Docker默認會為每個容器創建一個新的日志文件，并在容器運行時不斷地追加新的日志信息，這會導致每個容器都有多個日志文件，且文件數量會隨著容器的增加而增加。
隨著Docker技術的廣泛應用，Docker容器的日志管理逐漸成為了一個重要的問題。由于每個容器都有自己的日志文件，如果不對日志進行有效的管理，可能會導致日志文件過多或過大，從而占用過多的存儲空間和系統資源。本文將介紹如何給Docker日志瘦身，以解決這個問題。
Docker容器的日志記錄由Docker日志驅動程序負責，Docker支持多種日志驅動程序，包括json-file、syslog、none等。其中，json-file是最常用的日志驅動程序，它將容器的日志輸出到JSON格式的文件中。
默認情況下，Docker會為每個容器創建一個新的日志文件，并在容器運行時不斷地追加新的日志信息。這會導致每個容器都有多個日志文件，且文件數量可能會隨著容器的增加而增加。此外，如果一個容器產生了大量的日志信息，單個日志文件的大小也可能會變得非常大，從而占用大量的存儲空間。
為了解決這個問題，我們可以采取以下措施給Docker日志瘦身：
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調整日志驅動程序：選擇一個適當的日志驅動程序，可以控制日志的輸出和大小。例如，使用none驅動程序將不記錄任何日志。
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限制日志輸出：可以通過設置Docker容器的日志輸出級別來限制日志輸出。例如，將日志輸出級別設置為警告或更高級別，可以減少不必要的日志輸出。
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配置日志輪轉：Docker默認情況下會輪轉容器的日志文件，以避免日志文件過大。可以通過設置Docker日志輪轉的相關參數來控制日志文件的大小和數量。
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刪除舊的日志文件：定期清理舊的日志文件，可以減少日志文件占用的空間。
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使用第三方工具：可以使用第三方工具來管理和監控Docker日志文件，例如Logstash、Fluentd等。這些工具可以過濾、存儲和監控Docker日志文件，以減少日志文件的大小和數量。
下面是一些具體的示例配置。
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使用none驅動程序：
docker run -d --log-driver=none --name my-contAIner image/my-image
上述命令將容器的日志驅動程序設置為none，
即不記錄任何日志。
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限制日志輸出：
docker run -d --log-level=warning --name my-container image/my-image
上述命令將容器的日志輸出級別設置為警告或更高
級別，以減少不必要的日志輸出。
3. 配置日志輪轉：
docker run -d --log-opt max-size=10m --log-optmax-file=5 --name my-container image/my-image
上述命令將容器的日志文件大小限制為10MB，并保留最近的5個日志文件。通過設置max-size參數限制每個日志文件的大小，設置max-file參數限制保留的日志文件數量。
4. 刪除舊的日志文件
find /var/lib/docker/containers -name "*.log"-mtime +1 -exec rm {} ;
上述命令定期清理前一天之前的所有Docker容器
日志文件。可以根據需要調整命令中的時間參數。
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使用第三方工具：
例如使用Logstash將Docker容器日志導入到Elasticsearch中進行存儲和分析：
ocker run --name logstash -v /var/lib/docker/containers:/var/lib/docker/containers -d logstash消極指數平滑(1.5+和1.4)-input {file {docker {path => "/var/lib/docker/containers/*/*.log"add_field => { "container" => "%{[@metadata][_docker]}" "docker_image" => "%{[@metadata][_docker][image]}" }}}}-output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "docker-%{+YYYY.MM.dd}" document_type => "%{[@metadata][_docker][image]}"}}
上述命令使用Logstash過濾、存儲和分析Docker
容器的日志文件。通過將容器名稱和鏡像名稱添加
為字段，可以將這些信息導入到Elasticsearch中
進行更詳細的搜索和分析。
綜上所述，通過使用適當的日志驅動程序、限制日志輸出、配置日志輪轉、刪除舊的日志文件和使用第三方工具等方法，我們可以有效地給Docker日志瘦身，減少不必要的日志輸出和文件大小。這對于優化Docker容器的存儲空間和系統資源利用具有重要意義。
