wù)的開發(fā)更加復(fù)雜，服務(wù)之間的依賴以及服務(wù)底層產(chǎn)品的依賴越來越多，這時(shí)的問題排查將更加復(fù)雜，如果關(guān)聯(lián)各個(gè)維度的日志將是一個(gè)困難的問題；

5. 日志方案集成困難，通常我們都會(huì)在 Kubernetes 上搭建一套 CICD 系統(tǒng)，這套 CICD 系統(tǒng)需要盡可能的自動(dòng)化的完成業(yè)務(wù)的集成和部署，其中日志的采集、存儲(chǔ)、清洗等也需要集成到這套系統(tǒng)中，并和 K8s 的聲明式部署方式盡可能一致。而現(xiàn)有的日志系統(tǒng)通常都是較獨(dú)立的系統(tǒng)，集成到 CICD 中代價(jià)極大；

6. 日志規(guī)模問題，通常在系統(tǒng)初期的時(shí)候我們會(huì)選擇自建開源的日志系統(tǒng)，這種方式在測(cè)試驗(yàn)證階段或公司發(fā)展初期是沒有什么問題的，但當(dāng)業(yè)務(wù)逐漸增長(zhǎng)，日志量增長(zhǎng)到一定規(guī)模時(shí)，自建的開源系統(tǒng)很多時(shí)候都會(huì)遇到各種各樣的問題，例如租戶隔離、查詢延遲、數(shù)據(jù)可靠性、系統(tǒng)可用性等。日志系統(tǒng)雖不是 IT 中最核心的路徑，但一旦關(guān)鍵時(shí)刻出現(xiàn)這些問題都將是非?？膳碌挠绊?，例如大促的時(shí)候出現(xiàn)緊急問題，排查時(shí)多個(gè)工程師并發(fā)查詢把日志系統(tǒng)打爆，導(dǎo)致故障恢復(fù)時(shí)間變長(zhǎng)，大促收到影響。

上述就是小編為大家分享的K8s日志系統(tǒng)建設(shè)中的典型問題有哪些了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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