使用 OpenTelemetry Collector 收集 Kubernetes 日志数据

$ helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-chart
$ helm repo update

# loki-values.yaml
loki:
  commonConfig:
    replication_factor: 1
  auth_enabled: false
  storage:
    type: "filesystem"
singleBinary:
  replicas: 1
  persistence:
    enabled: true
    size: 10Gi
    storageClass: cfsauto
monitoring:
  lokiCanary:
    enabled: false
  selfMonitoring:
    grafanaAgent:
      installOperator: false
test:
  enabled: false
gateway:
  ingress:
    enabled: true
    ingressClassName: nginx
    tls: []
    hosts:
      - host: loki.k8s.local
        paths:
          - path: /
            pathType: Prefix

$ helm upgrade --install loki grafana/loki -f loki-values.yaml --namespace kube-otel
$ kubectl get pods -n kube-otel -l app.kubernetes.io/instance=loki
NAME                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
loki-0                          1/1     Running   0          3m52s
loki-gateway-5ffc9fbbf5-m5q75   1/1     Running   0          8m42s
$ kubectl get ingress -n kube-otel
NAME                 CLASS   HOSTS               ADDRESS       PORTS   AGE
loki-gateway         nginx   loki.k8s.local      10.98.12.94   80      11m

# otel-collector-ds-values.yaml
mode: daemonset

presets:
  hostMetrics:
    enabled: true
  kubernetesAttributes:
    enabled: true
  kubeletMetrics:
    enabled: true
  # 启用 filelogreceiver 收集器
  logsCollection:
    enabled: true

config:
  exporters:
    loki:
      endpoint: http://loki-gateway/loki/api/v1/push
      timeout: 10s # 超时时间
      read_buffer_size: 200
      write_buffer_size: 100
      retry_on_failure: # 配置重试
        enabled: true
        initial_interval: 10s # 初始间隔
        max_interval: 60s # 最大间隔
        max_elapsed_time: 10m # 最大时间
      default_labels_enabled:
        exporter: false

  processors:
    resource:
      attributes:
        - action: insert
          key: loki.resource.labels
          value: k8s.namespace.name,k8s.pod.name,k8s.container.name

  service:
    pipelines:
      logs:
        exporters:
          - loki
        processors:
          - memory_limiter
          - k8sattributes
          - resource
          - batch

$ helm upgrade --install opentelemetry-collector ./opentelemetry-collector -f otel-ds-values.yaml --namespace kube-otel --create-namespace

exporters:
  logging:
    loglevel: debug
  loki:
    endpoint: http://loki-gateway/loki/api/v1/push
    timeout: 10s # 超时时间
    read_buffer_size: 200
    write_buffer_size: 100
    retry_on_failure: # 配置重试
      enabled: true
      initial_interval: 10s # 初始间隔
      max_interval: 60s # 最大间隔
      max_elapsed_time: 10m # 最大时间
    default_labels_enabled:
      exporter: false
extensions:
  health_check: {}
  memory_ballast:
    size_in_percentage: 40
processors:
  batch: {}
  k8sattributes:
    extract:
      metadata:
        - k8s.namespace.name
        - k8s.deployment.name
        - k8s.statefulset.name
        - k8s.daemonset.name
        - k8s.cronjob.name
        - k8s.job.name
        - k8s.node.name
        - k8s.pod.name
        - k8s.pod.uid
        - k8s.pod.start_time
    filter:
      node_from_env_var: K8S_NODE_NAME
    passthrough: false
    pod_association:
      - sources:
          - from: resource_attribute
            name: k8s.pod.ip
      - sources:
          - from: resource_attribute
            name: k8s.pod.uid
      - sources:
          - from: connection
  memory_limiter:
    check_interval: 5s
    limit_percentage: 80
    spike_limit_percentage: 25
  resource:
    attributes:
      - action: insert
        key: loki.resource.labels
        value: k8s.namespace.name,k8s.pod.name,k8s.container.name
receivers:
  filelog:
    exclude:
      - /var/log/pods/kube-otel_opentelemetry-collector*_*/opentelemetry-collector*opentelemetry-collector**/*.log，然后通过 include_file_path 来指定是否将文件路径添加为属性 log.file.path，include_file_name 指定是否将文件名添加为属性 log.file.name。
start_at 表示在启动时，从文件的哪个位置开始读取日志。选项有 beginning 或 end，默认为 end。
然后就是最重要的 operators 属性，用来指定如何处理日志文件，运算符是日志处理的最基本单元。每个运算符都完成一个单一的责任，比如从文件中读取行，或者从字段中解析 JSON。然后，这些运算符被链接在一起，形成一个管道，以实现所需的结果。
例如用户可以使用 file_input 操作符从文件中读取日志行。然后，这个操作的结果可以发送到 regex_parser 操作符，根据正则表达式创建字段。最后，这些结果可以发送到 file_output 操作符，将日志写入到磁盘上的文件中。
我们这里首先配置了一个 router 操作符：
id: get-format
routes:
  - expr: body matches "^\\{"
    output: parser-docker
  - expr: body matches "^[^ Z]+ "
    output: parser-crio
  - expr: body matches "^[^ Z]+Z"
    output: parser-containerd
type: router
该操作符允许根据日志内容动态路由日志，我们这里是 Containerd 的容器运行时，产生的日志数据可以匹配 body matches "^[^ Z]+Z"，然后将数据路由到 parser-containerd 操作符。
id: parser-containerd
regex: ^(?P[^ ^Z]+Z) (?Pstdout|stderr) (?P[^ ]*) ?(?P.*)$
timestamp:
  layout: "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%LZ"
  parse_from: attributes.time
type: regex_parser
parser-containerd 是一个 regex_parser 操作符，它使用指定的正则表达式来解析前面路由过来的日志数据，然后会将结果存储在 time、stream、logtag、log 等属性中，并格式化 timestamp 时间戳。
接下来再通过 recombine 操作符将连续的日志组合成单个日志。
combine_field: attributes.log
combine_with: ""
id: containerd-recombine
is_last_entry: attributes.logtag == 'F'
max_log_size: 102400
output: extract_metadata_from_filepath
source_identifier: attributes["log.file.path"]
type: recombine
经过上面处理后进入 extract_metadata_from_filepath 这个操作符，该操作符使用正则表达式从文件路径中提取元数据，然后将其存储在 namespace、pod_name、uid、container_name、restart_count 等属性中。
id: extract_metadata_from_filepath
parse_from: attributes["log.file.path"]
regex: ^.*\/(?P[^_]+)_(?P[^_]+)_(?P[a-f0-9\-]+)\/(?P[^\._]+)\/(?P\d+)\.log$
type: regex_parser
接下来就是通过 move 操作符将一个字段从一个位置移动（或重命名）到另一个位置。
- from: attributes.stream
  to: attributes["log.iostream"]
  type: move
- from: attributes.container_name
  to: resource["k8s.container.name"]
  type: move
- from: attributes.namespace
  to: resource["k8s.namespace.name"]
  type: move
- from: attributes.pod_name
  to: resource["k8s.pod.name"]
  type: move
- from: attributes.restart_count
  to: resource["k8s.container.restart_count"]
  type: move
- from: attributes.uid
  to: resource["k8s.pod.uid"]
  type: move
- from: attributes.log
  to: body
  type: move
最后我们可以将 Loki 数据源添加到 Grafana 中：
Loki 数据源
然后在 Explorer 页面切换到 Loki 数据源下面就可以看到 Loki 中的日志数据了：
Loki 日志
启用 k8sobject 接收器
同样对于 Gateway 模式的采集器我们还可以去开启 k8sobject 接收器来采集 Kubernetes Events 数据，然后更新 otel-collector-deploy-values.yaml 文件：
# otel-collector-deploy-values.yaml
mode: deployment

# 我们只需要一个收集器 - 多了就会产生重复数据
replicaCount: 1

presets:
  clusterMetrics:
    enabled: true
  kubernetesEvents:
    enabled: true

config:
  exporters:
    loki:
      endpoint: http://loki-gateway/loki/api/v1/push
      timeout: 10s # 超时时间
      read_buffer_size: 200
      write_buffer_size: 100
      retry_on_failure: # 配置重试
        enabled: true
        initial_interval: 10s # 初始间隔
        max_interval: 60s # 最大间隔
        max_elapsed_time: 10m # 最大时间

  service:
    pipelines:
      logs:
        exporters:
          - loki
然后重新更新 OpenTelemetry Collector Deployment：
$ helm upgrade --install opentelemetry-collector-cluster ./opentelemetry-collector -f otel-collector-deploy-values.yaml --namespace kube-otel --create-namespace
这里我们开启了 kubernetesEvents 预设，对应的配置如下所示：
k8sobjects:
  objects:
    - group: events.k8s.io
      mode: watch
      name: events
k8sobjects 接收器可以用来拉取或 Watch Kubernetes API 服务器中的对象，我们这里通过 group、mode、name 来指定要拉取的 Kubernetes Events 对象。
最后我们也可以在 Loki 中查找到对应的 Events 日志数据。