怎样使用Docker举行应用的监控和日志治理
Docker已经成为了现代化应用中的一项必备手艺，可是使用Docker举行应用监控和日志治理却是一项挑战 。随着Docker网络功效，如Service Discovery和Load Balancing的一直增强，我们越来越需要一个完整、稳固，以及高效的应用监控系统 。
在本文中，我们将简朴地先容使用Docker举行应用监控和日志治理的同时给出详细的代码示例 。
使用Prometheus举行应用监控
Prometheus是一款开源，基于Pull模子的效劳监测和忠言工具，由SoundCloud开发 。它使用Go语言编写，被普遍应用于微效劳计划和云情形中 。作为一款监控工具，它可以对Docker的CPU、内存、网络和磁盘等举行监控，并且还支持多维数据切换、无邪的盘问、报警以及可视化等功效，让你可以快速做出反应，并快速做出决议 。
尚有一点需要注重的是，Prometheus需要通过Pull方法的采样，也就是会见被监控应用中的/metrics接口获取监控数据 。以是，在启动被监控应用镜像时，需要先将可以会见到Prometheus的IP和端口设置到/metrics接口中 。下面是一个简朴的Node.js应用 。
const express = require('express')
const app = express()
app.get('/', (req, res) => {
res.send('Hello World!')
})
app.get('/metrics', (req, res) => {
res.send(`
# HELP api_calls_total Total API calls
# TYPE api_calls_total counter
api_calls_total 100
`)
})
app.listen(3000, () => {
console.log('Example app listening on port 3000!')
})
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在该代码中，我们通过/metrics接口，返回了一个api_calls_total的监控指标 。
接着，在官网上下载Prometheus的Docker镜像，并建设一个docker-compose.yml文件，并且在该文件中，我们获取该Node.js应用的数据 。
version: '3'
services:
node:
image: node:lts
command: node index.js
ports:
- 3000:3000
prometheus:
image: prom/prometheus:v2.25.2
volumes:
- ./prometheus:/etc/prometheus
command:
- '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
- '--storage.tsdb.retention.time=15d'
ports:
- 9090:9090
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该docker-compose.yml文件中，我们界说了两个效劳，一个是运行Node.js应用的Node效劳，另一个是用于监控的Prometheus效劳 。其中，Node效劳宣布的端口为3000端口，通过端口映射，可以通过docker-compose.yml中的IP和3000端口会见到该Node应用的/metrics接口 。而Prometheus则可以通过9090端口会见对应的监控指标数据 。
最后，在prometheus.yml文件中，我们需要界说要获取的数据泉源 。
global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'node-exporter'
static_configs:
- targets: ['node:9100']
- job_name: 'node-js-app'
static_configs:
- targets: ['node:3000']
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在该文件中，我们界说了要收罗的所有的Node.js应用的指标，其中targets参数是Node.js应用的IP地点及其对应端口号 。在这里，我们使用的是node和3000端口 。
最后，运行docker-compose up下令，即可启动整个应用及其监控效劳，并在Prometheus中审查该会员指标 。
使用ElasticSearch和Logstash举行日志治理
在Docker中，应用的日志数据漫衍在差别的Docker容器中 。若是你要在集中的地方对这些日志举行治理，那么可以通过使用ELK中的ElasticSearch和Logstash,将日志中心化治理，以便更轻松地实现盘算机资源的监控和剖析 。
在最先之前，需要先下载Logstash和ElasticSearch的Docker镜像，并建设一个docker-compose.yml文件 。
在该文件中，我们界说了三个效劳，其中bls是用来模拟营业日志的API效劳，其每次响应后，将纪录一条日志到stdout和日志文件中 。logstash效劳是由Logstash官方提供的Docker镜像构建，用于网络、过滤和传输日志 。ElasticSearch效劳用于存储和检索日志 。
version: '3'
services:
bls:
image: nginx:alpine
volumes:
- ./log:/var/log/nginx
- ./public:/usr/share/nginx/html:ro
ports:
- "8000:80"
logging:
driver: "json-file"
options:
max-size: "10m"
max-file: "10"
logstash:
image: logstash:7.10.1
volumes:
- ./logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline
environment:
- "ES_HOST=elasticsearch"
depends_on:
- elasticsearch
elasticsearch:
image: elasticsearch:7.10.1
environment:
- "http.host=0.0.0.0"
- "discovery.type=single-node"
volumes:
- ./elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/data
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在设置文件中，我们映射了容器内的路径到宿主机的日志文件系统中 。同时通过logging的option，则界说了日志的卷巨细和数目，以限制日志的占用存储 。
在设置文件的logstash中，我们界说了一个新的pipeline，其名为nginx_pipeline.conf，该文件用于处理nginx日志的网络、过滤和传输 。与ELK的事情原理相同，logstash将凭证差别的条件，对吸收到的日志举行处理，并将其发送到已经建设的 Elasticsearch 集群中 。在该设置文件中，我们界说了如下处理逻辑：
input {
file {
path => "/var/log/nginx/access.log"
}
}
filter {
grok {
match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => [ "${ES_HOST}:9200" ]
index => "nginx_log_index"
}
}
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在该设置文件中，我们界说了一个name为file的输入，体现要从外地Log文件中读取数据 。接着，我们引入了使用grok库来剖析切合特定模板的日志的filter 。最后，我们界说了输出，其将数据传输到 Elasticsearch 集群的地点，同时将检索和报告通过情形变量ES_HOST转达到容器中 。
在最后，如上完成整个ELK的设置后，我们会获得一个高效的日志治理系统，每条日志都将发送到集中的地方，并被整合在一起，可以实现轻盈的搜索，过滤和可视化操作 。
以上就是怎样使用Docker举行应用的监控和日志治理的详细内容，更多请关注本网内其它相关文章！
