深入剖析Kubernetes
张磊
Kubernetes社区资深成员与项目维护者
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课前必读 (5讲)
开篇词 | 打通“容器技术”的任督二脉
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01 | 预习篇 · 小鲸鱼大事记（一）：初出茅庐
02 | 预习篇 · 小鲸鱼大事记（二）：崭露头角
03 | 预习篇 · 小鲸鱼大事记（三）：群雄并起
04 | 预习篇 · 小鲸鱼大事记（四）：尘埃落定
容器技术概念入门篇 (5讲)
05 | 白话容器基础（一）：从进程说开去
06 | 白话容器基础（二）：隔离与限制
07 | 白话容器基础（三）：深入理解容器镜像
08 | 白话容器基础（四）：重新认识Docker容器
09 | 从容器到容器云：谈谈Kubernetes的本质
Kubernetes集群搭建与实践 (3讲)
10 | Kubernetes一键部署利器：kubeadm
11 | 从0到1：搭建一个完整的Kubernetes集群
12 | 牛刀小试：我的第一个容器化应用
容器编排与Kubernetes作业管理 (15讲)
13 | 为什么我们需要Pod？
14 | 深入解析Pod对象（一）：基本概念
15 | 深入解析Pod对象（二）：使用进阶
16 | 编排其实很简单：谈谈“控制器”模型
17 | 经典PaaS的记忆：作业副本与水平扩展
18 | 深入理解StatefulSet（一）：拓扑状态
19 | 深入理解StatefulSet（二）：存储状态
20 | 深入理解StatefulSet（三）：有状态应用实践
21 | 容器化守护进程的意义：DaemonSet
22 | 撬动离线业务：Job与CronJob
23 | 声明式API与Kubernetes编程范式
24 | 深入解析声明式API（一）：API对象的奥秘
25 | 深入解析声明式API（二）：编写自定义控制器
26 | 基于角色的权限控制：RBAC
27 | 聪明的微创新：Operator工作原理解读
Kubernetes容器持久化存储 (4讲)
28 | PV、PVC、StorageClass，这些到底在说啥？
29 | PV、PVC体系是不是多此一举？从本地持久化卷谈起
30 | 编写自己的存储插件：FlexVolume与CSI
31 | 容器存储实践：CSI插件编写指南
Kubernetes容器网络 (8讲)
32 | 浅谈容器网络
33 | 深入解析容器跨主机网络
34 | Kubernetes网络模型与CNI网络插件
35 | 解读Kubernetes三层网络方案
36 | 为什么说Kubernetes只有soft multi-tenancy？
37 | 找到容器不容易：Service、DNS与服务发现
38 | 从外界连通Service与Service调试“三板斧”
39 | 谈谈Service与Ingress
Kubernetes作业调度与资源管理 (5讲)
40 | Kubernetes的资源模型与资源管理
41 | 十字路口上的Kubernetes默认调度器
42 | Kubernetes默认调度器调度策略解析
43 | Kubernetes默认调度器的优先级与抢占机制
44 | Kubernetes GPU管理与Device Plugin机制
Kubernetes容器运行时 (3讲)
45 | 幕后英雄：SIG-Node与CRI
46 | 解读 CRI 与 容器运行时
47 | 绝不仅仅是安全：Kata Containers 与 gVisor
Kubernetes容器监控与日志 (3讲)
48 | Prometheus、Metrics Server与Kubernetes监控体系
49 | Custom Metrics: 让Auto Scaling不再“食之无味”
50 | 让日志无处可逃：容器日志收集与管理
再谈开源与社区 (1讲)
51 | 谈谈Kubernetes开源社区和未来走向
答疑文章 (1讲)
52 | 答疑：在问题中解决问题，在思考中产生思考
特别放送 (1讲)
特别放送 | 2019 年，容器技术生态会发生些什么？
结束语 (1讲)
结束语 | Kubernetes：赢开发者赢天下
特别放送 | 云原生应用管理系列 (1讲)
基于 Kubernetes 的云原生应用管理，到底应该怎么做？
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50 | 让日志无处可逃：容器日志收集与管理

张磊 2018-12-17
你好，我是张磊。今天我和你分享的主题是：让日志无处可逃之容器日志收集与管理。
在前面的文章中，我为你详细讲解了 Kubernetes 的核心监控体系和自定义监控体系的设计与实现思路。而在本篇文章里，我就来为你详细介绍一下 Kubernetes 里关于容器日志的处理方式。
首先需要明确的是，Kubernetes 里面对容器日志的处理方式，都叫作 cluster-level-logging，即：这个日志处理系统，与容器、Pod 以及 Node 的生命周期都是完全无关的。这种设计当然是为了保证，无论是容器挂了、Pod 被删除，甚至节点宕机的时候，应用的日志依然可以被正常获取到。
而对于一个容器来说，当应用把日志输出到 stdout 和 stderr 之后，容器项目在默认情况下就会把这些日志输出到宿主机上的一个 JSON 文件里。这样，你通过 kubectl logs 命令就可以看到这些容器的日志了。
上述机制，就是我们今天要讲解的容器日志收集的基础假设。而如果你的应用是把文件输出到其他地方，比如直接输出到了容器里的某个文件里，或者输出到了远程存储里，那就属于特殊情况了。当然，我在文章里也会对这些特殊情况的处理方法进行讲述。
而 Kubernetes 本身，实际上是不会为你做容器日志收集工作的，所以为了实现上述 cluster-level-logging，你需要在部署集群的时候，提前对具体的日志方案进行规划。而 Kubernetes 项目本身，主要为你推荐了三种日志方案。
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精选留言(11)

  • lovelife
    如果每秒日志量很大时，直接输出到容器的stdout和stderr,很容易就把系统日志配额用满，因为对系统默认日志工具是针对单服务(例如docker)而不是进程进行限额的，最终导致的结果就是日志被吞掉。解决办法一个是增加配额，一个是给容器挂上存储，将日志输出到存储上。当然日志量大也要考虑写日志时过多的磁盘读写导致整个节点的整体性能下降。
    2018-12-17
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  • Hammer_T
    想问一下老师，如果一个容器里的日志有很多种，都输出到 stdout，收集的时候还能分得清是哪个吗？
    2019-01-02
    4
  • 姜戈
    阿里的log-pilot是个不错的选择
    2018-12-23
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    2
  • 谈修竹
    最近在Istio，里面的Mixer好像可以支持多种Observability能力，包括Logging
    2019-04-25
    1
  • DJH
    张老师，请教一个问题：对于容器宿主机（或者说K8S的Node），一般文件系统分配的方案是怎样的？对于生产环境的Node，Container运行和存放镜像的文件系统一般需要多大？
    2018-12-17
    1
  • 知非
    日志文件大小会很快增加，当时我到了nginx访问日志半小时就好几G，由于没给日志文件挂载存储，docker的文件目录会很快就增大了，引发了磁盘使用报警。
    2019-12-03
  • fraηz
    filebeat作为sidecar容器采集主应用容器日志，然后发送到ELK存储日志，这样可行吗？
    2019-11-07
  • 随意门
    请问，如何在部署Kubernetes时候，开启日志的rotate功能？
    2019-09-25
  • zik_kinbun
    我们采用kafka进行存储，特定程序再判断转发到ES
    2019-08-23
  • 王景迁
    为什么第3种方案sidecar容器会消耗很多资源？
    2019-05-17
  • 微leng
    问老师一个问题，我在看pod的CPU监控信息时，prometheus显示的是占用CPU的时长，怎么判断当前pod的CPU的负载呢？
    2018-12-18
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