09.10 Kubernetes部署ELK并使用Filebeat收集容器日志

本文的试验环境为CentOS 7.3，Kubernetes集群为1.11.2，安装步骤参见kubeadm安装kubernetes V1.11.1 集群

1. 环境准备

Elasticsearch运行时要求vm.max_map_count内核参数必须大于262144，因此开始之前需要确保这个参数正常调整过。

$ sysctl -w vm.max_map_count=262144

也可以在ES的的编排文件中增加一个initContainer来修改内核参数，但这要求kublet启动的时候必须添加了--allow-privileged参数，但是一般生产中不会给加这个参数，因此最好在系统供给的时候要求这个参数修改完成。

ES的配置方式

• 使用Cluster Update Setting API动态修改配置
• 使用配置文件的方式，配置文件默认在 config 文件夹下，具体位置取决于安装方式。
• elasticsearch.yml 配置Elasticsearch
• jvm.options 配置ES JVM参数
• log4j.properties 配置ES logging参数
• 使用Prompt方式在启动时输入

最常使用的配置方式为使用配置文件，ES的配置文件为yaml格式，格式要求和Kubernetes的编排文件一样。配置文件中可以引用环境变量，例如node.name: ${HOSTNAME}

ES的节点

ES的节点Node可以分为几种角色：

• Master-eligible node，是指有资格被选为Master节点的Node，可以统称为Master节点。设置node.master: true
• Data node，存储数据的节点，设置方式为node.data: true。
• Ingest node，进行数据处理的节点，设置方式为node.ingest: true。
• Trible node，为了做集群整合用的。

对于单节点的Node，默认是master-eligible和data，对于多节点的集群，就要仔细规划每个节点的角色。

2. 单实例方式部署ELK

单实例部署ELK的方法非常简单，可以参考我Github上的elk-single.yaml文件，整体就是创建一个ES的部署，创建一个Kibana的部署，创建一个ES的Headless服务，创建一个Kiana的NodePort服务，本地通过节点的NodePort访问Kibana。

[root@devops-101 ~]# curl -L -O https://raw.githubusercontent.com/cocowool/k8s-go/master/elk/elk-single.yaml
[root@devops-101 ~]# kubectl apply -f elk-single.yaml 
deployment.apps/kb-single created
service/kb-single-svc unchanged
deployment.apps/es-single created
service/es-single-nodeport unchanged 

service/es-single unchanged
[root@devops-101 ~]# kubectl get all
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/es-single-5b8b696ff8-9mqrz 1/1 Running 0 26s
pod/kb-single-69d6d9c744-sxzw9 1/1 Running 0 26s
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
service/es-single ClusterIP None <none> 9200/TCP,9300/TCP 19m
service/es-single-nodeport NodePort 172.17.197.237 <none> 9200:31200/TCP,9300:31300/TCP 13h
service/kb-single-svc NodePort 172.17.27.11 <none> 5601:32601/TCP 19m
service/kubernetes ClusterIP 172.17.0.1 <none> 443/TCP 14d
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
deployment.apps/es-single 1 1 1 1 26s
deployment.apps/kb-single 1 1 1 1 26s
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
replicaset.apps/es-single-5b8b696ff8 1 1 1 26s
replicaset.apps/kb-single-69d6d9c744 1 1 1 26s
/<none>/<none>/<none>/<none>

可以看看效果如下：

3. 集群部署ELK

3.1 不区分集群中的节点角色

[root@devops-101 ~]# curl -L -O https://raw.githubusercontent.com/cocowool/k8s-go/master/elk/elk-cluster.yaml
[root@devops-101 ~]# kubectl apply -f elk-cluster.yaml 
deployment.apps/kb-single created
service/kb-single-svc created
statefulset.apps/es-cluster created
service/es-cluster-nodeport created
service/es-cluster created

效果如下

3.2 区分集群中节点角色

如果需要区分节点的角色，就需要建立两个StatefulSet部署，一个是Master集群，一个是Data集群。Data集群的存储我这里为了简单使用了emptyDir，可以使用localStorage或者hostPath，关于存储的介绍，可以参考Kubernetes存储系统介绍。这样就可以避免Data节点在本机重启时发生数据丢失而重建索引，但是如果发生迁移的话，如果想保留数据，只能采用共享存储的方案了。具体的编排文件在这里elk-cluster-with-role

[root@devops-101 ~]# curl -L -O https://raw.githubusercontent.com/cocowool/k8s-go/master/elk/elk-cluster-with-role.yaml 
[root@devops-101 ~]# kubectl apply -f elk-cluster-with-role.yaml 
deployment.apps/kb-single created
service/kb-single-svc created
statefulset.apps/es-cluster created
statefulset.apps/es-cluster-data created
service/es-cluster-nodeport created
service/es-cluster created
[root@devops-101 ~]# kubectl get all
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/es-cluster-0 1/1 Running 0 13s
pod/es-cluster-1 0/1 ContainerCreating 0 2s
pod/es-cluster-data-0 1/1 Running 0 13s
pod/es-cluster-data-1 0/1 ContainerCreating 0 2s
pod/kb-single-5848f5f967-w8hwq 1/1 Running 0 14s
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
service/es-cluster ClusterIP None <none> 9200/TCP,9300/TCP 13s
service/es-cluster-nodeport NodePort 172.17.207.135 <none> 9200:31200/TCP,9300:31300/TCP 13s
service/kb-single-svc NodePort 172.17.8.137 <none> 5601:32601/TCP 14s
service/kubernetes ClusterIP 172.17.0.1 <none> 443/TCP 16d
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
deployment.apps/kb-single 1 1 1 1 14s
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
replicaset.apps/kb-single-5848f5f967 1 1 1 14s
NAME DESIRED CURRENT AGE
statefulset.apps/es-cluster 3 2 14s
statefulset.apps/es-cluster-data 2 2 13s 

/<none>/<none>/<none>/<none>

效果如下

4. 使用Filebeat监控收集容器日志

使用Logstash，可以监测具有一定命名规律的日志文件，但是对于容器日志，很多文件名都是没有规律的，这种情况比较适合使用Filebeat来对日志目录进行监测，发现有更新的日志后上送到Logstash处理或者直接送入到ES中。

每个Node节点上的容器应用日志，默认都会在/var/log/containers目录下创建软链接，这里我遇到了两个小问题，第一个就是当时挂载hostPath的时候没有挂载软链接的目的文件夹，导致在容器中能看到软链接，但是找不到对应的文件；第二个问题是宿主机上这些日志权限都是root，而Pod默认用filebeat用户启动的应用，因此要单独设置下。

效果如下

具体的编排文件可以参考我的Github主页，提供了Deployment方式的编排和DaemonSet方式的编排。

对于具体日志的格式，因为时间问题没有做进一步的解析，这里如果有朋友做过，可以分享出来。

主要的编排文件内容摘抄如下。

kind: List
apiVersion: v1
items:
- apiVersion: v1
 kind: ConfigMap
 metadata:
 name: filebeat-config
 labels:
 k8s-app: filebeat
 kubernetes.io/cluster-service: "true"
 app: filebeat-config
 data:
 filebeat.yml: |
 processors:
 - add_cloud_metadata:
 filebeat.modules:
 - module: system
 filebeat.inputs:
 - type: log
 paths:
 - /var/log/containers/*.log
 symlinks: true
 # json.message_key: log
 # json.keys_under_root: true
 output.elasticsearch:
 hosts: ['es-single:9200']
 logging.level: info 
- apiVersion: extensions/v1beta1
 kind: DaemonSet 
 metadata:
 name: filebeat
 labels:
 k8s-app: filebeat
 kubernetes.io/cluster-service: "true" 

 spec:
 template:
 metadata:
 name: filebeat
 labels:
 app: filebeat
 k8s-app: filebeat
 kubernetes.io/cluster-service: "true"
 spec:
 containers:
 - image: docker.elastic.co/beats/filebeat:6.4.0
 name: filebeat
 args: [
 "-c", "/home/filebeat-config/filebeat.yml",
 "-e",
 ]
 securityContext:
 runAsUser: 0
 volumeMounts:
 - name: filebeat-storage
 mountPath: /var/log/containers
 - name: varlogpods
 mountPath: /var/log/pods
 - name: varlibdockercontainers
 mountPath: /var/lib/docker/containers
 - name: "filebeat-volume"
 mountPath: "/home/filebeat-config"
 nodeSelector:
 role: front
 volumes:
 - name: filebeat-storage
 hostPath:
 path: /var/log/containers
 - name: varlogpods
 hostPath:
 path: /var/log/pods
 - name: varlibdockercontainers
 hostPath:
 path: /var/lib/docker/containers
 - name: filebeat-volume
 configMap:
 name: filebeat-config