centos部署k8s的日志管理怎么做 - 问答

CentOS部署K8s的日志管理实践指南

在CentOS上部署Kubernetes（K8s）集群后，日志管理是保障系统稳定性、快速排查问题的核心环节。以下是完整的日志管理方案，涵盖工具选择、部署步骤及最佳实践：

一、日志来源梳理

K8s集群的日志主要分为三类，需全面覆盖：

容器内部日志：应用通过stdout/stderr输出的日志（K8s默认采集）；
K8s组件日志：kubelet、kube-apiserver、kube-controller-manager等系统组件的日志；
节点操作系统日志：宿主机的系统日志（如/var/log/messages、/var/log/syslog）。

二、常用日志收集方案

1. EFK Stack（官方推荐）

EFK（Elasticsearch + Fluentd + Kibana）是K8s生态中最成熟的日志解决方案，适合需要全文检索、复杂分析的场景。

Elasticsearch：分布式搜索引擎，用于存储和索引日志数据；
Fluentd：日志收集器（DaemonSet部署，每个节点一个实例），负责从容器、节点收集日志并转发至Elasticsearch；
Kibana：可视化工具，通过Dashboard展示日志趋势、查询异常信息。

部署步骤：

Elasticsearch：通过Helm安装（helm repo add elastic https://helm.elastic.co && helm install elasticsearch elastic/elasticsearch），配置资源限制（如内存500Mi以上）以避免OOM；
Fluentd：使用官方DaemonSet配置（参考Fluentd Kubernetes DaemonSet），设置FLUENT_ELASTICSEARCH_HOST（指向Elasticsearch服务地址）、FLUENT_ELASTICSEARCH_PORT（默认9200）；
Kibana：通过Helm安装（helm install kibana elastic/kibana），配置elasticsearch.hosts指向Elasticsearch服务，访问http://<k8s-master-ip>:5601进入可视化界面。

2. Loki + Promtail（轻量级替代）

Loki是Grafana Labs推出的轻量级日志聚合系统，适合大规模集群、低成本存储场景（无需索引，通过标签组织日志）。

Loki：日志存储服务，支持压缩和归档；
Promtail：日志收集器（DaemonSet部署），收集节点日志并发送至Loki；
Grafana：可视化工具，集成Loki实现日志查询和Dashboard展示。

部署步骤：

Loki：通过Helm安装（helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-charts && helm install loki grafana/loki-stack），配置config.loki.persistence.enabled=true开启持久化；
Promtail：使用Helm安装（helm install promtail grafana/loki-stack --set promtail.enabled=true），配置server.filesystem.paths=["/var/log/containers/*.log"]指向容器日志路径；
Grafana：访问http://<k8s-master-ip>:3000，添加Loki数据源（URL指向Loki服务），创建Dashboard展示日志。

3. Filebeat（轻量级单容器收集）

Filebeat是Elastic官方推出的轻量级日志收集器，适合资源受限的环境（如边缘节点），通常以Sidecar模式部署在Pod中（每个Pod运行一个Filebeat容器，收集应用日志）。

部署示例：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: payment-service
spec:
  containers:
  - name: app
    image: payment:v1.2
    volumeMounts:
    - name: logs
      mountPath: /var/log/app
  - name: filebeat
    image: docker.elastic.co/beats/filebeat:8.9
    volumeMounts:
    - name: logs
      mountPath: /var/log/app
    - name: filebeat-config
      mountPath: /usr/share/filebeat/filebeat.yml
      readOnly: true
volumes:
- name: logs
  emptyDir: {}
- name: filebeat-config
  configMap:
    name: filebeat-config

配置说明：通过ConfigMap定义filebeat.yml，设置filebeat.inputs指向容器日志路径（/var/log/app/*.log），输出至Elasticsearch或Logstash。

三、日志轮转与清理

为避免日志文件无限增长占用磁盘空间，需使用logrotate工具进行自动轮转。以下是针对Docker容器日志的配置示例（保存为/etc/logrotate.d/docker）：

/var/lib/docker/containers/*/*-json.log {
    create 0644 root root
    notifempty
    missingok
    copytruncate  # 截断原日志文件，避免容器重启
    rotate 7      # 保留7天日志
    daily         # 每天轮转一次
    compress      # 压缩旧日志
    delaycompress # 延迟压缩（避免压缩当天日志）
}

说明：copytruncate是关键参数，用于在不重启容器的情况下截断日志文件（适用于无法修改应用日志配置的场景）。

四、日常日志操作命令

查看Pod日志：
- 实时日志：kubectl logs -f <pod-name> -c <container-name>（-f表示实时跟踪）；
- 历史日志：kubectl logs --previous <pod-name> -c <container-name>（--previous查看前一个容器实例的日志）；
- 指定时间范围：kubectl logs --since=1h <pod-name>（查看最近1小时的日志）。
导出日志到文件：
```
kubectl logs <pod-name> > pod.log 2>&1
```
用于将日志保存到本地进行分析（如提交给开发人员排查问题）。

五、日志管理最佳实践

日志分类与标记：
- 在日志中添加namespace、pod_name、deployment_name等标签（通过Fluentd或Filebeat的fields配置），便于后续过滤和分析；
- 示例（Fluentd配置）：
```
<record>
  kubernetes_namespace "#{ENV['KUBERNETES_NAMESPACE']}"
  kubernetes_pod_name "#{ENV['KUBERNETES_POD_NAME']}"
</record>
```
敏感信息过滤：
- 使用Fluentd或Filebeat的filter插件过滤敏感数据（如银行卡号、密码），避免日志泄露；
- 示例（Fluentd过滤银行卡号）：
```
<filter kubernetes.**>
  @type grep
  exclude1 /^(?=.*\d{4}[- ]?\d{4}[- ]?\d{4}[- ]?\d{4}).*$/
</filter>
```
日志保留策略：
- 根据日志重要性设置保留时间（如业务日志保留7天，系统日志保留30天）；
- 结合Elasticsearch的ILM（Index Lifecycle Management）策略自动删除旧索引，或使用Loki的retention_period参数设置保留时间。
监控与告警：
- 使用Prometheus监控日志系统的关键指标（如Fluentd的内存使用率、Elasticsearch的索引速率）；
- 设置告警规则（如“Elasticsearch磁盘空间剩余<20%”触发告警），及时扩容或清理日志。

通过以上方案，可在CentOS上构建高效、可靠的K8s日志管理系统，满足日常运维、故障排查及审计需求。根据集群规模（如节点数量、日志量）和业务需求（如是否需要全文检索），选择合适的工具组合（EFK适合复杂分析，Loki适合轻量级场景）即可。

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