云原生监控日志方案以Prometheus+Grafana监控指标，EFK收集日志，Jaeger实现分布式追踪，Alertmanager配置告警，构建覆盖指标、日志、追踪的完整可观测体系。
云原生应用的监控与日志收集是保障系统稳定性、可观测性和快速排障的关键环节。随着微服务和容器化架构的普及，传统的监控方式已无法满足动态、分布式的环境需求。以下通过一个典型示例说明如何实现云原生应用的监控与日志收集。
1. 监控体系：Prometheus + Grafana
在云原生环境中，Prometheus 是主流的监控解决方案，擅长采集和存储时间序列数据。
实施步骤：
部署 Prometheus Server，配置其抓取 Kubernetes 集群中各组件（如 kubelet、apiserver）和服务实例的指标。 在应用中集成 Prometheus 客户端库（如 Prometheus Go Client），暴露自定义业务指标（如请求延迟、错误率）。 通过 ServiceMonitor（使用 Prometheus Operator）自动发现并监控目标服务。 部署 Grafana，连接 Prometheus 作为数据源，创建可视化仪表板展示 CPU 使用率、内存、请求量、错误率等关键指标。
例如，一个基于 Go 编写的微服务可通过 /metrics 接口暴露 HTTP 请求计数器，Prometheus 每 15 秒拉取一次数据，Grafana 实时绘图。
2. 日志收集：Fluentd + Elasticsearch + Kibana（EFK）
容器环境中的日志是分散且短暂的，需集中化收集以便分析。
实施方案：
在每个 Kubernetes 节点上部署 Fluentd 作为 DaemonSet，监听容器的日志文件路径（通常挂载 /var/log/containers）。 Fluentd 将日志解析为结构化 JSON 格式（如提取 pod_name、namespace、timestamp），并发送至 Elasticsearch。 Elasticsearch 存储并索引日志数据，支持高效查询。 Kibana 提供 Web 界面，支持按服务、时间、关键字搜索日志，也可设置告警规则。
例如，当某个订单服务报错时，运维人员可在 Kibana 中筛选 namespace=“order-service” 和 level=“error”，快速定位异常堆栈。
3. 分布式追踪：Jaeger 或 OpenTelemetry
在调用链跨越多个服务时，传统日志难以还原完整流程。
集成方法：
在服务间传递 trace_id 和 span_id（通过 HTTP header）。 使用 OpenTelemetry SDK 自动注入追踪信息，记录每个服务的处理耗时。 将追踪数据导出到 Jaeger 后端。 通过 Jaeger UI 查看完整调用链，识别性能瓶颈。
比如用户下单失败，可通过 trace_id 查看从网关到库存、支付服务的全流程，确认是哪个环节超时。
4. 告警与通知：Alertmanager 集成
Prometheus 的 Alertmanager 模块可实现灵活告警策略。
配置要点：
在 Prometheus 中定义告警规则，如 “API 错误率连续 5 分钟超过 5%”。 Alertmanager 接收告警后，去重、分组，并通过邮件、钉钉或企业微信通知值班人员。 支持静默期和告警恢复通知，避免骚扰。
基本上就这些。一套完整的云原生可观测性体系应覆盖指标、日志和追踪三大支柱，结合自动化工具链，才能实现对复杂系统的有效掌控。
以上就是云原生应用监控与日志收集示例的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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