Comment utiliser Docker pour l'analyse des journaux de conteneurs et la surveillance des exceptions

Docker est une technologie de conteneurisation populaire qui peut regrouper une application et ses dépendances dans un conteneur pour l'exécuter comme une seule unité d'application portable. Cette technologie permet aux développeurs de déployer et de gérer facilement des applications dans différents environnements. Dans les applications pratiques, l'analyse des journaux et la surveillance des exceptions des conteneurs Docker sont très nécessaires. Cet article explique comment utiliser Docker pour l'analyse des journaux et la surveillance des exceptions des conteneurs, y compris les aspects suivants :

1. Journaux du conteneur Docker
2. Utilisez la commande Docker log pour afficher les journaux
3. Utilisez Logstash pour la collecte et l'analyse des journaux
4. Utilisez Elasticsearch Indexation et stockage des données
5. Utilisation de Kibana pour la visualisation des données

Nous devons d'abord comprendre les journaux concernant le conteneur Docker.

1. Journaux du conteneur Docker

Les journaux du conteneur Docker enregistrent les informations sur les opérations dans le conteneur, notamment : les informations de sortie de l'application, les informations sur les erreurs, les journaux d'accès, les journaux système, etc. Ces informations sont très importantes pour le fonctionnement et la maintenance des applications, le suivi, la gestion des exceptions, etc., nous devons donc collecter et analyser les journaux des conteneurs Docker.

2. Utilisez la commande Docker log pour afficher les journaux

Docker fournit la commande log, qui peut être utilisée pour afficher les informations de journal générées par le conteneur. À l'aide de la commande log, nous pouvons facilement afficher les informations de sortie en temps réel du conteneur en cours d'exécution et afficher ces informations sur la console ou les enregistrer dans un fichier. Voici un exemple d'utilisation de la commande log pour afficher les journaux du conteneur :

// 查看容器ID为xxx的日志
docker logs xxx

// 查看容器ID为xxx的日志，输出到控制台并实时更新
docker logs -f xxx 

// 查看容器ID为xxx的最近10条日志
docker logs --tail 10 xxx 

En utilisant la commande log, les développeurs peuvent facilement afficher les informations de sortie en temps réel du conteneur et déterminer rapidement le problème, mais cette méthode convient aux conteneurs. sur un seul hôte, lorsque la taille du conteneur augmente, il devient difficile de visualiser manuellement les journaux, des outils de collecte de journaux doivent donc être utilisés pour collecter et analyser automatiquement les journaux.

3. Utilisez Logstash pour la collecte et l'analyse des journaux

Logstash est un outil open source pour la collecte, le filtrage, la conversion et l'envoi de journaux. Les données sont collectées via le plug-in d'entrée, traitées et converties par le filtre, puis sorties. Le plug-in traitera les données. Les données sont envoyées vers la destination, telle que Elasticsearch, Kafka, Amazon S3, etc. Dans la collection de journaux des conteneurs Docker, nous pouvons utiliser Logstash comme outil pour collecter et analyser les journaux. Voici un exemple d'utilisation de Logstash pour la collecte et l'analyse des journaux :

1. Installez Logstash

Téléchargez Logstash depuis le site officiel et décompressez le fichier à utiliser. La commande pour démarrer Logstash est la suivante :

cd logstash-7.15.1/bin
./logstash -f logstash.conf

2. Configurer Logstash

Pour utiliser Logstash comme outil de collecte de journaux pour le conteneur, nous devons configurer le plug-in d'entrée et le plug-in de sortie dans Logstash. Voici un exemple du fichier de configuration logstash.conf :

input {
  docker {
    endpoint => "unix:///var/run/docker.sock"
    container_id => "ALL"
  }
}

filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => "localhost:9200"
  }
  stdout {
    codec => "json_lines"
  }
}

Le fichier de configuration ci-dessus signifie que nous devons collecter les informations de journal de tous les conteneurs Docker, filtrer et analyser les données via le filtre grok, et enfin afficher les données traitées vers Recherche élastique.

4. Utilisez Elasticsearch pour l'indexation et le stockage des données

Elasticsearch est un moteur de recherche open source distribué qui peut être utilisé pour rechercher différents types de documents. Dans la collection de journaux des conteneurs Docker, nous utiliserons Elasticsearch comme index et stockage des données. Voici un exemple d'utilisation d'Elasticsearch pour l'indexation et le stockage des données :

1. Installez Elasticsearch

Téléchargez Elasticsearch depuis le site officiel et décompressez le fichier à utiliser. La commande pour démarrer Elasticsearch est la suivante :

cd elasticsearch-7.15.1/bin
./elasticsearch

2. Configure Elasticsearch

Configurez le nom et le nom du nœud du cluster ES en modifiant le fichier elasticsearch.yml. Voici un exemple simple de fichier de configuration elasticsearch.yml :

cluster.name: docker-cluster
node.name: es-node1
network.host: 0.0.0.0

La configuration ci-dessus signifie que nous créons un cluster nommé docker-cluster, où le nom du nœud est es-node1 et que le service ES est lié à toutes les interfaces réseau disponibles.

3. Créer un index

Dans Elasticsearch, nous devons d'abord créer un index pour les données et spécifier les champs dans les données. L'exemple de code est le suivant :

PUT /logstash-test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "host": {
        "type": "keyword"
      },
      "message": {
        "type": "text"
      },
      "path": {
        "type": "text"
      },
      "verb": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

Le code ci-dessus crée un index nommé "logstash-test" dans Elasticsearch et définit les champs et les types de champs inclus dans l'index.

5. Utilisez Kibana pour l'affichage de la visualisation des données

Kibana est un outil de visualisation de données open source qui peut être utilisé pour afficher les données obtenues à partir d'Elasticsearch. Pendant le processus de collecte de journaux des conteneurs Docker, nous utiliserons Kibana pour l'affichage de la visualisation des données. Voici un exemple d'utilisation de Kibana pour l'affichage de la visualisation des données :

1. Installez Kibana

Téléchargez Kibana depuis le site officiel et décompressez le fichier à utiliser. La commande pour démarrer Kibana est la suivante :

cd kibana-7.15.1/bin
./kibana

2. Paramètres du modèle d'index

Dans Kibana, nous devons configurer le modèle d'index. Le modèle d'index contient des définitions de champs de données et des informations d'analyse de requête. L'exemple de code est le suivant :

PUT _index_template/logstash-template
{
  "index_patterns": ["logstash-*"],
  "template": {
    "mappings": {
      "properties": {
        "@timestamp": { "type": "date" },
        "@version": { "type": "keyword" },
        "message": { "type": "text" },
        "path": { "type": "text" }
      }
    }
  }
}

Le code ci-dessus signifie créer un modèle d'index nommé "logstash-template" et l'appliquer aux index dont les noms commencent par "logstash-*".

3. Visualisation des données

Dans le panneau des plug-ins de Kibana, vous pouvez choisir de définir et de gérer des modèles visuels. Nous pouvons facilement créer différents types de graphiques visuels via le panneau, tels que des graphiques linéaires, des graphiques à barres, des diagrammes circulaires, etc.

En résumé, cet article explique comment utiliser Docker pour l'analyse des journaux de conteneurs et la surveillance des exceptions, et donne des exemples de code spécifiques. Docker lui-même fournit la commande log pour afficher les journaux du conteneur, mais l'affichage manuel des journaux devient plus difficile à mesure que l'échelle du conteneur augmente. En utilisant des outils tels que Logstash, Elasticsearch et Kibana, nous pouvons collecter et analyser automatiquement les journaux du conteneur et afficher l'état d'exécution du conteneur, ce qui est très utile pour le fonctionnement et la maintenance des applications et la gestion des pannes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!