kubernetes集群日志收集ELK

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kubernetes集群日志收集ELK

ELK架构
日志采集方式
部署
参考

ELK，分别指Elastic公司的Elasticsearch、Logstash、Kibana。在比较旧的ELK架构中，Logstash身兼日志的采集、过滤两职。但由于Logstash基于JVM，性能有一定限制，因此，目前业界更推荐使用Go语言开发FIiebeat代替Logstash的采集功能，Logstash只作为了日志过滤的中间件。

ELK架构

在这里插入图片描述
角色功能如下:

多个Filebeat在各个业务端进行日志采集，然后上传至Logstash
多个Logstash节点并行（负载均衡，不作为集群），对日志记录进行过滤处理，然后上传至Elasticsearch集群
多个Elasticsearch构成集群服务，提供日志的索引和存储能力
Kibana负责对Elasticsearch中的日志数据进行检索、分析
根据业务特点，还可以加入某些中间件，如Redis、Kafak等：

Kafka集群作为消息缓冲队列，可以降低大量FIlebeat对Logstash的并发访问压力。

日志采集方式

使用ELK+Filebeat架构，还需要明确Filebeat采集K8S集群日志的方式。

方式1：Node级日志代理

在每个节点（即宿主机）上可以独立运行一个Node级日志代理，通常的实现方式为DaemonSet。用户应用只需要将日志写到标准输出，Docker 的日志驱动会将每个容器的标准输出收集并写入到主机文件系统，这样Node级日志代理就可以将日志统一收集并上传。另外，可以使用K8S的logrotate或Docker 的log-opt 选项负责日志的轮转。
在这里插入图片描述
Docker默认的日志驱动（LogDriver）是json-driver，其会将日志以JSON文件的方式存储。所有容器输出到控制台的日志，都会以*-json.log的命名方式保存在/var/lib/docker/containers/目录下。对于Docker日志驱动的具体介绍，请参考官方文档。另外，除了收集Docker容器日志，一般建议同时收集K8S自身的日志以及宿主机的所有系统日志，其位置都在var/log下。

所以，简单来说，本方式就是在每个node上各运行一个日志代理容器，对本节点/var/log和 /var/lib/docker/containers/两个目录下的日志进行采集，然后汇总到elasticsearch集群，最后通过kibana展示。

方式2：伴生容器（sidecar container）作为日志代理

创建一个伴生容器（也可称作日志容器），与应用程序容器在处于同一个Pod中。同时伴生容器内部运行一个独立的、专门为收集应用日志的代理，常见的有Logstash、Fluentd 、Filebeat等。日志容器通过共享卷可以获得应用容器的日志，然后进行上传。

在这里插入图片描述

方式3：应用直接上传日志

应用程序容器直接通过网络连接上传日志到后端，这是最简单的方式。
在这里插入图片描述

对比

在这里插入图片描述
相对来说，方式1在业界使用更为广泛，并且官方也更为推荐。因此，最终我们采用ELK+Filebeat架构，并基于方式1，如下：

部署

目前相关的文件已经上传github直接可以下载用：

部署文件下载

 git clone https://github.com/hkj123/kubernetes-elk.git
 cd kubernetes-elk
 创建 logging namespace
 kubectl apply -f logging-namespace.yaml

kubectl 基本操作命令总结

创建service    
kubectl create -f service.yaml
查看创建的service当后端代理的pod的ip  
get endpoints my-service
查找目录下的所有文件中是否含有某个字符串
find .|xargs grep -ri "xxxx"
更新对象
kubectl replace -f <filename|url>
删除对象
kubectl delete -f <filename|url>
浏览对象
kubectl get -f <filename|url> -o yaml
加载对象
kubectl apply -f <filename|url> 
查看名称空间   
kubectl get namespaces
查看创建的service
kubectl get svc --all-namespaces
kubectl describe pod name
查看目前所有的deployment
kubectl get deployment --all-namespaces
kubectl describe deployment name
查看目前所有的replica set
kubectl get rs --all-namespaces
kubectl describe rs name
查看目前所有的pod
kubectl get pods --all-namespaces
kubectl describe pod name
查看具体的日志
kubectl --namespace=logging logs name
kubectl logs name

部署elastisearch

# 本次部署虽然使用 StatefulSet 但是没有使用pv进行持久化数据存储
# pod重启之后，数据会丢失，生产环境一定要使用pv持久化存储数据

# 部署elasticsearch
kubectl apply -f elasticsearch.yaml
# 查看状态
kubectl get pods,svc -n logging -o wide

[root@saas98 ~]$ kubectl get pod --namespace=logging
NAME                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
elasticsearch-logging-0           1/1     Running   0          3d23h
elasticsearch-logging-1           1/1     Running   0          3d23h

# 等待所有pod变成running状态 
# 访问测试
# 如果测试都有数据返回代表部署成功
kubectl run curl -n logging --image=radial/busyboxplus:curl -i --tty
nslookup elasticsearch-logging
curl 'http://elasticsearch-logging:9200/_cluster/health?pretty'
curl 'http://elasticsearch-logging:9200/_cat/nodes'
exit

# 清理测试
kubectl delete deploy curl -n logging

部署kibana

# 部署
kubectl apply -f kibana.yaml

# 查看状态
kubectl get pods,svc -n logging -o wide

[root@saas98 ~]$ kubectl get pod --namespace=logging
NAME                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
elasticsearch-logging-0           1/1     Running   0          3d23h
elasticsearch-logging-1           1/1     Running   0          3d23h
kibana-logging-5df7d57b77-wmm2d   1/1     Running   0          3d23h

部署filebeat收集日志

# 部署
kubectl apply -f filebeat.yaml

[root@saas98 ~]$ kubectl get pod --namespace=logging
NAME                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
elasticsearch-logging-0           1/1     Running   0          3d23h
elasticsearch-logging-1           1/1     Running   0          3d23h
filebeat-kjvxb                    1/1     Running   0          2d5h
filebeat-rm426                    1/1     Running   0          2d5h
filebeat-sbhzz                    1/1     Running   0          2d5h
filebeat-whrxq                    1/1     Running   0          2d5h
kibana-logging-5df7d57b77-wmm2d   1/1     Running   0          3d23h