本篇文章主要介绍了"Flume+Kafka收集Docker容器内分布式日志应用实践"，主要涉及到docker,kafka方面的内容，对于企业开发感兴趣的同学可以参考一下：
1 背景和问题随着云计算、PaaS平台的普及，虚拟化、容器化等技术的应用，例如Docker等技术，越来越多的服务会部署在云端。通常，我们需要需要获取日志，来进行...
1 背景和问题
随着云计算、PaaS平台的普及，虚拟化、容器化等技术的应用，例如Docker等技术，越来越多的服务会部署在云端。通常，我们需要需要获取日志，来进行监控、分析、预测、统计等工作，但是云端的服务不是物理的固定资源，日志获取的难度增加了，以往可以SSH登陆的或者FTP获取的，现在可不那么容易获得，但这又是工程师迫切需要的，最典型的场景便是：上线过程中，一切都在GUI化的PaaS平台点点鼠标完成，但是我们需要结合tail -F、grep等命令来观察日志，判断是否上线成功。当然这是一种情况，完善的PaaS平台会为我们完成这个工作，但是还有非常多的ad-hoc的需求，PaaS平台无法满足我们，我们需要日志。本文就给出了在分布式环境下，容器化的服务中的分散日志，如何集中收集的一种方法。
2 设计约束和需求描述
做任何设计之前，都需要明确应用场景、功能需求和非功能需求。
2.1 应用场景
分布式环境下可承载百台服务器产生的日志，单条数据日志小于1k，最大不超过50k，日志总大小每天小于500G。
2.2 功能需求
1）集中收集所有服务日志。
2）可区分来源，按服务、模块和天粒度切分。
2.3 非功能需求
1）不侵入服务进程，收集日志功能需独立部署，占用系统资源可控。
2）实时性，低延迟，从产生日志到集中存储延迟小于4s。
3）持久化，保留最近N天。
4）尽量递送日志即可，不要求不丢不重，但比例应该不超过一个阈值（例如万分之一）。
4）可以容忍不严格有序。
5）收集服务属于线下离线功能，可用性要求不高，全年满足3个9即可。
3 实现架构
一种方案实现的架构如下图所示：
3.1 Producer层分析
PaaS平台内的服务假设部署在Docker容器内，那么为了满足非功能需求#1，独立另外一个进程负责收集日志，因此不侵入服务框架和进程。采用Flume NG来进行日志的收集，这个开源的组件非常强大，可以看做一种监控、生产增量，并且可以发布、消费的模型，Source就是源，是增量源，Channel是缓冲通道，这里使用内存队列缓冲区，Sink就是槽，是个消费的地方。容器内的Source就是执行tail -F这个命令的去利用linux的标准输出读取增量日志，Sink是一个Kafka的实现，用于推送消息到分布式消息中间件。
3.2 Broker层分析
PaaS平台内的多个容器，会存在多个Flume NG的客户端去推送消息到Kafka消息中间件。Kafka是一个吞吐量、性能非常高的消息中间件，采用单个分区按照顺序的写入的方式工作，并且支持按照offset偏移量随机读取的特性，因此非常适合做topic发布订阅模型的实现。这里图中有多个Kafka，是因为支持集群特性，容器内的Flume NG客户端可以连接若干个Kafka的broker发布日志，也可以理解为连接若干个topic下的分区，这样可以实现高吞吐，一来可以在Flume NG内部做打包批量发送来减轻QPS压力，二来可以分散到多个分区写入，同时Kafka还会指定replica备份个数，保证写入某个master后还需要写入N个备份，这里设置为2，没有采用常用的分布式系统的3，是因为尽量保证高并发特性，满足非功能需求中的#4。
3.3 Consumer层分析
消费Kafka增量的也是一个Flume NG，可以看出它的强大之处，在于可以接入任意的数据源，都是可插拔的实现，通过少量配置即可。这里使用Kafka Source订阅topic，收集过来的日志同样先入内存缓冲区，之后使用一个File Sink写入文件，为了满足功能需求#2，可区分来源，按服务、模块和天粒度切分，我自己实现了一个Sink，叫做RollingByTypeAndDayFileSink，源代码放到了github上，可以从这个页面下载jar，直接放到flume的lib目录即可。
4 实践方法
4.1 容器内配置
Dockerfile
