Kubernetes从0到1-第四篇 使用EFK收集Kubernetes日志

本文主要是介绍Kubernetes从0到1-第四篇 使用EFK收集Kubernetes日志，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Elasticsearch 插件

此附加组件由 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana 组合而成。 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。

#1. 创建命名空间

创建logging-ns.yaml

kind: Namespace
apiVersion: v1
metadata:name: logginglabels:k8s-app: loggingkubernetes.io/cluster-service: "true"addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile

应用yaml文件

$ kubectl apply -f logging-ns.yaml

#2. 部署Elasticsearch

添加chart仓库

$ helm repo add elastic https://helm.elastic.co
$ helm repo update
$ helm pull elastic/elasticsearch --version 7.5.2
$ tar -xvf elasticsearch-7.5.2.tgz && cd elasticsearch

安装

$ helm install elasticsearch . -n logging -f ./values.yaml

查看pv、pvc

$ kubectl get pv
NAME                                       CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS   CLAIM                                                 STORAGECLAS                          S          REASON   AGE
pvc-23431c9b-d017-490b-946d-4fb4a3a14a2f   10Gi       RWO            Delete           Bound    logging/elasticsearch-master-elasticsearch-master-0   managed-nfs                          -storage            99s

$ kubectl get pvc -n logging
NAME                                          STATUS   VOLUME                                     CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS          AGE
elasticsearch-master-elasticsearch-master-0   Bound    pvc-23431c9b-d017-490b-946d-4fb4a3a14a2f   10Gi       RWO            managed-nfs-storage   106s

查看pod状态

$ kubectl get pods -n logging
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
elasticsearch-master-0   1/1     Running   0          2m43s

查看service

$ kubectl get svc -n logging
NAME                            TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)             AGE
elasticsearch-master            ClusterIP   10.1.185.112   <none>        9200/TCP,9300/TCP   9m44s
elasticsearch-master-headless   ClusterIP   None           <none>        9200/TCP,9300/TCP   9m44s

#3. 部署fluentd

下载chart

$ helm pull incubator/fluentd-elasticsearch --version 0.7.1
$ tar -xvf fluentd-elasticsearch-0.7.1.tgz && cd fluentd-elasticsearch

修改values.yaml

image:repository: quay.io/fluentd_elasticsearch/fluentdtag: v3.1.0pullPolicy: IfNotPresent
elasticsearch:host: 'elasticsearch-master-0'port: 9200

安装

$ helm install fluentd . -n logging -f ./values.yaml

查看pod状态

$ kubectl get pods -n logging
NAME                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
elasticsearch-master-0                1/1     Running   0          62m
fluentd-fluentd-elasticsearch-dgjc7   1/1     Running   0          111s
fluentd-fluentd-elasticsearch-hhgpr   1/1     Running   0          110s

查看configmap

$ kubectl get configmaps -n logging
NAME                            DATA   AGE
fluentd-fluentd-elasticsearch   6      34m

#4. 部署kibana

下载chart

$ helm pull elastic/kibana --version 7.5.2
$ tar -xvf kibana-7.5.2.tgz && cd kibana

修改values.yaml

elasticsearchURL: "http://elasticsearch-master:9200"
elasticsearchHosts: "http://elasticsearch-master:9200"kibanaConfig: kibana.yml: |server.name: kibanaserver.host: "0.0.0.0"elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch-master:9200" ]service:type: LoadBalancerloadBalancerSourceRanges: - 192.168.238.0/24
ingress:enabled: truehosts:- kibana.demo.com

安装

$ helm install kibana . -n logging -f ./values.yaml

查看pod状态

$ kubectl get pod -n logging
NAME                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
elasticsearch-master-0                1/1     Running   1          4d18h
fluentd-fluentd-elasticsearch-dgjc7   1/1     Running   17         4d17h
fluentd-fluentd-elasticsearch-hhgpr   1/1     Running   17         4d17h
kibana-kibana-86866c888-8z2c5         1/1     Running   0          10m

查看ingress

$ kubectl get ingress -n logging
NAME            CLASS    HOSTS             ADDRESS           PORTS   AGE
kibana-kibana   <none>   kibana.demo.com   192.168.238.156   80      4d16h

访问kibana，设置本地host解析，kibana.demo.com

#5. 添加索引

Fluentd 配置文件中采集的日志使用的是 logstash 格式，只需要输入logstash-*即可匹配到 Elasticsearch 集群中的所有日志数据。
其他对索引个性化需求的，可以自行配置。

参考文档:
[1]: https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/fluentd-elasticsearch

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