k8s搭建efk

                                                   **  efk的搭建**

Elasticsearch 是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大量日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。

Elasticsearch 通常与 Kibana 一起部署，Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard，Kibana 允许你通过 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据。

Fluentd是一个流行的开源数据收集器，我们将在 Kubernetes 集群节点上安装 Fluentd，通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据，然后将数据传递到 Elasticsearch 集群，在该集群中对其进行索引和存储。

我们先来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。

1.创建 Elasticsearch 集群

在创建 Elasticsearch 集群之前，我们先创建一个命名空间。

新建一个kube-efk.yaml

kubectl apply -f kube-efk.yaml

kubectl get ns 查看有没有这个efk的命名空间

这里我们使用3个 Elasticsearch Pod 来避免高可用下多节点集群中出现的“脑裂”问题，当一个或多个节点无法与其他节点通信时会产生“脑裂”，可能会出现几个主节点。

一个关键点是您应该设置参数discover.zen.minimum_master_nodes=N/2+1，其中N是 Elasticsearch 集群中符合主节点的节点数，比如我们这里3个节点，意味着N应该设置为2。这样，如果一个节点暂时与集群断开连接，则另外两个节点可以选择一个新的主节点，并且集群可以在最后一个节点尝试重新加入时继续运行，在扩展 Elasticsearch 集群时，一定要记住这个参数。

首先创建一个名为 elasticsearch 的无头服务，新建文件 elasticsearch-svc.yaml，文件内容如下：

定义了一个名为 elasticsearch 的 Service，指定标签app=elasticsearch，当我们将 Elasticsearch StatefulSet 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，然后设置clusterIP=None，将该服务设置成无头服务。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。

然后我们创建这个无头服务

kubectl apply -f elasticsearch-svc.yaml

现在我们已经为 Pod 设置了无头服务和一个稳定的域名.elasticsearch.logging.svc.cluster.local，接下来我们通过 StatefulSet 来创建具体的 Elasticsearch 的 Pod 应用。

Kubernetes StatefulSet 允许我们为 Pod 分配一个稳定的标识和持久化存储，Elasticsearch 需要稳定的存储来保证 Pod 在重新调度或者重启后的数据依然不变，所以需要使用 StatefulSet 来管理 Pod。

我们使用了一个名为 es-data-db 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 provisioner 驱动，
我们先创建elasticsearch-storageclass.yaml

然后我们创建pvc来对应这个storageclass

elasticsearch-pvc.yaml

最后我们创建这个statefulset

elasticsearch-statefulset.yaml

然后我们使用kubectl创建

kubectl apply -f elasticsearch-storageclass.yaml

kubectl apply -f elasticsearch-pvc.yaml

kubectl apply -f elasticsearch-statefulset.yaml

然后我们查看pod的运行情况

Pods 部署完成后，我们可以通过请求一个 REST API 来检查 Elasticsearch 集群是否正常运行。使用下面的命令将本地端口9200转发到 Elasticsearch 节点（如es-cluster-0）对应的端口：

然后我们开另一个窗口

正常来说，应该会有这样的信息。

看到上面的信息就表明我们名为 k8s-logs 的 Elasticsearch 集群成功创建了3个节点：es-cluster-0，es-cluster-1，和es-cluster-2，当前主节点是 es-cluster-0。

2.创建 Kibana 服务

Elasticsearch 集群启动成功了，接下来我们可以来部署 Kibana 服务，新建一个名为 kibana.yaml 的文件，对应的文件内容如下：

上面我们定义了两个资源对象，一个 Service 和 Deployment，为了测试方便，我们将 Service 设置为了 NodePort 类型，Kibana Pod 中配置都比较简单，唯一需要注意的是我们使用 ELASTICSEARCH_URL 这个环境变量来设置Elasticsearch 集群的端点和端口，直接使用 Kubernetes DNS 即可，此端点对应服务名称为 elasticsearch，由于是一个 headless service，所以该域将解析为3个 Elasticsearch Pod 的 IP 地址列表。

然后我们创建这个服务

kubectl apply -f kibana.yaml

过了一会，我们的kibana的服务就起来了。

如果 Pod 已经是 Running 状态了，证明应用已经部署成功了，然后可以通过 NodePort 来访问 Kibana 这个服务，在浏览器中打开http://<任意节点IP>:30245即可，如果看到如下欢迎界面证明 Kibana 已经成功部署到了 Kubernetes集群之中。

3.部署 Fluentd

Fluentd 是一个高效的日志聚合器，是用 Ruby 编写的，并且可以很好地扩展。对于大部分企业来说，Fluentd 足够高效并且消耗的资源相对较少，另外一个工具Fluent-bit更轻量级，占用资源更少，但是插件相对 Fluentd 来说不够丰富，所以整体来说，Fluentd 更加成熟，使用更加广泛，所以我们这里也同样使用 Fluentd 来作为日志收集工具。

工作原理
Fluentd 通过一组给定的数据源抓取日志数据，处理后（转换成结构化的数据格式）将它们转发给其他服务，比如 Elasticsearch、对象存储等等。Fluentd 支持超过300个日志存储和分析服务，所以在这方面是非常灵活的。主要运行步骤如下：

首先 Fluentd 从多个日志源获取数据
结构化并且标记这些数据
然后根据匹配的标签将数据发送到多个目标服务去

日志源配置
比如我们这里为了收集 Kubernetes 节点上的所有容器日志，就需要做如下的日志源配置：

路由配置
上面是日志源的配置，接下来看看如何将日志数据发送到 Elasticsearch：

match：标识一个目标标签，后面是一个匹配日志源的正则表达式，我们这里想要捕获所有的日志并将它们发送给 Elasticsearch，所以需要配置成**。
id：目标的一个唯一标识符。
type：支持的输出插件标识符，我们这里要输出到 Elasticsearch，所以配置成 elasticsearch，这是 Fluentd 的一个内置插件。
log_level：指定要捕获的日志级别，我们这里配置成info，表示任何该级别或者该级别以上（INFO、WARNING、ERROR）的日志都将被路由到 Elsasticsearch。
host/port：定义 Elasticsearch 的地址，也可以配置认证信息，我们的 Elasticsearch 不需要认证，所以这里直接指定 host 和 port 即可。
logstash_format：Elasticsearch 服务对日志数据构建反向索引进行搜索，将 logstash_format 设置为true，Fluentd 将会以 logstash 格式来转发结构化的日志数据。
Buffer： Fluentd 允许在目标不可用时进行缓存，比如，如果网络出现故障或者 Elasticsearch 不可用的时候。缓冲区配置也有助于降低磁盘的 IO。
4.安装
要收集 Kubernetes 集群的日志，直接用 DasemonSet 控制器来部署 Fluentd 应用，这样，它就可以从 Kubernetes 节点上采集日志，确保在集群中的每个节点上始终运行一个 Fluentd 容器。当然可以直接使用 Helm 来进行一键安装，为了能够了解更多实现细节，我们这里还是采用手动方法来进行安装。

首先，我们通过 ConfigMap 对象来指定 Fluentd 配置文件，新建 fluentd-configmap.yaml 文件，文件内容如下：

上面配置文件中我们配置了 docker 容器日志目录以及 docker、kubelet 应用的日志的收集，收集到数据经过处理后发送到 elasticsearch:9200 服务。

然后新建一个 fluentd-daemonset.yaml 的文件，文件内容如下：

我们将上面创建的 fluentd-config 这个 ConfigMap 对象通过 volumes 挂载到了 Fluentd 容器中，另外为了能够灵活控制哪些节点的日志可以被收集，所以我们这里还添加了一个 nodSelector 属性：

另外由于我们的集群使用的是 kubeadm 搭建的，默认情况下 master 节点有污点，所以要想也收集 master 节点的日志，则需要添加上容忍：

然后我们创建上面的configmap对象和daemonset服务

我们查看可以看到pod已经正常运行了。

然后我们进入kibana的页面，点击discover

在这里可以配置我们需要的 Elasticsearch 索引，前面 Fluentd 配置文件中我们采集的日志使用的是 logstash 格式，这里只需要在文本框中输入logstash-*即可匹配到 Elasticsearch 集群中的所有日志数据，然后点击下一步，进入以下页面：

在该页面中配置使用哪个字段按时间过滤日志数据，在下拉列表中，选择@timestamp字段，然后点击Create index pattern，创建完成后，点击左侧导航菜单中的Discover，然后就可以看到一些直方图和最近采集到的日志数据了：