随着容器技术的发展，使用 Docker 部署前端应用已经成为了趋势。在 Docker 部署前端应用的过程中，容器日志管理尤为重要。本文将介绍如何使用 Elasticsearch+Kibana 对 Docker 容器日志进行管理和分析。
Docker 容器日志
Docker 容器具有轻量级、快速启动、易于部署等优点。但是，容器的生命周期短暂，当容器被删除时，日志等信息也会被删除。
为了解决这个问题，Docker 提供了多种方式记录容器日志，包括:
- stdout/stderr 输出
- 持久化存储
- Docker 日志驱动
其中， Docker 日志驱动是最常用的方式。Docker 支持以下几种日志驱动:
- json-file
- syslog
- journald
- gelf
- fluentd
- awslogs
- splunk
- etwlogs
- none
我们可以通过 --log-driver 参数来指定日志驱动，例如:
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在这种配置下，容器的日志将会被保存到 /var/lib/docker/containers/<container_id>/<container_id>-json.log 文件中。
Elasticsearch+Kibana
Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 的搜索和分析引擎，Kibana是一个可视化分析平台，提供了 Dashboard、Visualize 和 Discovery 等功能。Elasticsearch+Kibana 组合可以用于实时分析、搜索和可视化各种复杂数据。
安装 ElasticSearch+Kibana
首先，我们需要安装 Elasticsearch 和 Kibana。Elasticsearch 建议使用版本 7.x 或以上，Kibana 不宜与 Elasticsearch 的主版本不同。
可以通过以下命令安装 Elasticsearch 和 Kibana:
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其中，--link 参数用于连接 Elasticsearch 服务。
配置 Docker 日志驱动
要将 Docker 容器日志发送到 Elasticsearch，我们需先安装 docker-elk 工具。使用以下命令:
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然后，在 Docker 部署时，需指定日志驱动为 gelf:
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在这种配置下，Docker 容器日志将通过 Graylog Extended Log Format (GELF) 发送到 Elasticsearch，并附带 tag=mytag 作为标签。在 Kibana 中，我们可以通过这个标签来分析日志。我们还需配置 Elasticsearch 的索引模板，以正确解析容器日志的字段。在本文中，不再详述。
使用 Kibana 分析日志
打开浏览器，输入 http://localhost:5601，进入 Kibana。
创建索引模板
在 Kibana 的 “Management” -> “Index Patterns”，创建一个新日志索引模板。在这个模板中，Docker 的日志格式以及其他日志信息必须正确设置。可以使用默认设置或者自定义模板，这里我们使用默认模板。
分析容器日志
直接在 Kibana 的搜索栏中用英文关键词搜索，如 nginx ，可以看到 Elasticsearch 服务立即搜索和查询所有匹配的日志，然后将日志以表格、图表等形式呈现出来。我们还可以使用标签等元数据对日志进行筛选和过滤。
总结
本文介绍了 Docker 容器日志的管理和 Elasticsearch+Kibana 的使用。通过这种方式，我们可以实时监控、分析和搜索 Docker 容器的日志，从而快速定位问题，优化前端应用的部署和运行。如果您对日志分析和 Docker 容器有更多的了解和实践经验，欢迎分享和讨论。
示例代码
docker-compose.yml：
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- ---------logstash.conf：
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