如何利用MongoDB存储Docker日志详解

前言

日志是系统很重要的一个组成部分，通过日志可以及时发现系统中存在的问题，也可以为修复问题提供线索。Docker提供了多种插件方式管理日志，本文就对使用MongoDB存储Docker日志的过程做个记录。

数据流

Docker产生的日期 发送到 FluentD，然后FluentD在转存到MongoDB。

配置Fluentd

前提：操作系统是CentOS7，已安装MongoDB3.4

1. 安装Fluentd

CentOS 7的软件库并没有包含Fluentd的安装包，所以需要手动安装。在CentOS使用的软件td-agent。

# curl -L https://toolbelt.treasuredata.com/sh/install-redhat-td-agent3.sh | sh

上面命令会在/etct/yum.repo.d/目录中，创建一个td-agent的安装库 td.repo，然后自动安装td-agent。安装完毕后设为自动启动。

# systemctl start td-agent
# systemctl enable td-agent

如果在启动过程中出现问题，可以查看位于/var/log/td-agent/下日志文件td-agent.log

2. 配置将docker日志转存到MongoDB

转存到MongoDB需要插件支持，但是默认情况下td-agent是没有安装该插件的，需要安装。

# yum -y install td-agent-gemt
# td-agent-gem install fluent-plugin-mongo

编辑/etc/td-agent/td-agent.conf，增加

## match tag=docker.* and dump to mongodb
## 在docker启动容器时，日志的tag要符合docker.*的形式
<match docker.*>
 @type mongo
 # 数据库地址
 host 127.0.0.1
 # 数据库端口
 port 22017
 # 存储日志的数据库和数据集名称
 database docker
 collection log
</match>

重启td-agent。

启动容器

启动容器的命令改为：

$ docker run --mount type=bind,source=/home/demo/app,destination=/app --log-driver=fluentd --log-opt tag="docker.log" python3:latest python3 /app/test.py

运行完毕后，可以到MongoDB中查看日志。

后续

但是在实际的使用过程中，却发现Docker生成的日志并不会立即写入到MongoDB中，有大概1分钟左右的延迟。

查阅Fluentd的文档得知，有一个flush参数可以控制日志的写入频率，默认的是60s。更改flush_interval参数就可以提高写入频率，具体更改如下：

## match tag=docker.* and dump to console <match docker.*> @type mongo host 127.0.0.1 port 22017 database docker collection log <buffer> flush_mode interval flush_interval 1s </buffer> </match>

刚开始对文档理解不太透彻，增加了flush_interval参数后，并没有发挥作用，第一次更改时，并没有将flush_mode和flush_interval放在buffer结构中。也就是：

## match tag=docker.* and dump to console <match docker.*> @type mongo host 127.0.0.1 port 22017 database docker collection log flush_mode interval flush_interval 1s </match>

从日志中也可以看出上面的配置，并没有发挥作用：

2018-01-19 14:33:32 +0800 [warn]: parameter '**flush_mode**' in <match docker.*> @type mongo host "1270.0.0.1" port 22017 database "docker" collection "log" flush_mode interval flush_interval 1s buffer_chunk_limit 8m time_key time <inject> time_key time time_format %Y-%m-%d %H:%M:%S.%L </inject> </match> is not used.

上面说flush_mode并没有起作用。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对我们的支持。

参考文档：

赞 (0)

相关推荐

  • MongoDB数据库的日志文件深入分析

    前言 日志是MongoDB中一个非常重要的功能,他保证了数据库服务器在意外断电.自然灾害下数据的完整性 .MongoDB日志记录了数据库实例的健康状态.语句的执行状况.资源的消耗情况,所以日志对于分析数据库服务和性能优化很有帮助. 因此,很有必要花费一些时间来学习解析一下MongoDB的日志文件. 下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 日志信息的格式 <日志时间> <严重级别> <信息所属分类> [<内容>] <消息> 例如 : 2014-1

  • MongoDB运行日志实现自动分割的方法实例

    前言 其实所谓自动分割MongoDB日志文件,就是指Rotate MongoDB log files,即让MongoDB每天(或每个星期,可自定义控制)生成一个日志文件,而不是将MongoDB所有的运行日志都放置在一个文件中,这样每个日志文件都相对较小,定位问题也更容易. 实现自动分割MongoDB日志的方法可以参考:https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/rotate-log-files/ 现在以一个MongoDB实例为例,可以写一个脚本来实现自动分割

  • 使用MongoDB分析Nginx日志的方法详解

    使用MongoDB分析Nginx日志的方法详解

    本文我们要从日志文件中找出IP访问最多的10条记录,然后判断其是否合法,从而采取对应的措施.感兴趣的朋友们一起来看看吧. 日志解析流程 正常情况下,关于Nginx日志解析的流程如下所示: 一般情况下我们会对要解析的日志提前进行切分,常用的方式是按照日期,然后保存1个星期的日志.然后接下来就是日志的解析了,在这个过程中会使用到一些工具或编程语言,例如awk.grep.perl.python. 最后的入库和可视化处理一般视业务而定,没有强制的要求. 日志查询的解决方案 而关于Nginx日志解析的常用

  • MongoDB日志文件过大的解决方法

    MongoDB的日志文件在设置 logappend=true 的情况下,会不断向同一日志文件追加的,时间长了,自然变得非常大. 解决如下:(特别注意:启动的时候必须是--logpath指定了log路径的) 用mongo连接到服务端 复制代码 代码如下: use admin  //切换到admin数据库 db.runCommand({logRotate:1}) 这样会使mongo关闭当前日志文件,重启一个新的日志文件,不需要停止mongodb服务.

  • 深入讲解MongoDB的慢日志查询（profile）

    前言 说到MongoDB的慢日志分析,就不得不提到profile分析器,profile分析器将记录的慢日志写到system.profile集合下,这个集合是一个固定集合.我们可以通过对这个集合的查询,来了解当前的慢日志,进而对数据库进行优化. 整体环境 MongoDB 3.2.5 实战 Part1:输出示范 在查询system.profile的时候,我们能够观察到所有的操作,包括remove,update,find等等都会被记录到system.profile集合中,该集合中包含了诸多信息,如:

  • SpringBoot中logback日志保存到mongoDB的方法

    Springboot默认集成的就是logback,logback相对来说是优秀于log4j的,log4j2也是参考了logback的设计. 自定义Appender非常简单,继承一下AppenderBase类即可. 可以看到有个AppenderBase,有个UnsynchronizedAppenderBase,还有个AsyncAppenderBase继承了UnsynchronizedAppenderBase.从名字就能看出来区别,异步的.普通的.不加锁的. 我们定义一个MongoDBAppend

  • Linux下定时切割Mongodb数据库日志并删除指定天数前的日志记录

    System.out和System.err都被打印到catalina.out.catalina.out不会rotate.一般在部署Tomcat后,运行久了,catalina.out文件会越来越大,对系统的稳定造成了一定的影响. 1.可通过修改conf/logging.properties日志配置文件来屏蔽掉这部分的日志信息. [root@localhost conf]# pwd /usr/local/tomcat/conf [root@localhost conf]# cp logging.pr

  • Node.js和MongoDB实现简单日志分析系统

    Node.js和MongoDB实现简单日志分析系统

    在最近的项目中,为了便于分析把项目的日志都存成了JSON格式.之前日志直接存在了文件中,而MongoDB适时闯入了我的视线,于是就把log存进了MongoDB中.log只存起来是没有意义的,最关键的是要从日志中发现业务的趋势.系统的性能漏洞等.之前有一个用Java写的分析模块,运行在Tomcat下.实现相当的重量级,添加一个新指标的流程也比较繁琐,而且由于NFS的原因还导致分析失败.一直想改写,最初想用Ruby On Rails,可是一直没有时间学习和开发(在找借口啊!).在杭州QCon 201

  • MongoDB中4种日志的详细介绍

    MongoDB中4种日志的详细介绍

    前言 任何一种数据库都有各种各样的日志,MongoDB也不例外.MongoDB中有4种日志,分别是系统日志.Journal日志.oplog主从日志.慢查询日志等.这些日志记录着MongoDB数据库不同方面的踪迹.下面分别介绍这几种日志. 系统日志 系统日志在MongoDB数据库中很重要,它记录着MongoDB启动和停止的操作,以及服务器在运行过程中发生的任何异常信息. 配置系统日志的方法比较简单,在启动mongod时指定logpath参数即可 mongod -logpath=/data/log/

  • 如何利用MongoDB存储Docker日志详解

    如何利用MongoDB存储Docker日志详解

    前言 日志是系统很重要的一个组成部分,通过日志可以及时发现系统中存在的问题,也可以为修复问题提供线索.Docker提供了多种插件方式管理日志,本文就对使用MongoDB存储Docker日志的过程做个记录. 数据流 Docker产生的日期 发送到 FluentD,然后FluentD在转存到MongoDB. 配置Fluentd 前提:操作系统是CentOS7,已安装MongoDB3.4 1. 安装Fluentd CentOS 7的软件库并没有包含Fluentd的安装包,所以需要手动安装.在CentO

  • mongodb driver使用代码详解

    MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写.旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的. 0 前言 全是干货的技术殿堂 文章收录在我的 GitHub 仓库,欢迎Star/fork: Java-Interview-Tutorial https://github.com/Wasabi1234/Java-Interview-Tutorial mongo

  • MySQL数据库设计之利用Python操作Schema方法详解

    弓在箭要射出之前,低声对箭说道,"你的自由是我的".Schema如箭,弓似Python,选择Python,是Schema最大的自由.而自由应是一个能使自己变得更好的机会. Schema是什么? 不管我们做什么应用,只要和用户输入打交道,就有一个原则--永远不要相信用户的输入数据.意味着我们要对用户输入进行严格的验证,web开发时一般输入数据都以JSON形式发送到后端API,API要对输入数据做验证.一般我都是加很多判断,各种if,导致代码很丑陋,能不能有一种方式比较优雅的验证用户数据呢

  • MySQL启用SSD存储的实例详解

    MySQL启用SSD存储的实例详解 有时OS读写慢会降低MySQL服务器的性能,尤其是OS与MySQL使用同一磁盘时.故最好是让MySQL使用单独的磁盘,能使用SSD更好.要做到这一点,需要把SSD新磁盘挂载到服务器上,假定新磁盘在/dev/sdb. 1.准备新磁盘: # fdisk /dev/sdb 按下"n"将创建一个新分区:按下"p"将创建新的主分区.接着设置分区号(从1-4),再选择分区的尺寸,按下回车键. 如果不想使用整个磁盘作为一个分区,那么还需要继续创

  • Django 多表关联 存储 使用方法详解 ManyToManyField save

    当models中使用ManyToManyField进行多表关联的时候,需要使用字段的add()方法来增加关联关系的一条记录,让两个实例关联起来才能顺利保存关联关系 #models.py 问题分类question_category和类别使用了多对多关系(先不管是否合理) #coding:utf-8 from django.db import models # Create your models here. class QuestionCategory(models.Model): categor

  • Python数据存储之 h5py详解

    1.Python数据存储(压缩) (1)numpy.save , numpy.savez , scipy.io.savemat numpy和scipy内建的数据存储方式. (2)cPickle + gzip cPickle是pickle内建的数据存储方式,gzip是常用的文件压缩模块. (3)h5py h5py是对HDF5文件格式进行读写的python包,关于h5py更多介绍与安装,参考官方网站 关于HDF5,参考官方网站.: 一个HDF5文件就是一个由两种基本数据对象(groups and d

  • python连接mongodb集群方法详解

    简单的测试用例 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import time from pymongo import MongoClient # 连接单机 # single mongo # c = MongoClient(host="192.168.89.151", port=27017) # 连接集群 c = MongoClient('mongodb://192.168.89.151,192.168.89.152,192.168.89.1

  • C语言 数据存储方式知识点详解

    C语言 数据存储方式 一.源码 一个数的原码(原始的二进制码)有如下特点: 最高位做为符号位,0表示正,为1表示负 其它数值部分就是数值本身绝对值的二进制数 负数的原码是在其绝对值的基础上,最高位变为1 下面数值以1字节的大小描述: 十进制数 原码 +15 0000 1111 -15 1000 1111 +0 0000 0000 -0 1000 0000 注:原码表示法简单易懂,与带符号数本身转换方便,只要符号还原即可,但当两个正数相减或不同符号数相加时,必须比较两个数哪个绝对值大,才能决定谁减

  • 利用javaScript处理常用事件详解

    利用javaScript处理常用事件详解

    JS事件指再浏览器窗体或者HTML元素上发生的,乐意触发JS代码块运行的行为,下面,我们一起来看看相关事件. 1.窗体事件 例如 onload事件:当页面完全加载完成之后(包括图像,js文件,css文件等)该事件就会被触发. <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>花狗在线</title> <script> window.o

  • MongoDB balancer的使用详解

    在MongoDB中,balancer(平衡器)是一个后台进程,它监控每个shard上的chunk数量,一旦chunk的数量差异超过了阈值,balancer会自动迁移数据块,从而保证每个分片上chunk数量的相对平衡. 整个搬迁的过程对于用户来说是透明的,但是搬迁的过程中会对用户产生一些影响. 01 balancer简介 从MongoDB3.4开始,balancer运行在config server的主节点上. 在3.4版本中,balancer进程活跃期间,config server的主节点通过修改

随机推荐