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一、日志管理：穿透容器内部的眼睛

1.1 基础日志操作

核心命令：docker logs

# 查看最近100行日志
docker logs --tail 100 webapp# 实时追踪日志（类似tail -f）
docker logs -f --since 5m webapp# 显示时间戳和日志来源
docker logs --timestamps --details webapp# 过滤ERROR级别日志
docker logs webapp 2>&1 | grep -i error

日志驱动配置

# 查看当前日志驱动
docker inspect --format='{{.HostConfig.LogConfig.Type}}' webapp# 启动容器时指定日志驱动（json-file/syslog/fluentd）
docker run -d --log-driver=json-file --log-opt max-size=100m --log-opt max-file=3 nginx

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1.2 高级日志处理

JSON日志解析

# 提取特定字段（jq工具）
docker logs webapp --format json | jq -r '.time + " " + .log'# 结构化日志查询示例
docker logs webapp --format '{{.Log}}' | jq 'select(.level == "ERROR")'

多容器日志聚合

# 同时监控多个容器
docker logs -f webapp redis postgres 2>&1 | awk '/ERROR/ {print "\033[31m" $0 "\033[0m"}'

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二、资源监控：掌握容器生命体征

2.1 实时资源观测

核心命令：docker stats

# 基础监控（动态刷新）
docker stats --format "table {{.Name}}\t{{.CPUPerc}}\t{{.MemUsage}}\t{{.NetIO}}"# 自定义监控指标
docker stats --format "CONTAINER: {{.Name}} | CPU: {{.CPUPerc}} | MEM: {{.MemPerc}} | BLOCK I/O: {{.BlockIO}}"

进程级监控

# 查看容器内进程树
docker top webapp -eo pid,ppid,user,%cpu,%mem,cmd# 容器内实时进程监控
docker exec webapp htop

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2.2 深度资源分析

容器详情探查

# 获取完整资源配置
docker inspect webapp | jq '.[].HostConfig'# 检查内存限制有效性
docker inspect --format '{{.HostConfig.Memory}} {{.HostConfig.MemorySwap}}' webapp# 网络配置详情
docker inspect --format='{{json .NetworkSettings}}' webapp | jq

历史资源分析

# 记录监控数据到文件
docker stats --format "{{.Name}},{{.CPUPerc}},{{.MemUsage}},{{.NetIO}},{{.BlockIO}}" webapp > stats.csv# 生成资源趋势图（需安装gnuplot）
awk -F',' '{print $1,$2}' stats.csv | sed 's/%//' | gnuplot -p -e "set terminal dumb; plot '-' with lines"

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三、企业级监控方案集成

3.1 cAdvisor + Prometheus + Grafana

部署架构

# 启动cAdvisor（数据采集）
docker run -d \--name=cadvisor \--volume=/:/rootfs:ro \--volume=/var/run:/var/run:ro \--volume=/sys:/sys:ro \--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \--publish=8080:8080 \google/cadvisor:v0.47.0# Prometheus配置示例
scrape_configs:- job_name: 'docker'static_configs:- targets: ['cadvisor:8080']

关键监控指标

指标名称	说明
container_cpu_usage_seconds_total	容器累计CPU使用时间（秒）
container_memory_usage_bytes	内存使用量（字节）
container_network_receive_bytes	网络接收字节数
container_fs_usage_bytes	文件系统使用量

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3.2 日志告警系统集成

ELK Stack配置示例

# Filebeat配置片段
filebeat.inputs:
- type: containerpaths: - '/var/lib/docker/containers/*/*.log'processors:- add_docker_metadata: ~output.elasticsearch:hosts: ["elasticsearch:9200"]

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四、运维场景解决方案

4.1 性能瓶颈排查流程

# 第一步：快速定位问题容器
docker stats --no-stream | sort -k3 -h -r | head# 第二步：分析容器进程
docker exec -it webapp top -o %CPU# 第三步：检查网络连接
docker exec webapp ss -tunlp# 第四步：存储IO分析
docker exec webapp iostat -dx 1

4.2 日志轮转策略

# 全局日志配置（/etc/docker/daemon.json）
{"log-driver": "json-file","log-opts": {"max-size": "100m","max-file": "3","compress": "true"}
}

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五、监控指令速查表

场景	命令组合
实时日志追踪	docker logs -f --since 5m --tail 100 webapp | grep -C 3 ERROR
资源峰值捕获	docker stats --format "{{.Name}}: {{.CPUPerc}} @ {{.MemUsage}}"
网络流量分析	docker exec webapp iftop -i eth0
存储空间检查	docker system df -v
安全事件审计	docker events --since 24h --filter 'event=die' --format '{{.ID}} {{.Status}}'

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运维箴言：优秀的监控体系应像X光机般透视容器状态，推荐采用"实时监控+历史分析+智能预警"的三层架构。记住：没有度量就没有优化，容器世界的所有决策都应建立在数据基础之上！