基于kubernetes-1.23.1搭建EFK

Elasticsearch

概述：

Elasticsearch 是一个实时的，分布式的，可扩展的搜索引擎，它允许进行全文本和结构化搜索以及对日志进行分析。它通常用于索引和搜索大量日志数据，也可以用于搜索许多不同种类的文档。elasticsearch 具有三大功能，搜索、分析、存储数据。

特点：

1、分布式的文档存储引擎
2、分布式的搜索引擎和分析引擎
3、可以横向扩展至数百甚至数千个服务器节点，同时可以处理 PB 级数据。

常见的日志收集组件对比分析

1、Logstash

Logstash 是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。Logstash 可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来，并将数据标准化输出到你所选择的目的地。logstash 具有 filter 功能，能过滤分析日志

优势：

Logstash 主要的优点就是它的灵活性，主要因为它有很多插件，我们基本上可以在网上找到很多资源，几乎可以处理任何问题。

劣势：

Logstash 的问题是它的性能以及资源消耗(默认的堆大小是 1GB)。另一个问题是它目前不支持缓存，目前的典型替代方案是将 Redis 或 Kafka 作为中心缓冲池。

2、Filebeat

Filebeat 是一个轻量级的日志传输工具，它的存在正弥补了 Logstash 的缺点：Filebeat 作为一
个轻量级的日志传输工具可以将日志推送到中心 Logstash。
在版本 5.x 中，Elasticsearch 具有解析的能力(像 Logstash 过滤器)— Ingest。这也就意味着可
以将数据直接用 Filebeat 推送到 Elasticsearch，并让 Elasticsearch 既做解析的事情，又做存
储的事情。
不需要使用缓冲，因为 Filebeat 也会和 Logstash 一样记住上次读取的偏移，如果需要缓冲(例
如，不希望将日志服务器的文件系统填满)，可以使用 Redis/Kafka，因为 Filebeat 可以与它们进
行通信。

优势：

Filebeat 只是一个二进制文件没有任何依赖。它占用资源极少。
一般结构都是 filebeat 采集日志，然后发送到消息队列，redis，kafaka。然后 logstash 去获取，利用 filter 功能过滤分析，然后存储到 elasticsearch 中。

3、Fluentd

fluentd 是一个针对日志的收集、处理、转发系统。通过丰富的插件系统，可以收集来自于各种系统或应用的日志，转化为用户指定的格式后，转发到用户所指定的日志存储系统之中。
fluentd 常常被拿来和 Logstash 比较，我们常说 ELK，L 就是这个 agent。fluentd 是随着Docker，和 es 一起流行起来的 agent。

优势：

fluentd 比 logstash 更省资源。

EFK日志处理流程

filebeat从各个节点的Docker容器提取日志信息，并转发到ElasticSearch
ElasticSearch进行索引和保存
Kibana负责分析和可视化日志信息

在k8s中安装EFK组件

1. 安装elasticsearch组件

kubectl create ns kube-logging                                       #创建名称空间
kubectl get namespaces | grep kube-logging                           #查看是否创建成功

创建headless service，yaml文件内容如下：

cat elasticsearch_svc.yaml

apiVersion: v1
metadata:
  name: elasticsearch
  namespace: kube-logging
  labels:
    app: elasticsearch
spec:
  selector:
    app: elasticsearch
  clusterIP: None
  ports:
    - port: 9200
      name: rest
    - port: 9300
      name: inter-node

kubectl apply -f elasticsearch_svc.yaml                              #应用yaml文件
kubectl get services --namespace=kube-logging                        #查看是否创建成功

创建storageclass，yaml文件内容如下（需提前准备好nfs、nfsprovisioner环境）：

cat es_class.yaml 

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: do-block-storage
provisioner: example.com/nfs

kubectl apply -f es_class.yaml

使用statefulset部署es集群，yaml文件内容如下：

cat elasticsearch-statefulset.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: es-cluster
  namespace: kube-logging
spec:
  serviceName: elasticsearch
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: elasticsearch
  template:
    metadata:
      labels:
        app: elasticsearch
    spec:
      containers:
      - name: elasticsearch
        image: elasticsearch:7.12.1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        resources:
            limits:
              cpu: 1000m
            requests:
              cpu: 100m
        ports:
        - containerPort: 9200
          name: rest
          protocol: TCP
        - containerPort: 9300
          name: inter-node
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
        env:
          - name: cluster.name
            value: k8s-logs
          - name: node.name
            valueFrom:
              fieldRef:
                fieldPath: metadata.name
          - name: discovery.seed_hosts
            value: "es-cluster-0.elasticsearch,es-cluster-1.elasticsearch,es-cluster-2.elasticsearch"
          - name: cluster.initial_master_nodes
            value: "es-cluster-0,es-cluster-1,es-cluster-2"
          - name: ES_JAVA_OPTS
            value: "-Xms512m -Xmx512m"
      initContainers:
      - name: fix-permissions
        image: busybox
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        command: ["sh", "-c", "chown -R 1000:1000 /usr/share/elasticsearch/data"]
        securityContext:
          privileged: true
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
      - name: increase-vm-max-map
        image: busybox
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        command: ["sysctl", "-w", "vm.max_map_count=262144"]
        securityContext:
          privileged: true
      - name: increase-fd-ulimit
        image: busybox
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        command: ["sh", "-c", "ulimit -n 65536"]
        securityContext:
          privileged: true
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: data
      labels:
        app: elasticsearch
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      storageClassName: do-block-storage
      resources:
        requests:
          storage: 10Gi

kubectl apply -f elasticsearch-statefulset.yaml                     
kubectl get pods -n kube-logging                                    #查看pod情况

kubectl get svc -n kube-logging

pod 部署完成之后，可以通过 REST API 检查 elasticsearch 集群是否部署成功，在管理节点使用下面的命令将本地端口 9200 转发到 Elasticsearch 节点（如 es-cluster-0）对应的端口：

kubectl port-forward es-cluster-0 9200:9200 --namespace=kube-logging

打开一个新的控制节点的终端，执行如下请求：

curl http://localhost:9200/_cluster/state?pretty

第一次请求结果可能为空，之后有数据，输出如下：

看到上面的信息就表明我们名为 k8s-logs 的 Elasticsearch 集群成功创建了 3 个节点：escluster-0，es-cluster-1，和 es-cluster-2，当前主节点是 es-cluster-2。

2. 安装kibana组件

编写deployment和service的yaml文件，内容如下：

 cat kibana.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: kibana
  namespace: kube-logging
  labels:
    app: kibana
spec:
  ports:
  - port: 5601
  selector:
    app: kibana
  type: NodePort
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: kibana
  namespace: kube-logging
  labels:
    app: kibana
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: kibana
  template:
    metadata:
      labels:
        app: kibana
    spec:
      containers:
      - name: kibana
        image:  kibana:7.12.1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        resources:
          limits:
            cpu: 1000m
          requests:
            cpu: 100m
        env:
          - name: ELASTICSEARCH_URL
            value: http://elasticsearch:9200
        ports:
        - containerPort: 5601

kubectl apply -f kibana.yaml
kubectl get pods -n kube-logging                                   #查看pod情况

kubectl get svc -n kube-logging                                    #查看svc情况

在浏览器打开http://：30725，可以看到如下Kibana页面，表示kibana部署成功。

3. 安装fluentd组件

使用daemonset安装fluentd组件，保证集群中每个节点运行同样的pod副本来收集对应节点的日志。在 k8s 集群中，容器应用程序的输入输出日志会重定向到 node 节点里的 json 文件中，fluentd 可以 tail 和过滤以及把日志转换成指定的格式发送到 elasticsearch 集群中。除了容器日志，fluentd 也可以采集 kubelet、kube-proxy、docker 的日志。

下面是yaml文件内容：

cat fluentd.yaml

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: fluentd
  namespace: kube-logging
  labels:
    app: fluentd
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: fluentd
  labels:
    app: fluentd
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  - namespaces
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: fluentd
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: fluentd
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: fluentd
  namespace: kube-logging
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: fluentd
  namespace: kube-logging
  labels:
    app: fluentd
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: fluentd
  template:
    metadata:
      labels:
        app: fluentd
    spec:
      serviceAccount: fluentd
      serviceAccountName: fluentd
      tolerations:
      - key: node-role.kubernetes.io/master
        effect: NoSchedule
      containers:
      - name: fluentd
        image: fluentd:v1.9.1-debian-1.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        env:
          - name:  FLUENT_ELASTICSEARCH_HOST
            value: "elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local"
          - name:  FLUENT_ELASTICSEARCH_PORT
            value: "9200"
          - name: FLUENT_ELASTICSEARCH_SCHEME
            value: "http"
          - name: FLUENTD_SYSTEMD_CONF
            value: disable
        resources:
          limits:
            memory: 512Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 200Mi
        volumeMounts:
        - name: varlog
          mountPath: /var/log
        - name: varlibdockercontainers
          mountPath: /var/lib/docker/containers
          readOnly: true
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      volumes:
      - name: varlog
        hostPath:
          path: /var/log
      - name: varlibdockercontainers
        hostPath:
          path: /var/lib/docker/containers

kubectl apply -f fluentd.yaml
kubectl get pods -n kube-logging

到这里fluentd安装完成，接下来到kibana web界面进行配置。

点击Explore on my own

按照下图所示，找到创建索引界面。

在这里可以配置我们需要的 Elasticsearch 索引，前面 Fluentd 配置文件中我们采集的日志使用的是 logstash 格式，这里只需要在文本框中输入 logstash-*即可匹配到 Elasticsearch 集群中的所有日志数据，然后点击下一步，进入以下页面：

选择@timestamp，创建索引。
点击左侧的 discover，可看到如下：

至此EFK环境搭建成功！

注意

用到的相关镜像可提前下载，以提高部署速度。

相关配置已封装到镜像里，docker工作目录必须是/var/lib/docker ，否则会出现创建不了索引的情况。