Kubernetes 集群日志和 EFK架构日志方案-阿里云开发者社区

第一部分：Kubernetes 日志

在这个 Kubernetes 日志教程中，您将学习 Kubernetes 集群日志中涉及的关键概念和工作流。

当涉及到 Kubernetes 生产调试时，日志起着至关重要的作用。它可以帮助你理解正在发生的事情，哪里出了问题，甚至是哪里可能出问题。作为一名 DevOps 工程师，您应该清楚地了解 Kubernetes 日志以解决集群和应用程序问题。

Kubernetes Logging 是如何工作的

在 Kubernetes，大多数组件都是以容器方式运行的。在 kubernetes 架构中，一个应用程序 Pod 可以包含多个容器，大多数 Kubernetes 集群组件都是这样，如 api-server、 kube-scheduler、 Etcd、 kube 代理等等，会以容器方式运行。但是，kubelet 组件以本机 systemd 服务运行。

在这一节中，我们将看看日志是如何为 Kubernetes Pod 工作的。它可以是一个 Application Pod 或 Kubernetes component Pod。我们还将研究如何管理 kubelet systemd 日志。

通常，我们在 Kubernetes 上部署的任何 Pod 都会将日志写入 stdout 和 stderr 流，而不是将日志写入专用的日志文件。但是，来自每个容器的对 stdout 和 stderr 的流都以 JSON 格式存储在文件系统中。底层容器引擎完成这项工作，它被设计用来处理日志记录。例如，Docker 容器引擎。

笔者注：这段话的意思是容器应用的日志通过控制台输出时，会被容器引擎收集，这些日志流会被以 Json 文件的形式存储到文件系统中。

容器的日志收集方式后面提到。

注意: 所有 kubernetes 集群组件日志都是像处理其他容器日志一样处理的。

微信图片_20220505204946.png

Kubelet 在所有节点上运行，以确保节点上的容器正常运行。它还负责运行的静态 Pod 以及，如果 kubelet 作为一个系统服务运行，它将日志记录到 journald(systemd-journald )。

另外，如果容器没有将日志传输到 stdout 和 stderr，您将不会使用 kubetl logs 命令获得日志，因为 kubelet 无法访问日志文件。

笔者注：例如 Pod 在节点 B 中运行，但是你在 A 节点执行 kubectl logs 命令，Pod 的日志不会凭空飞过去，是通过 kubelet 传输过去的。

这一小节说的是，程序的日志要通过 stdout 和 stderr 输出，才会被 Kubernetes 利用(kubectl logs)，而在节点间传输日志的组件叫 kubelet。因为 kubelet不是以 Pod 而是以 systemd 的形式运行，因此 kubelet 自身的日志要通过 systemd-journald 查看。

Kubernetes Pod 日志存储位置

您可以在以下每个工作节点的目录中找到 kubernetes 存储的 Pod 日志。

/var/log/containers: 所有容器日志都存在于一个单独的位置；
/var/log/pods/: 在此位置下，容器日志被组织到单独的 pod 文件夹中。/var/log/pods/<namespace>_<pod_name>_<pod_id>/<container_name>/.每个 pod 文件夹包含单个容器文件夹及其各自的日志文件。每个文件夹都有一个命名方案；

另外，如果您的底层容器工程师是 docker，您将在 /var/lib/docker/containers 文件夹中找到日志。

微信图片_20220505204950.png

日志以 Json 的形式记录，还会记录日志的一些属性信息。

{"log":"Shutting down, got signal: Terminated\n","stream":"stderr","time":"2021-11-09T06:14:42.535854831Z"}

如果您登录到任何 Kubernetes 工作者节点并转到 /var/log/containers 目录，您将找到该节点上运行的每个容器的日志文件。日志文件命名方案遵循 /var/log/pods/<namespace>_<pod_name>_<pod_id>/<container_name>/。下面的图片显示了一个例子。

微信图片_20220505204954.png

此外，这些日志文件由 Kubelet 控制，因此当您运行 kubectl logs命令时，Kubelet 会在终端中显示这些日志。

Kubelet Logs

对于 Kubelet，您可以使用 journalctl 从单个工作者节点访问日志。例如，使用以下命令检查 Kubelet 日志。

journalctl -u kubelet
journalctl -u kubelet -o cat

如果 Kubelet 在没有 systemd 的情况下运行，您可以在 /var/log 目录中找到 Kubelet 日志。

Kubernetes 容器日志格式

下面是容器日志的其中一行数据示例：

{"log":"Shutting down, got signal: Terminated\n","stream":"stderr","time":"2021-11-09T06:14:42.535854831Z"}

如前所述，所有日志数据都以 JSON 格式存储。因此，如果打开任何一个日志文件，就会发现每个日志条目都有三个键。

log-实际的日志数据
stream – 写入日志的流
time – Timetamp 时间表

Kubernetes 日志的类型

说到 Kubernetes，以下是不同类型的日志。

Application logs: 来自用户部署的应用程序的日志。应用程序日志有助于理解应用程序内部发生的事情。
Kubernetes Cluster components(集群组件):来自 api-server、 kube-scheduler、 etcd、 kube-proxy 等的日志。
Kubernetes Audit logs(审计日志): 所有与 API 服务器记录的 API 活动相关的日志。主要用于调查可疑的 API 活动。

Kubernetes Logging 架构

如果我们将 Kubernetes 集群作为一个整体，那么我们将需要统一收集日志。但是 Kubernetes 并不提供任何日志收集功能，因此您需要设置一个集中的日志后端(例如: Elasticsearch) ，并将所有日志发送到日志后端。下面的图像描绘了一个 high-level 的 Kubernetes Logging 架构。

微信图片_20220505205126.png

让我们了解一下日志记录的三个关键组件。

Logging Agent: 一个日志代理，可以在所有的 Kubernetes 节点中作为 daemonset 运行，它将日志不断地集中到日志后端。日志代理也可以作为 sidecar 容器运行。例如 Fluentd。
Logging Backend: 一个集中的系统，能够存储、搜索和分析日志数据。
Log Visualization: 以仪表板的形式可视化日志数据的工具。

Kubernetes Logging 模式

本节将研究一些 Kubernetes 日志记录模式，以便将日志流传到日志后端。有三种关键的 Kubernetes 集群日志记录模式

Node level logging agent
Streaming sidecar container
Sidecar logging agent

让我们详细研究一下每个方案的特点。

Node Level Logging Agent

微信图片_20220505205130.png

在这种方法中，每个节点运行着一个代理(例如: Fluentd)读取使用容器 STDOUT 和 STDERR 流创建的日志文件，然后将其发送给像 Elasticsearch 这样的日志后端。这是一种常用的日志记录模式，不需要任何开销就可以很好地工作。

而云原生中的 12因素应用程序方法 也建议将日志流传到 STDOUT。

参考地址：https://12factor.net/logs

Streaming sidecar container

微信图片_20220505205134.png

当应用程序不能直接向 STDOUT 和 STDERR 流写入日志时，这种 Sidecar 方法非常有用。

Pod 中的应用程序容器将所有日志写入容器中的一个文件，然后 Pod 中存在一个 sidecar 容器从该日志文件中读取数据并将其传输到 STDOUT 和 STDERR，最后利用 Node Level Logging Agent 的方式收集。

应用程序的日志自定义文件 -> 重新将流输出到 STDOUT -> 容器引擎收集

Sidecar Logging Agent

微信图片_20220505205140.png

在这种方法中，日志不会被流送到 STDOUT 和 STDERR。相反，一个带有日志代理的 sidecar 容器将与应用程序容器一起运行。然后，日志代理将直接将日志流传到日志后端。

也就是说，Pod 中的 sidecar 容器，把日志1直接推送到日志存储后端，不需要容器引擎的收集。

这种方法有两个缺点。

将日志记录代理作为 sidecar 运行是资源密集型的，即会消耗大量 IO。
您不能使用 kubectl logs 命令获得日志，因为 Kubelet 不会处理日志。

Kubernetes Logging 工具

Kubernetes 最常用的开源日志堆栈是 EFK (Elasticsearch，Flunentd/Fluent-but，和 Kibana)。

EFK 方案包含以下三大部件：

Elasticsearch – Log 聚合器
Flunetd/Fluentbit – Logging 代理(Fluentbit 是为集装箱工作负载设计的轻量级代理)
Kibana – Log 可视化和仪表板工具

当涉及到像 Google GKE、 AWS 和 Azure AKS 这样的管理 Kubernetes 服务时，它集成了特定于云的集中式日志记录。因此，当您部署托管 kubernetes 集群时，您将获得在相应的日志记录服务中启用日志监视的选项。比如说：

AWS EKS uses Cloud
Google GKE uses Stackdriver monitoring
Azure AKS uses Azure Monitor

需要在云上操作。

此外，组织可能会使用企业日志解决方案，比如 Splunk。在这种情况下，日志被转发给 Splunk 监控，并遵守组织的日志保留规范。以下是一些企业日志解决方案。

Kubenretes Logging 与 EFK

在 Kubernetes 中，目前其中一个最好的开源日志方案是 EFK ，它包含 Elasticsearch、 Fluentd 和 Kibana 三个部分。

在第二部分中，我们将在 Kubernetes 集群中，部署 EFK 日志方案。

第二部分：EFK 实践

第一部分，其中为初学者介绍了 Kubernetes 日志基本原理和模式。在第二部分中，您将学习如何在 Kubernetes 集群上设置用于日志流、日志分析和日志监视的 EFK。

在 Kubernetes 集群上运行多个应用程序和服务时，将所有应用程序和 Kubernetes 集群日志流到一个集中的日志基础设施中，以便于日志分析，这样做更有意义。第二部分旨在通过 EFK 堆栈向您介绍 Kubernetes 日志的重要技术方面。

EFK Stack

EFK 代表 Elasticsearch、 Fluentd 和 Kibana。EFK 是用于 Kubernetes 日志聚合和分析的流行且最佳的开源选择。

Elasticsearch 是一个分布式和可扩展的搜索引擎，通常用于筛选大量的日志数据。它是一个基于 Lucene 搜索引擎(来自 Apache 的搜索库)的 NoSQL 数据库。它的主要工作是储存日志和从 Fluentd 中取回日志。
Fluentd 是日志收集处理器，它是一个开源日志收集代理，支持多个数据源和输出格式。此外，它还可以将日志转发给 Stackdriver、 Cloudwatch、 Elasticsearch、 Splunk、 Bigquery 等。简而言之，它是日志数据生成系统和日志数据存储系统之间的统一层。
Kibana 是一个用于查询、数据可视化和仪表板的 UI 工具。它是一个查询引擎，允许您通过 web 界面探索您的日志数据，为事件日志构建可视化，特定于查询过滤信息以检测问题。您可以使用 Kibana 虚拟地构建任何类型的仪表板。Kibana Query Language (KQL)用于查询 elasticsearch 数据。在这里，我们使用 Kibana 在 elasticsearch 中查询索引数据。

此外，Elasticsearch 还可以帮助解决大量非结构化数据分离的问题，目前许多组织都在使用 Elasticsearch，通常跟 Kibana 部署在一起。

注意: 当涉及到 Kubernetes 时，FLuentd 是最好的选择，因为比 logstash 更好，因为 FLuentd 可以解析容器日志而不需要任何额外的配置。此外，这是一个 CNCF 项目。

在 Kubernetes 上设置 EFK

接下来我们将一步步在 Kubernetes 中部署和配置 EFK，你可以在 Kubernetes EFK Github repo 中找到本博客中使用的所有部署定义文件，每个 EFK 组件的 YAML 定义文件都放在不同的目录中。

首先克隆仓库：

git clone https://github.com/scriptcamp/kubernetes-efk

注意，在本文部署的 EFK 组件，都会在 Kubernetes 默认的 default 命名空间中。

仓库的文件结构如下：

├── kubernetes-efk
│   ├── README.md
│   ├── elasticsearch
│   │   ├── es-sts.yaml
│   │   └── es-svc.yaml
│   ├── fluentd
│   │   ├── fluentd-ds.yaml
│   │   ├── fluentd-rb.yaml
│   │   ├── fluentd-role.yaml
│   │   └── fluentd-sa.yaml
│   ├── kibana
│   │   ├── kibana-deployment.yaml
│   │   └── kibana-svc.yaml
│   └── test-pod.yaml

EFK 架构

下图显示了我们将要构建的 EFK 的高级架构。

微信图片_20220505205346.png

EKF 组件部署说明如下:

Fluentd: 在需要从所有节点收集容器日志时作为守护进程部署。它连接到 Elasticsearch 服务端点以转发日志。
Elasticsearch:在保存日志数据时作为状态集部署。我们还公开 Fluentd 和 kibana 的服务端点以连接到它。
Kibana:- 作为部署部署并连接到 Elasticsearch 服务端点。

部署 Elasticsearch Statefulset

Elasticsearch 是作为 Statefulset 部署的，多个副本通过一个 headless service 彼此连接。Headless svc 在 Pod 的 DNS 域中提供帮助。

打开 elasticsearch/es-svc. yaml 文件，可以看到定义如下：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: elasticsearch
  labels:
    app: elasticsearch
spec:
  selector:
    app: elasticsearch
  clusterIP: None
  ports:
    - port: 9200
      name: rest
    - port: 9300
      name: inter-node

让我们现在就创造它。

kubectl create -f es-svc.yaml

在我们开始为弹性搜索创建 statefulset 之前，让我们回想一下，statefulset 需要事先定义的存储类，它可以在需要时创建卷。

注意: 虽然在生产环境中，可能需要 400-500gb SSD 支撑 ES 的存储，由于这里是存储环境，因此定义 YAML 文件中是 3GB 的 PV。

笔者因为要学习 EFK，特意挂载了一个 512GB 的企业级 SSD。

在 elasticsearch/es-sts.yaml 文件中，它会自动创建一个具有 3GB 的存储卷，其定义如下：

spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      # storageClassName: ""
      resources:
        requests:
          storage: 3Gi

由于笔者有自己的盘，笔者挂载到了 slave2 节点中，所以这里笔者就不用这个配置了，笔者使用 NFS - PV 的方式，当然读者为了避免麻烦，可以继续使用上面的配置。

读者可以首先按照 https://k8s.whuanle.cn/5.volumes/3.nfts.html 部署自己的 NFS 存储，然后利用下面这个模板创建 PV。

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: es-pv 
spec:
  capacity:
    storage: 450Gi
  volumeMode: Filesystem
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle
  storageClassName: es-volume 
  mountOptions:
    - hard
    - nfsvers=4.1
  nfs:
    path: /data/volumns/es
    server: 10.0.0.4

需读者自行提前创建 NFS，读者可参考 https://k8s.whuanle.cn/5.volumes/3.nfts.html 创建一个自己的跨节点的存储系统。

将 volumeClaimTemplates 部分改成：

volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: data
      labels:
        app: elasticsearch
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      storageClassName: "es-volume"
      resources:
        requests:
          storage: 450Gi

然后我们看一下 es-sts.yaml 的文件中，对于 Eelasticsearch 集群的定义：

- name: discovery.seed_hosts
            value: "es-cluster-0.elasticsearch,es-cluster-1.elasticsearch,es-cluster-2.elasticsearch"

这里有两个地方要注意，一是你的集群必须要安装 CoreDNS，二是你的从节点数量跟 es-sts.yaml 中定义的 replicas: 3 数量一致，如果你有三个节点(一主二从)，那么 replics 要设置为 2，但是一般 Eelasticsearch 实例数量都是单数。因此笔者只设置使用一个 Eelasticsearch 实例。

然后部署 Elasticsearch ：

kubectl create -f es-sts.yaml

验证 Elasticsearch 部署

在 Elasticsearch Pod 进入运行状态之后，让我们尝试验证 Elasticsearch 状态集。最简单的方法是检查集群的状态。为了检查状态，端口前进 Elasticsearch Pod 的 9200 端口。

kubectl port-forward es-cluster-0 19200:9200

port-forward 方式具有临时性，避免 Elasticsearch 暴露到外网；或者使用 Service IP 等方式测试 IP 连通性，你还可以使用 Service NodePort 的方式暴露 Elasticsearch 。

要检查 Elasticsearch 集群的健康状况，请在终端中运行以下命令。

curl http://localhost:19200/_cluster/health/?pretty

输出将显示 Elasticsearch 集群的状态。如果所有的步骤都被正确的执行，访问此地址，会获得 Json 响应。

微信图片_20220505205353.png

部署 Kibana

跟部署 Elasticsearch 一样，可以使用一个简单的 yaml 文件部署 Kibana。如果您检查以下 Kibana 部署清单文件，我们有一个 ELASTICSEARCH_URL 定义来配置 Elasticsearch 集群 Endpoint，Kibana 使用 Endpoint URL 连接 Elasticsearch。

下面是 kibana-deployment.yaml 文件的定义。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: kibana
  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:7.5.0
        resources:
          limits:
            cpu: 1000m
          requests:
            cpu: 100m
        env:
          - name: ELASTICSEARCH_URL
            value: http://elasticsearch:9200
        ports:
        - containerPort: 5601

"state":"green","message":"Status changed from yellow to green - Ready","prevState":"yellow","prevMsg":"Waiting for Elasticsearch"

现在直接部署 Kibana 即可：

kubectl create -f kibana-deployment.yaml

让我们创建一个 NodePort 类型的 Service，通过节点 IP 地址访问 Kibana UI。我们使用 nodePort 进行演示。然而，理想情况下，kubernetes 与 ClusterIP 服务的接入用于实际的项目实现。

kibana-svc.yaml 文件的定义如下：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: kibana-np
spec:
  selector: 
    app: kibana
  type: NodePort  
  ports:
    - port: 8080
      targetPort: 5601 
      nodePort: 30000

创建 Kibana Service：

kubectl create -f kibana-svc.yaml

现在你可以通过 http://<node-ip>:3000 访问 Kibana UI。

Pod 进入运行状态后，让我们尝试验证 Kibana 部署。最简单的方法是通过集群的 UI 访问。

要检查状态，端口转发 Kibana Pod 的 5601端口。如果您已经创建了 nodePort 服务，您也可以使用它(注意防火墙可能会拦截)。

kubectl port-forward <kibana-pod-name> 5601:5601

之后，通过 web 浏览器访问 UI 或使用 curl 发出请求

curl http://localhost:5601/app/kibana

如果 Kibana UI 加载或出现有效的 curl 响应，那么我们可以断定 Kibana 正在正确运行。

微信图片_20220505205522.png

部署 Fluentd

Fluentd 被部署为守护进程，因为它必须从集群中的所有节点流日志。除此之外，它还需要特殊的权限来列出和提取所有名称空间中的 Pod 元数据。

Kubernetes 服务帐户用于为 Kubernetes 中的组件提供权限，以及集群角色和集群绑定。让我们继续前进，创建所需的服务帐户和角色。

创建 Fluentd 集群角色

Kubernetes 中的集群角色包含表示一组权限的规则，对于 Fluentd，我们希望为 Pod 和名称空间授予权限。

fluentd-role.yaml 文件的定义如下：

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: fluentd
  labels:
    app: fluentd
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  - namespaces
  verbs:
  - get
  - list
  - watch

创建角色：

kubectl create -f fluentd-role.yaml

创建 Fluentd Service Account

在 Kubernetes 中，Service Account 是为 Pod 提供身份的实体，在这里，我们希望创建一个 Service Account，用于 Fluentd Pods。

fluentd-sa.yaml 文件的定义如下：

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: fluentd
  labels:
    app: fluentd

创建 Service Account：

kubectl create -f fluentd-sa.yaml

集群角色绑定

Kubernetes 中的集群角色绑定将集群角色中定义的权限授予服务帐户。我们希望在上面创建的角色和服务帐户之间创建一个角色绑定。

fluentd-rb.yaml 文件的定义如下：

kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: fluentd
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: fluentd
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: fluentd
  namespace: default

创建角色绑定：

kubectl create -f fluentd-rb.yaml

部署 Fluentd DaemonSet

现在让我们部署 Fluentd ：

kubectl create -f fluentd-ds.yaml

为了验证 fluentd 的安装，让我们启动一个连续创建日志的 pod。然后我们将尝试在 Kibana 境内看到这些日志。

kubectl create -f test-pod.yaml

现在，让我们前往 Kibana，看看这个吊舱里的日志是否被 fluentd 拾取并存储在 elasticsearch。遵循以下步骤:

1，点击 explore on my own 进入后台。

微信图片_20220505205529.png

2，选择 Kibana 部分下的“ Index Patterns”选项。

微信图片_20220505205532.png

3，使用 logstash-* 模式创建一个新的 Index Patten，然后点击 Next step。

微信图片_20220505205535.png

4，在选项找到 @timestamp ，然后点击 Create index pattern

微信图片_20220505205538.png

现在已经创建了索引模式，我们可以前往控制台，在控制台中，您将能够看到所有由 Fluentd 导出的日志，如下图所示，这些日志来自我们的 test-pod。

微信图片_20220505205541.png

接下来，读者可以根据官方文档或其他资料，继续深入学习探究图表的制作和日志分析，以便在生产中应用 EFK 三件套。

如果想深入 Kibana 面板，笔者推荐你阅读这篇博客：https://devopscube.com/kibana-dashboard-tutorial/

Kubernetes 集群日志和 EFK架构日志方案

第一部分：Kubernetes 日志

Kubernetes Logging 是如何工作的

Kubernetes Pod 日志存储位置

Kubelet Logs

Kubernetes 容器日志格式

Kubernetes 日志的类型

Kubernetes Logging 架构

Kubernetes Logging 模式

Node Level Logging Agent

Streaming sidecar container

Sidecar Logging Agent

Kubernetes Logging 工具

Kubenretes Logging 与 EFK

第二部分：EFK 实践

EFK Stack

在 Kubernetes 上设置 EFK

EFK 架构

部署 Elasticsearch Statefulset

验证 Elasticsearch 部署

部署 Kibana

部署 Fluentd

创建 Fluentd 集群角色

创建 Fluentd Service Account

集群角色绑定

部署 Fluentd DaemonSet

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Kubernetes 集群日志和 EFK架构日志方案

第一部分：Kubernetes 日志

Kubernetes Logging 是如何工作的

Kubernetes Pod 日志存储位置

Kubelet Logs

Kubernetes 容器日志格式

Kubernetes 日志的类型

Kubernetes Logging 架构

Kubernetes Logging 模式

Node Level Logging Agent

Streaming sidecar container

Sidecar Logging Agent

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Kubenretes Logging 与 EFK

第二部分：EFK 实践

EFK Stack

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