Fluentd教程（含实例）：完整配置指南

fluentd是一个开源的日志收集系统，能够收集各式各样的日志, 并将日志转换成方便机器处理的json格式。

安装

不同 操作系统  的安装方式不同，具体可以参考:

官方文档: Installation

另外在生产环境中安装Fluentd之前，也需要对操作系统做一些配置，如:

• 设置好NTP时间同步
• 调整允许操作的文件符最大个数
• 优化内核中与网络相关的参数等

具体配置可以参考:

官方文档: Before Installation

本文为了便于快速测试，直接使用fluentd的 docker 镜像来启动fluentd服务。

   下载fluentd镜像

$ docker pull fluent/fluentd:v1.7-1

准备配置文件

首先创建一些简单的文件方便测试。

$ mkdir fluentd_demo

注意: 本文后续所有命令都在fluentd_demo目录下执行

$ cd fluentd_demo

创建用于保存fluentd的配置文件的etc目录和保存日志文件的 log  目录

$ mkdir -p etc log

再创建一个简单的配置文件

$ cat etc/fluentd_basic_setup.conf

<source>
  @type http
  port 8888
  bind 0.0.0.0
</source>
<match test.cycle>
  @type stdout
</match>

配置文件解释:

• source部分使用了http输入插件，在8888端口启动一个web服务用于收集日志
• match部分定义只要日志匹配test.cycle标签，就将日志输出到标准输出

目前不用太关心配置文件的格式，后面会有详细的介绍。

创建好的目录结构如下:

$ tree
.
├── etc
│   └── fluentd_basic_setup.conf
└── log

启动容器

$ docker run -p 8888:8888 --rm -v $(pwd)/etc:/fluentd/etc -v $(pwd)/log:/fluentd/log fluent/fluentd:v1.7-1 -c /fluentd/etc/fluentd_basic_setup.conf -v

命令参数解释如下:

• -p参数映射容器的8888端口到宿主机的8888端口，方便我们直接从宿主机直接访问容器
• 第一个-v参数用于挂载本地的etc目录到容器内的etc目录，让容器能够使用本地的配置文件
• 第二个-v参数用于挂载本地的log目录到容器内的log目录，便于保存输出的日志文件
• -c参数用于设置容器内的fluentd时候启动的用/fluentd/etc/fluentd_basic_setup.conf配置文件
• 最后一个参数-v用于设置容器内的fluentd时候启动的开启verbose模式，便于调试发现问题。
  
      正常启动后，能看到如下输出

fluentd -c /fluentd/etc/fluentd_basic_setup.conf -v
2019-11-27 02:03:22 +0000 [info]: fluent/log.rb:322:info: parsing config file is succeeded path="/fluentd/etc/fluentd_basic_setup.conf"
2019-11-27 02:03:22 +0000 [info]: fluent/log.rb:322:info: using configuration file: <ROOT>
  <source>
    @type http
    port 8888
    bind "0.0.0.0"
  </source>
  <match test.cycle>
    @type stdout
  </match>
</ROOT>
2019-11-27 02:03:22 +0000 [info]: fluent/log.rb:322:info: starting fluentd-1.7.4 pid=6 ruby="2.5.7"
2019-11-27 02:03:22 +0000 [info]: fluent/log.rb:322:info: spawn command to main:  cmdline=["/usr/bin/ruby", "-Eascii-8bit:ascii-8bit", "/usr/bin/fluentd", "-c", "/fluentd/etc/fluentd_basic_setup.conf", "-v", "-p", "/fluentd/plugins", "--under-supervisor"]
2019-11-27 02:03:23 +0000 [info]: fluent/log.rb:322:info: gem 'fluentd' version '1.7.4'
2019-11-27 02:03:23 +0000 [info]: fluent/log.rb:322:info: adding match pattern="test.cycle" type="stdout"
2019-11-27 02:03:23 +0000 [info]: fluent/log.rb:322:info: adding source type="http"
2019-11-27 02:03:23 +0000 [info]: #0 fluent/log.rb:322:info: starting fluentd worker pid=14 ppid=6 worker=0
2019-11-27 02:03:23 +0000 [debug]: #0 fluent/log.rb:302:debug: listening http bind="0.0.0.0" port=8888
2019-11-27 02:03:23 +0000 [info]: #0 fluent/log.rb:322:info: fluentd worker is now running worker=0

另外，也可以通过环境变量FLUENTD_CONF设置需要使用的配置文件

# 下面的命令和上面的是等效的
$ docker run -p 8888:8888 --rm -v $(pwd)/etc:/fluentd/etc/ -e FLUENTD_CONF=fluentd_basic_setup.conf fluent/fluentd:v1.7-1

测试

任意伪造一个用户登录的日志，向fluentd服务提交日志

$ curl -i -X POST -d 'json={"action":"login","user":2}' http://localhost:8888/test.cycle
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: text/plain
Connection: Keep-Alive
Content-Length: 0

在fluentd的容器里能看到如下输出

2019-11-27 02:05:16.583154500 +0000 test.cycle: {"action":"login","user":2}

Fluentd事件的生命周期

什么是事件(Event)

正如开篇提到过，Fluentd是一个日志收集系统，那么一条日志消息，在Fluentd里就认为是一个事件(Event)。

事件结构

Fluentd的事件由下面三部分组成

• 标签(tag): 用于说明这个事件是哪里产生的，可用于后面的事件路由
• 时间(time): 事件是什么时候发生的，时间格式为: Epoch time, 即Unix时间戳
• 记录(record): 事件内容本身，JSON格式
  
      所有的输入插件都需要解析原始日志，生成满足上面结构的事件字段，比如，一条Apache的访问日志:

192.168.0.1 - - [28/Feb/2013:12:00:00 +0900] "GET / HTTP/1.1" 200 777

通过in_tail输入插件处理之后，将会得到下面的输出

tag: apache.access # 由配置文件指定
time: 1362020400   # 28/Feb/2013:12:00:00 +0900
record: {"user":"-","method":"GET","code":200,"size":777,"host":"192.168.0.1","path":"/"}

事件的处理流程

当fluentd收到一个事件之后，会经过一系列的处理流程:

如修改事件的相关字段

   过滤掉一些不关心的事件

   路由事件输出到不同的地方

   下面将一一介绍介绍事件的处理流程

过滤器(Filter）

Filter用于定义一个事件是该被接受或者是被过滤掉(抛弃掉)。使用示例如下:

$ cat etc/fluentd_filter_demo.conf

<source>
  @type http
  port 8888
  bind 0.0.0.0
</source>

<filter test.cycle>
  @type grep
  <exclude>
    key action
    pattern ^logout$
  </exclude>
</filter>

<match test.cycle>
  @type stdout
</match>

上面的示例配置了让我们直接过滤掉用户logout的事件。

重启fluentd,使用上面的定义的配置文件

$ docker run -p 8888:8888 --rm -v $(pwd)/etc:/fluentd/etc -v $(pwd)/log:/fluentd/log fluent/fluentd:v1.7-1 -c /fluentd/etc/fluentd_filter_demo.conf -v

测试

$ curl -i -X POST -d 'json={"action":"login","user":2}' http://localhost:8888/test.cycle
HTTP/1.1 200 OK
Content-type: text/plain
Connection: Keep-Alive
Content-length: 0

$ curl -i -X POST -d 'json={"action":"logout","user":2}' http://localhost:8888/test.cycle
HTTP/1.1 200 OK
Content-type: text/plain
Connection: Keep-Alive
Content-length: 0

我们向fluentd发送了两个事件，分别是用户login和logout的事件。

检查fluend的输出

2019-11-27 03:38:28.973757600 +0000 test.cycle: {"action":"login","user":2}

可以看到只输出了用户login的事件，logout事件被过滤掉了。

标识符(Labels)

从前面的例子里，我们可以看到，fluentd的处理流程是根据我们在配置文件中的定义，从上到下依次执行的。假如我们在配置文件里定义了比较多输入源，不同的输入源需要使用不同的filters时，如果仍然按照从上到下执行的顺序的话，由于不同的处理需求，我们的配置文件可能变得非常复杂。

通过label，我们可以为不同的输入源指定不同的处理流程，示例如下:

$ cat etc/fluentd_labels.conf

<source>
  @type http
  bind 0.0.0.0
  port 8888
  @label @STAGING  # 注意这里我们添加了label
</source>

<filter test.cycle>
  @type grep
  <exclude>
    key action
    pattern ^login$
  </exclude>
</filter>

<label @STAGING>
  <filter test.cycle>
    @type grep
    <exclude>
      key action
      pattern ^logout$
    </exclude>
  </filter>

  <match test.cycle>
    @type stdout
  </match>
</label>

上面的示例文件里，我们首先定义了一个filter过滤掉login事件

<filter test.cycle>
  @type grep
  <exclude>
    key action
    pattern ^login$
  </exclude>
</filter>

接着又在label块里面过滤掉了logout事件

<filter test.cycle>
  @type grep
  <exclude>
    key action
    pattern ^login$
  </exclude>
</filter>

如果按照从上到下的顺序执行，那么我们将看不到任何login和logout的事件。但是实际结果如何呢？让我们来测试一下。

使用上面定义的配置文件启动fluentd

$ docker run -p 8888:8888 --rm -v $(pwd)/etc:/fluentd/etc -v $(pwd)/log:/fluentd/log fluent/fluentd:v1.7-1 -c /fluentd/etc/fluentd_labels.conf -v

提交事件来测试, 同样向fluentd发送两个事件，分别是用户login和logout的事件。

$ curl -i -X POST -d 'json={"action":"login","user":2}' http://localhost:8888/test.cycle
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: text/plain
Connection: Keep-Alive
Content-Length: 0

$ curl -i -X POST -d 'json={"action":"logout","user":2}' http://localhost:8888/test.cycle
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: text/plain
Connection: Keep-Alive
Content-Length: 0

查看fluentd输出

2019-11-27 03:51:45.088464900 +0000 test.cycle: {"action":"login","user":2}

可以看到，只有logout事件被过滤了，原因是我们为输入设置了label

<source>
  @type http
  bind 0.0.0.0
  port 8888
  @label @STAGING  # 注意这里我们添加了label
</source>

因此跳过中间设置的一些filter，只运行了<label @STAGING>…标签块里的filter

缓冲区(Buffers)

在前面的例子中，我们使用的都是stdout这样一个没有缓冲区的输出，在生产环境中，我们用到的输出基本都是有缓冲区 的,比如s3, forward,mongodb等，这些输出插件在收到事件之后，会将事件先保存到缓冲区，然后等满足特定条件之后，再将事件输出到目标输出。

配置文件语法

配置文件由一下几部分组成

配置文件中的术语

source: 指定输入源

例如:

# 在24224端口接受TCP事件
<source>
  @type forward
  port 24224
</source>

<source>
  @type http
  port 9880
</source>

输入源可以一次指定多个， @ type  参数指定使用哪一个输入插件。 fluentd支持各种输入插件, 比如:

• in_tail
• in_forward
• in_udp
• in_tcp
• in_unix
• in_http
• in_syslog
• in_exec
• in_dummy
• in_windows_eventlog
  
      插件的具体使用可以参考文档: https://docs.fluentd.org/input

match: 指定输出的目的地

例如:

# 将满足myapp.acccess标签的事件全部输出到
# /var/log/fluent/access.%Y-%m-%d
<match myapp.access>
  @type file
  path /var/log/fluent/access
</match>

输出也可以一次指定多个， @type参数指定使用哪一个输出插件。 fluentd支持各种输出插件, 比如:

• out_copy
• out_null
• out_roundrobin
• out_stdout
• out_exec_filter
• out_forward
• out_mongo or out_mongo_replset
• out_exec
• out_file
• out_s3
• out_webhdfs
  
      插件的具体使用可以参考文档: https://docs.fluentd.org/output

filter: 指定事件的处理流程

可以多个filter串联起来，比如:

Input -> filter 1 -> … -> filter N -> Output

   例如:

<filter myapp.access>
@type record_transformer
<record>
  host_param "#{Socket.gethostname}"
</record>
</filter>

上面的filter会添加host_param参数到事件

fluentd也内置了各种filter, 比如:

• grep
• record-transformer
• filter_stdout
• geoip
• parser
  
      filter的具体使用可以参考文档:
  https://docs.fluentd.org/filter

system: 指定系统级别的配置

可以设置的参数有

• log_level
• suppress_repeated_stacktrace
• emit_error_log_interval
• suppress_config_dump
• without_source
• process_name (only available in system directive. No fluentd option)
  
      例如:

<system>
# equal to -qq option
log_level error
# equal to --without-source option
without_source
# ...
</system>

label: 用于分组特定的filter和match

例如:

<source>
@type forward
</source>

<source>
  @type tail
  @label @SYSTEM
</source>

<filter access.**>
  @type record_transformer
  <record>
    # ...
  </record>
</filter>
<match **>
  @type elasticsearch
  # ...
</match>

<label @SYSTEM>
  <filter var.log.middleware.**>
    @type grep
    # ...
  </filter>
  <match **>
    @type s3
    # ...
  </match>
</label>

上面的配置文件中:

in_forward的事件将经过record_transformer 过滤器和elasticsearch输出。

in_tail输入的事件将经过grep过滤器和s3输出。

另外: <label @ERROR>属于内置的配置，用于保存内部错误，比如: 缓冲区已经满了或者无效的事件等。

@include: 引入其它的配置文件。可以将配置文件拆分为多个，便于复用。当要使用的时候，直接使用@include引入即可，例如：

# 通过绝对路径引入
@include /path/to/config.conf

# 通过相对路径引入，相对于当前配置文件的路径
@include extra.conf

# 模糊匹配，所有符合条件的会根据文件名的字母顺序依次导入
# 比如: a.conf, b.conf, ..., z.conf
# 因此, 要注意各个配置文件不应该有顺#序依赖，如果有顺序依赖，请明确指出导入的文件名
@include config.d/*.conf

# 使用在线的配置
@include http://example.com/fluent.conf

@include指定也可以用于导入相关的参数信息，比如:

有如下配置文件

<match pattern>
  @type forward
  # other parameters...
  <buffer>
    @type file
    path /path/to/buffer/forward
    @include /path/to/out_buf_params.conf
  </buffer>
</match>

<match pattern>
  @type elasticsearch
  # other parameters...
  <buffer>
    @type file
    path /path/to/buffer/es
    @include /path/to/out_buf_params.conf
  </buffer>
</match>

参数配置文件/path/to/out_buf_params.conf

flush_interval 5s
total_limit_size 100m
chunk_limit_size 1m

配置文件的模式匹配(patterns)

通配符

如前面的示例可以看到，fluented主要根据事件的tag来分区不同的处理流程

虽然我们可以明确指定需要处理的tag，比如:

tag通常是一个字符串，由.分隔，比如myapp.access

• *: 匹配满足一个tag部分的事件, 比如: a.*, 它将匹配a.b这样的tag, 但是不会处理a或者a.b.c这类tag
• **: 匹配满足0个或多个tag部分，比如: a.**, 它将匹配a, a.b, a.b.c这三种tag
• {X, Y, Z}: 匹配满足X,Y或者Z的tag, 比如: {a, b}将匹配a或者b,但是不会匹配c。

这种格式也可以和通配符组合使用,比如a.{b.c}.或a.{b.c}.*

• #{…} 会把花括号内的字符串当做是ruby的表达式处理。比如

<match "app.#{ENV['FLUENTD_TAG']}">
  @type stdout
</match>

如果设置了环境变量FLUENTD_TAG为dev,那上面等价于app.dev

• 当指定了多个模式时（使用一个或多个空格分开）,只要满足其中任意一个就行。 比如: 匹配a和b <match a.** b.*>匹配a, a.b, a.b.c, b.d等

多个match之间的顺序注意

当有多个match, 需要注意一下它们的顺序， 如下面的例子，第二个match永远也不会生效

# ** matches all tags. Bad :(
<match **>
  @type blackhole_plugin
</match>

<match myapp.access>
  @type file
  path /var/log/fluent/access
</match>

正确的写发应该是将确定的tag尽量写在前面，模糊匹配的写在后面。

<match myapp.access>
  @type file
  path /var/log/fluent/access
</match>


# Capture all unmatched tags. Good :)
<match **>
  @type blackhole_plugin
</match>

如果需要将输出到多个match,需要使用out_copy插件。

另外需要注意顺序的是filter和match, 如果将filter放在match之后，那么它也永远不会生效，正确的用法如下：

# You should NOT put this <filter> block after the <match> block below.
# If you do, Fluentd will just emit events without applying the filter.
<filter myapp.access>
  @type record_transformer
  ...
</filter>

<match myapp.access>
  @type file
  path /var/log/fluent/access
</match>

常见的配置文件示例

下面给出了一些常见的使用场景的配置文件写法

简单的输入，过滤，输出

<source>
  @type forward
</source>

<filter app.**>
  @type record_transformer
  <record>
    hostname "#{Socket.gethostname}"
  </record>
</filter>

<match app.**>
  @type file
  # ...
</match>

多个输入

<source>
  @type forward
</source>

<source>
  @type tail
  tag system.logs
  # ...
</source>

<filter app.**>
  @type record_transformer
  <record>
    hostname "#{Socket.gethostname}"
  </record>
</filter>

<match {app.**,system.logs}>
  @type file
  # ...
</match>

使用Label的输出

<source>
@type forward
</source>

<source>
  @type dstat
  @label @METRICS # dstat events are routed to <label @METRICS>
  # ...
</source>

<filter app.**>
  @type record_transformer
  <record>
    # ...
  </record>
</filter>

<match app.**>
  @type file
  # ...
</match>

<label @METRICS>
  <match **>
    @type elasticsearch
    # ...
  </match>
</label>

重新设置标签并重新路由(fluent-plugin-route插件的使用)

<match worker.**>
  @type route
  remove_tag_prefix worker
  add_tag_prefix metrics.event

  <route **>
    copy # For fall-through. Without copy, routing is stopped here.
  </route>
  <route **>
    copy
    @label @BACKUP
  </route>
</match>

<match metrics.event.**>
  @type stdout
</match>

<label @BACKUP>
  <match metrics.event.**>
    @type file
    path /var/log/fluent/bakcup
  </match>
</label>

根据事件内容重新路由(fluent-plugin-rewrite-tag-filter插件的使用)

<source>
  @type forward
</source>

# event example: app.logs {"message":"[info]: ..."}
<match app.**>
  @type rewrite_tag_filter
  <rule>
    key message
    pattern ^\[(\w+)\]
    tag $1.${tag}
  </rule>
  # you can put more <rule>
</match>

# send mail when receives alert level logs
<match alert.app.**>
  @type mail
  # ...
</match>

# other logs are stored into file
<match *.app.**>
  @type file
  # ...
</match>

重新路由事件到其它的Label(out_relabel插件的使用)

<source>
  @type forward
</source>

<match app.**>
  @type copy
  <store>
    @type forward
    # ...
  </store>
  <store>
    @type relabel
    @label @NOTIFICATION
  </store>
</match>

<label @NOTIFICATION>
  <filter app.**>
    @type grep
    regexp1 message ERROR
  </filter>

  <match app.**>
    @type mail
  </match>
</label>

配置文件中的参数类型

在配置文件中使用的插件，大部分都可以接受1个或多个参数，也可以指定参数类型

• string: 字符串类型
• integer: 整型
• float: 浮点型
• size: 字节(bytes)类型.为了便于阅读，它的值有几种常见的写法 <INTEGER>k或<INTEGER>K 表示使用单位KB <INTEGER>m或<INTEGER>M 表示使用单位M <INTEGER>g或<INTEGER>G 表示使用单位G <INTEGER>t或<INTEGER>T 表示使用单位T 纯数字时表示使用默认单位为B
• time: 时间类型，默认单位为秒， 同样为了便于阅读，它的值也有几种常见的写法 <INTEGER>s, 表示使用单位秒 <INTEGER>m, 表示使用单位分钟 <INTEGER>h, 表示使用单位小时 <INTEGER>d, 表示使用单位天 \纯数字时表示使用默认单位为秒， 0.1表示100ms
• array: 数组类型。有两种写法: 完整格式的写法: [“key1”, “key2”] 简写: key1,key2
• hash: 字典类型。也有两种写法: 完整格式的写法: {“key1”:“value1”, “key2”:“value2”} 简写: key1:value1,key2:value2

常见的参数

以@开始的参数表示fluented的保留参数

• @type: 指定使用的参加类型
• @id: 指定插件的ID
• @label: 指定事件的标识符
• @log_level: 指定类型

模块(section)支持

下面的模块并不是所有的插件都支持，具体使用请结合使用的插件查看

• parse: 指明如何解析原始内容，如解析nginx, apache日志等
• buffer: 配置如何缓冲输出
• format: 配置如何格式化事件
• extract: 从事件中提取值
• inject: 向事件注入一些属性
• transport: 用于指定某些插件的输入输出时server的连接信息
• storage: 指定如何保存插件本身的状态
  
      每个模块都有对应的插件，使用详情可以查看官方文档

检查配置文件的格式

可以使用下面的命令检查配置文件的格式是否正确

$ docker run --rm -v $(pwd)/etc:/fluentd/etc/ fluent/fluentd:v1.7-1 --dry-run -c /fluentd/etc/fluentd_basic_setup.conf

使用Fluentd收集docker容器的日志

docker容器日志格式

在使用fluentd收集docker日志时，默认会将日志分成4个部分:

分别是:

• container_id: 容器的ID
• container_name:容器的名字
• source: 日志的类型，stdout或stderr
• log: 日志本身

收集Docker容器的日志示例

首先创建一个配置文件etc/fluentd_docker.conf

<source>
  @type forward
  port 24224
  bind 0.0.0.0
</source>
<match **>
    @type stdout
</match>


# 启动一个fluentd服务
$ docker run -it -p 24224:24224 -v $(pwd)/etc:/fluentd/etc/ -e FLUENTD_CONF=fluentd_docker.conf fluent/fluentd:v1.7-1

# 启动一个docker容器并使用fluentd收集日志
$ docker run --log-driver=fluentd -p 5000:80 httpd

# 访问服务产生日志
$ curl http://127.0.0.1:5000
<html><body><h1>It works!</h1></body></html>

在fluentd的容器日志里，能看到下面的输出

2019-11-28 01:43:23.000000000 +0000 8da5b8365552: {"container_id":"8da5b8365552b4c0c610ff5df3dc28509bfc5781ec580628143b00cf997d5b72","container_name":"/confident_curie","source":"stdout","log":"172.17.0.1 - - [28/Nov/2019:01:43:23 +0000] \"GET / HTTP/1.1\" 200 45"}

在docker-compose中使用示例

为了介绍下对日志常用的处理场景，这里将收集的日志分成三部分:

• 输出到fluentd的容器的标准输出，方便直接查看
• 保存一份到文件，按照日期自动切割日志
• 保存一份到Elasticsearch，方便通过Kibana面板直接查看
  
      同时为了方便人查看，输出到fluentd标准输出和保存到日志文件的，只显示log字段的信息(不用contanier_id, container_name等暂时不关心的信息)，保存到Elastisearch的日志保存完整的结构。

首先，根据我们上面的需求，创建fluentd配置文件

$ cat etc/fluentd_docker_compose.conf

<source>
    @type forward
    port 24224
    bind 0.0.0.0
</source>

# docker相关的日志处理
<match docker.**>
    # docker相关的日志输出三份，一份输出到fluentd容器的标准输出，便于实时查看，另一份保存到文件, 还有一份保存到Elasticsearch
    @type copy

    # 输出到标准输出
    <store>
        @type stdout
        # 默认输出的格式是json格式，由于docker生成的日志，包含了容器信息等其他信息，不是很方便人去阅读。
        # 这里只输出我们关心的log字段
        # 使用stdout作为主format，single_value为子format，这样可以在输出log的同时保留直接tag和time信息
        <format>
           @type stdout
           output_type single_value
           message_key log
           add_newline true
        </format>
    </store>

    # 输出到文件
    <store>
        @type file
        # 使用tag和日期作为保存日志的文件名
        path /fluentd/log/${tag}/%Y%m%d
        # 合并多个flush chunk块到一个文件
        append true
        # 使用gzip压缩生成的日志文件
        compress gzip
        <format>
            @type stdout
            output_type single_value
            message_key log
            add_newline true
        </format>
        # 使用文件作为缓冲区
        <buffer tag, time>
            @type file
            chunk_limit_size 1M
            # 每隔1分钟写一次日志
            flush_interval 1m
            flush_at_shutdown true
            flush_mode interval
        </buffer>
    </store>

    # 输出到Eleastichsearch
    <store>
       @type elasticsearch
       host elasticsearch
       port 9200
       logstash_format true
       logstash_prefix fluentd
       logstash_dateformat %Y%m%d
       include_tag_key true
       type_name access_log
       tag_key @log_name
    </store>
</match>

# 其它日志处理
<match **>
    @type copy

    <store>
        @type stdout
    </store>

    # 输出到others目录
    <store>
        @type file
        path /fluentd/log/others/${tag}/%Y%m%d
        append true
        <buffer tag, time>
            @type file
            chunk_limit_size 1M
            flush_interval 1m
            flush_at_shutdown true
            flush_mode interval
        </buffer>
    </store>
</match>

由于使用到了elasticsearch输出插件，而默认的fluentd中并没有安装这个插件，因此，我们需要自己定义Dockfile来安装elasticsearch插件

$ cat fluentd/Dockerfile
FROM fluent/fluentd:v1.7-1
USER root
RUN ["fluent-gem", "install", "fluent-plugin-elasticsearch"]
USER fluent

最后创建docker-compose.yaml文件

$ cat docker-compose.yaml

version: '3'
services:
  httpd:
    image: httpd
    ports:
      - "5000:80"
    networks:
      - webnet
    depends_on:
      - fluentd
    logging:
      driver: fluentd
      options:
        fluentd-address: "localhost:24224"
        fluentd-retry-wait: '1s'
        fluentd-max-retries: '10'
        tag: docker.httpd

  fluentd:
    build: ./fluentd/
    volumes:
      - ./etc/:/fluentd/etc
      - ./log/:/fluentd/log
    ports:
      - "24224:24224"
      - "24224:24224/udp"
    environment:
      - FLUENTD_CONF=fluentd_docker_compose.conf
    networks:
      - webnet
    depends_on:
      - elasticsearch
      - kibana

  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch-oss:6.2.3
    ports:
      - "9200:9200"
    networks:
      - webnet
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - cluster.name=docker-cluster
      - bootstrap.memory_lock=true
      - http.host=0.0.0.0
      - transport.host=127.0.0.1
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - es_data:/usr/share/elasticsearch/data

  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana-oss:6.2.3
    environment:
      SERVER_NAME: kibana-server
      ELASTICSEARCH_URL: http://elasticsearch:9200
    ports:
      - "5601:5601"
    depends_on:
      - elasticsearch
    networks:
      - webnet

networks:
  webnet:

volumes:
  es_data:
    driver: local

最后启动服务

$ docker-compose up --build

实际使用中发现，采用上面的方式启动服务后，有时间fluentd没法收集到httpd服务的日志，最后发现原因是如果在fluentd服务还没准备就绪的情况下就启动httpd服务，就会产生这种现象。因此，建议的做法是先启动fluentd, 再启动httpd

$ docker-compose up --build fluentd

# 等fluentd服务就绪后，再启动httpd服务
$ docker-compose up httpd

当然更优雅点的做法是控制docker-compose中服务的启动顺序，具体可以参考:

== https://docs.docker.com/compose/startup-order/==

测试，访问 httpd服务

# 可以多执行几次，产生多一些访问记录
$ curl http://127.0.0.1/5000

最后可以分别在fluentd的容器的终端，log目录，以及elasticsearch中看到保存的访问记录信息了。如下是通过Kibana面板看到的请求情况

更多

更多关于Fluentd的使用方式可以参考官方文档

各种使用fluentd收集日志的场景

参考：
fluentd教程(含实例)

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