托日志只有ES好使？那是你没这样用Clickhouse……

基因组转化成 JSON -> 留有到份文件 -> Agent 通过观察份文件 -> 判别 JSON -> 上传服务端。整个该系统设计相比份文件的额外支出要多很多，在受压测时，每秒钟 10 万行历史记录输入就不会额外占用 DockerEngine 1 个 CPU 氘； Stdout 不赞成分类，即所有的输入都混在一个流当中，未像份文件一样分类输入，通常一个应用领域当则有 AccessLog、ErrorLog、InterfaceLog（调用受控接口的历史记录）、TraceLog 等，而这些历史记录的格式、用途不一，如果混在同一个流当中校很难通过观察和分析方法； Stdout 只赞成罐的主程序输入，如果是 daemon/fork 方式将运行的程序将未运可用 stdout； 份文件的 Dump 方式将赞成各种策略性，例如同步/异步存储、缓存较小、份文件轮转策略性、受压缩策略性、清除策略性等，相对于更加加灵活。 从这个阐述当中，我们可以看出在docker当中输入份文件再通过观察到历史记录一个当中心是一个更加好的概念化。所有历史记录通过观察用以都赞成通过观察份文件历史记录方式将，但是我们在该系统设计历史记录通过观察规则的时候，发现自由软件的一些历史记录通过观察用以，例如fluentbit、filebeat在DaemonSet侦察下通过观察份文件历史记录是不赞成特别版例如pod、namespace、container_name、container_id等label电子邮件，并且也未通过这些label做些定制化的历史记录通过观察。

基于未特别版label电子邮件的诱因，我们暂时放弃了DeamonSet侦察下份文件历史记录通过观察方式将，引入的是基于DeamonSet侦察下基准输入的通过观察方式将。

3、历史记录编目

下述列举了历史记录编目的前提情况。

因为我们通过观察历史记录是运可用的基准输入模式，所以根据上表格我们的LogCollector只才会可携带/var/log，/var/lib/docker/containers两个编目。

1）基准输入历史记录编目

应用领域的基准输入历史记录存储器在/var/log/containers编目下，codice_是按照K8S历史记录标准规范生成的。这中都以nginx-ingress的历史记录作为一个下例。我们通过ls /var/log/containers/ | grep nginx-ingress指示，可以看不到nginx-ingress的codice_。

nginx-ingress-controller-mt2wx_kube-system_nginx-ingress-controller-be3741043eca1621ec4415fd87546b1beb29480ac74ab1cdd9f52003cf4abf0a.log

我们参照K8S历史记录的标准规范：/var/log/containers/%{DATA:pod_name}_%{DATA:namespace}_%{GREEDYDATA:container_name}-%{DATA:container_id}.log。可以将nginx-ingress历史记录判别为：

pod_name：nginx-ingress-controller-mt2w namespace：kube-system container_name：nginx-ingress-controller container_id：be3741043eca1621ec4415fd87546b1beb29480ac74ab1cdd9f52003cf4abf0a 通过以上的历史记录判别电子邮件，我们的LogCollector就可以很易于地特别版pod、namespace、container_name、container_id的电子邮件。

2）罐电子邮件编目

应用领域的罐电子邮件存储器在/var/lib/docker/containers编目下，编目下的每一个份注册表为罐ID，我们可以通过cat config.v2.json获取应用领域的docker前提电子邮件。

4、LogCollector通过观察历史记录

1）该系统设计

我们LogCollector引入的是fluent-bit，该用以是cncfGroup的，并能更加好地与虹原生相结合。通过Mogo该系统可以选项Kubernetes集群，很易于地设为fluent-bit configmap的该系统设计规则。

2）文件系统设计

fluent-bit的默认通过观察文件系统设计

@timestamp队列：string or float，可用历史记录通过观察历史记录的等待时间 log队列：string，可用历史记录历史记录的完整具体内容 Clickhouse如果运可用@timestamp的时候，因为中都面有@特殊字符，不会处理事件得有缺陷。所以我们在处理事件fluent-bit的通过观察文件系统设计，不会做一些等价关系，并且规定双方括号为Mogo该系统历史记录统计数据库，防止和业务范围历史记录的统计数据库暴力事件。

_time_队列：string or float，可用历史记录通过观察历史记录的等待时间 _log_队列：string，可用历史记录历史记录的完整具体内容 例如你的历史记录历史记录的是{"id":1}，那么实际fluent-bit通过观察的历史记录不会是{"_time_":"2022-01-15...","_log_":"{"id":1}" 该历史记录结构设计不会直接存储到kafka当中，Mogo该系统不会根据这两个队列_time_、_log_设为clickhouse当中的统计数据表格。

3）通过观察

如果我们要通过观察ingress历史记录，我们才会在input该系统设计中都，设为ingress的历史记录编目，fluent-bit不会把ingress历史记录通过观察到内存中都

然后我们在filter该系统设计中都，将log改写为_log_

然后我们在ouput该系统设计中都，将特别版的历史记录通过观察等待时间设为为_time_，设为好历史记录存储的kafka borkers和kafka topics，那么fluent-bit中都内存的历史记录就不会存储到kafka当中

历史记录存储到Kafka当中_log_才会为json，如果你的应用领域存储的历史记录不是json，那么你就才会根据fluent-bit的parserHTML，调整你的历史记录存储的文件系统设计：

四、历史记录传输

Kafka主要可用历史记录传输。上文说到我们运可用fluent-bit通过观察历史记录的默认文件系统设计，在下图kafka用以当中我们可以看不到历史记录通过观察的具体内容。

在历史记录通过观察过程当中，不会由于不能业务范围历史记录队列不相符，判别方式将是不一样的。所以我们在历史记录传输之前，才会将并不相同文件系统设计的历史记录，创始并不相同的Clickhouse表格，等价到Kafka并不相同的Topic。这中都以ingress为例，那么我们在Clickhouse当中才会创始一个ingress_stdout_stream的Kafka动力表格，然后等价到Kafka的ingress-stdout Topic中都。

五、历史记录存储器

我们不会运可用三种表格，可用存储器一种业务范围类别的历史记录。

1）Kafka动力表格

将统计数据从Kafka通过观察到Clickhouse的ingress_stdout_stream统计数据表格当中。

create table logger.ingress_stdout_stream

_source_ String,

_pod_name_ String,

_namespace_ String,

_node_name_ String,

_container_name_ String,

_cluster_ String,

_log_agent_ String,

_node_ip_ String,

_time_ Float64,

_log_ String

engine = Kafka SETTINGS kafka_broker_list = 'kafka:9092', kafka_topic_list = 'ingress-stdout', kafka_group_name = 'logger_ingress_stdout', kafka_format = 'JSONEachRow', kafka_num_consumers = 1;

2）物化示例

将统计数据从ingress_stdout_stream统计数据表格载入出来，_log_根据Mogo该系统设计的统计数据库，提取队列再存储到ingress_stdout结果表格中都。

CREATE MATERIALIZED VIEW logger.ingress_stdout_view TO logger.ingress_stdout AS

SELECT

toDateTime(toInt64(_time_)) AS _time_second_,

fromUnixTimestamp64Nano(toInt64(_time_*1000000000),'Asia/Shanghai') AS _time_nanosecond_,

_pod_name_,

_namespace_,

_node_name_,

_container_name_,

_cluster_,

_log_agent_,

_node_ip_,

_source_,

_log_ AS _raw_log_,JSONExtractInt(_log_, 'status') AS status,JSONExtractString(_log_, 'url') AS url

FROM logger.ingress_stdout_stream where 1=1;

3）结果表格

存储器最终的统计数据。

create table logger.ingress_stdout

_time_second_ DateTime,

_time_nanosecond_ DateTime64(9, 'Asia/Shanghai'),

_source_ String,

_cluster_ String,

_log_agent_ String,

_namespace_ String,

_node_name_ String,

_node_ip_ String,

_container_name_ String,

_pod_name_ String,

_raw_log_ String,

status Nullable(Int64),

url Nullable(String),

engine = MergeTree PARTITION BY toYYYYMMDD(_time_second_)

ORDER BY _time_second_

TTL toDateTime(_time_second_) + INTERVAL 7 DAY

SETTINGS index_granularity = 8192;

六、总结该系统设计

1）历史记录不会通过fluent-bit的规则通过观察到kafka，在这中都我们不会将历史记录通过观察到两个队列中都。

_time_队列可用存储器fluent-bit通过观察的等待时间 _log_队列可用暂存原始历史记录 2）通过mogo，在clickhouse中都设为了三个表格。

app_stdout_stream：将统计数据从Kafka通过观察到Clickhouse的Kafka动力表格 app_stdout_view：示例表格可用暂存mogo设为的统计数据库规则 app_stdout：根据app_stdout_view统计数据库判别规则，消费行为app_stdout_stream中都的统计数据，暂存于app_stdout结果表格当中 3）就此mogo的UI插件，根据app_stdout的统计数据，查看历史记录电子邮件

七、Mogo插件简介

1）查看历史记录插件

2）设为历史记录通过观察该系统设计插件

以上HTML阐述是针对液态Kubernetes的历史记录通过观察。

>>>>参考资料

github重定向 MogoHTML Mogo运可用HTML fluent-bitHTML 6 个 K8S 历史记录该系统建设当中的典型缺陷，你察觉到过几个 一文看说什么 K8S 历史记录该系统设计和概念化 9 个技能，解决问题 K8S 当中的历史记录输入缺陷 直击痛点，编撰 K8S 历史记录通过观察最佳概念化 Clickhouse官方HTML Clickhouse作为Kubernetes历史记录管理制度解决问题方案当中的存储器 Uber 如何运可用 ClickHouse 创建更更快可靠且与模式无关的历史记录分析方法平台？ 超市 | 携程ClickHouse历史记录分析方法概念化 为什么我们要从ES迁移到ClickHouse ClickHouse 在历史记录存储器与分析方法方面作为 ElasticSearch 和 MySQL 的替代方案

_HdUZg

更快手、携程等公司进军到 ClickHouse，ES 难道不行了？

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历史记录分析方法下ES/ClickHouse/Loki相比较与思考

作者丨彭友顺

来源丨香港市民号：高可用氘心（ID：ArchNotes）

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