应用程序日志存储在记录中的“日志”字段中 。在发送到目的地之前 ， 您可以使用fluent-plugin-concat插件连接过滤器连接这些日志 。
@type concat key log stream_identity_key container_id multiline_start_regexp /^-e:2:in `\/\'/ multiline_end_regexp /^-e:4:in/原始活动：
2016-04-13 14:45:55 +0900 docker.28cf38e21204: {"container_id":"28cf38e212042225f5f80a56fac08f34c8f0b235e738900c4e0abcf39253a702","container_name":"/romantic_dubinsky","source":"stdout","log":"-e:2:in `/\'"}2016-04-13 14:45:55 +0900 docker.28cf38e21204: {"source":"stdout","log":"-e:2:in `do_division_by_zero\'","container_id":"28cf38e212042225f5f80a56fac08f34c8f0b235e738900c4e0abcf39253a702","container_name":"/romantic_dubinsky"}2016-04-13 14:45:55 +0900 docker.28cf38e21204: {"source":"stdout","log":"-e:4:in `

\'","container_id":"28cf38e212042225f5f80a56fac08f34c8f0b235e738900c4e0abcf39253a702","container_name":"/romantic_dubinsky"}过滤事件：
2016-04-13 14:45:55 +0900 docker.28cf38e21204: {"container_id":"28cf38e212042225f5f80a56fac08f34c8f0b235e738900c4e0abcf39253a702","container_name":"/romantic_dubinsky","source":"stdout","log":"-e:2:in `/\'\n-e:2:in `do_division_by_zero\'\n-e:4:in `

\'"}Fluentd日志驱动程序通过-log-opt Docker命令行参数支持更多选项：

• fluentd-address
  
• tag
  

fluentd-address
tag
fluentd-address

为Fluentd指定可选地址 ， 它允许设置主机和TCP端口 ， 例如：
$ docker run --log-driver=fluentd --log-opt fluentd-address=192.168.2.4:24225 ubuntu echo "..."tag

tag签是Fluentd的主要要求 ， 它们允许识别传入的数据并进行路由决策 。默认情况下 ， Fluentd日志记录驱动程序使用container_id作为标签（64个字符ID） ， 您可以使用tag选项更改其值 ， 如下所示：
$ docker run --log-driver=fluentd --log-opt tag=docker.my_new_tag ubuntu echo "..."此外 ， 此选项允许指定一些内部变量：{{.ID}} ， {{.FullID}}或{{.Name}} 。例如：
$ docker run --log-driver=fluentd --log-opt tag=docker.{{.ID}} ubuntu echo "..."在一个更真实的用例中,您想要使用其他比Fluentd标准输出存储集装箱码头工人的信息,如Elasticsearch,MongoDB,HDFS,S3,谷歌云存储等等 。
本文档介绍了如何使用Docker Compose通过EFK（Elasticsearch ， Fluentd ， Kibana）设置多容器日志记录环境 。
Docker Logging via EFK (Elasticsearch + Fluentd + Kibana) Stack with Docker Compose
【fluent最新版 fluent下载教程】在生产环境中 ， 您必须使用其中一个容器编排工具 。目前 ， Kubernetes更好地与Fluentd集成 ， 我们正在努力与其他工具进行更好的集成 。

Kubernetes’s Logging Overview
本文介绍如何将Docker日志收集到EFK（Elasticsearch + Fluentd + Kibana）堆栈 。该示例使用Docker Compose设置多个容器 。
Elasticsearch是一款以易于使用而闻名的开源搜索引擎 。Kibana是一个开源的Web UI ， 使得Elasticsearch用户对营销人员 ， 工程师和数据科学家都很友好 。
通过结合这三个工具EFK（Elasticsearch + Fluentd + Kibana） ， 我们可以获得可扩展 ， 灵活 ， 易于使用的日志收集和分析流程 。在本文中 ， 我们将设置4个容器 ， 每个容器包括：

文章插图

• Apache HTTP Server
  
• Fluentd
  
• Elasticsearch
  
• Kibana
  
  所有httpd的日志将通过Fluentd进入Elasticsearch + Kibana 。
  

Apache HTTP Server
Fluentd
Elasticsearch

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