【容器云 UK8S】日志监控方案：使用ELK自建UK8S日志解决方案

摘要：使用自建日志解决方案下面我们介绍下如何使用来搭建日志解决方案。根据配置文件创建一个名为的，如下在集群部署。配置在之前部署时，由于我们已经将加入到中，已经可以对的日志实现监控采集。

使用ELK自建UK8S日志解决方案

下面我们介绍下如何使用Elasticsearch+Filebeat+Kibana来搭建UK8S日志解决方案。

一、部署Elasticsearch

1. 关于Elasticsearch

Elasticsearch（ES）是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful接口的全文搜索引擎。Elasticsearch还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均可被索引，而且每个字段的数据均可被搜索，ES能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机

2. 环境要求

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，uk8s默认开启了该参数，在后面的示例中采用initContainer的方式。

3. ES节点角色

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，需要根据需求仔细规划每个节点的角色。

4. Elasticsearch部署

为了方便演示，我们把本文所有的对象资源都放置在一个名为 elk 的 namespace 下面，所以我们需要添加创建一个 namespace：

kubectl create namespace elk

不区分节点角色

这种模式下，集群中的节点不做角色的区分，配置文件请参考elk-cluster.yaml

bash-4.4# 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
bash-4.4# kubectl get po -n elk
NAME                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
es-cluster-0                 1/1     Running   0          2m18s
es-cluster-1                 1/1     Running   0          2m15s
es-cluster-2                 1/1     Running   0          2m12s
kb-single-69ddfc96f5-lr97q   1/1     Running   0          2m18s
bash-4.4# kubectl get svc -n elk
NAME                  TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP    PORT(S)                         AGE
es-cluster            ClusterIP      None                     9200/TCP9300/TCP               2m20s
es-cluster-nodeport   NodePort       172.17.177.40            9200:31200/TCP9300:31300/TCP   2m20s
kb-single-svc         LoadBalancer   172.17.129.82   117.50.40.48   5601:38620/TCP                  2m20s
bash-4.4#

通过kb-single-svc的EXTERNAL-IP，便可以访问Kibana。

区分节点角色

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集群的存储示例中简单使用了emptyDir，可以根据需要使用localStorage或者hostPath，关于存储的介绍，可以参考Kubernetes官网。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-role-cluster.yaml

bash-4.4# kubectl apply -f elk-role-cluster.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
bash-4.4# kubectl get po -n elk
NAME                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
es-cluster-0                 1/1     Running   0          53s
es-cluster-1                 1/1     Running   0          50s
es-cluster-2                 1/1     Running   0          47s
es-cluster-data-0            1/1     Running   0          53s
es-cluster-data-1            1/1     Running   0          50s
es-cluster-data-2            1/1     Running   0          47s
kb-single-69ddfc96f5-lxsn8   1/1     Running   0          53s
bash-4.4# kubectl get statefulset -n elk
NAME              READY   AGE
es-cluster        3/3     2m
es-cluster-data   3/3     2m
bash-4.4# kubectl get svc -n elk
NAME                  TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP    PORT(S)                         AGE
es-cluster            ClusterIP      None                     9200/TCP9300/TCP               44s
es-cluster-nodeport   NodePort       172.17.63.138            9200:31200/TCP9300:31300/TCP   44s
kb-single-svc         LoadBalancer   172.17.183.59   117.50.92.74   5601:32782/TCP 

二、部署FileBeat

在进行日志收集的过程中，我们首先想到的是使用Logstash，因为它是ELK stack中的重要成员，但是在测试过程中发现，Logstash是基于JDK的，在没有产生日志的情况单纯启动Logstash就大概要消耗500M内存，在每个Pod中都启动一个日志收集组件的情况下，使用logstash有点浪费系统资源，因此我们更推荐一个轻量级的日志采集工具Filebeat，经测试多带带启动Filebeat容器大约只会消耗12M内存。
具体的编排文件可以参考filebeat.yaml，本例采用DaemonSet的方式编排。

bash-4.4# kubectl apply -f filebeat.yaml
configmap/filebeat-config created
daemonset.extensions/filebeat created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/filebeat created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/filebeat created
serviceaccount/filebeat created

编排文件中将filebeat使用到的配置ConfigMap挂载到/home/uk8s-filebeat/filebeat.yaml，实际启动filebeat时使用该自定义配置。有关filebeat的配置可以参见 Configuring Filebeat中相应的说明。

Filebeat命令行参数可以参考 Filebeat Command Reference，本例中使用到的参数说明如下：

• -c --c FILE

指定Filebeat使用的配置文件，如果不指定则使用默认的配置文件/usr/share/filebeat/filebeat.yaml

• -d --d SELECTORS

为指定的selectors打开调试模式， selectors是以逗号分隔的列表，-d "*" 表示对所有组件进行调试。在实际生产环境中请关闭该选项，初次配置时打开可以有效排错。

• -e --e

指定日志输出到标准错误输出，关闭默认的syslog/file输出

三、部署Logstash（可选）

由于Filebeat对message的过滤功能有限，在实际生产环境中通常会结合logstash。这种架构中Filebeat作为日志收集器，将数据发送到Logstash，经过Logstash解析、过滤后，将其发送到Elasticsearch存储，并由Kibana呈献给用户。

1、创建配置文件

创建Logstash的配置文件，可以参考elk-log.conf，更详细的配置信息见Configuring Logstash。大部分Logstash配置文件都可以分为3部分：input filter 和 output，示例配置文件中指定Logstash从Filebeat获取数据，并输出到Elasticsearch。

2、根据配置文件创建一个名为elk-pipeline-config的ConfigMap，如下：

bash-4.4# kubectl create configmap elk-pipeline-config --from-file=elk-log.conf --namespace=elk
configmap/elk-pipeline created
bash-4.4# kubectl get configmap -n elk
NAME                  DATA   AGE
elk-pipeline-config   1      9s
filebeat-config       1      21m

3、在K8S集群部署logstash。

编写 logstash.yaml ，在yaml文件中挂载之前创建的ConfigMap。需要注意的是，此处使用了logstash-oss镜像，关于oss和non-oss版本的区别请参考链接。

bash-4.4# kubectl apply -f logstash.yaml
deployment.extensions/elk-log-pipeline created
service/elk-log-pipeline created
bash-4.4# kubectl get po -n elk
NAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
elk-log-pipeline-55d64bbcf4-9v49w   1/1     Running   0          50m

4、查看logstash是否正常工作，出现如下内容，则表明logstash正常工作

bash-4.4# kubectl logs -f elk-log-pipeline-55d64bbcf4-9v49w -n elk
[2019-03-19T08:56:03631][INFO ][logstash.agent           ] Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}
...
[2019-03-19T08:56:09845][INFO ][logstash.inputs.beats    ] Beats inputs: Starting input listener {:address=>"0.0.0.0:5044"}
[2019-03-19T08:56:09934][INFO ][logstash.pipeline        ] Pipeline started succesfully {:pipeline_id=>"main" :thread=>"#"}
[2019-03-19T08:56:10034][INFO ][org.logstash.beats.Server] Starting server on port: 5044

5、修改 filebeat.yaml的output参数，将其输出指向Logstash

items:
- apiVersion: v1
  kind: ConfigMap
  metadata:
    ...
  data:
    filebeat.yml: |
     ...
      output.logstash:
        hosts: ["elk-log-pipeline:5044"]
     ...

四、收集应用日志

前面我们已经部署好了Filebeat用于采集应用日志，并将采集到的日志输出到Elasticsearch，下面我们以一个nginx应用为例，来测试日志能否正常采集、索引、展示。

1、部署nginx应用

创建一个Nginx的部署和LoadBalancer服务，这样可以通过eip访问Nginx。配置文件请参考nginx.yaml，我们将Nginx访问日志的输出路径以hostPath的形式挂载到宿主的/var/log/nginx/路径下。

bash-4.4# kubectl apply -f nginx.yaml
deployment.apps/nginx-deployment unchanged
service/nginx-cluster configured
bash-4.4# kubectl get svc -n elk nginx-cluster
NAME            TYPE           CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP    PORT(S)          AGE
nginx-cluster   LoadBalancer   172.17.153.144   117.50.25.74   5680:48227/TCP   19m
bash-4.4# kubectl get po -n elk -l app=nginx
NAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-deployment-6c858858d5-7tcbx   1/1     Running   0          36m
nginx-deployment-6c858858d5-9xzh8   1/1     Running   0          36m

2、Filebeat配置

在之前部署Filebeat时，由于我们已经将/var/log/nginx/加入到inputs.paths中，Filebeat已经可以对nginx的日志实现监控采集。

 filebeat.modules:
      - module: system
      filebeat.inputs:
      - type: log
        paths:
          - /var/log/containers/*.log
          - /var/log/messages
          - /var/log/nginx/*.log
          - /var/log/*
        symlinks: true
        include_lines: [hyperkube]
      output.logstash:
        hosts: ["elk-log-pipeline:5044"]
      logging.level: info
      index: filebeat-

3、通过公网访问nginx服务，产生访问日志

4、通过Kibana验证日志的采集情况

实时文档欢迎访问https://docs.ucloud.cn/uk8s/log/elastic_filebeat_kibana_solution