第一种，在 Node 上部署 logging agent，将日志文件转发到后端存储里保存起来

如图1.1

不难看到，这里的核心就在于 logging agent ，它一般都会以 DaemonSet 的方式运行在节点上，然后将宿主机上的容器日志目录挂载进去，最后由 logging-agent 把日志转发出去。
举个例子，我们可以通过+Fluentd+项目作为宿主机上的+logging-agent，然后把日志转发到远端的+ElasticSearch+里保存起来供将来进行检索。具体的操作过程官网很多kubernetes的部署里，会自动为你启用logrotate，在日志文件找过10MB的时候自动对日志文件进行roate操作。
可以看到在Node上部署logging agent最大的优点，在于只需要部署一个agent，并且不会对应用和pod有任何入侵性。所以这个方案在这区里是最常用的一种。
但是这种方案的补助支出就在于，它要求应用输出的日志，都必须是直接输出到容器的stdout和stderr里

第二种，对特殊情况的一个处理

当容器的日志只能输出到某些文件里的时候，我们可以通过一个sidecar容器把这些日志文件重新输出到sidecar的stdout和stderr、如图1.2

现在我的应用pod只有一个容器，它会把日志输出到容器里的/var/log/1.log和2.log这两个文件里。这个pod的YAML文件如下所示：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - >
      i=0;
      while true;
      do
        echo "$i: $(date)" >> /var/log/1.log;
        echo "$(date) INFO $i" >> /var/log/2.log;
        i=$((i+1));
        sleep 1;
      done
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  volumes:
  - name: varlog
    emptyDir: {}

在这种情况下，你用kubect命令是看不到应用的任何日志的。而且最常用的方案一，也是没办法使用的。这时我们就可以为这个pod添加两个sidecar容器，分别将上述两个日志文件里的内容重新以stout和stderr的方式输出来，这个YAML文件的写法如下：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - >
      i=0;
      while true;
      do
        echo "$i: $(date)" >> /var/log/1.log;
        echo "$(date) INFO $i" >> /var/log/2.log;
        i=$((i+1));
        sleep 1;
      done
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  - name: count-log-1
    image: busybox
    args: [/bin/sh, -c, 'tail -n+1 -f /var/log/1.log']
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  - name: count-log-2
    image: busybox
    args: [/bin/sh, -c, 'tail -n+1 -f /var/log/2.log']
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  volumes:
  - name: varlog
    emptyDir: {}

*由于sidecar跟主容器之间是共享Volume的，所以这里的sidecar方案的二外性能损耗并不高，也就多占用一点cpu和内存。但是，这时候宿主机上世纪会存在两份相同的日志文件：一份是应用自己写入的；另一份是sidecar的stdout和dtderr对应的json文件。这对磁盘是很大的浪费。所以说，除非万不得已或者应用容器完全不能费修改，否则还是建议你直接使用方案一，或者直接使用方案三。

方案三，送过sidecar容器直接把日志文件发送到远程存储

相当于把方案一里的logging agent，放在了应用pod里。如图1.3:

在这种方案里，你的应用还可以直接把日志输出到固定的文件里而不是stdout，你的logging-agent还可以使用fluentd，后端存储还可以是ElasticSearch。只不过，fluentd的输入源变成了应用的日志文件。一般来说，我们会把fluentd的输入源配置保存在一个ConfigMap里，如下所以：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: fluentd-config
data:
  fluentd.conf: |
    <source>
      type tail
      format none
      path /var/log/1.log
      pos_file /var/log/1.log.pos
      tag count.format1
    </source>
    
    <source>
      type tail
      format none
      path /var/log/2.log
      pos_file /var/log/2.log.pos
      tag count.format2
    </source>
    
    <match **>
      type google_cloud
    </match>

我们在应用pod的定义里，就可以生命一个Fluentd容器作为sidecar，专门负责将应用生成的1.log和2.log转发到ElasticSearch中，这个配置，如下所示：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - >
      i=0;
      while true;
      do
        echo "$i: $(date)" >> /var/log/1.log;
        echo "$(date) INFO $i" >> /var/log/2.log;
        i=$((i+1));
        sleep 1;
      done
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  - name: count-agent
    image: k8s.gcr.io/fluentd-gcp:1.30
    env:
    - name: FLUENTD_ARGS
      value: -c /etc/fluentd-config/fluentd.conf
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
    - name: config-volume
      mountPath: /etc/fluentd-config
  volumes:
  - name: varlog
    emptyDir: {}
  - name: config-volume
    configMap:
      name: fluentd-config

如上所示，这个Fluentd容器使用的输入源，就是通过引用我们前面写的ConfigMap来指定的。这里用到了Projected Volume来把ConfigMap挂在到Pod里。
这种方案最燃部署简单，并且最宿主机非常友好，但是这个sidecar容器很可能会消耗较多的资源，甚至拖垮应用容器。由于日志没有输出到stdout上，所以你通过kubectl logs 是看不到日志信息的。

总结

以上，就是k8s最常用的三种收集日志的手段了，综合对比以上方案，比较建议你将应用日志输出到stdout和stderr，然后通过在苏书记尚部署logging-agent的方式集中处理日志、这种方案不但简单，而且kubectl logs依然可以使用，也是官方推荐的一种。