Collecting logs for multi kubernetes clusters with EFK
在有多个集群的情况下，一个集群就搭建一套日志收集分析服务实在太浪费。因此可以尝试只跑一套Elasticsearch和Kibana实例，然后让各个集群中的日志收集器向Elasticsearch发送日志，。
如图所示:
graph TD;
Elastic---|analysis the data|Kibana;
cluster1-->|send log|Elastic((Elastic server)); cluster2-->|send log|Elastic; cluster3-->|send log|Elastic;
cluster(...)-->|send log|Elastic;
Elasticsearch和Kibana可以放在Kubernetes集群中也可以独立部署。这里为了方便就选择独立部署.
部署ElasticSearch和Kibana
Elastic自建了docker镜像仓库，因此到https://www.docker.elastic.co/拉去最新的Elasticsearch和Kibana 的镜像.
然后编写docker-compose.yaml文件.
关于详细配置，参考官方文档:
- Elasticsearch: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/docker.html
- Kibana: https://www.elastic.co/guide/en/kibana/master/docker.html
version: '2' services: elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.4.0 restart: unless-stopped
ports:
- "9200:9200"
- "9300:9300" ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 nofile: soft: -1 hard: -1 environment:
bootstrap.memory_lock: "true"
discovery.type: "single-node" volumes:
- /opt/es_data:/usr/share/elasticsearch/data
kibana: image: docker.elastic.co/kibana/kibana:6.4.0 restart: unless-stopped
ports:
- "5601:5601" environment:
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.url: "http://elasticsearch:9200" volumes: # 挂载kibana.yaml,可以在其中编写更详细的配置.这里图方便,用环境变量传进去. # - ./kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml:ro
- /opt/kibana_data:/usr/share/kibana/data
然后启动docker-compose up -d，查看日志 docker-compose logs -f可以看到ES和Kibana输出的全部都是INFO等级的日志，没有ERROR，并且Kibana已经连接上ES。
curl -X GET 127.0.0.1:9200
{
"name" : "h9sEa61",
"cluster_name" : "docker-cluster",
"cluster_uuid" : "8MjE8hwVSq2Vvbe2azZggQ",
"version" : {
"number" : "6.4.0",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "tar",
"build_hash" : "595516e",
"build_date" : "2018-08-17T23:18:47.308994Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "7.4.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
curl 127.0.0.1:5601
<script>
var hashRoute = '/app/kibana';
var defaultRoute = '/app/kibana';
var hash = window.location.hash;
if (hash.length) {
window.location = hashRoute + hash;
} else {
window.location = defaultRoute;
}
</script>
可以看到ES和Kibana成功返回数据.
部署Fluent
将Fluent以DaemonSet的方式部署在Kuberntes集群中，让Fluent收集每个Node上的日志。
在Gihub上Fluent的官方库下载fluentd-daemonset-elasticsearch-rbac.yaml
只需对yaml文件修改一个地方,就是将env中FLUENT_ELASTICSEARCH_HOST的value改成ES的IP地址或网址即可。至于X-Pack的鉴权，ES默认是收费使用的，暂不用理会，或装第三方的HTTP Basic Auth实现鉴权。
同时有的人会遇到一个错误，如果K8s集群是用root权限运行的，则fluentd在收集日志的时候会遇到权限问题。
因为fluentd镜像在构建的时候用的是fluent用户权限运行，所以会发生权限不足的情况。
解决方法就是可以去拉取fluent代码自行构建并在Dockfile中指定用户；或使用最简单的方法，在env中指定fluent用户的UID为0，如下所示：
...
env:
- name: FLUENT_UID
value: "0"
...
查看es日志，发现类似如下的日志
xxx update_mapping [fluentd] 说明fluent已经连接.
用浏览器打开Kibana，点击Discover栏可以看到类似logstash-xxxx.xx.xx的条目，说明Kibana成功获取到了日志。接下来就是根据自己的日志格式编写过滤语句了。
本文转自开源中国-使用EFK收集Kubernetes多集群日志
