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1.一文详解K8s环境下Job类日志采集方案
2.iLogtail 社区开源之夏活动来了！源码
3.OpenKruise x iLogtail：管理可观测数据采集Sidecar容器最佳实践
4.一文详解用eBPF观测HTTP
5.Logtail心跳问题排查手册（主机场景）
6.iLogtail社区版使用入门 - iLogtail日志处理实战

一文详解K8s环境下Job类日志采集方案

       针对在Kubernetes（K8s）环境中，源码面对Job容器的源码短生命周期和高并发特性，实现稳定、源码高效日志采集的源码挑战，本文将深入探讨并比较多种日志采集方案，源码imgaussfilt函数源码以帮助开发和运维团队优化日志管理流程，源码确保关键业务操作的源码可见性和问题追踪能力。本文旨在提供一套全面的源码方案选择指南，以适应不同场景下的源码Job容器日志采集需求。

       ### Job容器的源码特点与挑战

       Job容器通常具有以下特点：生命周期短、增删频繁、源码并发量高。源码这使得传统的源码日志采集策略难以应对，特别是源码针对标准输出和容器文件的采集需求。在K8s环境下，高效、稳定地采集Job容器的日志成为了一个重要的技术挑战。

       ### 日志采集方案的关键考虑点

       在选择日志采集方案时，关键需要考虑以下几点：

       容器发现速度：确保在容器生命周期结束前能及时发现和开始采集。

       开始采集延时：最小化从容器创建到数据开始被采集的时间，避免数据丢失。

       弹性支持：方案需灵活支持Job容器的高并发和动态扩缩容需求。

       ### 常见日志采集方案对比

       #### 1. DaemonSet采集方式

       利用K8s的DaemonSet控制器在每个节点上部署iLogtail容器，实现对节点上所有容器的日志统一采集。该方式资源开销低，支持完整的容器元信息，对业务容器无侵入。然而，对于Job容器，其容器发现延时和开始采集延时相对较大，约为5-8秒，且弹性支持受限。

       #### 2. Sidecar采集方式

       在业务Pod内部同时部署业务容器和采集容器，利用共享存储卷实现数据采集。这种方式支持立即发现容器，避免数据丢失，弹性支持优秀。但资源消耗较高，元信息需要手动暴露，存在一定的侵入性。

       #### 3. ECI弹性容器产品采集方式

       ECI（弹性容器实例）提供了一种小型虚拟机解决方案，适用于突发高并发场景。其采集方式与DaemonSet相似，但通过静态容器信息发现机制，源码网站源码教程降低容器发现延时。支持弹性扩缩容，但元信息采集和资源消耗仍存在局限。

       #### 4. 同容器采集方式

       将采集进程与业务进程部署在同一容器内，通过容器本身实现日志采集。这种方式成本低，但资源消耗大，元信息获取受限。

       #### 5. 独立存储采集方式

       容器将日志打印到共享存储卷，通过采集容器统一采集。此方案避免了发现容器和开始采集的延时问题，资源占用低，支持弹性容器。但元信息获取和数据一致性需额外配置。

       ### 适用场景与推荐方案

       针对不同场景（如短生命周期Job、秒退Job、突发大量Job），推荐的采集方案各有侧重，以确保数据完整性和高效率采集。选择时需综合考虑容器特点、业务需求、资源消耗和弹性能力。

       ### 总结

       在K8s环境下，针对Job容器的日志采集需要深入分析容器特点和业务需求，灵活选用或定制日志采集方案。ECI弹性容器产品采集方式因其弹性能力和低侵入性特性，已成为一种推荐实践。未来，日志采集技术的发展方向将聚焦于进一步优化容器发现速度、减少开始采集延时，以及简化配置流程，以提升用户体验和效率。

iLogtail 社区开源之夏活动来了！

       作者：玄飏

       在这个充满活力的夏日，随着阳光一同灿烂的是开源精神的光辉与创新的火花。

       iLogtail 社区高兴地宣布，我们正式加入开源之夏 的行列，诚邀每一位怀揣梦想与激情的学生开发者，共同开启一场探索技术前沿、贡献开源世界的精彩旅程！

       开源之夏是由中国科学院软件研究所“开源软件供应链点亮计划”发起并长期支持的一项暑期开源活动，旨在鼓励在校学生积极参与开源软件的开发维护，培养和发掘更多优秀的开发者，促进优秀开源软件社区的源码123源码之家蓬勃发展，助力开源软件供应链建设。首页： summer-ospp.ac.cn/

       本次开源之夏，iLogtail 社区精心策划了一系列项目，旨在提升可观测数据处理能力、增强数据接入能力、以及探索管控能力的新维度。

       无论你是热衷于底层技术优化，还是对大数据处理有着浓厚兴趣，这里都有适合你的挑战！

       走近 iLogtail 社区什么是 iLogtail

       iLogtail 是一款高性能的轻量级可观测数据采集器，由阿里云 SLS 团队官方提供，可以运行在包括服务器、容器和嵌入式等多种环境中，其宗旨在于帮助开发者构建统一的数据采集层，助力可观测平台打造各种上层应用场景。

       iLogtail 多年来一直稳定服务阿里集团、蚂蚁集团以及众多公有云上的企业客户，目前已经有千万级的安装量，每天采集数十 PB 的可观测数据，广泛应用于线上监控、问题分析/定位、运营分析、安全分析等多种场景。

       作为国内可观测领域领先的开源软件，iLogtail 社区目前正处于快速发展阶段，有大量的开发者踊跃参与贡献。

       目前来自阿里云、石墨文档、同程旅行、小红书、字节跳动、哔哩哔哩、嘀嗒出行的多位同学在参与 iLogtail 社区的共建。

       iLogtail 的发展历史

       iLogtail 的前身源自阿里云的神农项目，自从 年正式孵化以来，iLogtail 始终在不断演进。

       起初，iLogtail 旨在解决单机到大规模集群的监控挑战，实现日志实时采集与高效处理。

       在阿里集团阶段，iLogtail 已经具备了正则、分隔符、JSON 等多个格式日志的解析能力，支持多种日志编码方式，六百源码网源码支持数据过滤、脱敏等高级处理能力，单核处理能力极简模式下提升到 M/s，正则、分隔符、JSON 等方式 M/s+。

       为迎接云原生时代，iLogtail 扩展了容器采集能力，并全面支持 K8S，服务众多客户。

       至 年，iLogtail 已经支持容器化、K8S Operator 管控和可扩展插件系统，拥有千万部署规模，数万内外部客户，百万+采集配置项，实现日数十 PB 数据的稳定采集。

        年 月 iLogtail 迈出了开源的第一步，将 Golang 插件代码开源。

       自开源以来，吸引了数百名开发者的关注，并且也有不少开发者贡献了 processor 跟 flusher 插件。

        年 6 月 C++ 核心代码也正式开源了，自此开发者可以基于该版本构建完整的云原生可观测数据采集方案。

       GitHub： github.com/alibaba/ilog...

       官网： help.aliyun.com/documen...

       微信****与钉钉群：

       看看我们的项目吧！

       今年，我们有两个项目，分别是“iLogtail 数据吞吐性能优化”和“ConfigServer 能力升级 + 体验优化（全栈）”。这两个项目一个侧重于性能优化，一个侧重于管控能力，快来看看吧！

       iLogtail 社区开源之夏主页： summer-ospp.ac.cn/org/o...

       iLogtail 社区开源之夏宣讲视频： bilibili.com/video/BV1J...

       项目一：iLogtail 数据吞吐性能优化

       项目编号：eb

       项目难度：进阶/Advanced

       项目社区导师：阿柄（阿里云）

       导师联系邮箱：bingchang.cbc@alibaba-inc.com

       项目简述：iLogtail 的部分数据接入能力目前由Golang实现，希望可以升级到C++版本，实现更好的性能、更低的开销。

       项目链接： summer-ospp.ac.cn/org/p...

       项目二：ConfigServer 能力升级 + 体验优化（全栈）

       项目编号：eb

       项目难度：进阶/Advanced

       项目社区导师：玄飏（阿里云）

       导师联系邮箱：yangzehua.yzh@alibaba-inc.com

       项目简述：iLogtail 的管控工具 ConfigServer 需要在管控能力、部署能力和使用体验上进行一些优化，这是一个全栈工程（golang 后端 + React 前端）

       项目链接： summer-ospp.ac.cn/org/p...

       快来报名吧！如何参与活动？

       1. 访问开源之夏活动官网（ summer-ospp.ac.cn）注册并详细了解项目列表。

       2. 浏览 iLogtail 社区的项目介绍，找到让你心动的那一项。

       3. 准备一份展现你热情与能力的申请书，与我们的社区导师取得联系，探讨你的源码 下载 网站源码想法与计划。

       4. 完成申请流程，静待佳音，准备开启你的开源之旅！

       参加活动需要符合什么条件？参加活动可以收获什么？一定要关注的时间节点！

       4 月 日-6 月 4 日期间，学生可以通过开源之夏官网注册、与导师沟通项目并提交项目申请。

       对 iLogtail 社区开源之夏课题感兴趣的同学，可以通过本文上方导师邮箱，提前联系导师沟通课题需求，找到最适合自己的课题方向。

       学生在开源之夏课题参与期间，通过线上工作的形式完成课题，相关项目结项需要在9 月 日前以 PR 的形式提交到 iLogtail 社区仓库，并在 月 日前完成合并，结项的同学根据项目难度获得结项成果及奖金，并有机会获选主办方优秀学生。

       让我们在这个夏天，以代码为笔，以创意为墨，共同书写开源世界的崭新篇章。加入 iLogtail 社区，不只是参与一个活动，更是拥抱一个充满无限可能的未来！

       点击 此处查看详情！

OpenKruise x iLogtail：管理可观测数据采集Sidecar容器最佳实践

       在Kubernetes集群中，Sidecar容器被广泛用于采集业务容器的可观测性数据。然而，这种部署模式在管理和维护上存在高成本和复杂性问题。本文分析了Sidecar采集容器管理的难点，并通过OpenKruise提供的能力逐一解决，以iLogtail为例，给出最佳实践。

       Sidecar部署方式在可观测系统中有着重要应用。Kubernetes官方文档中介绍的三种数据采集形式各有优劣。Sidecar方式通过在每个Pod内部署采集agent，虽然资源占用较高，但提供了稳定性、灵活性和多租户隔离等优势。建议在Job类任务采集或作为PaaS平台服务多个业务方的集群中使用此方式。

       然而，使用K8s Sidecar模式存在挑战，包括修改业务部署声明、确保采集agent的生命周期与业务容器同步等。本文以iLogtail为例，提供了一种通用的Sidecar采集部署配置。iLogtail是阿里云开源的高性能轻量级可观测性数据采集Agent，支持多种数据类型的采集。

       配置中包括volumeMounts部分用于声明共享存储，以及args部分控制Sidecar和业务容器间进程的启动及退出顺序。此配置展示了Sidecar模式的弊端，如资源占用、管理复杂性等。

       OpenKruise管理Sidecar容器的利器包括SidecarSet、Container Launch Priority和Job Sidecar Terminator。其中，SidecarSet负责注入和升级Sidecar容器，Container Launch Priority控制容器启动顺序，而Job Sidecar Terminator在业务容器完成后通知Sidecar容器退出。

       在iLogtail的Sidecar部署实践中，通过使用OpenKruise的上述能力简化了管理流程。社区中已有iLogtail部署案例。使用OpenKruise管理iLogtail Sidecar容器，能够降低管理难度，解耦Sidecar和业务容器配置，确保容器间的启动顺序，并支持不重建Pod更新Sidecar容器。

       通过配置和实践，Sidecar容器的管理得到了简化，确保了iLogtail采集数据的完整性和可靠性。此外，独立升级Sidecar容器也得以实现，进一步提高了灵活性和安全性。

       使用OpenKruise管理iLogtail日志采集，能够大幅降低管理难度，提高系统的稳定性和可靠性。然而，关于Sidecar容器资源分配、日志路径规划和业务Pod中Sidecar配置的差异化等问题仍需进一步探索。开发者社区的协作和贡献对于推动Kubernetes生态的发展至关重要。

一文详解用eBPF观测HTTP

       随着eBPF技术的兴起，因其高性能、扩展性和安全性等特性，它在多个领域如网络、安全和可观测性中得到了广泛应用，如Cilium、Pixie等项目。iLogtail，作为阿里内外大量实例的观测数据采集器，计划在8月份引入eBPF网络可观测特性。本文将从eBPF观测HTTP 1、HTTP 1.1和HTTP 2的角度，探讨其在可观测场景中的应用，同时回顾HTTP协议的发展历程。

       eBPF作为Linux网络领域的重要工具，提供了一种灵活性与性能兼具的方式来定制内核与用户态交互，通过libbpf和bcc等SDK，将业务逻辑安全地嵌入到内核执行，利用BPF Map机制减少数据复制。在可观测性上，eBPF类似Javaagent，无需修改代码即可在关键点添加监控，如TCP连接和数据传输过程中的函数调用。

       针对HTTP协议，eBPF通过定义tracepoints和kprobes来监控TCP连接建立、数据发送和接收等操作。例如，对于HTTP 1和HTTP 1.1，由于它们基于TCP，eBPF能轻松关联地址和数据信息，但长连接模式下的eBPF观测会遇到一些挑战。而对于HTTP 2，其多路复用和首部压缩特性使得数据传输更有效率，但对eBPF程序的可观察性提出了新的要求，如处理首部压缩带来的信息量变化和gRPC不同模式带来的观测挑战。

       gRPC基于HTTP2构建，简化了通信，但这也使得eBPF观测变得复杂。Uprobe（用户态）和Kprobe（内核态）各有优缺点，Uprobe能获取完整数据但可能影响多语言支持，而Kprobe虽保有流量细节但可能面临数据退化问题。iLogtail计划在cpp开源后引入eBPF观测功能，为开发者提供了高效、安全的可观测性解决方案。

Logtail心跳问题排查手册（主机场景）

       本文详细介绍了如何系统排查主机场景下机器组无心跳问题，提供了一套全面的排查流程。排查过程中需关注Logtail是否正常运行，确认IP地址为Logtail获取的IP地址，检查Logtail启动参数是否正确，确保网络通畅，检查系统时间是否准确，配置用户标识及自定义标识。若问题依旧，建议提交工单。具体操作步骤如下：

       首先，检查Logtail是否正常运行，通过在命令行运行特定命令验证。注意检查是否存在重复的Logtail实例，以避免数据采集的重复风险。

       其次，确认机器组中的IP地址为Logtail获取的IP地址，通过查找并检查app_info.json文件中的ip字段，以及在机器组内验证使用的IP地址。

       紧接着，检查Logtail启动参数是否正确。寻找并确认ilogtail_config.json文件，核对其中的参数设置，确保与机器组配置一致。

       之后，检查网络是否通畅。使用curl和telnet命令分别尝试连接关键地址，确保Logtail能成功上传数据。

       确保系统时间准确。通过命令行和桌面任务栏查看系统时间，确保与Logtail的时间同步。

       配置用户标识。对于非同一账号下的ECS或云服务器，需要配置Project所属主账号作为用户标识，确保有权限采集日志。

       同样，检查是否配置了自定义标识，对于机器组标识为自定义标识的场景，确保与配置一致。

       若排查流程完成，问题仍未解决，请提交工单寻求进一步支持。请记得在修改配置后重启Logtail，以确保更改生效。

       通过以上步骤，绝大多数机器组心跳问题应能得到有效解决。在排查过程中如遇到困难，及时反馈以获得专业指导。

iLogtail社区版使用入门 - iLogtail日志处理实战

       阿里云日志服务（SLS）团队自研的iLogtail是一款轻量级、高性能、自动化配置的可观测数据采集Agent，支持多种环境，如物理机、虚拟机、Kubernetes等，用于采集遥测数据。

       在阿里云上，iLogtail已服务数万家客户的主机和容器，成为淘宝、天猫、支付宝、菜鸟、高德地图等核心产品的默认日志、监控、Trace等多种可观测数据采集工具。目前，iLogtail已有千万级安装量，每天采集数十PB的可观测数据，广泛应用于线上监控、问题分析/定位、运营分析、安全分析等多种场景。

       作为云原生时代的产物，iLogtail采用开源策略，旨在与开发者共同打造世界一流的可观测数据采集器。

       日志在可观测性建设中扮演重要角色，可记录详细的访问请求和错误信息。在开发场景中，日志分析通常是通过grep搜索关键字进行。但在大规模分布式生产环境下，这种方法效率低下。因此，建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集、管理、分析，成为一种常见解决方案。

       目前，iLogtail致力于打造统一的数据采集层，提供数十种数据源的采集能力和丰富的处理能力，具有高性能、高可靠的特点。iLogtail社区版源自企业版iLogtail，核心采集处理能力与企业版完全对标，可应对大规模线上使用场景。

       日志服务SLS作为云原生的可观测平台，提供大规模、低成本、实时的平台化服务，包括数据采集、加工、查询与分析、可视化、告警、消费与投递等功能。iLogtail企业版作为SLS官方标配的可观测数据采集器，可无缝集成，提供一站式便捷的采集能力。

       iLogtail采用PipeLine设计，数据处理具有较强扩展性。文本文件采集后，会经过Processor处理，再经过Aggregator插件打包，最终通过Flusher发送到日志存储系统。

       本文将详细介绍使用iLogtail社区版进行日志采集时，对常见日志格式的处理实战，包括正则表达式解析及响应过滤、Json格式解析及字段取值过滤、多行日志解析、混合日志模式解析等场景。

       开发者可基于实战分享及文档，构建属于自己的data_pipelines。我们还将一些常见的处理模版归档到GitHub供开发者使用，并欢迎开发者共建，分享使用案例给社区开发人员。

       关于iLogtail，它作为阿里云SLS提供的可观测数据采集器，支持多种环境，采集数百种可观测数据。目前，iLogtail已正式开源，欢迎使用及参与共建。

       GitHub: github.com/alibaba/ilog...

       社区版文档： ilogtail.gitbook.io/ilo...

       企业版官网： help.aliyun.com/documen...