【Kubernetes 企業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)】04、基于 K8s 構(gòu)建 EFK+logstash+kafka 日志平臺（中）

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了【Kubernetes 企業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)】04、基于 K8s 構(gòu)建 EFK+logstash+kafka 日志平臺（中）。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

一、安裝存儲日志組件 Elasticsearch

1.1 創(chuàng)建名稱空間

1.2 安裝 elasticsearch 組件

1）創(chuàng)建 headless service 服務(wù)

2）通過 statefulset 創(chuàng)建 elasticsearch 集群

二、安裝 kibana 可視化 UI 界面

本篇文章所用到的資料文件下載地址：

kibana-v7.2.0-kubernetes文檔類資源-CSDN下載

https://download.csdn.net/download/weixin_46560589/87391396

一、安裝存儲日志組件 Elasticsearch

1.1 創(chuàng)建名稱空間

????????在安裝 Elasticsearch 集群之前，我們先創(chuàng)建一個名稱空間，在這個名稱空間下安裝日志收工具 elasticsearch、fluentd、kibana。我們創(chuàng)建一個 kube-logging 名稱空間，將 EFK 組件安裝到該名稱空間中。

[root@k8s-master1 ~]# mkdir efk
[root@k8s-master1 ~]# cd efk/

[root@k8s-master1 efk]# kubectl create namespace kube-logging
namespace/kube-logging created

# 查看 kube-logging 名稱空間是否創(chuàng)建成功
[root@k8s-master1 efk]# kubectl get ns
NAME              STATUS   AGE
default           Active   8d
kube-logging      Active   7s
kube-node-lease   Active   8d
kube-public       Active   8d
kube-system       Active   8d

1.2 安裝 elasticsearch 組件

????????通過上面步驟已經(jīng)創(chuàng)建了一個名稱空間 kube-logging，在這個名稱空間下去安裝日志收集組件 efk。首先，我們需要部署一個有 3 個節(jié)點(diǎn)的 Elasticsearch 集群，我們使用 3 個 Elasticsearch Pods 可以避免高可用中的多節(jié)點(diǎn)群集中發(fā)生的“裂腦”的問題。

Elasticsearch 腦裂參考地址：Node | Elasticsearch Guide [8.6] | Elastic

1）創(chuàng)建 headless service 服務(wù)

????????創(chuàng)建一個 headless service 的 Kubernetes 服務(wù)，服務(wù)名稱是 elasticsearch，這個服務(wù)將為 3 個 Pod 定義一個 DNS 域。headless service 不具備負(fù)載均衡也沒有 IP。

要了解有關(guān) headless service 的更多信息，可參考：服務(wù)（Service） | Kubernetes

[root@k8s-master1 efk]# vim elasticsearch_svc.yaml 
kind: Service
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

????????在 kube-logging 名稱空間定義了一個名為 elasticsearch 的 Service服務(wù)，帶有app=elasticsearch 標(biāo)簽，當(dāng)我們將 Elasticsearch StatefulSet 與此服務(wù)關(guān)聯(lián)時，服務(wù)將返回帶有標(biāo)簽 app=elasticsearch 的 Elasticsearch Pods 的 DNS 記錄，然后設(shè)置 clusterIP=None，將該服務(wù)設(shè)置成無頭服務(wù)。最后，我們分別定義端口 9200、9300，分別用于與 REST API 交互，以及用于節(jié)點(diǎn)間通信。

[root@k8s-master1 efk]# kubectl apply -f elasticsearch_svc.yaml 
service/elasticsearch created
[root@k8s-master1 efk]# kubectl get svc -n kube-logging 
NAME            TYPE        CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)             AGE
elasticsearch   ClusterIP   None         <none>        9200/TCP,9300/TCP   7s

????????現(xiàn)在我們已經(jīng)為 Pod 設(shè)置了無頭服務(wù)和一個穩(wěn)定的域名 .elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local，接下來我們通過 StatefulSet 來創(chuàng)建具體的 Elasticsearch 的 Pod 應(yīng)用。

2）通過 statefulset 創(chuàng)建 elasticsearch 集群
創(chuàng)建 Storageclass，實(shí)現(xiàn)存儲類動態(tài)供給：

1、安裝 nfs 服務(wù)

# 在各個節(jié)點(diǎn)安裝 nfs 服務(wù)
yum install nfs-utils -y

# 啟動 nfs 服務(wù)
systemctl enable nfs --now

# 在 master1 上創(chuàng)建一個 nfs 共享目錄
[root@k8s-master1 efk]# mkdir -pv /data/v1

# 編輯 /etc/exports 文件
[root@k8s-master1 efk]# vim /etc/exports
/data/v1 192.168.78.0/24(rw,no_root_squash)

# 加載配置，使配置生效
[root@k8s-master1 efk]# exportfs -arv
exporting 192.168.78.0/24:/data/v1
[root@k8s-master1 efk]# systemctl restart nfs

2、創(chuàng)建 nfs 作為存儲的供應(yīng)商

# 創(chuàng)建 sa
[root@k8s-master1 efk]# kubectl create serviceaccount nfs-provisioner
serviceaccount/nfs-provisioner created

[root@k8s-master1 efk]# kubectl get sa
NAME              SECRETS   AGE
default           1         8d
nfs-provisioner   1         4s

# 對 sa 做 rbac 授權(quán)
[root@k8s-master1 efk]# vim rbac.yaml 
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: nfs-provisioner-runner
rules:
  - apiGroups: [""]
    resources: ["persistentvolumes"]
    verbs: ["get", "list", "watch", "create", "delete"]
  - apiGroups: [""]
    resources: ["persistentvolumeclaims"]
    verbs: ["get", "list", "watch", "update"]
  - apiGroups: ["storage.k8s.io"]
    resources: ["storageclasses"]
    verbs: ["get", "list", "watch"]
  - apiGroups: [""]
    resources: ["events"]
    verbs: ["create", "update", "patch"]
  - apiGroups: [""]
    resources: ["services", "endpoints"]
    verbs: ["get"]
  - apiGroups: ["extensions"]
    resources: ["podsecuritypolicies"]
    resourceNames: ["nfs-provisioner"]
    verbs: ["use"]
---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: run-nfs-provisioner
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: nfs-provisioner
    namespace: default
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: nfs-provisioner-runner
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
---
kind: Role
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: leader-locking-nfs-provisioner
rules:
  - apiGroups: [""]
    resources: ["endpoints"]
    verbs: ["get", "list", "watch", "create", "update", "patch"]
---
kind: RoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: leader-locking-nfs-provisioner
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: nfs-provisioner
    namespace: default
roleRef:
  kind: Role
  name: leader-locking-nfs-provisioner
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

[root@k8s-master1 efk]# kubectl apply -f rbac.yaml

注意：k8s-v1.20+ 版本通過 nfs provisioner 動態(tài)生成 pv 會報錯，信息如下：

Unexpected error getting claim reference to claim "default/test-claim1": selfLink was empty, can't make reference

報錯原因是 1.20 版本啟用了 selfLink，解決方法如下：

[root@k8s-master1 efk]# vim /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml 
······
spec:
  containers:
  - command:
    - kube-apiserver
    - --feature-gates=RemoveSelfLink=false    # 添加這一行內(nèi)容
······

[root@k8s-master1 efk]# kubectl apply -f /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml 

[root@k8s-master1 efk]# kubectl get pods -n kube-system | grep apiserver
kube-apiserver                             0/1     CrashLoopBackOff   1 (14s ago)     16s
kube-apiserver-k8s-master1                 1/1     Running            0               117s

# 重新更新 apiserver.yaml 會有生成一個新的 pod：kube-apiserver，這個 pod 狀態(tài)是 CrashLoopBackOff，需要刪除
[root@k8s-master1 efk]# kubectl delete pods -n kube-system kube-apiserver

把 nfs-client-provisioner.tar.gz 上傳到? node1、node2 節(jié)點(diǎn)，手動解壓

[root@k8s-node1 ~]# docker load -i nfs-client-provisioner.tar.gz 
[root@k8s-node2 ~]# docker load -i nfs-client-provisioner.tar.gz 

# 通過 deployment 創(chuàng)建 pod 用來運(yùn)行 nfs-provisioner
[root@k8s-master1 efk]# vim deployment.yaml 
kind: Deployment
apiVersion: apps/v1
metadata:
  name: nfs-provisioner
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nfs-provisioner
  replicas: 1
  strategy:
    type: Recreate
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nfs-provisioner
    spec:
      serviceAccount: nfs-provisioner
      containers:
        - name: nfs-provisioner
          image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/open-ali/xianchao/nfs-client-provisioner:v1
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          volumeMounts:
            - name: nfs-client-root
              mountPath: /persistentvolumes
          env:
            - name: PROVISIONER_NAME
              value: example.com/nfs
            - name: NFS_SERVER
              value: 192.168.78.143    # 這個需要寫 nfs 服務(wù)端所在的 ip 地址，即安裝了 nfs 服務(wù)的機(jī)器 ip
            - name: NFS_PATH
              value: /data/v1          # 這個是 nfs 服務(wù)端共享的目錄
      volumes:
        - name: nfs-client-root
          nfs:
            server: 192.168.78.143
            path: /data/v1

[root@k8s-master1 efk]# kubectl apply -f deployment.yaml 
deployment.apps/nfs-provisioner created

[root@k8s-master1 efk]# kubectl get pods | grep nfs
nfs-provisioner-6988f7c774-nk8x5   1/1     Running   0          7s

# 創(chuàng)建 stoorageclass
[root@k8s-master1 efk]# vim class.yaml 
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: do-block-storage
provisioner: example.com/nfs    # 該值需要和 nfs provisioner 配置的 PROVISIONER_NAME 的 value 值保持一致

[root@k8s-master1 efk]# kubectl apply -f class.yaml 

[root@k8s-master1 efk]# kubectl get storageclasses
NAME               PROVISIONER       RECLAIMPOLICY   VOLUMEBINDINGMODE   ALLOWVOLUMEEXPANSION   AGE
do-block-storage   example.com/nfs   Delete          Immediate           false                  65s

安裝 elasticsearch 集群

把 elasticsearch_7_2_0.tar.gz 和 busybox.tar.gz 文件上傳到 node1、node2，手動解壓：

[root@k8s-node1 ~]# docker load -i elasticsearch_7_2_0.tar.gz 
[root@k8s-node1 ~]# docker load -i busybox.tar.gz 

[root@k8s-node2 ~]# docker load -i elasticsearch_7_2_0.tar.gz 
[root@k8s-node2 ~]# docker load -i busybox.tar.gz

elasticsearch-statefulset.yaml 文件解釋說明：

[root@k8s-master1 efk]# vim 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
·····

????????上面內(nèi)容的解釋：在 kube-logging 的名稱空間中定義了一個 es-cluste r的 StatefulSet。然后，我們使用 serviceName?字段與我們之前創(chuàng)建的 headless ElasticSearch 服務(wù)相關(guān)聯(lián)。這樣可以確?？梢允褂靡韵?DNS 地址訪問 StatefulSet 中的每個 Pod：

????????es-cluster-[0,1,2].elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local，其中 [0,1,2] 與 Pod 分配的序號數(shù)相對應(yīng)。我們指定 3 個 replicas（3 個 Pod 副本），將 selector matchLabels?設(shè)置為 app: elasticseach。該 .spec.selector.matchLabels 和 .spec.template.metadata.labels 字段必須匹配。

# statefulset 中定義 pod 模板，內(nèi)容如下：
·····
    spec:
      containers:
      - name: elasticsearch
        image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.2.0
        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.kube-logging.svc.cluster.local,es-cluster-1.elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local,es-cluster-2.elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local"
          - name: cluster.initial_master_nodes
            value: "es-cluster-0,es-cluster-1,es-cluster-2"
          - name: ES_JAVA_OPTS
            value: "-Xms512m -Xmx512m"
······

????????上面內(nèi)容解釋：在 statefulset 中定義了 pod，容器的名字是 elasticsearch，鏡像是docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.2.0。使用 resources 字段來指定容器至少需要 0.1個 vCPU，并且容器最多可以使用 1 個 vC??PU 了解有關(guān)資源請求和限制。

可參考Resource Management for Pods and Containers | Kubernetes。

????????容器暴露了 9200 和 9300 兩個端口，名稱要和上面定義的 Service 保持一致，通過volumeMount 聲明了數(shù)據(jù)持久化目錄，定義了一個 data 數(shù)據(jù)卷，通過 volumeMount 把它掛載到容器里的 /usr/share/elasticsearch/data 目錄。

容器中設(shè)置了一些環(huán)境變量：

cluster.name：Elasticsearch 集群的名稱，我們這里是 k8s-logs。
node.name：節(jié)點(diǎn)的名稱，通過 metadata.name 來獲取。這將解析為 es-cluster-[0,1,2]，取決于節(jié)點(diǎn)的指定順序。
discovery.seed_hosts：此字段用于設(shè)置在 Elasticsearch 集群中節(jié)點(diǎn)相互連接的發(fā)現(xiàn)方法，它為我們的集群指定了一個靜態(tài)主機(jī)列表。由于我們之前配置的是無頭服務(wù)，我們的 Pod 具有唯一的 DNS 地址 es-cluster-[0,1,2].elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local，因此我們相應(yīng)地設(shè)置此地址變量即可。由于都在同一個 namespace 下面，所以我們可以將其縮短為 es-cluster-[0,1,2].elasticsearch。要了解有關(guān) Elasticsearch 發(fā)現(xiàn)的更多信息，請參閱 Elasticsearch 官方文檔：Discovery and cluster formation | Elasticsearch Guide [8.6] | Elastic
ES_JAVA_OPTS：這里我們設(shè)置為-Xms512m -Xmx512m，告訴JVM使用512 MB的最小和最大堆。這個值應(yīng)該根據(jù)群集的資源可用性和需求調(diào)整這些參數(shù)。要了解更多信息，請參閱設(shè)置堆大小的相關(guān)文檔：Heap size settings | Elasticsearch Guide [8.6] | Elastic。

# initcontainer 內(nèi)容
······
      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
······

????????這里我們定義了幾個在主應(yīng)用程序之前運(yùn)行的 Init 容器，這些初始容器按照定義的順序依次執(zhí)行，執(zhí)行完成后才會啟動主應(yīng)用容器。

????????第一個名為 fix-permissions 的容器用來運(yùn)行 chown 命令，將 Elasticsearch 數(shù)據(jù)目錄的用戶和組更改為1000:1000（Elasticsearch 用戶的 UID）。因?yàn)槟J(rèn)情況下，Kubernetes 用 root 用戶掛載數(shù)據(jù)目錄，這會使得 Elasticsearch 無法訪問該數(shù)據(jù)目錄，可以參考 Elasticsearch 生產(chǎn)中的一些默認(rèn)注意事項(xiàng)相關(guān)文檔說明：Install Elasticsearch with Docker | Elasticsearch Guide [8.6] | Elastic。

????????第二個名為 increase-vm-max-map 的容器用來增加操作系統(tǒng)對 mmap 計數(shù)的限制，默認(rèn)情況下該值可能太低，導(dǎo)致內(nèi)存不足的錯誤，要了解更多關(guān)于該設(shè)置的信息，可以查看 Elasticsearch 官方文檔說明：Virtual memory | Elasticsearch Guide [8.6] | Elastic。

最后一個初始化容器是用來執(zhí)行 ulimit 命令增加打開文件描述符的最大數(shù)量的。

此外?Elastisearch Notes for Production Use?文檔還提到了由于性能原因最好禁用 swap，對于 Kubernetes 集群而言，最好也是禁用 swap 分區(qū)的。

????????現(xiàn)在我們已經(jīng)定義了主應(yīng)用容器和它之前運(yùn)行的 Init Containers 來調(diào)整一些必要的系統(tǒng)參數(shù)，接下來可以添加數(shù)據(jù)目錄的持久化相關(guān)的配置。

# 在 StatefulSet 中，使用 volumeClaimTemplates 來定義 volume 模板即可
······
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: data
      labels:
        app: elasticsearch
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      storageClassName: do-block-storage
      resources:
        requests:
          storage: 10Gi

????????我們這里使用 volumeClaimTemplates 來定義持久化模板，Kubernetes 會使用它為 Pod 創(chuàng)建 PersistentVolume，設(shè)置訪問模式為 ReadWriteOnce，這意味著它只能被 mount 到單個節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行讀寫，然后最重要的是使用了一個名為 do-block-storage 的 StorageClass 對象，所以我們需要提前創(chuàng)建該對象，我們這里使用的 NFS 作為存儲后端，所以需要安裝一個對應(yīng)的 nfs? provisioner 驅(qū)動。?

注意：上述幾段內(nèi)容代碼的解釋都是同一個 elasticsearch-statefulset.yaml 文件里的內(nèi)容！

# 查看 es 的 pod 是否創(chuàng)建成功
[root@k8s-master1 efk]# kubectl get pods -n kube-logging 
NAME           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
es-cluster-0   1/1     Running   0          22s
es-cluster-1   1/1     Running   0          15s
es-cluster-2   1/1     Running   0          8s

[root@k8s-master1 efk]# kubectl get svc -n kube-logging 
NAME            TYPE        CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)             AGE
elasticsearch   ClusterIP   None         <none>        9200/TCP,9300/TCP   88m

????????pod 部署完成之后，可以通過 REST API 檢查 elasticsearch 集群是否部署成功，使用下面的命令將本地端口 9200 轉(zhuǎn)發(fā)到 Elasticsearch 節(jié)點(diǎn)（如es-cluster-0）對應(yīng)的端口：?

[root@k8s-master1 efk]# kubectl port-forward es-cluster-0 9200:9200 --namespace=kube-logging

# 新開一個 master1 終端，執(zhí)行如下請求，可以訪問到數(shù)據(jù)
[root@k8s-master1 efk]# curl http://localhost:9200/_cluster/state?pretty

二、安裝 kibana 可視化 UI 界面

把 kibana_7_2_0.tar.gz 文件上傳到 node1、node2 節(jié)點(diǎn)，手動解壓

[root@k8s-node1 ~]# docker load -i kibana_7_2_0.tar.gz 
[root@k8s-node2 ~]# docker load -i kibana_7_2_0.tar.gz 

[root@k8s-master1 efk]# vim kibana.yaml 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: kibana
  namespace: kube-logging
  labels:
    app: kibana
spec:
  ports:
  - port: 5601
  selector:
    app: kibana
---
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: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.2.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        resources:
          limits:
            cpu: 1000m
          requests:
            cpu: 100m
        env:
          - name: ELASTICSEARCH_URL
            value: http://elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local:9200
        ports:
        - containerPort: 5601

[root@k8s-master1 efk]# kubectl apply -f kibana.yaml 

[root@k8s-master1 efk]# kubectl get pods -n kube-logging | grep kibana
kibana-57dd8dfbb6-5g44t   1/1     Running   0          5m9s

[root@k8s-master1 efk]# kubectl get svc -n kube-logging | grep kibana
kibana          ClusterIP   10.108.22.154   <none>        5601/TCP            5m39s

????????上面我們定義了兩個資源對象，一個 Service 和 Deployment，為了測試方便，我們將 Service 設(shè)置為了 NodePort 類型，Kibana Pod 中配置都比較簡單，唯一需要注意的是我們使用 ELASTICSEARCH_URL 這個環(huán)境變量來設(shè)置 Elasticsearch 集群的端點(diǎn)和端口，直接使用 Kubernetes DNS 即可，此端點(diǎn)對應(yīng)服務(wù)名稱為 elasticsearch，由于是一個 headless service，所以該域?qū)⒔馕鰹?3 個 Elasticsearch Pod 的 IP 地址列表。

# 修改 service 的 type 類型為 NodePort
[root@k8s-master1 efk]# kubectl edit svc -n kube-logging kibana 
······
  selector:
    app: kibana
  sessionAffinity: None
  type: NodePort        # 把 ClusterIP 修改為 NodePort
status:
  loadBalancer: {}
······

# 隨機(jī)生成端口
[root@k8s-master1 efk]# kubectl get svc -n kube-logging | grep kibana
kibana          NodePort    10.108.22.154   <none>        5601:30948/TCP      9m51s

????????在瀏覽器中打開 http://<任意節(jié)點(diǎn)IP>:30948 即可，如果看到如下歡迎界面證明 Kibana 已經(jīng)成功部署到了 Kubernetes 集群之中（需要等待一段時間，等容器初始化完成才可訪問）：

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