Python应用迁移至Docker后AWS日志流变为随机哈希，如何保留原名？

问题根因 #

awslogs Docker日志驱动的作用是采集容器标准输出/标准错误（stdout/stderr）的所有内容统一上报，它默认的日志流命名规则为容器ID哈希值，不会识别日志内容里的logger名称做拆分，这是迁移后日志流变成随机哈希的核心原因。你迁移前的方案应该是直接通过Python日志SDK直连CloudWatch上报，才能按logger名称生成对应日志流。

可行解决方案 #

方案1：固定单容器的日志流名称（适合单容器对应一个日志流的场景） #

如果你不需要按logger拆分多流，只需要把随机哈希改成自定义固定名称，直接在Docker启动命令里加awslogs-stream参数即可：

--log-driver=awslogs \
      --log-opt awslogs-group=XXXXX \
      --log-opt awslogs-create-group=true \
      --log-opt awslogs-stream=你要的固定流名称 \

该方案无需修改应用代码，但是只能给整个容器指定一个日志流名称，无法实现多logger对应多流的效果。

方案2：使用Python CloudWatch Handler直连上报（完全还原迁移前的效果） #

如果你需要保留每个logger对应独立日志流的效果，放弃Docker层的awslogs驱动，改用Python日志组件直接上报，操作步骤如下：

1. 安装依赖库watchtower：

pip install watchtower

2. 修改YAML日志配置，替换原有的console StreamHandler为CloudWatchHandler：

version: 1
disable_existing_loggers: False
formatters:
  json:
    format: "[%(asctime)s] %(process)d %(levelname)s %(name)s:%(funcName)s:%(lineno)s - %(message)s"
  plaintext:
    format: "%(asctime)s %(levelname)s %(name)s - %(message)s"
    datefmt: "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
handlers:
  cloudwatch:
    class: watchtower.CloudWatchLogHandler
    formatter: plaintext
    level: INFO
    log_group_name: XXXXX # 替换为你的CloudWatch日志组名
    stream_name: "{logger_name}" # 配置直接用logger名称作为日志流名称
    create_log_group: True
root:
  level: DEBUG
  propagate: True
  handlers: [cloudwatch]

3. 移除Docker启动命令里的所有--log-driver和--log-opt相关配置即可。

注意：使用该方案需要保证容器运行环境具备CloudWatch日志上报的IAM权限，需授予logs:CreateLogGroup、logs:CreateLogStream、logs:PutLogEvents权限。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者This-is-patriiick