一、简介

这个附加组件由Elasticsearch, FluentdKibana组合而成

通过结合这三个工具,我们获得了一个可扩展的,灵活的,易于使用的日志收集和分析管道。

  • Elasticsearch是一个搜索引擎,负责存储我们的日志并允许查询它们

  • Fluentd将日志消息从Kubernetes发送到Elasticsearch

  • 而Kibana是一个图形界面,用于查看和查询存储在Elasticsearch中的日志

官方文件目录:kubernetes/cluster/addons/fluentd-elasticsearch

环境是之前搭建的 kubernetes 1.8.3

二、安装

kubectl create -f 以下文件

1、efk-clusterrolebinding.yml

---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
metadata:
  name: efk
  namespace: kube-system
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: efk
    namespace: kube-system
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: cluster-admin
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

2、efk-sa.yml

---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: efk
  namespace: kube-system
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: "true"

3、elasticsearch-deployment.yaml

---
# https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v1.5.2/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/es-controller.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: elasticsearch-logging-v1
  namespace: "kube-system"
  labels:
    k8s-app: elasticsearch-logging
    version: "v2.4.1"
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: elasticsearch-logging
      version: "v2.4.1"
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: elasticsearch-logging
        version: "v2.4.1"
        kubernetes.io/cluster-service: "true"
    spec:
      containers:
      - image: "gcr.io/google_containers/elasticsearch:v2.4.1"
        name: elasticsearch-logging
        resources:
          # need more cpu upon initialization, therefore burstable class
          limits:
            cpu: 1000m
          requests:
            cpu: 100m
        ports:
        - containerPort: 9200
          name: db
          protocol: TCP
        - containerPort: 9300
          name: transport
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - name: es-persistent-storage
          mountPath: /data
      volumes:
      - name: es-persistent-storage
        emptyDir: {}
      serviceAccountName: efk

4、elasticsearch-service.yaml

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: elasticsearch-logging
  namespace: "kube-system"
  labels:
    k8s-app: elasticsearch-logging
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    kubernetes.io/name: "Elasticsearch"
spec:
  ports:
  - port: 9200
    protocol: TCP
    targetPort: db
  selector:
    k8s-app: elasticsearch-logging

5、fluentd-config.yaml

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: fluentd-config
  namespace: "kube-system"
data:
  fluentd.conf: |
    # This configuration file for Fluentd / td-agent is used
    # to watch changes to Docker log files. The kubelet creates symlinks that
    # capture the pod name, namespace, container name & Docker container ID
    # to the docker logs for pods in the /var/log/containers directory on the host.
    # If running this fluentd configuration in a Docker container, the /var/log
    # directory should be mounted in the container.
    #
    # These logs are then submitted to Elasticsearch which assumes the
    # installation of the fluent-plugin-elasticsearch & the
    # fluent-plugin-kubernetes_metadata_filter plugins.
    # See https://github.com/uken/fluent-plugin-elasticsearch &
    # https://github.com/fabric8io/fluent-plugin-kubernetes_metadata_filter for
    # more information about the plugins.
    # Maintainer: Jimmi Dyson 
    #
    # Example
    # =======
    # A line in the Docker log file might look like this JSON:
    #
    # {"log":"2014/09/25 21:15:03 Got request with path wombat\n",
    #  "stream":"stderr",
    #   "time":"2014-09-25T21:15:03.499185026Z"}
    #
    # The time_format specification below makes sure we properly
    # parse the time format produced by Docker. This will be
    # submitted to Elasticsearch and should appear like:
    # $ curl 'http://elasticsearch-logging:9200/_search?pretty'
    # ...
    # {
    #      "_index" : "logstash-2014.09.25",
    #      "_type" : "fluentd",
    #      "_id" : "VBrbor2QTuGpsQyTCdfzqA",
    #      "_score" : 1.0,
    #      "_source":{"log":"2014/09/25 22:45:50 Got request with path wombat\n",
    #                 "stream":"stderr","tag":"docker.container.all",
    #                 "@timestamp":"2014-09-25T22:45:50+00:00"}
    #    },
    # ...
    #
    # The Kubernetes fluentd plugin is used to write the Kubernetes metadata to the log
    # record & add labels to the log record if properly configured. This enables users
    # to filter & search logs on any metadata.
    # For example a Docker container's logs might be in the directory:
    #
    #  /var/lib/docker/containers/997599971ee6366d4a5920d25b79286ad45ff37a74494f262e3bc98d909d0a7b
    #
    # and in the file:
    #
    #  997599971ee6366d4a5920d25b79286ad45ff37a74494f262e3bc98d909d0a7b-json.log
    #
    # where 997599971ee6... is the Docker ID of the running container.
    # The Kubernetes kubelet makes a symbolic link to this file on the host machine
    # in the /var/log/containers directory which includes the pod name and the Kubernetes
    # container name:
    #
    #    synthetic-logger-0.25lps-pod_default_synth-lgr-997599971ee6366d4a5920d25b79286ad45ff37a74494f262e3bc98d909d0a7b.log
    #    ->
    #    /var/lib/docker/containers/997599971ee6366d4a5920d25b79286ad45ff37a74494f262e3bc98d909d0a7b/997599971ee6366d4a5920d25b79286ad45ff37a74494f262e3bc98d909d0a7b-json.log
    #
    # The /var/log directory on the host is mapped to the /var/log directory in the container
    # running this instance of Fluentd and we end up collecting the file:
    #
    #   /var/log/containers/synthetic-logger-0.25lps-pod_default_synth-lgr-997599971ee6366d4a5920d25b79286ad45ff37a74494f262e3bc98d909d0a7b.log
    #
    # This results in the tag:
    #
    #  var.log.containers.synthetic-logger-0.25lps-pod_default_synth-lgr-997599971ee6366d4a5920d25b79286ad45ff37a74494f262e3bc98d909d0a7b.log
    #
    # The Kubernetes fluentd plugin is used to extract the namespace, pod name & container name
    # which are added to the log message as a kubernetes field object & the Docker container ID
    # is also added under the docker field object.
    # The final tag is:
    #
    #   kubernetes.var.log.containers.synthetic-logger-0.25lps-pod_default_synth-lgr-997599971ee6366d4a5920d25b79286ad45ff37a74494f262e3bc98d909d0a7b.log
    #
    # And the final log record look like:
    #
    # {
    #   "log":"2014/09/25 21:15:03 Got request with path wombat\n",
    #   "stream":"stderr",
    #   "time":"2014-09-25T21:15:03.499185026Z",
    #   "kubernetes": {
    #     "namespace": "default",
    #     "pod_name": "synthetic-logger-0.25lps-pod",
    #     "container_name": "synth-lgr"
    #   },
    #   "docker": {
    #     "container_id": "997599971ee6366d4a5920d25b79286ad45ff37a74494f262e3bc98d909d0a7b"
    #   }
    # }
    #
    # This makes it easier for users to search for logs by pod name or by
    # the name of the Kubernetes container regardless of how many times the
    # Kubernetes pod has been restarted (resulting in a several Docker container IDs).
    #
    # TODO: Propagate the labels associated with a container along with its logs
    # so users can query logs using labels as well as or instead of the pod name
    # and container name. This is simply done via configuration of the Kubernetes
    # fluentd plugin but requires secrets to be enabled in the fluent pod. This is a
    # problem yet to be solved as secrets are not usable in static pods which the fluentd
    # pod must be until a per-node controller is available in Kubernetes.
    # Prevent fluentd from handling records containing its own logs. Otherwise
    # it can lead to an infinite loop, when error in sending one message generates
    # another message which also fails to be sent and so on.
    
      type null
    
    # Example:
    # {"log":"[info:2016-02-16T16:04:05.930-08:00] Some log text here\n","stream":"stdout","time":"2016-02-17T00:04:05.931087621Z"}
    
      type tail
      path /var/log/containers/*.log
      pos_file /var/log/es-containers.log.pos
      time_format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%NZ
      tag kubernetes.*
      format json
      read_from_head true
    
    # Example:
    # 2015-12-21 23:17:22,066 [salt.state       ][INFO    ] Completed state [net.ipv4.ip_forward] at time 23:17:22.066081
    
      type tail
      format /^(?

6、fluentd-ds.yaml

---
# https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v1.5.2/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/es-controller.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: "fluentd-es-v1.22"
  namespace: "kube-system"
  labels:
    k8s-app: fluentd-es
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    version: "v1.22"
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: fluentd-es
        kubernetes.io/cluster-service: "true"
        version: "v1.22"
    spec:
      tolerations:
        - effect: NoSchedule
          operator: Exists
      containers:
      - name: fluentd-es
        image: "gcr.io/google_containers/fluentd-elasticsearch:1.22"
        command:
          - '/bin/sh'
          - '-c'
          - '/usr/sbin/td-agent -c /etc/kubernetes/fluentd/fluentd.conf 2>&1 >> /var/log/fluentd.log'
        resources:
          limits:
            memory: 200Mi
          requests:
            cpu:  100m
            memory: 200Mi
        volumeMounts:
        - name: varlog
          mountPath: /var/log
        - name: varlibdockercontainers
          mountPath: /var/lib/docker/containers
          readOnly: true
        - name: config
          mountPath: "/etc/kubernetes/fluentd"
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      volumes:
      - name: varlog
        hostPath:
          path: /var/log
      - name: varlibdockercontainers
        hostPath:
          path: /var/lib/docker/containers
      - name: config
        configMap: 
          name: fluentd-config
      serviceAccountName: efk

7、kibana-deployment.yaml

---
# https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v1.5.2/cluster/addons/fluentd-kibana/kibana-controller.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: kibana-logging
  namespace: "kube-system"
  labels:
    k8s-app: kibana-logging
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: kibana-logging
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: kibana-logging
    spec:
      containers:
      - name: kibana-logging
        image: "gcr.io/google_containers/kibana:v4.6.1"
        resources:
          # keep request = limit to keep this container in guaranteed class
          limits:
            cpu: 100m
          requests:
            cpu: 100m
        env:
          - name: "ELASTICSEARCH_URL"
            value: "http://elasticsearch-logging:9200"
          - name: "KIBANA_BASE_URL"
            value: "/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/kibana-logging"
        ports:
        - containerPort: 5601
          name: ui
          protocol: TCP
      serviceAccountName: efk

8、kibana-service.yaml

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: kibana-logging
  namespace: "kube-system"
  labels:
    k8s-app: kibana-logging
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    kubernetes.io/name: "Kibana"
spec:
  ports:
  - port: 5601
    protocol: TCP
    targetPort: ui
  selector:
    k8s-app: kibana-logging

三、访问

访问地址是,前提是你的浏览器已经导入证书。导入方法请看Dashboard

https://192.168.1.121:6443/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/kibana-logging/app/kibana

如遇到拒绝连接,请看日志

kubectl logs -n kube-system kibana-logging-649489c8bb-7j8pb

Unauthorized未授权       就需要导入证书到浏览器

正常情况如下

kubernetes addons efk_第1张图片

kubernetes addons efk_第2张图片