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K8s部署轻量级日志收集系统EFK（elasticsearch + filebeat + kibana）_elasticsearch: filebeat kibana:
作者：酷酷是懒虫 | 2024-07-13 13:53:14
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elasticsearch: filebeat kibana:
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K8s部署EFK（elasticsear + filebeat + kibana）日志收集
一.准备镜像
# 在本机拉取镜像 docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.17.2 docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:7.17.2 docker pull docker.elastic.co/beats/filebeat:7.17.2 # 对镜像重打标签 将${harbor_url}和${harbor_project}换成自己的harbor私服地址和目录 docker tag docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.17.2 ${harbor_url}/${harbor_project}/elasticsearch:7.17.2 docker tag docker.elastic.co/kibana/kibana:7.17.2 ${harbor_url}/${harbor_project}/kibana:7.17.2 docker tag docker.elastic.co/beats/filebeat:7.17.2 ${harbor_url}/${harbor_project}/filebeat:7.17.2 # 登陆自己的harbor服务器 docker login -u admin -p ${password} ${harbor_url} # 上传至harbor仓库 docker push ${harbor_url}/${harbor_project}/elasticsearch:7.17.2 docker push ${harbor_url}/${harbor_project}/kibana:7.17.2 docker push ${harbor_url}/${harbor_project}/filebeat:7.17.2
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此处的目的是避免某些服务器从docker外网仓库拉取不了镜像，从而导致pod一直运行不了，当然也可以不用这一步，可以直接使用官方的镜像地址
如果此处的Harbor目录是私有的，则需要在k8s集群中创建docker拉取harbor私库的密钥
# -n 后是指定的空间，根据自己的情况去更改,不加-n，默认是default空间，因为本次EFK安装在kube-system命名空间下，所以-n为kube-system。
kubectl create secret docker-registry harbor-pull-secret --docker-server=${harbor_url} --docker-username=admin --docker-password=${password} -n kube-system
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kube-system为集群默认存在的空间，不用手动创建
#检查密钥是否创建成功
kubectl get secrets -n kube-system
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二.搭建Elasticsearch + kibana
1.在可执行kubectl命令的服务器准备安装的yml文件
2.在elasticsearch-kibana目录下创建配置文件elasticsearch.yml
cluster.name: my-es
node.name: "node-1"
path.data: /usr/share/elasticsearch/data
#path.logs: /var/log/elasticsearch
bootstrap.memory_lock: false
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["127.0.0.1", "[::1]"]
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
#增加参数，使head插件可以访问es
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.allow-headers: Authorization,X-Requested-With,Content-Length,Content-Type
xpack.monitoring.collection.enabled: true
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3.创建kibana配置文件kibana.yml
server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.hosts: "http://es-kibana-0.es-kibana.kube-system:9200"
kibana.index: ".kibana"
i18n.locale: "zh-CN"
monitoring.ui.elasticsearch.hosts: ["http://es-kibana-0.es-kibana.kube-system:9200"]
monitoring.ui.enabled: true
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其中elasticsearch.hosts的地址构成为pod名:es-kibana-0,service名:es-kibana,命名空间:kube-system,以及service中配置的端口号9200
4.在k8s中创建elasticsearch和kibana的配置文件configmap
#在编写yml配置文件的目录执行该命令
kubectl create configmap es-config -n kube-system --from-file=elasticsearch.yml
kubectl create configmap kibana-config -n kube-system --from-file=kibana.yml
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5.检查是否有StorageClass
kubectl get sc
#如下图所示是有StorageClass的
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如果有则跳过第三步，没有则需要按照第三步配置NFS服务器
创建es存储pvc，pv配置文件：es-pvc.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: es-pv-claim
namespace: kube-system
labels:
app: es
spec:
accessModes:
- ReadWriteMany
storageClassName: "nfs-storage"
resources:
requests:
storage: 20Gi
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kubectl apply -f es-pvc.yaml
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6.创建es-kibana的yaml配置文件: es-statefulset.yaml
apiVersion: apps/v1 kind: StatefulSet metadata: labels: app: es-kibana name: es-kibana namespace: kube-system spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: es-kibana serviceName: "es-kibana" template: metadata: labels: app: es-kibana spec: containers: - image: [ Harbor私库地址 ]/elasticsearch:7.17.2 imagePullPolicy: IfNotPresent name: elasticsearch resources: requests: memory: "800Mi" cpu: "800m" limits: memory: "1Gi" cpu: "1000m" volumeMounts: - name: es-config mountPath: /usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml subPath: elasticsearch.yml - name: es-persistent-storage mountPath: /usr/share/elasticsearch/data env: - name: TZ value: Asia/Shanghai - image: [ Harbor私库地址 ]/kibana:7.17.2 imagePullPolicy: IfNotPresent name: kibana env: - name: TZ value: Asia/Shanghai volumeMounts: - name: kibana-config mountPath: /usr/share/kibana/config/kibana.yml subPath: kibana.yml volumes: - name: es-config configMap: name: es-config - name: kibana-config configMap: name: kibana-config - name: es-persistent-storage persistentVolumeClaim: claimName: es-pv-claim #hostNetwork: true #dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet nodeSelector: kubernetes.io/hostname: k8s-uni-node3
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#创建pod
kubectl create -f es-statefulset.yaml
# 查看
kubectl get pod -o wide -n kube-system|grep es
# 使用curl命令测试elasticsearch是否正常
kubectl get pod -o wide -n kube-system|grep es
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然后在集群内部服务器上测试是否能通信
当然也可以在Rancher上查看pod是否运行成功
这个pod一次运行了两个容器，分别是kibanah和elasticsearch，并且把elasticsearch容器中的/usr/share/elasticsearch/data目录下的内容，挂载到了es-pv-claim下，我们可以在第三步中的NFS服务器共享目录中找到挂载的数据。
7.创建es-kibana cluserip的svc
vi es-cluster-none-svc.yaml
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apiVersion: v1 kind: Service metadata: labels: app: es-kibana name: es-kibana namespace: kube-system spec: ports: - name: es9200 port: 9200 protocol: TCP targetPort: 9200 - name: es9300 port: 9300 protocol: TCP targetPort: 9300 clusterIP: None selector: app: es-kibana type: ClusterIP
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kubectl apply -f es-cluster-none-svc.yaml
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这个配置文件描述了一个名为
es-kibana的 Kubernetes Service，该 Service 不分配 Cluster IP（ClusterIP: None），它会将流量路由到具有特定标签app: es-kibana的 Pod，这些 Pod 的端口 9200 和 9300 将被公开，并且可以通过相应的targetPort进行访问。用于集群内部访问
8.创建es-kibana的nodeport类型的svc
vi es-nodeport-svc.yaml
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apiVersion: v1 kind: Service metadata: labels: app: es-kibana name: es-kibana-nodeport-svc namespace: kube-system spec: ports: - name: 9200-9200 port: 9200 protocol: TCP targetPort: 9200 #nodePort: 9200 - name: 5601-5601 port: 5601 protocol: TCP targetPort: 5601 #nodePort: 5601 selector: app: es-kibana type: NodePort
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kubectl apply -f es-nodeport-svc.yaml
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这个配置文件创建了一个名为 “es-kibana-nodeport-svc” 的 Kubernetes Service。该 Service 使用 NodePort 类型，允许从集群外部访问服务。Service 公开了两个端口，9200 和 5601，分别将流量路由到具有相应标签的 Pod 的对应端口。Pod 的选择基于标签
app: es-kibana。用于暴露端口，从集群外部访问es和kibana
外网暴露的端口是k8s随机分配的，有两种办法可以查看
#在服务器使用命令查看
kubectl get svc -n kube-system|grep es-kibana
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Rancher上查看
可以看到Kibana的端口为31200，然后就能使用nodeip+port访问
检查es是否注册上Kibana，点击侧边栏找到堆栈检测，然后点Nodes
至此，Elasticsearch + kibana已经搭建完成，可以进行第四步。
三.配置NFS服务器
1).安装NFS服务
Ubuntu：
sudo apt update
sudo apt install nfs-kernel-server
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Centos：
yum update
yum -y install nfs-utils
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# 创建或使用用已有的文件夹作为nfs文件存储点
mkdir -p /home/data/nfs/share
vi /etc/exports
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写入如下内容
/home/data/nfs/share *(rw,no_root_squash,sync,no_subtree_check)
# 配置生效并查看是否生效
exportfs -r
exportfs
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# 启动rpcbind、nfs服务
#Centos
systemctl restart rpcbind && systemctl enable rpcbind
systemctl restart nfs && systemctl enable nfs
#Ubuntu
systemctl restart rpcbind && systemctl enable rpcbind
systemctl start nfs-kernel-server && systemctl enable nfs-kernel-server
# 查看 RPC 服务的注册状况
rpcinfo -p localhost
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# showmount测试
showmount -e localhost
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以上都没有问题则说明安装成功
2).k8s注册nfs服务
新建storageclass-nfs.yaml文件，粘贴如下内容:
## 创建了一个存储类 apiVersion: storage.k8s.io/v1 kind: StorageClass #存储类的资源名称 metadata: name: nfs-storage #存储类的名称，自定义 annotations: storageclass.kubernetes.io/is-default-class: "true" #注解，是否是默认的存储，注意：KubeSphere默认就需要个默认存储，因此这里注解要设置为“默认”的存储系统，表示为"true"，代表默认。 provisioner: k8s-sigs.io/nfs-subdir-external-provisioner #存储分配器的名字，自定义 parameters: archiveOnDelete: "true" ## 删除pv的时候，pv的内容是否要备份 --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nfs-client-provisioner labels: app: nfs-client-provisioner # replace with namespace where provisioner is deployed namespace: default spec: replicas: 1 #只运行一个副本应用 strategy: #描述了如何用新的POD替换现有的POD type: Recreate #Recreate表示重新创建Pod selector: #选择后端Pod matchLabels: app: nfs-client-provisioner template: metadata: labels: app: nfs-client-provisioner spec: serviceAccountName: nfs-client-provisioner #创建账户 containers: - name: nfs-client-provisioner image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/lfy_k8s_images/nfs-subdir-external-provisioner:v4.0.2 #使用NFS存储分配器的镜像 volumeMounts: - name: nfs-client-root #定义个存储卷， mountPath: /persistentvolumes #表示挂载容器内部的路径 env: - name: PROVISIONER_NAME #定义存储分配器的名称 value: k8s-sigs.io/nfs-subdir-external-provisioner #需要和上面定义的保持名称一致 - name: NFS_SERVER #指定NFS服务器的地址，你需要改成你的NFS服务器的IP地址 value: 192.168.0.0 ## 指定自己nfs服务器地址 - name: NFS_PATH value: /home/data/nfs/share ## nfs服务器共享的目录 #指定NFS服务器共享的目录 volumes: - name: nfs-client-root #存储卷的名称，和前面定义的保持一致 nfs: server: 192.168.0.0 #NFS服务器的地址，和上面保持一致，这里需要改为你的IP地址 path: /home/data/nfs/share #NFS共享的存储目录，和上面保持一致 --- apiVersion: v1 kind: ServiceAccount #创建个SA账号 metadata: name: nfs-client-provisioner #和上面的SA账号保持一致 # replace with namespace where provisioner is deployed namespace: default --- #以下就是ClusterRole，ClusterRoleBinding，Role，RoleBinding都是权限绑定配置，不在解释。直接复制即可。 kind: ClusterRole apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 metadata: name: nfs-client-provisioner-runner rules: - apiGroups: [ "" ] resources: [ "nodes" ] verbs: [ "get", "list", "watch" ] - 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" ] --- kind: ClusterRoleBinding apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 metadata: name: run-nfs-client-provisioner subjects: - kind: ServiceAccount name: nfs-client-provisioner # replace with namespace where provisioner is deployed namespace: default roleRef: kind: ClusterRole name: nfs-client-provisioner-runner apiGroup: rbac.authorization.k8s.io --- kind: Role apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 metadata: name: leader-locking-nfs-client-provisioner # replace with namespace where provisioner is deployed namespace: default rules: - apiGroups: [ "" ] resources: [ "endpoints" ] verbs: [ "get", "list", "watch", "create", "update", "patch" ] --- kind: RoleBinding apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 metadata: name: leader-locking-nfs-client-provisioner # replace with namespace where provisioner is deployed namespace: default subjects: - kind: ServiceAccount name: nfs-client-provisioner # replace with namespace where provisioner is deployed namespace: default roleRef: kind: Role name: leader-locking-nfs-client-provisioner apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
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需要修改的就只有服务器地址和共享的目录
创建StorageClass
kubectl apply -f storageclass-nfs.yaml
# 查看是否存在
kubectl get sc
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四.创建filebeat服务
1.创建filebeat主配置文件filebeat.settings.configmap.yml
vi filebeat.settings.configmap.yml
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apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: namespace: kube-system name: filebeat-config labels: app: filebeat data: filebeat.yml: |- filebeat.inputs: - type: container enabled: true paths: - /var/log/containers/*.log include_lines: ['ERROR', 'WARN'] multiline: pattern: ^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}\s\d{1,2}:\d{1,2}:\d{1,2} negate: true match: after processors: - add_kubernetes_metadata: in_cluster: true host: ${NODE_NAME} matchers: - logs_path: logs_path: "/var/log/containers/" - add_cloud_metadata: - add_kubernetes_metadata: matchers: - logs_path: logs_path: "/var/log/containers/" - add_docker_metadata: output.elasticsearch: hosts: ["http://[k8s节点ip]:32494"] index: "filebeat-demo-%{[agent.version]}-%{+yyyy.MM.dd}" setup.template.name: "filebeat-demo" setup.template.pattern: "filebeat-demo-*" setup.ilm.rollover_alias: "filebeat-demo" setup.ilm: policy_file: /etc/indice-lifecycle.json
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#执行
kubectl apply -f filebeat.settings.configmap.yml
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filebeat.inputs: 定义输入配置，这里配置了从容器日志中收集数据。
type: 定义输入类型为 container，表示从容器日志中收集数据。
enabled: 启用该输入配置。
paths: 指定要监视的日志文件路径，这里是容器日志路径。k8s容器的日志默认是保存在在服务器的/var/log/containers/下的。
multiline: 多行日志配置，用于将多行日志合并为单个事件。正则表示如果前面几个数字不是4个数字开头，那么就会合并到一行,解决Java堆栈错误日志收集问题
processors: 定义处理器，用于添加元数据。add_kubernetes_metadata:为日志事件添加 Kubernetes 相关的元数据信息，例如 Pod 名称、命名空间、标签等。
output.elasticsearch: 定义输出配置，将收集到的日志发送到 Elasticsearch。
hosts: 指定 Elasticsearch 节点的地址和端口。端口号为第二步安装es时，nodeport暴露的端口号。indices: 定义索引模式，这里以日期为后缀，创建每日索引。
setup.ilm: 配置索引生命周期管理 (ILM)，用于管理索引的生命周期。
- policy_file:后面定义的是生命周期配置文件的地址
此处禁用了filebeat默认的索引格式。默认的索引格式为filebeat-%{[agent.version]}-%{+yyyy.MM.dd}，在Kibana上呈现的就是filebeat-2023.10.21-000001这样的索引命名格式，而且默认的索引模板和索引生命周期都与index中设置的filebeat-demo-%{[agent.version]}-%{+yyyy.MM.dd}无关。故出现的问题就是我们所需的日志内容在索引filebeat-demo-%{[agent.version]}-%{+yyyy.MM.dd}中，但是并不能被准确分片和使用索引生命周期管理。
#相关模板字段意义
setup.template.name: “filebeat-demo” # 设置一个新的模板，模板的名称为filebeat-demo
setup.template.pattern: “filebeat-demo-*” # 模板匹配那些索引，这里表示以filebeat-demo开头的所有的索引
setup.ilm.rollover_alias: “filebeat-demo” #索引生命周期写别名。默认值为
filebeat-%{[agent.version]}。设置此选项将更改别名为filebeat-demo。用以滚动更新大索引文件的分片
同时该配置过滤了其他info级别的日志，只收集了’ERROR’, 'WARN’级别的日志，相关配置：
include_lines: [‘ERROR’, ‘WARN’] 该配置可根据实际使用情况进行删改
下图为，索引格式配置正确的示范截图：
2.创建Filebeat索引生命周期策略配置文件
为了防止大量的数据存储，可以利用 indice 的生命周期来配置数据保留。 如下所示的文件中，配置成每天或每次超过5GB的时候就对 indice 进行轮转，并删除所有超过30天的 indice 文件。
vi filebeat.indice-lifecycle.configmap.yml
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--- apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: namespace: kube-system name: filebeat-indice-lifecycle labels: app: filebeat data: indice-lifecycle.json: |- { "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "5GB" , "max_age": "1d" } } }, "delete": { "min_age": "30d", "actions": { "delete": {} } } } } }
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#执行
kubectl apply -f filebeat.indice-lifecycle.configmap.yml
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3.Filebeat操作权限
vi filebeat.permission.yml
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apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRole metadata: name: filebeat rules: - apiGroups: [ "" ] resources: - namespaces - pods - nodes verbs: - get - watch - list --- apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRoleBinding metadata: name: filebeat subjects: - kind: ServiceAccount name: filebeat namespace: kube-system roleRef: kind: ClusterRole name: filebeat apiGroup: rbac.authorization.k8s.io --- apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata: namespace: kube-system name: filebeat
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#执行
kubectl apply -f filebeat.permission.yml
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- ClusterRole:
- 作用：定义了一个 ClusterRole，它是一种权限集合，指定了 Filebeat 在集群范围内可以执行的操作，如获取（get）、监视（watch）、列出（list）等。
- 权限：
- 可以对命名空间执行 get、watch、list 操作。
- 可以对 Pod 执行 get、watch、list 操作。
- 可以对节点执行 get、watch、list 操作。
- ClusterRoleBinding:
- 作用：定义了一个 ClusterRoleBinding，将 ClusterRole (
filebeat) 绑定到特定的 ServiceAccount (filebeat)。- 意义：将 ClusterRole 与 ServiceAccount 绑定，以使 Filebeat 具有在 Kubernetes 中执行相应操作的权限。
- ServiceAccount:
- 作用：定义了一个 ServiceAccount (
filebeat)，它是 Kubernetes 中用于身份验证和授权的实体。- 意义：创建了一个用于 Filebeat 的身份实体，使得 Filebeat 在 Kubernetes 中能够以其身份运行。
4.Filebeat Daemonset配置文件
vi filebeat.daemonset.yml
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--- apiVersion: apps/v1 kind: DaemonSet metadata: namespace: kube-system name: filebeat labels: app: filebeat spec: selector: matchLabels: app: filebeat template: metadata: labels: app: filebeat spec: serviceAccountName: filebeat terminationGracePeriodSeconds: 30 containers: - name: filebeat image: [ Harbor私服地址 ]/filebeat:7.17.2 args: [ "-c", "/etc/filebeat.yml", "-e", ] env: - name: NODE_NAME valueFrom: fieldRef: fieldPath: spec.nodeName securityContext: runAsUser: 0 resources: limits: memory: 200Mi requests: cpu: 100m memory: 100Mi volumeMounts: - name: config mountPath: /etc/filebeat.yml readOnly: true subPath: filebeat.yml - name: filebeat-indice-lifecycle mountPath: /etc/indice-lifecycle.json readOnly: true subPath: indice-lifecycle.json - name: data mountPath: /usr/share/filebeat/data - name: varlog mountPath: /var/log readOnly: true - name: varlibdockercontainers mountPath: /var/lib/docker/containers readOnly: true - name: dockersock mountPath: /var/run/docker.sock volumes: - name: config configMap: defaultMode: 0600 name: filebeat-config - name: filebeat-indice-lifecycle configMap: defaultMode: 0600 name: filebeat-indice-lifecycle - name: varlog hostPath: path: /var/log - name: varlibdockercontainers hostPath: path: /var/lib/docker/containers - name: dockersock hostPath: path: /var/run/docker.sock - name: data hostPath: path: /var/lib/filebeat-data type: DirectoryOrCreate
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#执行
kubectl apply -f filebeat.daemonset.yml
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volumeMounts配置示意：
- name: config:
- 作用: 创建一个挂载点，将 ConfigMap 中的
filebeat.yml配置文件挂载到容器中的/etc/filebeat.yml路径。- readOnly: 设置为 true，表示只读访问该配置文件。
- name: filebeat-indice-lifecycle:
- 作用: 创建一个挂载点，将 ConfigMap 中的
indice-lifecycle.json文件挂载到容器中的/etc/indice-lifecycle.json路径。- readOnly: 设置为 true，表示只读访问该文件。
- name: data:
- 作用: 创建一个挂载点，将宿主机的
/var/lib/filebeat-data目录挂载到容器中的/usr/share/filebeat/data路径。- type: DirectoryOrCreate: 指定挂载类型为目录，如果该目录不存在则创建。
- name: varlog:
- 作用: 创建一个挂载点，将宿主机的
/var/log目录挂载到容器中的/var/log路径。- readOnly: 设置为 true，表示只读访问该目录。
- name: varlibdockercontainers:
- 作用: 创建一个挂载点，将宿主机的
/var/lib/docker/containers目录挂载到容器中的/var/lib/docker/containers路径。- readOnly: 设置为 true，表示只读访问该目录。
- name: dockersock:
- 作用: 创建一个挂载点，将宿主机的 Docker socket 文件
/var/run/docker.sock挂载到容器中的/var/run/docker.sock路径。
volumes配置示意：
- name: config:
- 作用: 与volumeMounts中的name: config相对应。
- defaultMode: 0600: 表示只有文件所有者可读写，其他用户无权限。
- name:filebeat-config对应第一步创建的filebeat.settings.configmap.yml中的Configmap的名字
- name: filebeat-indice-lifecycle:
- 作用: 与volumeMounts中的filebeat-indice-lifecycle相对应。
- defaultMode: 0600: 表示只有文件所有者可读写，其他用户无权限。
- name:filebeat-indice-lifecycle对应第二步创建的filebeat.indice-lifecycle.configmap.yml中的Configmap的名字
- name: data
- 作用：与volumeMounts中的name: data相对应。
- path:需要挂载的目录路径
- type:DirectoryOrCreatea表示容器启动时会检查宿主机是否存在该目录，不存在则创建。因为Filebeat在每个节点的宿主机上都会运行，所以直接挂载到宿主机目录
检查是否执行成功
kubectl get pod -o wide -n kube-system|grep filebeat
#如下图，全为Running则表示运行成功
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也可以在Rancher上查看
五.检查File beat与es，Kibana是否配置成功
1.首先在侧边栏找到Stack Management
2.选择索引管理，查看是否有以filebeat-demo加时间戳为名的索引
3.创建索引模式
4.查看日志
点击侧边栏，选择discover，就能看到Filebeat收集到的容器日志，可以按照自己的需求进行日志筛选
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