云原生日志系统需实现集中管理、快速检索与故障排查，采用DaemonSet或Sidecar模式采集日志，推荐结构化输出；技术栈常为Fluent Bit→Kafka→Elasticsearch+Kibana或Loki+Promtail+Grafana；关键实践包括统一标签、控制日志级别、合理索引、关联Trace ID及设置告警，持续优化以保障可读性、可查性与可控性。
在云原生环境下，应用以容器化、微服务架构运行，具有动态性强、实例生命周期短、分布广等特点。传统日志收集方式难以应对这种复杂环境，因此需要一套高效、可扩展的日志收集与分析体系。核心目标是实现日志的集中化管理、快速检索、故障排查和安全审计。
日志收集架构设计
云原生日志系统通常采用“边车”或“守护进程”模式进行采集：
- DaemonSet 方式部署采集组件：在 Kubernetes 集群中，通过 DaemonSet 在每个节点上运行日志采集器（如 Fluent Bit、Filebeat），自动捕获容器标准输出和挂载卷中的日志文件。
- Sidecar 模式：针对特定应用，单独部署一个日志收集容器，与业务容器共享存储卷，适用于有特殊格式或加密日志的场景。
- 结构化日志输出：建议应用以 JSON 格式输出日志，便于后续解析和字段提取，减少处理成本。
常用技术栈组合
典型的云原生日志流水线由采集、传输、存储、查询四部分构成：
- Fluent Bit / Fluentd：轻量级采集工具，支持多源输入和丰富插件输出，常用于前置过滤和格式标准化。
- Kafka 或 Pulsar：作为日志缓冲层，解耦采集与消费，提升系统稳定性和吞吐能力。
- Elasticsearch：用于存储和全文检索，配合 Kibana 实现可视化分析。
- Loki + Promtail + Grafana：更轻量的替代方案，Loki 不索引日志内容，仅按标签检索，成本更低，适合与 Prometheus 监控体系集成。
关键实践建议
要让日志系统真正发挥作用，需关注以下几点：
- 统一命名规范：为集群、命名空间、应用、版本等设置一致的标签（labels），方便按维度筛选。
- 控制日志级别和冗余：避免 DEBUG 日志上线生产环境，防止存储爆炸和性能下降。
- 建立索引策略：对 Elasticsearch 合理设置索引生命周期（ILM），定期归档或删除旧数据。
- 结合上下文信息：将日志与 Trace ID 关联，实现从日志到链路追踪的跳转，提升排障效率。
- 设置告警规则：基于关键错误关键词或异常频率，在 Grafana 或 Alertmanager 中配置通知机制。
基本上就这些。一套合理的日志体系不是一次性搭建完成的，而是随着业务增长持续优化的过程。关键是保持日志可读、可查、可控，才能在问题发生时快速响应。
