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？而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 = 1048576
max_read_bytes = 1048576
multiline.start_pattern = '^[^\s]'
multiline.mode = "continue_through"
multiline.condition_pattern = '(?m)^[\s|\W].*$|(?m)^(Caused|java|org|com|net).+$|(?m)^}.*$'
multiline.timeout_ms = 1000
include = ["/sae-stdlog/kafka-select/0.log"]
[transforms.add_tags_0]
type = "remap"
inputs = ["sae_logs_0"]
source = '.topic = "test1"'
[sources.internal_metrics]
scrape_interval_secs = 15
type = "internal_metrics_ext"
[sources.internal_metrics.tags]
host_key = "host"
pid_key = "pid"
[transforms.internal_metrics_filter]
type = "filter"
inputs = [ "internal_metrics"]
condition = '.tags.component_type == "file" || .tags.component_type == "kafka" || starts_with!(.name, "vector")'
[sinks.internal_metrics_to_prom]
type = "prometheus_remote_write"
inputs = [ "internal_metrics_filter"]
endpoint = "prometheus_endpoint"重要的参数解析：
- multiline.start_pattern 是当检测到符合这个正则的行时，会当作一条新的数据处
- multiline.condition_pattern 是检测到符合这个正则的行时，会和上一行做行合并，当作一条处理
- sinks.internal_metrics_to_prom 配置了之后，会将配置一些 vector 的采集元数据上报到 prometheus
下面是配置了 vector 采集的元数据到 Prometheus，在 Grafana 的监控大盘处配置了 vector 的元数据的一些采集监控图：
优秀实践
在实际使用中，可以根据自身的业务诉求选择不同的日志采集方式。本身 logback 的日志采集策略，需要对文件大小和文件数量做一下限制，不然比较容易把 pod 的磁盘打满。以 JAVA 为例，下面这段配置，会保留最大 7 个文件，每个文件大小最大 100M。
<appender name="TEST"
class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<file>${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：
- K8s pod 进程崩溃，liveness 连续失败等异常导致 pod 重建
- 日志轮转速度极快，例如 1 秒轮转 1 次。
- 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。
