高可用Kubernetes集群-15. 部署Kubernetes集群统一日志管理

旁观者郑昀

2018-05-07

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参考文档：

Github：https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/fluentd-elasticsearch

Kubernetes推荐采用Fluentd+Elasticsearch+Kibana对系统与容器日志进行采集，查询并展现。

一．环境

1.基础环境

组件	版本	Remark
kubernetes	v1.9.2
fluentd-elasticsearch	v2.0.4
elasticsearch	v5.6.4
kibana	5.6.4

2.原理

高可用Kubernetes集群-15. 部署Kubernetes集群统一日志管理

容器运行输出的到控制台的日志，以*-json.log的命名方式存放到/var/lib/docker/containers目录；
在各Node上运行fluentd服务（同logstash），采集所在节点/var/log与/var/lib/docker/containers两个目录下的日志；
fluentd采集的日志数据汇总到elasticsearch集群；
kibana展示与交互。

二．部署Kubernetes集群性能监控

1.准备images

kubernetes部署服务时，为避免部署时发生pull镜像超时的问题，建议提前将相关镜像pull到相关所有节点（以下以kubenode1为例），或搭建本地镜像系统。

基础环境已做了镜像加速，可参考：http://www.cnblogs.com/netonline/p/7420188.html
需要从gcr.io pull的镜像，已利用Docker Hub的"Create Auto-Build GitHub"功能（Docker Hub利用GitHub上的Dockerfile文件build镜像），在个人的Docker Hub build成功，可直接pull到本地使用。

[root@kubenode1 ~]# docker pull netonline/fluentd-elasticsearch:v2.0.4
[root@kubenode1 ~]# docker pull netonline/elasticsearch:v5.6.4
[root@kubenode1 ~]# docker pull netonline/kibana:5.6.4

# elastic需要vm.max_map_count不低于262144，利于轻量级的alpine linux初始化1个基础容器保证需求
[root@kubenode1 ~]# docker pull alpine:3.6

2.下载yaml范本

# release下载页：https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/fluentd-elasticsearch
[root@kubenode1 ~]# mkdir -p /usr/local/src/yaml/efk
[root@kubenode1 ~]# cd /usr/local/src/yaml/efk

# fluentd-es-configmap.
[root@kubenode1 efk]# wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/master/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/fluentd-es-configmap.yaml

# fluentd-es-ds
[root@kubenode1 efk]# wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/master/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/fluentd-es-ds.yaml

# es-statefulset
[root@kubenode1 efk]# wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/master/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/es-statefulset.yaml

# es-service.
[root@kubenode1 efk]# wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/master/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/es-service.yaml

# kibana-deployment
[root@kubenode1 efk]# wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/master/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/kibana-deployment.yaml

# kibana-service 
[root@kubenode1 efk]# wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/master/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/kibana-service.yaml

本实验使用yaml文件（修改版）：https://github.com/Netonline2016/kubernetes/tree/master/addons/fluentd-elasticsearch

3.es-statefulset.yaml

es-statefulset.yaml由4个模块组成：ServiceAccout，ClusterRole，ClusterRoleBinding，StatefulSet。

其中ServiceAccout，ClusterRole，ClusterRoleBinding等3个模块定义了1个新的ClusterRole权限，并完成ClusterRoleBinding，授权到ServiceAccout。这3个模块默认不修改。

1）StatefulSet

默认不需要修改ServiceAccount部分，设置ServiceAccount资源，获取rbac中定义的权限。

StatefulSet是Deployment/RC的一个特殊变种，主要面向有状态的服务，特性如下：

StatefulSet中每个Pod都有稳定的，唯一的网络标识，可以用来发现集群内的其他成员；如StatefulSet的名字为elasticsearch，则第一个Pod为elasticsearch-0，第二个Pod为elasticsearch-1，依次类推；
StatefulSet控制的Pod副本的启停顺序是受控的，操作第n个Pod时，前n-1个Pod已运行且状态ready；
StatefulSet里的Pod采用稳定的持久化的存储卷，通过PV/PVC实现，删除Pod时默认不会删除与StatefulSet相关的存储卷，保证了数据安全。

# 修改处：第76行，变更镜像名；
# 设定为StatefulSet资源，副本数为2，采用持久化存储；
# 使用init Container在应用启动之前做初始化操作
[root@kubenode1 ~]# cd /usr/local/src/yaml/efk/
[root@kubenode1 efk]# sed -i 's|k8s.gcr.io/elasticsearch:v5.6.4|netonline/elasticsearch:v5.6.4|g' es-statefulset.yaml
[root@kubenode1 efk]# cat es-statefulset.yaml
# Elasticsearch deployment itself
apiVersion: apps/v1
kind: <strong>StatefulSet</strong>
metadata:
  name: elasticsearch-logging
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: elasticsearch-logging
    version: v5.6.4
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
spec:
  serviceName: elasticsearch-logging
  <strong>replicas: </strong><strong></strong>
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: elasticsearch-logging
      version: v5.6.4
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: elasticsearch-logging
        version: v5.6.4
        kubernetes.io/cluster-service: "true"
    spec:
      serviceAccountName: elasticsearch-logging
      containers:
      - image: netonline/elasticsearch:v5.6.4
        name: elasticsearch-logging
        resources:
          # need more cpu upon initialization, therefore burstable class
          limits:
            cpu: 1000m
          requests:
            cpu: 100m
        ports:
        - containerPort: 9200
          name: db
          protocol: TCP
        - containerPort: 9300
          name: transport
          protocol: TCP
<strong>        volumeMounts:
        </strong><strong>- name: elasticsearch-logging
          mountPath: /</strong><strong>data</strong>
        env:
        - name: "NAMESPACE"
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
<strong>      volumes:
      </strong><strong>- name: elasticsearch-logging
        emptyDir: {}
      </strong># Elasticsearch requires vm.max_map_count to be at least 262144.
      # If your OS already sets up this number to a higher value, feel free
      # to remove this init container.
<strong>      initContainers:
      - image: alpine:3.6
        command: ["/sbin/sysctl", "-w", "vm.max_map_count=262144"]
        name: elasticsearch-logging-init
        securityContext:
          privileged: true</strong>

4.es-service.yaml

es-service.yaml默认不需要修改。

5.fluentd-es-configmap.yaml

fluentd-es-configmap.yaml设定一个ConfigMap资源，以volume的形式挂载为fluentd服务内部的文件，默认不需要修改。

6.fluentd-es-ds.yaml

fluentd-es-ds.yaml由4个模块组成：ServiceAccout，ClusterRole，ClusterRoleBinding，StatefulSet。

其中ServiceAccout，ClusterRole，ClusterRoleBinding等3个模块定义了1个新的ClusterRole: fluentd-es权限，并完成ClusterRoleBinding: fluentd-es，授权到ServiceAccout: fluentd-es。这3个模块默认不修改。

1）DaemonSet

fluentd需要在每个Node上运行，有以下3种方式实现：

直接在Node上部署fluentd服务；
通过kubelet的--config参数，为每个Node加载fluentd Pod；
通过DaemonSet资源设定fluentd Pod在每个Node运行（官方推荐）。

# 修改处：第16行，变更镜像名；
#<strong> nodeSelector</strong>：标签设置为<strong>”true”</strong>，设定DaemonSet调度Pod只能调度到含有标签<strong>”beta.kubernetes.io/fluentd-ds-ready”</strong>的节点，需要在相应节点设置标签
[root@kubenode1 efk]# sed -i 's|k8s.gcr.io/fluentd-elasticsearch:v2.0.4|netonline/fluentd-elasticsearch:v2.0.4|g' fluentd-es-ds.yaml
[root@kubenode1 efk]# cat fluentd-es-ds.yaml
……
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: fluentd-es-v2.0.4
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: fluentd-es
    version: v2.0.4
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: fluentd-es
      version: v2.0.4
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: fluentd-es
        kubernetes.io/cluster-service: "true"
        version: v2.0.4
      # This annotation ensures that fluentd does not get evicted if the node
      # supports critical pod annotation based priority scheme.
      # Note that this does not guarantee admission on the nodes (#40573).
      annotations:
        scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ''
    spec:
      priorityClassName: system-node-critical
      serviceAccountName: fluentd-es
      containers:
      - name: fluentd-es
        image: netonline/fluentd-elasticsearch:v2.0.4
        env:
        - name: FLUENTD_ARGS
          value: --no-supervisor -q
        resources:
          limits:
            memory: 500Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 200Mi
        volumeMounts:
        - name: varlog
          mountPath: /var/log
        - name: varlibdockercontainers
          mountPath: /var/lib/docker/containers
          readOnly: true
        - name: libsystemddir
          mountPath: /host/lib
          readOnly: true
        - name: config-volume
          mountPath: /etc/fluent/config.d
<strong>      nodeSelector:
        beta.kubernetes.io</strong><strong>/fluentd-ds-ready: "true"</strong>
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      volumes:
      - name: varlog
        hostPath:
          path: /var/log
      - name: varlibdockercontainers
        hostPath:
          path: /var/lib/docker/containers
      # It is needed to copy systemd library to decompress journals
      - name: libsystemddir
        hostPath:
          path: /usr/lib64
      <strong>- name: config-volume
        configMap:
          name: fluentd-es-config-v0.1.4</strong>

2）设置标签

# 所有期望运行fluentd Pod的节点都需要设置标签
[root@kubenode1 ~]# kubectl get nodes
[root@kubenode1 ~]# kubectl label nodes 172.30.200.21 beta.kubernetes.io/fluentd-ds-ready=true
[root@kubenode1 ~]# kubectl label nodes 172.30.200.22 beta.kubernetes.io/fluentd-ds-ready=true
[root@kubenode1 ~]# kubectl label nodes 172.30.200.23 beta.kubernetes.io/fluentd-ds-ready=true

7.kibana-deployment.yaml

# 修改处：第22行，变更镜像名；
[root@kubenode1 efk]# sed -i 's|docker.elastic.co/kibana/kibana:5.6.4|netonline/kibana:5.6.4|g' kibana-deployment.yaml

8.kibana-service.yaml

默认不需要修改Service部分。

三．验证

1.启动服务

[root@kubenode1 ~]# cd /usr/local/src/yaml/efk/
[root@kubenode1 efk]# kubectl create -f .

2.查看服务

# 查看statefulset，daemonset与deployment
[root@kubenode1 ~]# kubectl get statefulset -n kube-system
[root@kubenode1 ~]# kubectl get daemonset -n kube-system
[root@kubenode1 ~]# kubectl get deployment -n kube-system | grep kibana

# 查看elasticsearch与kibana的Pod运行状态；
# 有状态的Pod命名是有规律的
[root@kubenode1 ~]# kubectl get pods -n kube-system | grep -E 'elasticsearch|kibana'

# 查看fluentd的Pod运行状态，”-o wide”参数可显示Pod运行节点；
# 期望运行的节点都运行了fluentd Pod服务
[root@kubenode1 ~]# kubectl get pods -n kube-system -o wide | grep fluentd

# 查看service运行状态
[root@kubenode1 ~]# kubectl get svc -n kube-system | grep -E 'elasticsearch|kibana'

# kibana Pod第一次启动时有一定的初始化操作来优化并cache状态页面，时间一般在10~20分钟内；
# 通过日志查看，”-f”参数类似于“tailf”；
[root@kubenode1 ~]# kubectl log kibana-logging-5d4b6ddfc7-szx6d -n kube-system -f

3.访问elasticsearch

# 访问elasticsearch，采用kube-apiserver方式，也可以使用kubecet proxy代理的方式（同dashboard方式）
[root@kubenode1 ~]# kubectl cluster-info

浏览器访问访问elasticsearch，返回json文档：https://172.30.200.10:6443/api/v1/namespaces/kube-system/services/elasticsearch-logging/proxy/

4.访问kibana

访问kibana，同样采用kube-apiserver方式，也可以使用kubecet proxy代理的方式（同dashboard方式）

浏览器访问访问kibana：https://172.30.200.10:6443/api/v1/namespaces/kube-system/services/kibana-logging/proxy

同ELK，第一次进入kibana，需要进行初始化配置，默认"Create"即可；

kubernetes border padding