PS： 最近在重构公司的业务容器化平台，记录一块。关于容器日志的， kubernetes python API本身提供了日志流式数据，在以前的版本是不会输出新数据的，后续版本进行了改进。

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直接上代码

Flask 前端路由块

# Router
"""获取项目pod的日志"""
@api_cluster_pod.route('///pod//log')
@env_rules
def api_cluster_pod_log(env, cluster_name, pod_name):
    """查看pod的log"""

    tail_lines = request.values.get("tail_lines", 1000)
    namespace = request.values.get("namespace", "")

    # 生成Config Object
    try:
        cluster_config = ClusterConfig(
            env=env,
            cluster_name=cluster_name,
            namespace=namespace
        )
    except Exception as e:
        return jsonify(dict(
            code=5000,
            message='获取集群接口时未找到对应条目, 信息：{0}'.format(str(e))
        ))

    try:
        poder = Pod( cluster_config)
        resp = Response(stream_with_context(poder.get_pod_log(pod_name, tail_lines)), mimetype="text/plain")
        return resp

    except Exception as e:
        return jsonify(dict(
            code=7000,
            message=str(e)
        ))

Flask 后端代码块

# 后台功能
class Pod:
    ...
       def get_pod_log(self, pod_name, tail_lines=100):
        """
        获取pod的日志
        :param tail_lines: # 显示最后多少行
        :return:
        """
        try:
            # stream pod log
            streams = self.cluster.api.read_namespaced_pod_log(
                pod_name,
                self.cluster_config.namespace,
                follow=True,
                _preload_content=False,
                tail_lines=tail_lines).stream()
            return streams

        except ApiException as e:
            if e.status == 404:
                logger.exception("Get Log not fund Podname: {0}".format(pod_name))
                raise PodNotFund("获取日志时，未找到此pod: {0}".format(pod_name))
            if e.status == 400:
                raise PodNotFund("容器并未创建成功，请联系运维人员进行排查。")
            raise e
        except Exception as e:
            logger.exception("Get Log Fail: {0}".format(str(e)))
            raise e

HTML

其它

我们应用是前后端分离的，把html里面的核心代码放置VUE里面就可以了。

效果图

日志是流式的，如果Container有日志，则窗口会运态更新。

标题名称：kuberneteslog流式数据处理
本文路径：http://kswjz.com/article/ppjsdp.html