前言：

对于任何基础设施或后端服务系统，日志都是极其重要的。对于受Google内部容器管理系统Borg启发而催生出的Kubernetes项目来说，自然少不了对Logging的支持。

efk就是目前比较受欢迎的日志管理系统。kubernetes可以实现efk的快速部署和使用，通过statefulset控制器部署elasticsearch组件，用来存储日志数据，还可通过volumenclaimtemplate动态生成pv实现es数据的持久化。通过deployment部署kibana组件，实现日志的可视化管理。通过daemonset控制器部署fluentd组件，来收集各节点和k8s集群的日志。

实践流程：

K8s中比较流行的日志收集解决方案是Elasticsearch、Fluentd和Kibana（EFK）技术栈，也是官方推荐的一种方案。

本次实践主要就是配置启动一个可扩展的 Elasticsearch 集群，然后在Kubernetes集群中创建一个Kibana应用，最后通过DaemonSet来运行Fluentd，以便它在每个Kubernetes工作节点上都可以运行一个 Pod，此pod挂载本地的docker日志目录到容器内部（k8s集群的日志都在这个目录下），fluentd将日志收集处理后推送到elasticsearch，kibana进行一个完整的展示。

EFK 利用部署在每个节点上的 Fluentd 采集 Kubernetes 节点服务器的 /var/log 和 /var/lib/docker/container 两个目录下的日志，然后传到 Elasticsearch 中。最后，用户通过访问 Kibana 来查询日志（如果docker没有使用默认的目录/var/lib/docker/container，请根据实际情况更改）。

具体过程如下：

创建 Fluentd 并且将 Kubernetes 节点服务器 log 目录挂载进容器。
Fluentd 采集节点服务器 log 目录下的 containers 里面的日志文件。
Fluentd 将收集的日志转换成 JSON 格式。
Fluentd 利用 Exception Plugin 检测日志是否为容器抛出的异常日志，如果是就将异常栈的多行日志合并。
Fluentd 将换行多行日志 JSON 合并。
Fluentd 使用 Kubernetes Metadata Plugin 检测出 Kubernetes 的 Metadata 数据进行过滤，如 Namespace、Pod Name 等。
Fluentd 使用 ElasticSearch Plugin 将整理完的 JSON 日志输出到 ElasticSearch 中。
ElasticSearch 建立对应索引，持久化日志信息。

Kibana 检索 ElasticSearch 中 Kubernetes 日志相关信息进行展示。

正式的部署步骤：

一，关于volume存储插件的问题

由于elasticsearch这个组件是计划部署为一个可扩展的集群，因此，使用了volumenclaimtemplate模板动态生成pv，而volumenclaimtemplate必须要有一个可用的StorageClass，因此，部署一个nfs-client-provisioner插件，然后借由此插件实现一个可用的StorageClass。因前面写过关于此类部署的文章，就不在此重复了，以免本文篇幅过长，下面是部署方案：

kubernetes学习之持久化存储StorageClass（4）_晚风_END的博客-CSDN博客_kubernetes中用于持久化存储的组件

二，关于kubernetes内部使用的DNS---COREDNS的功能

云原生|kubernetes|kubernetes-1.18 二进制安装教程单master（其它的版本也基本一样）_晚风_END的博客-CSDN博客_二进制安装kubelet 这个里面关于coredns做了一个比较详细的介绍，不太会的可以看这里部署coredns，以保证es集群的成功部署。

测试coredns的功能是否正常：

kubectl run -it --image busybox:1.28.3 -n web  dns-test --restart=Never --rm

测试了解析域名 kubernetes，kubernetes-default，baidu.com ,elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local 这么几个域名（elasticsearch-cluster我已经部署好才测试成功了elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local 这个域名啦），并查看了容器内的dns相关文件。

总之，一句话，要保证coredns是可用的，正常的，否则es集群是部署不好的哦。

DNS测试用例：

/ # nslookup kubernetes
Server:    10.0.0.2
Address 1: 10.0.0.2 kube-dns.kube-system.svc.cluster.local
Name:      kubernetes
Address 1: 10.0.0.1 kubernetes.default.svc.cluster.local
/ # nslookup kubernetes.default
Server:    10.0.0.2
Address 1: 10.0.0.2 kube-dns.kube-system.svc.cluster.local
Name:      kubernetes.default
Address 1: 10.0.0.1 kubernetes.default.svc.cluster.local
/ # nslookup baidu.com
Server:    10.0.0.2
Address 1: 10.0.0.2 kube-dns.kube-system.svc.cluster.local
Name:      baidu.com
Address 1: 110.242.68.66
Address 2: 39.156.66.10
/ # nslookup elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local
Server:    10.0.0.2
Address 1: 10.0.0.2 kube-dns.kube-system.svc.cluster.local
Name:      elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local
Address 1: 10.244.1.20 es-cluster-1.elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local
Address 2: 10.244.1.21 es-cluster-0.elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local
Address 3: 10.244.2.20 es-cluster-2.elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local
/ # cat /etc/resolv.conf 
nameserver 10.0.0.2
search web.svc.cluster.local svc.cluster.local cluster.local localdomain default.svc.cluster.local
options ndots:5

三，es集群的部署

建立相关的namespace：

cat << EOF > es-ns.yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: kube-logging
EOF

ｈｅａｄｌｅｓｓ　ｓｅｒｖｉｃｅ

es-svc.yaml里的headless service：

使用无头service的原因是，headless service不具备负载均衡也没有IP，而headless service可以提供一个稳定的域名elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local（service的名字是elasticsearch嘛），而es的部署方式是StateFulSet，是有三个pod的，也就是DNS的测试内容

在kube-logging名称空间定义了一个名为 elasticsearch 的 Service服务，带有app=elasticsearch标签，当我们将 ElasticsearchStatefulSet 与此服务关联时，服务将返回带有标签app=elasticsearch的 Elasticsearch Pods的DNS A记录。最后，我们分别定义端口9200、9300，分别用于与 REST API 交互，以及用于节点间通信（9300是节点之间es集群选举通信用的）

ＤＮＳ测试用例：

/ # nslookup elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local
Server:    10.0.0.2
Address 1: 10.0.0.2 kube-dns.kube-system.svc.cluster.local
Name:      elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local
Address 1: 10.244.1.20 es-cluster-1.elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local
Address 2: 10.244.1.21 es-cluster-0.elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local
Address 3: 10.244.2.20 es-cluster-2.elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local

es-svc.yaml 集群的service部署清单：

cat << EOF >es-svc.yaml
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: elasticsearch
  namespace: kube-logging
  labels:
    app: elasticsearch
spec:
  selector:
    app: elasticsearch
  clusterIP: None
  ports:
    - port: 9200
      name: rest
    - port: 9300
      name: inter-node
EOF

es-sts-deploy.yaml 部署清单详解：

【整体关键字段介绍】：

在kube-logging的名称空间中定义了一个es-cluster的StatefulSet。容器的名字是elasticsearch，镜像是elasticsearch:7.8.0。使用resources字段来指定容器需要保证至少有0.1个vCPU，并且容器最多可以使用1个vCPU（这在执行初始的大量提取或处理负载高峰时限制了Pod的资源使用）。了解有关资源请求和限制，可参考https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/。暴漏了9200和9300两个端口，名称要和上面定义的 Service 保持一致，通过volumeMount声明了数据持久化目录，定义了一个data数据卷，通过volumeMount把它挂载到容器里的/usr/share/elasticsearch/data目录。我们将在以后的YAML块中为此StatefulSet定义VolumeClaims。

然后，我们使用serviceName 字段与我们之前创建的ElasticSearch服务相关联。这样可以确保可以使用以下DNS地址访问StatefulSet中的每个Pod：，es-cluster-[0,1,2].elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local，其中[0,1,2]与Pod分配的序号数相对应。我们指定3个replicas（3个Pod副本），将matchLabels selector 设置为app: elasticseach，然后在该.spec.template.metadata中指定pod需要的镜像。该.spec.selector.matchLabels和.spec.template.metadata.labels字段必须匹配。

【部分关键变量介绍】：

a，cluster.name

Elasticsearch 集群的名称，我们这里是 k8s-logs，此变量非常重要。

b，node.name

节点的名称，通过metadata.name来获取。这将解析为 es-cluster-[0,1,2]，取决于节点的指定顺序。

c，discovery.zen.ping.unicast.hosts

此字段用于设置在Elasticsearch集群中节点相互连接的发现方法。

我们使用 unicastdiscovery方式，它为我们的集群指定了一个静态主机列表。

由于我们之前配置的无头服务，我们的 Pod 具有唯一的DNS域es-cluster-[0,1,2].elasticsearch.logging.svc.cluster.local，

因此我们相应地设置此变量。由于都在同一个 namespace 下面，所以我们可以将其缩短为es-cluster-[0,1,2]

d，discovery.zen.minimum_master_nodes

我们将其设置为(N/2) + 1，N是我们的群集中符合主节点的节点的数量。

我们有3个Elasticsearch 节点，因此我们将此值设置为2（向下舍入到最接近的整数）。

e，ES_JAVA_OPTS

这里我们设置为-Xms512m -Xmx512m，告诉JVM使用512MB的最小和最大堆。

你应该根据群集的资源可用性和需求调整这些参数。

f，

initcontainer内容

. . .

initContainers:
      - name: fix-permissions
        image: busybox
        command: ["sh", "-c", "chown -R 1000:1000 /usr/share/elasticsearch/data"]
        securityContext:
          privileged: true
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
      - name: increase-vm-max-map
        image: busybox
        command: ["sysctl", "-w", "vm.max_map_count=262144"]
        securityContext:
          privileged: true
      - name: increase-fd-ulimit
        image: busybox
        command: ["sh", "-c", "ulimit -n 65536"]
        securityContext:
          privileged: true

这里我们定义了几个在主应用程序之前运行的Init 容器，这些初始容器按照定义的顺序依次执行，执行完成后才会启动主应用容器。第一个名为 fix-permissions 的容器用来运行 chown 命令，将 Elasticsearch 数据目录的用户和组更改为1000:1000（Elasticsearch 用户的 UID）。因为默认情况下，Kubernetes 用 root 用户挂载数据目录，这会使得 Elasticsearch 无法方法该数据目录，可以参考 Elasticsearch 生产中的一些默认注意事项相关文档说明：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docker.html#_notes_for_production_use_and_defaults。

第二个名为increase-vm-max-map 的容器用来增加操作系统对mmap计数的限制，默认情况下该值可能太低，导致内存不足的错误，要了解更多关于该设置的信息，可以查看 Elasticsearch 官方文档说明：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/vm-max-map-count.html。最后一个初始化容器是用来执行ulimit命令增加打开文件描述符的最大数量的。

g，

在 StatefulSet 中，使用volumeClaimTemplates来定义volume 模板即可：

. . .

volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: data
      labels:
        app: elasticsearch
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      storageClassName: managed-nfs-storage
      resources:
        requests:
          storage: 10Gi

我们这里使用 volumeClaimTemplates 来定义持久化模板，Kubernetes 会使用它为 Pod 创建 PersistentVolume，设置访问模式为ReadWriteOnce，这意味着它只能被 mount到单个节点上进行读写，然后最重要的是使用了一个名为do-block-storage的 StorageClass 对象，所以我们需要提前创建该对象，我们这里使用的 NFS 作为存储后端，所以需要安装一个对应的 nfs-client-provisioner驱动。

云原生|kubernetes|搭建部署一个稳定高效的EFK日志系统（一）

前言：

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相关组件介绍：

正式的部署步骤：

一，关于volume存储插件的问题

二，关于kubernetes内部使用的DNS---COREDNS的功能

三，es集群的部署

建立相关的namespace：

es-sts-deploy.yaml 部署清单详解：

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