一文搞懂 SAE 日志采集架构-轻识

作者 | 牛通（奇卫）

日志，对于一个程序的重要程度不言而喻。无论是作为排查问题的手段，记录关键节点信息，或者是预警，配置监控大盘等等，都扮演着至关重要的角色。是每一类，甚至每一个应用程序都需要记录和查看的重要内容。

而在云原生时代，日志采集无论是在采集方案，还是在采集架构上，都会和传统的日志采集有一些差异。我们汇总了一下在日志的采集过程中，经常会遇到一些实际的通用问题，例如：

部署在 K8s 的应用，磁盘大小会远远低于物理机，无法把所有日志长期存储，又有查询历史数据的诉求
日志数据非常关键，不允许丢失，即使是在应用重启实例重建后
希望对日志做一些关键字等信息的报警，以及监控大盘
权限管控非常严格，不能使用或者查询例如 SLS 等日志系统，需要导入到自己的日志采集系统
JAVA，PHP 等应用的异常堆栈会产生换行，把堆栈异常打印成多行，如何汇总查看呢？

那么在实际生产环境中，用户是如何使用日志功能采集的呢？面对不同的业务场景，不同的业务诉求时，采用哪种采集方案更佳呢？

Serverless 应用引擎 SAE（Serverless App Engine）作为一个全托管、免运维、高弹性的通用 PaaS 平台，提供了 SLS 采集、挂载 NAS 采集、Kafka 采集等多种采集方式，供用户在不同的场景下使用。本文将着重介绍各种日志采集方式的特点，最佳使用场景，帮助大家来设计合适的采集架构，并规避一些常见的问题。

SAE 的日志采集方式

SLS 采集架构

SLS 采集日志是 SAE 推荐的日志采集方案。一站式提供数据采集、加工、查询与分析、可视化、告警、消费与投递等能力。

SAE 内置集成了 SLS 的采集，可以很方便的将业务日志，容器标准输出采集到 SLS 。SAE 集成 SLS 的架构图如下图所示：

SAE 会在 pod 中，挂载一个 logtail （SLS 的采集器）的 Sidecar。
然后将客户配置的，需要采集的文件或者路径，用 volume 的形式，给业务 Container 和 logtail Sidecar 共享。这也是 SAE 日志采集不能配置/home/admin 的原因。因为服务的启动容器是放在/home/admin 中，挂载 volume 会覆盖掉启动容器。
同时 logtail 的数据上报，是通过 SLS 内网地址去上报，因此无需开通外网。
SLS 的 Sidecar 采集，为了不影响业务 Container 的运行，会设置资源的限制，例如 CPU 限制在 0.25C ，内存限制在 100M。

SLS 适合大部分的业务场景，并且支持配置告警和监控图。绝大多数适合直接选择 SLS 就可以了。

NAS 采集架构

NAS 是一种可共享访问、弹性扩展、高可靠以及高性能的分布式文件系统。本身提供高吞吐和高 IOPS 的同时支持文件的随机读写和在线修改。比较适合日志场景。如果想把比较多或比较大的日志在本地留存，可以通过挂载 NAS，然后将日志文件的保存路径指向 NAS 的挂载目录即可。NAS 挂载到 SAE 不牵扯到太多技术点和架构，这里就略过不做过多的介绍了。

NAS 作为日志采集时，可以看作是一块本地盘，即使实例崩溃重建等等各种以外情况，也都不会出现日志丢失的情况，对于非常重要，不允许丢失数据的场景，可以考虑此方案。

Kafka 采集架构

用户本身也可以将日志文件的内容采集到 Kafka，然后通过消费 Kafka 的数据，来实现日志的采集。后续用户可以结合自身的需求，将 Kafka 中的日志导入到 ElasticSearch ，或者程序去消费 Kafka 数据做处理等。

日志采集到 Kafka本身有多种方式，例如最常见的 logstach，比较轻量级的采集组建 filebeat，vector 等等。SAE 使用的采集组件是 vector，SAE 集成 vector 的架构图如下图所示：

SAE 会在 pod 中，挂载一个 logtail（vector 采集器）的 Sidecar。
然后将客户配置的，需要采集的文件或者路径，用 volume 的形式，给业务 Container 和 vector Sidecar 共享
vector 会将采集到的日志数据定时发送到 Kafka。vector 本身有比较丰富的参数设置，可以设置采集数据压缩，数据发送间隔，采集指标等等。

Kafka 采集算是对 SLS 采集的一种补充完善。实际生产环境下，有些客户对权限的控制非常严格，可能只有 SAE 的权限，却没有 SLS 的权限，因此需要把日志采集到 Kafka 做后续的查看，或者本身有需求对日志做二次处理加工等场景，也可以选择 Kafka 日志采集方案。

下面是一份基础的 vector.toml 配置：


data_dir = "/etc/vector"
[sinks.sae_logs_to_kafka]type = "kafka"bootstrap_servers = "kafka_endpoint"encoding.codec = "json"encoding.except_fields = ["source_type","timestamp"]inputs = ["add_tags_0"]topic = "{{ topic }}"
[sources.sae_logs_0]type = "file"read_from = "end"max_line_bytes = 1048576max_read_bytes = 1048576multiline.start_pattern = '^[^\s]'multiline.mode = "continue_through"multiline.condition_pattern = '(?m)^[\s|\W].*$|(?m)^(Caused|java|org|com|net).+$|(?m)^\}.*$'multiline.timeout_ms = 1000include = ["/sae-stdlog/kafka-select/0.log"]
[transforms.add_tags_0]type = "remap"inputs = ["sae_logs_0"]source = '.topic = "test1"'
[sources.internal_metrics]scrape_interval_secs = 15type = "internal_metrics_ext"[sources.internal_metrics.tags]host_key = "host"pid_key = "pid"
[transforms.internal_metrics_filter]type = "filter"inputs = [ "internal_metrics"]condition = '.tags.component_type == "file" || .tags.component_type == "kafka" || starts_with!(.name, "vector")'
[sinks.internal_metrics_to_prom]type = "prometheus_remote_write"inputs = [ "internal_metrics_filter"]endpoint = "prometheus_endpoint"

重要的参数解析：

multiline.start_pattern 是当检测到符合这个正则的行时，会当作一条新的数据处
multiline.condition_pattern 是检测到符合这个正则的行时，会和上一行做行合并，当作一条处理
sinks.internal_metrics_to_prom 配置了之后，会将配置一些 vector 的采集元数据上报到 prometheus

下面是配置了 vector 采集的元数据到 Prometheus，在 Grafana 的监控大盘处配置了 vector 的元数据的一些采集监控图：

最佳实践

在实际使用中，可以根据自身的业务诉求选择不同的日志采集方式。本身 logback 的日志采集策略，需要对文件大小和文件数量做一下限制，不然比较容易把 pod 的磁盘打满。以 JAVA 为例，下面这段配置，会保留最大 7 个文件，每个文件大小最大 100M。

    <appender name="TEST"              class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">        <file>${user.home}/logs/test/test.log</file>        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.FixedWindowRollingPolicy">            <fileNamePattern>${user.home}/logs/test/test.%i.log</fileNamePattern>            <minIndex>1</minIndex>            <maxIndex>7</maxIndex>        </rollingPolicy>
        <triggeringPolicy                class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy">            <maxFileSize>100MB</maxFileSize>        </triggeringPolicy>
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">            <charset>UTF-8</charset>            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}|%msg%n</pattern>        </encoder>
    </appender>

这段 log4j 的配置，是一种比较常见的日志轮转配置。

常见的日志轮转方式有两种，一种是 create 模式，一种是 copytruncate 模式。而不同的日志采集组件，对两者的支持程度会存在一些区别。

create 模式是重命名原日志文件，创建新的日志文件替换。log4j 使用的就是这种模式，详细步骤如下图所示：

当日志的 event log 写入前会判断是否达到文件设置最大容量，如果没达到，则完成写入，如果达到了，则会进入阶段二；
首先关闭当前 currentlyActiveFile 指向的文件，之后对原文件进行重命名，并新建一个文件，这个文件的名字和之前 currentlyActiveFile 指向的名字一致；
把 currentlyActiveFile 指向的文件变为阶段二新创建的文件。

copytruncate 模式的思路是把正在输出的日志拷(copy)一份出来，再清空(trucate)原来的日志。

目前主流组件的支持程度如下：

实际案例演示

下面介绍一下客户实际生产环境中的一些真实场景。

某客户 A 通过日志轮转设置程序的日志，并将日志采集到 SLS。并通过关键字配置相关报警，监控大盘等。

首先通过 log4j 的配置，使日志文件最多保持 10 个，每个大小 200M，保持磁盘的监控，日志文件保存在/home/admin/logs 路径下。这里不进行过多介绍了，可以最佳实践场景介绍的配置。

随后通过 SAE 的 SLS 日志采集功能，把日志采集到 SLS 中。

最后，通过程序中日志的一些关键字,或者一些其他规则，例如 200 状态码比例等进行了报警配置。

通过 Nginx 的日志完成监控大盘的配置。

常见问题

日志合并介绍

很多时候，我们需要采集日志，并不是单纯的一行一行采集，而是需要把多行日志合并成一行进行采集，例如 JAVA 的异常日志等。这个时候就需要用到日志合并功能了。

在 SLS 中，有多行模式的采集模式，这个模式需要用户设置一个正则表达式，用来做多行合并。

vector 采集也有类似的参数，multiline.start_pattern 用于设置新行的正则，符合此正则会被认为是一个新行。可以结合 multiline.mode 参数一起使用。更多参数请参看vector官网。

日志采集丢失分析

无论是 SLS 采集和 vector 采集到 Kafka 为了保证采集日志不丢失。都会将采集的点位（CheckPoint）信息保存到本地，如果遇到服务器意外关闭、进程崩溃等异常情况时，会从上一次记录的位置开始采集数据，尽量保证数据不会丢失。

但是这并不能保证日志一定不会丢失。在一些极端场景下，是有可能造成日志采集丢失的，例如：

1. K8s pod 进程崩溃，liveness 连续失败等异常导致 pod 重建

2. 日志轮转速度极快，例如1秒轮转1次。

3. 日志采集速度长期无法达到日志产生速度。

针对场景 2，3，需要去检查自身的应用程序，是否打印了过多不必要的日志，或者日志轮转设置是否异常。因为正常情况下，这些情况不应该出现。针对场景 1，如果对日志要求非常严格，在 pod 重建后也不能丢失的话，可以将挂载的 NAS 作为日志保存路径，这样即使在 pod 重建后，日志也不会丢失。

总结

本文着重介绍了 SAE 提供了多种日志采集方案，以及相关的架构，场景使用特点。总结起来三点：

SLS 采集适配性强，实用大多数场景
NAS 采集任何场景下都不会丢失，适合对日志要求非常严格的场景
Kafka 采集是对 SLS 采集的一种补充，有对日志需要二次加工处理，或者因为权限等原因无法使用 SLS 的场景，可以选择将日志采集到 Kafka 自己做搜集处理。

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