Filebeat 采集 k8s Pod 和 Events 日志实战操作_k8s filebeat命令详解

一、概述

要使用 Filebeat 采集 Kubernetes 中的 Pod 和 Events 日志，您需要配置Filebeat 以适应这两种类型的数据。以下是详细说明：

1）采集 Pod 日志流程介绍

Pod 日志是容器内产生的日志数据。Filebeat 可以监控这些日志并将它们发送到中央存储或分析系统。下面是如何配置 Filebeat 来采集 Pod 日志：

1、配置输入模块:

使用Filebeat的输入模块配置，选择 type: container。这告诉Filebeat应该监控容器的标准输出和日志文件。

filebeat.inputs:
- type: container
  paths:
    - /var/log/containers/*.log
  processors:
  - add_kubernetes_metadata:
      in_cluster: true
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这个配置指定 Filebeat 监控容器的日志文件，同时使用add_kubernetes_metadata处理器添加 Kubernetes 元数据，以便在日志中包含有关 Pod 和容器的信息。

2、指定输出目标:
配置Filebeat的输出目标，通常是 Elasticsearch 或 Logstash ，以将采集到的Pod日志发送到中央存储。

output.elasticsearch:
  hosts: ["elasticsearch:9200"]
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这个示例配置指定将日志发送到Elasticsearch集群。

3）采集 Events 日志流程介绍

Kubernetes Events 日志记录了集群中发生的事件，如 Pod 的创建、删除、调度等。Filebeat 可以监控这些事件日志并将其发送到相同或不同的目标位置。以下是如何配置 Filebeat 来采集 Kubernetes Events 日志：

1、配置输入模块:

使用Filebeat的输入模块配置，选择type: kubernetes。这告诉Filebeat应该监控Kubernetes Events。

filebeat.inputs:
- type: kubernetes
  include_events: [".*"]
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这个配置指定 Filebeat 监控所有类型的事件。您可以根据需求过滤特定类型的事件。

2、指定输出目标:
配置 Filebeat 的输出目标，通常是 Elasticsearch 或 Logstash ，以将采集到的 Events 日志发送到中央存储。

output.elasticsearch:
  hosts: ["elasticsearch:9200"]
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这个示例配置指定将事件日志发送到 Elasticsearch 集群。

二、K8s 集群部署

k8s 环境安装之前写过很多文档，可以参考我以下几篇文章：

• 【云原生】k8s 离线部署讲解和实战操作
• 【云原生】k8s 环境快速部署（一小时以内部署完）

三、ElasticSearch 和 kibana 环境部署

虚拟机部署非常简单，开箱即用的，这里选择更加快捷的部署方式，k8s 部署，可以参考我这篇文章：ElasticSearch+Kibana on K8s 讲解与实战操作（版本7.17.3）

git clone https://gitee.com/hadoop-bigdata/elasticsearch-kibana-on-k8s.git

cd elasticsearch-kibana-on-k8s

### 1、开始部署elasticsearch
# 如果没有挂载目录，则需要提前创建，也可自己更换挂载目录
# 先创建本地存储目录
mkdir -p /opt/bigdata/servers/elasticsearch/data/data1
chmod -R 777 /opt/bigdata/servers/elasticsearch/data/data1

helm install my-elasticsearch ./elasticsearch -n elasticsearch --create-namespace
# 查看
helm get notes my-elasticsearch -n elasticsearch
kubectl get pods,svc -n elasticsearch -owide

# 查看日志
kubectl logs -f elasticsearch-master-0 -n elasticsearch


# 测试验证
curl http://192.168.182.110:30920/
curl http://192.168.182.110:30920/_cat/nodes
curl http://192.168.182.110:30920/_cat/health?pretty

### 2、开始部署kibana
# 先创建本地存储目录
mkdir -p /opt/bigdata/servers/kibana/data/data1
chmod -R 777 /opt/bigdata/servers/kibana/data/data1

helm install my-kibana ./kibana -n kibana --create-namespace
# 查看
helm get notes my-kibana -n kibana 
kubectl get pods,svc -n kibana -owide
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四、Filebeat 采集配置

filebeat 的介绍可以参考我这篇文章：轻量级的日志采集组件 Filebeat 讲解与实战操作

1）采集 Pod 日志配置

filebeat.yaml 示例配置如下：

filebeat.inputs:
- type: container
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/containers/*.log
  fields:
    app: myapp
    env: production
    index: k8s-pod-log
processors:
  - add_fields:
      fields:
        app: myapp
        env: production
  - drop_fields:
      fields: ["sensitive_data"]
  - add_kubernetes_metadata:
      in_cluster: true

output.elasticsearch:
  hosts: ["192.168.182.110:30920"]
  index: "filebeat-%{[fields][index]}-%{+yyyy.MM.dd}"

setup.template.name: "default@template"
setup.template.pattern: "filebeat-k8s-*"
setup.ilm.enabled: false
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主要参数讲解：

• 上述配置中，Filebeat的输入模块是container，它监视容器的日志文件，然后使用 add_kubernetes_metadata 处理器添加 Kubernetes 元数据，需要设置 in_cluster 为 true。日志将被发送到Elasticsearch。
• setup.template.name 是 Filebeat 配置中的一个选项，用于设置为 Elasticsearch 索引模板的名称。索引模板定义了 Elasticsearch 中索引的结构，包括字段映射和设置。
• setup.template.pattern 是 Filebeat 配置中的一个选项，用于设置 Elasticsearch 索引模板的模式（pattern）。
• setup.ilm.enabled 是 Filebeat 配置中的一个选项，用于启用或禁用索引生命周期管理（Index Lifecycle Management，ILM）。ILM 是 Elasticsearch 的功能，用于自动管理索引的生命周期，包括索引的创建、滚动、删除等操作。

2）采集 Events 日志配置

【温馨提示】Kubernetes (k8s) 事件（Events）日志通常存储在 Kubernetes 集群的 etcd 存储中，默认情况下，事件数据在 Kubernetes 集群 ETCD 中保存 1 小时。

修改 kube-apiserver 的配置文件（/etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml）可以调整 events 日志保留时长，并为 --event-ttl参数设置新的值。

因为 events 日志不存在文件存储，所以这里使用 k8s api 接口采集方式，当然也可以通过 kubectl get events -A -w 采集。

1、创建 filebeat 授权 token

filebeat-serviceaccount.yaml

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: filebeat-service-account

---

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: filebeat-role
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - events
  verbs:
  - get
  - list
  - watch

---

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: filebeat-role-binding
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: filebeat-service-account
  namespace: default
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: filebeat-role
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

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# 创建用户和角色
kubectl apply -f filebeat-service-account.yaml
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获取 ServiceAccount 令牌：

kubectl get secret $(kubectl get serviceaccount filebeat-service-account -o jsonpath='{.secrets[0].name}') -o jsonpath='{.data.token}' | base64 -d
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测试一下。

TOKEN=`kubectl get secret $(kubectl get serviceaccount filebeat-service-account -o jsonpath='{.secrets[0].name}') -o jsonpath='{.data.token}' | base64 -d`
echo $TOKEN

curl -ks --header "Authorization: Bearer $TOKEN" https://192.168.182.110:6443/api/v1/events?watch=true

# 也可以通过ca证书这样访问
curl --cacert "/etc/kubernetes/pki/ca.crt" --header "Authorization: Bearer $TOKEN"  https://192.168.182.110:6443/api/v1/events?watch=true
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2、filebeat 配置

filebeat.yaml 示例配置如下：

filebeat.inputs:
- type: httpjson
  enabled: true
  name: k8s-events
  url: "https://192.168.182.110:6443/api/v1/events?watch=true"
  http_method: "GET"
  ssl.certificate_authorities: ["/etc/kubernetes/pki/ca.crt"]
  #ssl.verification_mode: none
  json.keys_under_root: true
  interval: 10s
  fields:
    type: k8s-events
    index: k8s-event-log
  #paths:
  #  - "/"
  #headers:
  #  Authorization: "Bearer eyJhbGciOiJSUzI1NiIsImtpZCI6Ilh0Y2k0a1NOdXIyZnRNTUE2STZ5TEtqcnBRMkpOcDh4UHFOZzlMeW9UQXcifQ.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.j3qmbs3n45xpWUHMyviHsmsGLQOhH6gz6FtkPKLDr-1D4m4paOivoS1Coy7pdlC5J40YNQeEwrHA9L7Hy1UQ-02Y98rrHn0O_oOxE4qR06-bmua7j3lAEWHCRrmmsmk9HGkPar1HxIERn6BNwRyWeQdHc6CvnCbwqvBBnpYuZ7lcO1agbZZ3E02MUwNN1ZG2n_dWi9dnRJGuc9Capm50AZzolo8k8frK5nLs8T5GxDI4bMC7Gbq6FaL8RVI_DVJpm7zGFJrtzPwhVFnqCAdMFeQbRIzpmWseSA-GHH4WQ3JpLdkvzUZr8jhZ6jMSCE6u8UGO2AeEjBElZpzpwVk4cg"

logging.level: debug

output.elasticsearch:
  hosts: ["192.168.182.110:30920"]
  index: "filebeat-%{[fields][index]}-%{+yyyy.MM.dd}"

setup.template.name: "default@template"
setup.template.pattern: "filebeat-k8s-*"
setup.ilm.enabled: false
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【温馨提示】也可以把header打开，并设置 ssl.verification_mode: none。正对应下面的两种curl方式：

TOKEN=`kubectl get secret $(kubectl get serviceaccount filebeat-service-account -o jsonpath='{.secrets[0].name}') -o jsonpath='{.data.token}' | base64 -d`
echo $TOKEN

curl -ks --header "Authorization: Bearer $TOKEN" https://192.168.182.110:6443/api/v1/events?watch=true

# 也可以通过ca证书这样访问
curl --cacert "/etc/kubernetes/pki/ca.crt" --header "Authorization: Bearer $TOKEN"  https://192.168.182.110:6443/api/v1/events?watch=true
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字段解释：

• json.keys_under_root：默认情况下（json.keys_under_root 为 false），Filebeat 将在 Elasticsearch 中创建一个名为 “json” 的字段，包含整个 JSON 数据。如果将 json.keys_under_root 设置为 true，则 Filebeat 将直接在 Elasticsearch 中创建 “log”、“message” 和 “level” 这些字段，使它们成为根级别字段。
• setup.template.name 是 Filebeat 配置中的一个选项，用于设置为 Elasticsearch 索引模板的名称。索引模板定义了 Elasticsearch 中索引的结构，包括字段映射和设置。
• setup.template.pattern 是 Filebeat 配置中的一个选项，用于设置 Elasticsearch 索引模板的模式（pattern）。
• setup.ilm.enabled 是 Filebeat 配置中的一个选项，用于启用或禁用索引生命周期管理（Index Lifecycle Management，ILM）。ILM 是 Elasticsearch 的功能，用于自动管理索引的生命周期，包括索引的创建、滚动、删除等操作。

【温馨提示】注意版本，低版本的是不支持httpjson的，这里我选择的是这个7.17.14版本，https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.17.14-linux-x86_64.tar.gz

查看ES 索引是否正常采集（索引会自动创建）

curl http://192.168.182.110:30920/_cat/indices
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这里只是为了讲述如何采集 pod 和 Events 日志，一般不会直接采集到 ES，而是会通过 kafka中间件作为缓冲，这样可以避免大数据量导致 ES 压力过大。生成环境的采集架构图如下（后面也会讲解）：

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Filebeat 采集 k8s Pod 和 Events 日志实战操作讲解就先到这里了，有任何疑问也可关注我公众号：大数据与云原生技术分享，进行技术交流，如本篇文章对您有所帮助，麻烦帮忙一键三连（点赞、转发、收藏）~