项目结构 2、docker-py API示例 3、DockerClient的实现 4、docker-version命令跟踪 5、UnixHTTPAdapter的实现 6、docker-ps命令跟踪 7、docker-logs : docker-py项目结构 docker-py API示例 DockerClient的实现 docker-version命令跟踪 UnixHTTPAdapter的实现 docker-ps命令跟踪 docker-logs _url("/containers/{0}/json", container)), True ) 7、docker-logs命令跟踪 前面的命令都是request-response的模式 ,我们再看看不一样的,基于流的docker-logs命令。
从一个tar包中加载一个image docker-login(1) 注册或登录到一个Docker的仓库服务器 docker-logout(1) 从Docker的仓库服务器登出 docker-logs
Filebeat 主配置 ####################### filebeat.inputs: # Docker日志输入(添加多行处理) - type: filestream id: docker-logs negate: false match: after timeout: 5s fields: log_source: docker log_topic: docker-logs ,"service.name":"filebeat","filestream_id":"docker-logs","ecs.version":"1.6.0"} 单行日志没有特定格式,所有内容压缩在一行, 内容如下: # logstash.conf input { kafka { bootstrap_servers => "192.168.50.199:9092" topics => ["docker-logs Alloy 的资料太少了,要定制化比较困难,例如从 Kafka 的 docker-logs 主题消费后,需要给消息打标签,以便可以筛选对应的容器日志,笔者陆陆续续搞了两天,使用了元宝、豆包和 Grafana
关闭一个运行中的容器 docker-load #从一个tar中加载镜像 docker-login # 注册或登录到一个Docker的仓库服务器 docker-logout # 从Docker的仓库服务器登出 docker-logs
: production host: server-01 __path__: /data/server/**/logs/**/*.log - job_name: docker-logs