22、微服务日志监控、部署与容器化实践

微服务日志监控、部署与容器化实践

1. 日志与监控指南

1.1 日志生成

Helping Hands 应用的微服务需要生成应用日志和审计日志，这些日志可由 ELK Stack 捕获。应用日志可以使用 Clojure 的 tools.logging 库生成，其采用标准的 log4j 风格语法记录消息。

1.2 结构化日志

推荐使用结构化日志，因为它更易于使用 Logstash 等工具在集中式存储库中解析和加载。例如 timbre 库支持结构化日志，还允许直接将日志发布到远程服务，而非记录到文件。

1.3 日志标签

在日志消息中包含预定义的标准标签，有助于过滤和深入分析日志。以下是一些常用标签：
| 名称 | 事件 | 说明 |
| ---- | ---- | ---- |
| <service> | 服务名称 | 如 helping-hands.alert |
| <service>-start | 应用启动并运行 | 从主函数记录 |
| <service>-init | 服务启动并成功初始化 | 完成所需配置后记录 |
| <service>-stop | 应用退出前 | 主函数的最后一条语句或在关闭钩子中 |
| <service>-config | 配置相关消息 | 用于记录配置信息 |
| <service>-process | 处理相关消息 | 记录服务处理过程中的信息 |
| <service>-exception | 运行时异常处理 | 记录异常相关信息 |

1.4 日志时间

生成日志消息时，建议始终使用 UTC 时间。由于所有日志消息会在集中式存储库中聚合，不同时区会使分析变得困难。

1.5 日志性能

虽然日志消息对调试和了解应用状态很有用，但会严重影响应用性能。因此，应尽可能谨慎且异步地记录日志。推荐将日志事件异步发布到 Apache Kafka 等通道，而非记录到需要磁盘 I/O 的文件。Logstash 有 Kafka 输入插件，可从 Kafka 主题读取事件并发布到 Elasticsearch 等目标输出插件。

1.6 监控工具

Riemann 是 ELK Stack 的替代方案，用于监控分布式系统。它速度极快，可使用其汇总和节流构造近乎实时地生成警报，而不会使接收方不堪重负。结合使用 ELK Stack 收集事件，并通过 Logstash Riemann 输出插件将 Logstash 事件流式传输到 Riemann，既能实现近乎实时的警报，又能利用 Elasticsearch 和 Kibana 提供实时监控仪表盘进行深入分析。

graph LR
    A[微服务] -->|生成日志| B[ELK Stack]
    B -->|收集处理| C[Elasticsearch]
    C -->|展示分析| D[Kibana]
    B -->|流式传输| E[Riemann]
    E -->|生成警报| F[接收方]

2. 大规模部署微服务

2.1 微服务打包

微服务应打包为自包含的工件，可使用单个命令进行复制和部署。服务应轻量级且启动时间短，以确保能在数秒内启动并运行。

2.2 容器化部署

推荐将微服务打包在容器中，如 Linux Containers (LXC)。与设置裸机服务器和安装所需依赖相比，容器化部署更快，还能实现从开发到生产的快速自动化迁移。

3. 容器与 Docker 介绍

3.1 Linux Containers (LXC)

LXC 是一种操作系统级的虚拟化方法，可在单个主机操作系统上使用单个 Linux 内核运行多个隔离的 Linux 系统（即容器）。容器之间使用 cgroups 共享资源，无需虚拟机。由于每个容器依赖于已运行的主机操作系统的 Linux 内核，其启动时间比由 Hypervisor 运行的虚拟机短得多。

3.2 Docker

Docker 利用 Linux cgroups、内核命名空间和联合挂载选项为容器提供资源隔离，避免了启动和维护虚拟机的开销。使用 Docker 容器可以将整个服务及其依赖项打包在一个容器中，并在任何 Linux 服务器上运行。不过，建议将数据库放在 Docker 容器之外，因为与服务本身相比，数据库可能不是动态扩展和收缩的首选对象。

3.3 Docker 安装

3.3.1 安装 Docker

使用 Docker 为社区版提供的安装脚本进行安装：

% wget -qO- https://get.docker.com/ | sh

3.3.2 添加用户到 Docker 组

安装完成后，将当前用户添加到 docker 组：

% sudo usermod -aG docker $USER

可能需要启动新的登录会话使组权限生效。

3.3.3 测试 Docker

• 列出运行的容器：

% docker ps -a

• 运行一个容器：

% docker run hello-world

• 列出本地可用的 Docker 镜像：

% docker images

• 列出已创建的 Docker 容器：

% docker ps -a

3.4 创建 Docker 镜像

以 Helping Hands 的 Auth 服务为例，创建 Docker 镜像的步骤如下：

3.4.1 修改 Dockerfile

FROM java:8-alpine
MAINTAINER Helping Hands <helpinghands@hh.com>
COPY target/helping-hands-auth-0.0.1-SNAPSHOT-standalone.jar /helping-hands/app.jar
COPY config/conf.edn /helping-hands/
EXPOSE 8080
CMD exec java -Dconf=/helping-hands/conf.edn -jar /helping-hands/app.jar

3.4.2 构建 Docker 镜像

% docker build -t helping-hands/auth:0.0.1 .

3.4.3 查看镜像

% docker images

3.4.4 创建容器

% docker run -d -p 8080:8080 --name hh_auth_01 helping-hands/auth:0.0.1

3.4.5 验证容器运行

% docker ps -a

3.4.6 查看容器日志

% docker logs 286f21a088dd

3.4.7 访问 Auth 服务

% curl -i "http://localhost:8080/tokens?uid=hhuser&pwd=hhuser"

3.4.8 停止和删除容器

% docker stop hh_auth_01
% docker rm hh_auth_01

graph LR
    A[编写 Dockerfile] --> B[构建 Docker 镜像]
    B --> C[创建 Docker 容器]
    C --> D[运行容器]
    D --> E[验证容器状态]
    E --> F[查看容器日志]
    F --> G[访问服务]
    G --> H[停止和删除容器]

4. Kubernetes 介绍

4.1 引入 Kubernetes 的原因

虽然容器化服务可以在多台机器上快速部署，但手动扩展和监控大量容器是一项繁琐且容易出错的任务。为了避免这些手动任务，确保配置的服务始终运行并有效利用可用资源，需要容器编排引擎。Kubernetes 是一种广泛使用的开源容器编排引擎，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用。

4.2 Kubernetes 组件

4.2.1 Master

Master 实例是 Kubernetes 引擎的核心，负责做出与容器部署相关的所有决策，并响应各种故障和新分配请求。Master 运行 kube-apiserver 、 etcd 、 kube-controller-manager 和 kube-scheduler ，还运行 kube-proxy 以与节点在同一覆盖网络中工作。建议将 Master 运行在专门用于集群管理任务的单独机器上。

4.2.2 Node

Node 是 Kubernetes 集群中的工作节点，运行 Pod。Pod 是 Kubernetes 集群中可创建和管理的最小计算单元，是一组共享网络、存储和一组公共规范的容器。每个 Node 运行 Docker 服务、 kubelet 和 kube-proxy ，并由 Master 组件管理。 kubelet 代理在每个 Node 上运行，管理分配给该节点的 Pod，并将 Pod 的状态报告回 Kubernetes 集群。

4.3 Kubernetes 功能

• 自动装箱 ：有效利用资源。
• 水平扩展 ：根据 CPU 使用率等因素自动扩展或收缩服务。
• 自我修复 ：自动重启失败的容器。
• 服务发现和负载均衡 ：为容器分配自己的 IP 地址和公共 DNS 名称，内部平衡请求。
• 滚动升级 ：逐步升级容器，支持回滚到任何以前的稳定版本。

graph LR
    A[Master] -->|管理| B[Node]
    B -->|运行| C[Pod]
    C -->|包含| D[容器]
    A -->|决策| E[容器部署]
    B -->|报告状态| A

通过以上介绍，我们了解了微服务的日志监控、大规模部署、容器化以及 Kubernetes 编排的相关知识和实践方法。这些技术的结合使用可以帮助我们更高效地开发、部署和管理微服务应用。

5. Kubernetes 实践操作

5.1 部署应用到 Kubernetes

要将应用部署到 Kubernetes 集群，通常需要创建一些 Kubernetes 资源对象，如 Deployment、Service 等。以下是一个简单的示例，假设我们要部署之前创建的 helping-hands/auth:0.0.1 Docker 镜像。

5.1.1 创建 Deployment

首先，创建一个 deployment.yaml 文件，内容如下：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hh-auth-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: hh-auth
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hh-auth
    spec:
      containers:
      - name: hh-auth-container
        image: helping-hands/auth:0.0.1
        ports:
        - containerPort: 8080

这个 Deployment 配置文件指定了要部署的应用名称、副本数量、使用的 Docker 镜像以及容器暴露的端口。

5.1.2 应用 Deployment

使用 kubectl 命令将 Deployment 应用到 Kubernetes 集群：

% kubectl apply -f deployment.yaml

5.1.3 创建 Service

为了让外部能够访问部署的应用，需要创建一个 Service。创建一个 service.yaml 文件，内容如下：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: hh-auth-service
spec:
  selector:
    app: hh-auth
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8080
  type: LoadBalancer

这个 Service 配置文件将外部的 80 端口映射到容器的 8080 端口，并使用 LoadBalancer 类型，以便可以通过外部 IP 访问应用。

5.1.4 应用 Service

使用 kubectl 命令将 Service 应用到 Kubernetes 集群：

% kubectl apply -f service.yaml

5.2 查看和管理 Kubernetes 资源

5.2.1 查看 Deployment

% kubectl get deployments

5.2.2 查看 Pods

% kubectl get pods

5.2.3 查看 Services

% kubectl get services

5.2.4 查看 Pod 日志

% kubectl logs <pod-name>

5.2.5 扩展 Deployment

% kubectl scale deployment hh-auth-deployment --replicas=5

5.2.6 删除资源

% kubectl delete deployment hh-auth-deployment
% kubectl delete service hh-auth-service

5.3 Kubernetes 资源状态监控

Kubernetes 提供了一些工具来监控集群和应用的状态。例如，可以使用 kubectl top 命令查看节点和 Pod 的资源使用情况。

5.3.1 查看节点资源使用情况

% kubectl top nodes

5.3.2 查看 Pod 资源使用情况

% kubectl top pods

graph LR
    A[编写 Deployment.yaml] --> B[应用 Deployment]
    C[编写 Service.yaml] --> D[应用 Service]
    B --> E[查看 Deployment]
    B --> F[查看 Pods]
    D --> G[查看 Services]
    F --> H[查看 Pod 日志]
    E --> I[扩展 Deployment]
    E --> J[删除 Deployment]
    G --> K[删除 Service]
    F --> L[查看 Pod 资源使用情况]
    M[节点] --> N[查看节点资源使用情况]

6. 综合应用与优化建议

6.1 日志与监控的综合应用

在实际应用中，将日志监控与 Kubernetes 结合使用可以更好地管理微服务。例如，可以通过 Logstash 将 Kubernetes 中容器的日志收集到 Elasticsearch 中，然后使用 Kibana 进行可视化分析。同时，利用 Riemann 对关键指标进行实时监控和警报。

6.2 性能优化建议

• 日志优化 ：合理设置日志级别，避免不必要的日志记录，采用异步日志记录方式，减少对应用性能的影响。
• 资源优化 ：在 Kubernetes 中，根据应用的实际需求合理分配资源，避免资源浪费。可以使用自动装箱和水平扩展功能，根据负载情况动态调整资源。
• 容器优化 ：优化 Docker 镜像，减少镜像大小，加快容器启动速度。可以采用多阶段构建等技术来优化镜像。

6.3 故障处理与恢复

• 日志分析 ：当应用出现故障时，通过查看日志可以快速定位问题。结合日志标签和结构化日志，可以更高效地分析故障原因。
• Kubernetes 自我修复 ：利用 Kubernetes 的自我修复功能，自动重启失败的容器，确保应用的高可用性。
• 回滚升级 ：如果在升级过程中出现问题，可以使用 Kubernetes 的滚动升级和回滚功能，将应用恢复到之前的稳定版本。

优化方面	优化方法
日志优化	合理设置日志级别，异步记录日志
资源优化	合理分配资源，使用自动装箱和水平扩展
容器优化	优化 Docker 镜像，采用多阶段构建
故障处理	日志分析，利用自我修复和回滚功能

graph LR
    A[微服务应用] -->|生成日志| B[ELK Stack]
    B -->|分析日志| C[故障定位]
    D[Kubernetes] -->|自我修复| A
    D -->|滚动升级| A
    E[Riemann] -->|监控指标| A
    E -->|生成警报| F[运维人员]

通过以上的实践和优化建议，我们可以更全面地掌握微服务的日志监控、容器化部署和 Kubernetes 编排技术，从而构建出高效、稳定、可扩展的微服务应用系统。在实际应用中，还需要不断地根据具体情况进行调整和优化，以适应不同的业务需求和场景。