本文的试验环境为CentOS 7.3,Kubernetes集群为1.11.2,安装步骤参见kubeadm安装kubernetes V1.11.1 集群
1. 环境准备
Elasticsearch运行时要求vm.max_map_count内核参数必须大于262144,因此开始之前需要确保这个参数正常调整过。
$ sysctl -w vm.max_map_count=262144
也可以在ES的的编排文件中增加一个initContainer来修改内核参数,但这要求kublet启动的时候必须添加了--allow-privileged参数,但是一般生产中不会给加这个参数,因此最好在系统供给的时候要求这个参数修改完成。
ES的配置方式
- 使用Cluster Update Setting API动态修改配置
- 使用配置文件的方式,配置文件默认在 config 文件夹下,具体位置取决于安装方式。
- elasticsearch.yml 配置Elasticsearch
- jvm.options 配置ES JVM参数
- log4j.properties 配置ES logging参数
- 使用Prompt方式在启动时输入
最常使用的配置方式为使用配置文件,ES的配置文件为yaml格式,格式要求和Kubernetes的编排文件一样。配置文件中可以引用环境变量,例如node.name: ${HOSTNAME}
ES的节点
ES的节点Node可以分为几种角色:
- Master-eligible node,是指有资格被选为Master节点的Node,可以统称为Master节点。设置
node.master: true - Data node,存储数据的节点,设置方式为
node.data: true。 - Ingest node,进行数据处理的节点,设置方式为
node.ingest: true。 - Trible node,为了做集群整合用的。
对于单节点的Node,默认是master-eligible和data,对于多节点的集群,就要仔细规划每个节点的角色。
2. 单实例方式部署ELK
单实例部署ELK的方法非常简单,可以参考我Github上的elk-single.yaml文件,整体就是创建一个ES的部署,创建一个Kibana的部署,创建一个ES的Headless服务,创建一个Kiana的NodePort服务,本地通过节点的NodePort访问Kibana。
1[root@devops-101 ~]# curl -L -O https://raw.githubusercontent.com/cocowool/k8s-go/master/elk/elk-single.yaml 2[root@devops-101 ~]# kubectl apply -f elk-single.yaml 3deployment.apps/kb-single created 4service/kb-single-svc unchanged 5deployment.apps/es-single created 6service/es-single-nodeport unchanged 7service/es-single unchanged 8[root@devops-101 ~]# kubectl get all 9NAME READY STATUS RESTARTS AGE 10pod/es-single-5b8b696ff8-9mqrz 1/1 Running 0 26s 11pod/kb-single-69d6d9c744-sxzw9 1/1 Running 0 26s 12 13NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE 14service/es-single ClusterIP None <none> 9200/TCP,9300/TCP 19m 15service/es-single-nodeport NodePort 172.17.197.237 <none> 9200:31200/TCP,9300:31300/TCP 13h 16service/kb-single-svc NodePort 172.17.27.11 <none> 5601:32601/TCP 19m 17service/kubernetes ClusterIP 172.17.0.1 <none> 443/TCP 14d 18 19NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE 20deployment.apps/es-single 1 1 1 1 26s 21deployment.apps/kb-single 1 1 1 1 26s 22 23NAME DESIRED CURRENT READY AGE 24replicaset.apps/es-single-5b8b696ff8 1 1 1 26s 25replicaset.apps/kb-single-69d6d9c744 1 1 1 26s
可以看看效果如下: 
3. 集群部署ELK
3.1 不区分集群中的节点角色
1[root@devops-101 ~]# curl -L -O https://raw.githubusercontent.com/cocowool/k8s-go/master/elk/elk-cluster.yaml 2[root@devops-101 ~]# kubectl apply -f elk-cluster.yaml 3deployment.apps/kb-single created 4service/kb-single-svc created 5statefulset.apps/es-cluster created 6service/es-cluster-nodeport created 7service/es-cluster created
效果如下 
3.2 区分集群中节点角色
如果需要区分节点的角色,就需要建立两个StatefulSet部署,一个是Master集群,一个是Data集群。Data集群的存储我这里为了简单使用了emptyDir,可以使用localStorage或者hostPath,关于存储的介绍,可以参考Kubernetes存储系统介绍。这样就可以避免Data节点在本机重启时发生数据丢失而重建索引,但是如果发生迁移的话,如果想保留数据,只能采用共享存储的方案了。具体的编排文件在这里elk-cluster-with-role
1[root@devops-101 ~]# curl -L -O https://raw.githubusercontent.com/cocowool/k8s-go/master/elk/elk-cluster-with-role.yaml 2[root@devops-101 ~]# kubectl apply -f elk-cluster-with-role.yaml 3deployment.apps/kb-single created 4service/kb-single-svc created 5statefulset.apps/es-cluster created 6statefulset.apps/es-cluster-data created 7service/es-cluster-nodeport created 8service/es-cluster created 9[root@devops-101 ~]# kubectl get all 10NAME READY STATUS RESTARTS AGE 11pod/es-cluster-0 1/1 Running 0 13s 12pod/es-cluster-1 0/1 ContainerCreating 0 2s 13pod/es-cluster-data-0 1/1 Running 0 13s 14pod/es-cluster-data-1 0/1 ContainerCreating 0 2s 15pod/kb-single-5848f5f967-w8hwq 1/1 Running 0 14s 16 17NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE 18service/es-cluster ClusterIP None <none> 9200/TCP,9300/TCP 13s 19service/es-cluster-nodeport NodePort 172.17.207.135 <none> 9200:31200/TCP,9300:31300/TCP 13s 20service/kb-single-svc NodePort 172.17.8.137 <none> 5601:32601/TCP 14s 21service/kubernetes ClusterIP 172.17.0.1 <none> 443/TCP 16d 22 23NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE 24deployment.apps/kb-single 1 1 1 1 14s 25 26NAME DESIRED CURRENT READY AGE 27replicaset.apps/kb-single-5848f5f967 1 1 1 14s 28 29NAME DESIRED CURRENT AGE 30statefulset.apps/es-cluster 3 2 14s 31statefulset.apps/es-cluster-data 2 2 13s
效果如下 
4. 使用Filebeat监控收集容器日志
使用Logstash,可以监测具有一定命名规律的日志文件,但是对于容器日志,很多文件名都是没有规律的,这种情况比较适合使用Filebeat来对日志目录进行监测,发现有更新的日志后上送到Logstash处理或者直接送入到ES中。
每个Node节点上的容器应用日志,默认都会在/var/log/containers目录下创建软链接,这里我遇到了两个小问题,第一个就是当时挂载hostPath的时候没有挂载软链接的目的文件夹,导致在容器中能看到软链接,但是找不到对应的文件;第二个问题是宿主机上这些日志权限都是root,而Pod默认用filebeat用户启动的应用,因此要单独设置下。
效果如下

具体的编排文件可以参考我的Github主页,提供了Deployment方式的编排和DaemonSet方式的编排。
对于具体日志的格式,因为时间问题没有做进一步的解析,这里如果有朋友做过,可以分享出来。
主要的编排文件内容摘抄如下。
1kind: List 2apiVersion: v1 3items: 4- apiVersion: v1 5 kind: ConfigMap 6 metadata: 7 name: filebeat-config 8 labels: 9 k8s-app: filebeat 10 kubernetes.io/cluster-service: "true" 11 app: filebeat-config 12 data: 13 filebeat.yml: | 14 processors: 15 - add_cloud_metadata: 16 filebeat.modules: 17 - module: system 18 filebeat.inputs: 19 - type: log 20 paths: 21 - /var/log/containers/*.log 22 symlinks: true 23 # json.message_key: log 24 # json.keys_under_root: true 25 output.elasticsearch: 26 hosts: ['es-single:9200'] 27 logging.level: info 28- apiVersion: extensions/v1beta1 29 kind: DaemonSet 30 metadata: 31 name: filebeat 32 labels: 33 k8s-app: filebeat 34 kubernetes.io/cluster-service: "true" 35 spec: 36 template: 37 metadata: 38 name: filebeat 39 labels: 40 app: filebeat 41 k8s-app: filebeat 42 kubernetes.io/cluster-service: "true" 43 spec: 44 containers: 45 - image: docker.elastic.co/beats/filebeat:6.4.0 46 name: filebeat 47 args: [ 48 "-c", "/home/filebeat-config/filebeat.yml", 49 "-e", 50 ] 51 securityContext: 52 runAsUser: 0 53 volumeMounts: 54 - name: filebeat-storage 55 mountPath: /var/log/containers 56 - name: varlogpods 57 mountPath: /var/log/pods 58 - name: varlibdockercontainers 59 mountPath: /var/lib/docker/containers 60 - name: "filebeat-volume" 61 mountPath: "/home/filebeat-config" 62 nodeSelector: 63 role: front 64 volumes: 65 - name: filebeat-storage 66 hostPath: 67 path: /var/log/containers 68 - name: varlogpods 69 hostPath: 70 path: /var/log/pods 71 - name: varlibdockercontainers 72 hostPath: 73 path: /var/lib/docker/containers 74 - name: filebeat-volume 75 configMap: 76 name: filebeat-config

参考资料:
- Elasticsearch cluster on top of Kubernetes made easy
- Install Elasticseaerch with Docker
- Docker Elasticsearch
- Running Kibana on Docker
- Configuring Elasticsearch
- Elasticsearch Node
- Loggin Using Elasticsearch and kibana
- Configuring Logstash for Docker
- Running Filebeat on Docker
- Filebeat中文指南
- Add experimental symlink support