如何使用docker进行应用程序监控和日志管理（Docker应用程序日志存储位置）

Docker已经成为现代应用程序中必不可少的技术，但使用Docker进行应用程序监控和日志管理是一个挑战。随着Docker网络功能的不断增强，例如服务发现和负载均衡，我们越来越需要一个完整、稳定和高效的应用监控系统。

在本文中，我们将简要介绍Docker用于应用程序监控和日志管理的用法，并给出具体的代码示例。

Prometheus应用程序监控Prometheus是SoundCloud开发的基于拉模型的开源服务监控和警告工具。它是用Go语言编写的，广泛用于微服务解决方案和云环境中。作为监控工具，它可以监控Docker的CPU、内存、网络和磁盘，还支持多维数据切换、灵活查询、报警和可视化，让您快速反应和快速决策。

还需要注意的是，Prometheus需要通过拉取方式进行采样，即访问被监控应用程序中的/metrics接口来获取监控数据。因此，在启动受监控的应用程序映像时，有必要将可以访问Prometheus的IP和端口配置到/metrics接口中。以下是简单的Node.js应用程序。

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 API calls # TYPE API _ calls _ Total counter API _ calls _ Total 100 `）}）app . listen（3000，（）=》{ console . log（‘示例应用程序侦听端口3000！’）}）在这段代码中，我们通过/metrics接口返回一个api_calls_total的监控指标。

然后，在官网下载Prometheus的Docker映像，并创建一个docker-compose.yml文件，在该文件中，我们获得了Node.js应用程序的数据。

版本:“3”服务:节点:映像:节点:lts命令:节点index.js端口:- 3000:3000普罗米修斯:映像:prom/普罗米修斯:v2.25.2卷:-。/prometheus:/etc/prometheus命令:-‘-config . file =/etc/prometheus/Prometheus . yml‘-‘-storage . tsdb . retention . time = 15d‘端口:-9090: 9090在这个docker-compose.yml文件中，我们定义了两个服务，一个是运行Node.js应用程序的Node服务，另一个是用于监视的Prometheus服务。其中，节点服务发布的端口为3000。通过端口映射，您可以通过docker-compose.yml中的IP和3000端口访问节点应用程序的/metrics接口。普罗米修斯可以通过9090端口访问相应的监控指标数据。

最后，在prometheus.yml文件中，我们需要定义要获取的数据源。

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‘】在该文件中，我们定义了要收集的所有Node.js应用程序的指标，其中targets参数是Node.js应用程序的IP地址及其对应的端口号。这里，我们使用节点和端口3000。

最后，运行docker-compose up命令启动整个应用程序及其监控服务，并在Prometheus中查看成员索引。

使用Docker中的ElasticSearch和Logstash进行日志管理，应用的日志数据分布在不同的Docker容器中。如果您想在一个集中的地方管理这些日志，可以使用ELK中的ElasticSearch和Logstash集中管理日志，以便更轻松地监控和分析计算机资源。

在开始之前，您需要下载Logstash和ElasticSearch的Docker映像，并创建一个docker-compose.yml文件。

在这个文件中，我们定义了三个服务，其中bls是一个用于模拟业务日志的API服务，每次响应后，都会在stdout和log文件中记录一个日志。Logstash服务由Logstash提供的Docker镜像构建，用于收集、过滤和传输日志。ElasticSearch服务用于存储和检索日志。

版本:“3”服务:bls:图像:nginx:阿尔卑斯山卷:-。/log:/var/log/nginx -。/public:/usr/share/nginx/html:ro端口:-“8000:80“日志记录:驱动程序:“json-file“选项:最大大小:“10m“最大文件:“10“日志存储:映像:日志存储:7.10.1卷:-。/log stash/pipeline:/usr/share/log stash/pipeline环境:-“ES _ HOST = elastic search“依赖于:-elastic search elastic search:image:elastic search:7 . 10 . 1环境:-“http . HOST = 0 . 0 . 0 . 0“-“discovery . type =单节点“卷:-。/elastic search:/usr/share/elastic search/data在配置文件中，我们将容器中的路径映射到主机的日志文件系统。同时，通过日志选项，定义日志的卷大小和数量，限制日志的存储占用。

在配置文件的logstash中，我们定义了一个名为nginx_pipeline.conf的新管道，用于处理nginx日志的收集、过滤和传输。与ELK的工作原理一样，logstash会根据不同的条件处理接收到的日志，并将其发送到已经创建的Elasticsearch集群。在此配置文件中，我们定义了以下处理逻辑:

input { file { path =》“/var/Log/nginx/access . Log“} } filter { grok { match =》{“message“=》“% { COMBINEDAPACHELOG }“} } } Output { elastic search { hosts =》【“$ { es _ host }:9200“】index =》“nginx _ Log _ index“} }在这个配置文件中，我们定义了一个输入名称文件，这意味着从本地日志文件中读取数据。然后，我们引入一个过滤器，它使用grok库来解析符合特定模板的日志。最后，我们定义输出，该输出将数据传输到Elasticsearch集群的地址，同时通过环境变量ES_HOST将检索和报告传递给容器。

最后，在完成整个ELK的配置后，我们将得到一个高效的日志管理系统，每个日志都将被发送到一个集中的地方并集成在一起，可以实现简单的搜索、过滤和可视化操作。

以上是如何使用Docker进行应用程序监控和日志管理的详细信息。更多资讯请关注主机参考其他相关文章！

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