基于k8s构建EFK+logstash+kafka日志平台

1、日志对于排查线上故障的重要性

在生产环境或者测试环境，如果某个服务或者业务组件出现问题，如何定位和排查？需要靠日志，日志是定位问题的重要手段，就像办案人员要根据现场留下的线索推断案情一样。

监控、日志：企业必须具备的

日志打印的常见级别：

日志打印通常有四种级别，从高到底分别是：ERROR、WARN、INFO、DEBUG。应该选用哪种级别是个很重要的问题。

日志级别中的优先级是什么意思？在你的系统中如果开启了某一级别的日志后，就不会打印比它级别低的日志。例如，程序如果开启了INFO级别日志，DEBUG日志就不会打印，通常在生产环境中开启INFO日志。

1、DEBUG：

DEBUG可以打印出最详细的日志信息，主要用于开发过程中打印一些运行信息。

2、INFO：

INFO可以打印一些你感兴趣的或者重要的信息，这个可以用于生产环境中输出程序运行的一些重要信息，但是不能滥用，避免打印过多的日志。

3、WARNING：

WARNING 表明发生了一些暂时不影响运行的错误，会出现潜在错误的情形，有些信息不是错误信息，但是也要给程序员的一些提示

4、ERROR：

ERROR 可以打印错误和异常信息，如果不想输出太多的日志，可以使用这个级别，这一级就是比较重要的错误了，软件的某些功能已经不能继续执行了。

那么应该打印什么级别的日志呢?首先我们应该明确谁在看日志。

通常来说，系统出了问题客户不会进到系统对着控制台查看日志输出，所以日志所面对的主体对象必然是软件开发人员(包括测试测试、维护人员)。

下面我们假设几种场景来帮助我们理解日志级别：

程序开发结束后交由给测试人员进行测试，测试人员根据测试用例发现某个用例的输出和预期不符，此时他的一反应该是查看日志。此时的日志是INFO级别日志不会出现DEBUG级别的日志，现在就需要根据日志打印分为两种情况决定他下一步操作：

通过查看INFO日志发现是由于自己操作失误，造成了程序结果和预期不符合，这种情况不是程序出错，所以并不是bug，不需要开发人员到场。

通过查看INFO日志发现自己的操作正确，根据INFO日志查看并不是操作失误造成，这个时候就需要开发人员到场确认。

以上两种情况是理想情况，测试人员仅根据INFO级别的日志就能判断出程序的输出结果与预期不符是因为自己操作失误还是程序bug。更为现实的情况实际是测试人员并不能根据INFO级别的日志判断是否是自己失误还是程序bug。

综上，INFO级别的日志应该是能帮助测试人员判断这是否是一个真正的bug，而不是自己操作失误造成的。假设测试人员现在已经初步判断这是一个bug，并且这个bug不那么明显，此时就需要开发人员到场确认。开发人员到达现场后，第一步应该是查看INFO日志初步作判断验证测试人员的看法，接着如果不能判断出问题所在则应该是将日志级别调整至DEBUG级别，打印出DEBUG级别的日志，通过DEBUG日志来分析定位bug出在哪里。所以，DEBUG级别的日志应该是能帮助开发人员分析定位bug所在的位置。

ERROR和WARN的级别都比INFO要高，所以在设定日志级别在INFO时，这两者的日志也会被打印。根据上面INFO和DEBUG级别的区别以及适用人员可以知道，ERROR和WARN是同时给测试和开发、运维观察的。WARN级别称之为“警告”，这个“警告”实际上就有点含糊了，它不算错，你可以选择忽视它，但也可以选择重视它。例如，现在一个WARN日志打出这么一条日志“系统有崩溃的风险”，这个时候就需要引起足够的重视，它代表现在不会崩溃，但是它有崩溃的风险。或者出现“某用户在短时间内将密码输出很多次过后才进入了系统”，这个时候是不是系统被暴力破解了呢?等等，这个级别日志如同它的字面含义，给你一个警告，你可以选择忽视，也可以重视，但至少它现在不会给系统带来其他影响。

ERROR级别称之为“错误”，这个含义就更明显了，就是系统出现了错误，需要处理。为常见的就是捕获异常时所打印的日志。

2、常见的日志收集方案

常见的进行日志分析的方法：直接在日志文件中grep、awk就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，把所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。

大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。

对大量的日志业务数据进行分析，如平台PV、UV、IP、PageTOP等维度进行分析查询等。另外安全审计、数据挖掘、行为分析等都少不了日志对其作为支撑。

2.1 EFK

在Kubernetes集群上运行多个服务和应用程序时，日志收集系统可以帮助你快速分类和分析由Pod生成的大量日志数据。Kubernetes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。

Elasticsearch是一个实时的，分布式的，可扩展的搜索引擎，它允许进行全文本和结构化搜索以及对日志进行分析。它通常用于索引和搜索大量日志数据，也可以用于搜索许多不同种类的文档。

Elasticsearch通常与Kibana一起部署，kibana可以把Elasticsearch采集到的数据通过dashboard（仪表板）可视化展示出来。Kibana允许你通过Web界面浏览Elasticsearch日志数据，也可自定义查询条件快速检索出elasticccsearch中的日志数据。

Fluentd是一个流行的开源数据收集器，我们在 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。

2.2 ELK Stack

E - Elasticsearch（简称：ES）

L - Logstash（占用资源较多，但是可以把日志转成你想要的任何格式）

K - Kibana

Elasticsearch：日志存储和搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。

Logstash：是一个完全开源的工具，他可以对你的日志进行收集、过滤，并将其存储供以后使用（支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作。）。

Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。

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应用程序（AppServer）–>Logstash–>ElasticSearch–>Kibana–>浏览器（Browser）：

Logstash收集AppServer产生的Log，并存放到ElasticSearch集群中，而Kibana则从ElasticSearch集群中查询数据生成图表，再返回给Browser。

考虑到聚合端（日志处理、清洗等）负载问题和采集端传输效率，一般在日志量比较大的时候在采集端和聚合端增加队列，以用来实现日志消峰。

2.3 ELK+filebeat

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Filebeat（采集）—> Logstash（聚合、处理）—> ElasticSearch （存储）—>Kibana （展示）

2.4 其他方案

ELK日志流程可以有多种方案（不同组件可自由组合，根据自身业务配置），常见有以下：

Logstash（采集、处理）—> ElasticSearch （存储）—>Kibana （展示）

Logstash（采集）—> Logstash（聚合、处理）—> ElasticSearch （存储）—>Kibana （展示）

Filebeat（采集、处理）—> ElasticSearch （存储）—>Kibana （展示）

Filebeat（采集）—> Logstash（聚合、处理）—> ElasticSearch （存储）—>Kibana （展示）

Filebeat（采集）—> Kafka/Redis(消峰) —> Logstash（聚合、处理）—> ElasticSearch （存储）—>Kibana （展示） （最常用的）

3、elasticsearch组件介绍

Elasticsearch 是一个分布式的免费开源搜索和分析引擎，适用于包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据等在内的所有类型的数据。Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成，由 Elasticsearch N.V.（即现在的 Elastic）于 2010 年首次发布。

Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名，是 Elastic Stack 的核心组件；

Elastic Stack 是一套适用于数据采集、扩充、存储、分析和可视化的免费开源工具。

人们通常将 Elastic Stack 称为 ELK Stack（代指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana），目前 Elastic Stack 包括一系列丰富的轻量型数据采集代理，这些代理统称为 Beats，可用来向 Elasticsearch 发送数据。

4、filebeat组件介绍

4.1 filebeat和beat关系

filebeat是Beats中的一员。
　Beats是一个轻量级日志采集器，Beats家族有6个成员，早期的ELK架构中使用Logstash收集、解析日志，但是Logstash对内存、cpu、io等资源消耗比较高。相比Logstash，Beats所占系统的CPU和内存几乎可以忽略不计。

目前Beats包含六种工具：

1、Packetbeat：网络数据（收集网络流量数据）

2、Metricbeat：指标（收集系统、进程和文件系统级别的CPU和内存使用情况等数据）

3、Filebeat：日志文件（收集文件数据）

4、Winlogbeat：windows事件日志（收集Windows事件日志数据）

5、Auditbeat：审计数据（收集审计日志）

6、Heartbeat：运行时间监控（收集系统运行时的数据）

4.2 filebeat是什么？

Filebeat是用于转发和收集日志数据的轻量级传送工具。Filebeat监视你指定的日志文件或位置，收集日志事件，并将它们转发到Elasticsearch或 Logstash中。

Filebeat的工作方式如下：（逐行读取，当日志文件中断的时候，待下次日志更新的时候会到上次中断的地方再次读取，确保数据的不丢失）

启动Filebeat时，它将启动一个或多个输入，这些输入将在为日志数据指定的位置中查找，一个harvester读取一个文件。对于Filebeat所找到的每个日志，Filebeat都会启动收集器。每个收集器都读取单个日志以获取新内容，并将新日志数据发送到libbeat，libbeat将聚集事件，并将聚集的数据发送到为Filebeat配置的输出。

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Filebeat 有两个主要组件：

harvester：一个harvester负责读取一个单个文件的内容。harvester逐行读取每个文件，并把这些内容发送到输出。每个文件启动一个harvester。

Input：一个input负责管理harvesters，并找到所有要读取的源。如果input类型是log，则input查找驱动器上与已定义的log日志路径匹配的所有文件，并为每个文件启动一个harvester。

4.3 Filebeat工作原理

在任何环境下，应用程序都有停机的可能性。 Filebeat 读取并转发日志行，如果中断，则会记住所有事件恢复联机状态时所在位置。

Filebeat带有内部模块（auditd，Apache，Nginx，System和MySQL），可通过一个指定命令来简化通用日志格式的收集，解析和可视化。

FileBeat 不会让你的管道超负荷。FileBeat 如果是向 Logstash 传输数据，当 Logstash 忙于处理数据，会通知 FileBeat 放慢读取速度。一旦拥塞得到解决，FileBeat将恢复到原来的速度并继续传播。

Filebeat保持每个文件的状态，并经常刷新注册表文件中的磁盘状态。状态用于记住harvester正在读取的最后偏移量，并确保发送所有日志行。Filebeat将每个事件的传递状态存储在注册表文件中。所以它能保证事件至少传递一次到配置的输出，没有数据丢失。

4.4 传输方案

1、output.elasticsearch

如果你希望使用 filebeat 直接向 elasticsearch 输出数据，需要配置 output.elasticsearch

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output.elasticsearch:
  hosts: ["192.168.106.11:9200"]

2、output.logstash

如果使用filebeat向 logstash输出数据，然后由 logstash 再向elasticsearch 输出数据，需要配置 output.logstash。 logstash 和 filebeat 一起工作时，如果 logstash 忙于处理数据，会通知FileBeat放慢读取速度。一旦拥塞得到解决，FileBeat 将恢复到原来的速度并继续传播。这样，可以减少管道超负荷的情况。

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output.logstash:
  hosts: ["192.168.106.11:5044"]

3、output.kafka

如果使用filebeat向kafka输出数据，然后由 logstash 作为消费者拉取kafka中的日志，并再向elasticsearch 输出数据，需要配置 output.logstash

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output.kafka:

 enabled: true

 hosts: ["192.168.106.11:9092"]

 topic: elfk8stest

5、logstash组件介绍

Logstash是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。Logstash可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来，并将数据标准化到你所选择的目的地。Logstash 是一个应用程序日志、事件的传输、处理、管理和搜索的平台。你可以用它来统一对应用程序日志进行收集管理，提供 Web 接口用于查询和统计。

输入：采集各种样式、大小和来源的数据

数据往往以各种各样的形式，或分散或集中地存在于很多系统中。Logstash 支持各种输入选择 ，可以在同一时间从众多常用来源捕捉事件。能够以连续的流式传输方式，轻松地从你的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。

过滤器：实时解析和转换数据

数据从源传输到存储库的过程中，Logstash 过滤器能够解析各个事件，识别已命名的字段以构建结构，并将它们转换成通用格式，以便更轻松、更快速地分析和实现商业价值。

Logstash 能够动态地转换和解析数据，不受格式或复杂度的影响：

1、利用 Grok 从非结构化数据中派生出结构

2、从 IP 地址破译出地理坐标

3、将 PII 数据匿名化，完全排除敏感字段

4、整体处理不受数据源、格式或架构的影响

输出：选择你的存储，导出你的数据

尽管 Elasticsearch 是我们的首选输出方向，能够为我们的搜索和分析带来无限可能，但它并非唯一选择。Logstash 提供众多输出选择，你可以将数据发送到你要指定的地方。

5.1 logsstash工作原理

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Logstash 有两个必要元素：input 和 output ，一个可选元素：filter。 这三个元素，分别代表 Logstash 事件处理的三个阶段：输入 > 过滤器 > 输出

Input负责从数据源采集数据。

filter 将数据修改为你指定的格式或内容。

output 将数据传输到目的地。

在实际应用场景中，通常输入、输出、过滤器不止一个。Logstash 的这三个元素都使用插件式管理方式，可以根据应用需要，灵活的选用各阶段需要的插件，并组合使用。

常用input模块

Logstash 支持各种输入选择 ，可以在同一时间从众多常用来源捕捉事件。能够以连续的流式传输方式，可从日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。

file：从文件系统上的文件读取

syslog：在众所周知的端口514上侦听系统日志消息，并根据RFC3164格式进行解析

redis：从redis服务器读取，使用redis通道和redis列表。 Redis经常用作集中式Logstash安装中的“代理”，它将接收来自远程Logstash“托运人”的Logstash事件排队。

beats：处理由Filebeat发送的事件。

常用的filter模块

过滤器是Logstash管道中的中间处理设备。可以将条件过滤器组合在一起，对事件执行操作。

grok：解析和结构任意文本。 Grok目前是Logstash中将非结构化日志数据解析为结构化和可查询的最佳方法。

mutate：对事件字段执行一般转换。可以重命名，删除，替换和修改事件中的字段。

drop：完全放弃一个事件，例如调试事件。

clone：制作一个事件的副本，可能会添加或删除字段。

geoip：添加有关IP地址的地理位置的信息

常用output

elasticsearch：将事件数据发送给 Elasticsearch（推荐模式）。

file：将事件数据写入文件或磁盘。

graphite：将事件数据发送给 graphite（一个流行的开源工具，存储和绘制指标， http://graphite.readthedocs.io/en/latest/）。

statsd：将事件数据发送到 statsd （这是一种侦听统计数据的服务，如计数器和定时器，通过UDP发送并将聚合发送到一个或多个可插入的后端服务）。

常用code插件

json：以JSON格式对数据进行编码或解码。

multiline：将多行文本事件（如java异常和堆栈跟踪消息）合并为单个事件。

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input {
      kafka {
        bootstrap_servers => "192.168.106.11:9092"
        auto_offset_reset => "latest"
        consumer_threads => 5
        decorate_events => true
        topics => ["elktest"]
      }
}
          
output { 
    elasticsearch { 
        hosts => ["192.168.106.11:9200"]
        index => "elkk8stest-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
}

6、fluentd组件介绍

fluentd是一个针对日志的收集、处理、转发系统。通过丰富的插件系统，可以收集来自于各种系统或应用的日志，转化为用户指定的格式后，转发到用户所指定的日志存储系统之中。

fluentd 常常被拿来和Logstash比较，我们常说ELK，L就是这个agent。fluentd 是随着Docker和es一起流行起来的agent。

· fluentd 比 logstash 更省资源；

· 更轻量级的 fluent-bid 对应 filebeat，作为部署在结点上的日志收集器；

· fluentd 有更多强大、开放的插件数量和社区。插件多，也非常灵活，规则也不复杂。

7、fluentd、filebeat、logstash对比分析

重点：Logstash、fluentd、filebeat

常见的日志采集工具有Logstash、Filebeat、Fluentd、Logagent、rsyslog等等，那么他们之间有什么区别呢?什么情况下我们应该用哪一种工具?

7.1 Logstash

Logstash是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。Logstash可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来，并将数据标准化到你所选择的目的地。

优势

Logstash 主要的优点就是它的灵活性，主要因为它有很多插件，详细的文档以及直白的配置格式让它可以在多种场景下应用。我们基本上可以在网上找到很多资源，几乎可以处理任何问题。

劣势

Logstash 致命的问题是它的性能以及资源消耗(默认的堆大小是 1GB)。尽管它的性能在近几年已经有很大提升，与它的替代者们相比还是要慢很多的。这里有 Logstash 与 rsyslog 性能对比以及Logstash 与 filebeat 的性能对比。它在大数据量的情况下会是个问题。

另一个问题是它目前不支持缓存，目前的典型替代方案是将 Redis 或 Kafka 作为中心缓冲池

典型应用场景

因为 Logstash 自身的灵活性以及网络上丰富的资料，Logstash 适用于原型验证阶段使用，或者解析非常的复杂的时候。在不考虑服务器资源的情况下，如果服务器的性能足够好，我们也可以为每台服务器安装 Logstash 。我们也不需要使用缓冲，因为文件自身就有缓冲的行为，而 Logstash 也会记住上次处理的位置。

如果服务器性能较差，并不推荐为每个服务器安装 Logstash ，这样就需要一个轻量的日志传输工具，将数据从服务器端经由一个或多个 Logstash 中心服务器传输到 Elasticsearch：

随着日志项目的推进，可能会因为性能或代价的问题，需要调整日志传输的方式(log shipper)。当判断 Logstash 的性能是否足够好时，重要的是对吞吐量的需求有着准确的估计，这也决定了需要为 Logstash 投入多少硬件资源。

7.2 Filebeat

作为 Beats 家族的一员，Filebeat 是一个轻量级的日志传输工具，它的存在正弥补了 Logstash 的缺点：Filebeat 作为一个轻量级的日志传输工具可以将日志推送到中心 Logstash。

在版本 5.x 中，Elasticsearch 具有解析的能力(像 Logstash 过滤器)— Ingest。这也就意味着可以将数据直接用 Filebeat 推送到 Elasticsearch，并让 Elasticsearch 既做解析的事情，又做存储的事情。也不需要使用缓冲，因为 Filebeat 也会和 Logstash 一样记住上次读取的偏移，如果需要缓冲(例如，不希望将日志服务器的文件系统填满)，可以使用 Redis/Kafka，因为 Filebeat 可以与它们进行通信。

优势

Filebeat 只是一个二进制文件没有任何依赖。它占用资源极少，尽管它还十分年轻，正是因为它简单，所以几乎没有什么可以出错的地方，所以它的可靠性还是很高的。它也为我们提供了很多可以调节的点，例如：它以何种方式搜索新的文件，以及当文件有一段时间没有发生变化时，何时选择关闭文件句柄。

劣势

Filebeat 的应用范围十分有限，所以在某些场景下我们会碰到问题。例如，如果使用 Logstash 作为下游管道，我们同样会遇到性能问题。正因为如此，Filebeat 的范围在扩大。开始时，它只能将日志发送到 Logstash 和 Elasticsearch，而现在它可以将日志发送给 Kafka 和 Redis，在 5.x 版本中，它还具备过滤的能力。

7.3 Fluentd

Fluentd 创建的初衷主要是尽可能的使用 JSON 作为日志输出，所以传输工具及其下游的传输线不需要猜测子字符串里面各个字段的类型。这样，它为几乎所有的语言都提供库，这也意味着，我们可以将它插入到我们自定义的程序中。

优势

和多数 Logstash 插件一样，Fluentd 插件是用 Ruby 语言开发的非常易于编写维护。所以它数量很多，几乎所有的源和目标存储都有插件(各个插件的成熟度也不太一样)。这也意味这我们可以用 Fluentd 来串联所有的东西。

劣势

因为在多数应用场景下，我们会通过 Fluentd 得到结构化的数据，它的灵活性并不好。但是我们仍然可以通过正则表达式，来解析非结构化的数据。尽管，性能在大多数场景下都很好，但它并不是最好的，和 syslog-ng 一样，它的缓冲只存在与输出端，单线程核心以及 Ruby GIL 实现的插件意味着它大的节点下性能是受限的，不过，它的资源消耗在大多数场景下是可以接受的。对于小的或者嵌入式的设备，可能需要看看 Fluent Bit，它和 Fluentd 的关系与 Filebeat 和 Logstash 之间的关系类似。

典型应用场景

Fluentd 在日志的数据源和目标存储各种各样时非常合适，因为它有很多插件。而且，如果大多数数据源都是自定义的应用，所以可以发现用 fluentd 的库要比将日志库与其他传输工具结合起来要容易很多。特别是在我们的应用是多种语言编写的时候，即我们使用了多种日志库，日志的行为也不太一样。

7.4 Logagent

Logagent 是 Sematext 提供的传输工具，它用来将日志传输到 Logsene(一个基于 SaaS 平台的 Elasticsearch API)，因为 Logsene 会暴露 Elasticsearch API，所以 Logagent 可以很容易将数据推送到 Elasticsearch 。

优势

可以获取 /var/log 下的所有信息，解析各种格式(Elasticsearch，Solr，MongoDB，Apache HTTPD等等)，它可以掩盖敏感的数据信息，例如，个人验证信息(PII)，出生年月日，信用卡号码，等等。它还可以基于 IP 做 GeoIP 丰富地理位置信息(例如，access logs)。同样，它轻量又快速，可以将其置入任何日志块中。在新的 2.0 版本中，它以第三方 node.js 模块化方式增加了支持对输入输出的处理插件。重要的是 Logagent 有本地缓冲，所以不像 Logstash ，在数据传输目的地不可用时会丢失日志。

劣势

尽管 Logagent 有些比较有意思的功能(例如，接收 Heroku 或 CloudFoundry 日志)，但是它并没有 Logstash 灵活。

典型应用场景

Logagent 作为一个可以做所有事情的传输工具是值得选择的(提取、解析、缓冲和传输)。

7.5 logtail

阿里云日志服务的生产者，目前在阿里集团内部机器上运行，经过3年多时间的考验，目前为阿里公有云用户提供日志收集服务。

采用C++语言实现，对稳定性、资源控制、管理等下过很大的功夫，性能良好。相比于logstash、fluentd的社区支持，logtail功能较为单一，专注日志收集功能。

优势

logtail占用机器cpu、内存资源最少，结合阿里云日志服务的E2E体验良好。

劣势

logtail目前对特定日志类型解析的支持较弱，后续需要把这一块补起来。

7.6 rsyslog

绝大多数 Linux 发布版本默认的 syslog 守护进程，rsyslog 可以做的不仅仅是将日志从 syslog socket 读取并写入 /var/log/messages 。它可以提取文件、解析、缓冲(磁盘和内存)以及将它们传输到多个目的地，包括 Elasticsearch 。可以从此处找到如何处理 Apache 以及系统日志。

优势

rsyslog 是经测试过的最快的传输工具。如果只是将它作为一个简单的 router/shipper 使用，几乎所有的机器都会受带宽的限制，但是它非常擅长处理解析多个规则。它基于语法的模块(mmnormalize)无论规则数目如何增加，它的处理速度始终是线性增长的。这也就意味着，如果当规则在 20-30 条时，如解析 Cisco 日志时，它的性能可以大大超过基于正则式解析的 grok ，达到 100 倍(当然，这也取决于 grok 的实现以及 liblognorm 的版本)。

它同时也是我们能找到的最轻的解析器，当然这也取决于我们配置的缓冲。

劣势

rsyslog 的配置工作需要更大的代价(这里有一些例子)，这让两件事情非常困难：

文档难以搜索和阅读，特别是那些对术语比较陌生的开发者。

5.x 以上的版本格式不太一样(它扩展了 syslogd 的配置格式，同时也仍然支持旧的格式)，尽管新的格式可以兼容旧格式，但是新的特性(例如，Elasticsearch 的输出)只在新的配置下才有效，然后旧的插件(例如，Postgres 输出)只在旧格式下支持。

尽管在配置稳定的情况下，rsyslog 是可靠的(它自身也提供多种配置方式，最终都可以获得相同的结果)，它还是存在一些 bug 。

典型应用场景

rsyslog 适合那些非常轻的应用(应用，小VM，Docker容器)。如果需要在另一个传输工具(例如，Logstash)中进行处理，可以直接通过 TCP 转发 JSON ，或者连接 Kafka/Redis 缓冲。

rsyslog 还适合我们对性能有着非常严格的要求时，特别是在有多个解析规则时。那么这就值得为之投入更多的时间研究它的配置。

8、安装存储日志组件Elasticsearch

我们需要部署一个有3个节点的Elasticsearch集群。我们使用3个Elasticsearch Pods可以避免高可用中的多节点群集中发生的“裂脑”的问题。 Elasticsearch脑裂可参考如下：

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https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-node.html#split-brain

8.1 创建名称空间

在安装Elasticsearch集群之前，我们先创建一个名称空间，在这个名称空间下安装日志收工具elasticsearch、fluentd、kibana。我们创建一个kube-logging名称空间，将EFK组件安装到该名称空间中。

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[root@master1 EFK]# kubectl apply -f create_ns_kube-logging.yaml 
namespace/kube-logging created


[root@master1 EFK]# cat create_ns_kube-logging.yaml 
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: kube-logging
  
  
#查看名称空间是否创建成功
[root@master1 EFK]# kubectl get ns | grep kube-logging
kube-logging      Active   102s

8.2 创建headless service服务

创建一个headless service的Kubernetes服务，服务名称是elasticsearch，这个服务将为3个Pod定义一个DNS域。headless service不具备负载均衡也没有IP。

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https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/service/#headless-services
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[root@master1 EFK]# cat elasticsearch_svc.yaml 
apiVersion: v1
kind: Service
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
    
    
[root@master1 EFK]# kubectl apply -f elasticsearch_svc.yaml 
service/elasticsearch created


[root@master1 EFK]# kubectl get svc -n kube-logging 
NAME            TYPE        CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)             AGE
elasticsearch   ClusterIP   None         <none>        9200/TCP,9300/TCP   10s

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 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。

8.3 创建Storageclass，实现存储类动态供给

8.3.1 安装并配置nfs

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yum install nfs-utils -y

#启动nfs服务并设置开机自启动
systemctl enable nfs-server --now


#创建一个nfs共享目录
mkdir data_nfs_elasticsearch


#修改配置文件
[root@master1 data_nfs_elasticsearch]# cat /etc/exports
/root/EFK/data_nfs_elasticsearch 192.168.106.0/24(rw,no_root_squash)


#加载配置
exportfs -arv
systemctl restart nfs-server

8.3.2 创建nfs作为存储的供应商

8.3.2.1 创建sa
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[root@master1 EFK]# kubectl apply -f nfs_sa.yaml 
serviceaccount/nfs-provisioner created


[root@master1 EFK]# cat  nfs_sa.yaml
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: nfs-provisioner
8.3.2.2 修改kube-apiserver.yaml配置文件

k8s1.20+版本通过nfs provisioner动态生成pv会报错

Unexpected error getting claim reference to claim “default/test-claim1”: selfLink was empty, can’t make reference，报错原因是1.20版本启用了selfLink

解决方法如下：

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#在kube-apiserver.yaml文件里面新加一行参数
[root@master1 EFK]# cat   /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml | grep   RemoveSelfLink
    - --feature-gates=RemoveSelfLink=false
    
    
#应用配置文件
[root@master1 EFK]# kubectl apply -f  /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml 
pod/kube-apiserver created


#应用配置文件以后，会新生成一个apiserver，把它删除
[root@master1 EFK]# kubectl get pod -n kube-system | grep api
kube-apiserver                             0/1     CrashLoopBackOff   2          39s
kube-apiserver-master1                     1/1     Running            0          7m7s
kube-apiserver-master2                     1/1     Running            2          39d
kube-apiserver-master3                     1/1     Running            3          39d
[root@master1 EFK]# kubectl delete pod kube-apiserver  -n kube-system
8.3.2.3 对sa进行rabc授权
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[root@master1 EFK]# kubectl apply -f nfs_rbac.yaml 
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/nfs-provisioner-runner created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/run-nfs-provisioner created
role.rbac.authorization.k8s.io/leader-locking-nfs-provisioner created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/leader-locking-nfs-provisioner created


[root@master1 EFK]# cat nfs_rbac.yaml 
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: nfs-provisioner-runner
rules:
  - apiGroups: [""]
    resources: ["persistentvolumes"]
    verbs: ["get", "list", "watch", "create", "delete"]
  - apiGroups: [""]
    resources: ["persistentvolumeclaims"]
    verbs: ["get", "list", "watch", "update"]
  - apiGroups: ["storage.k8s.io"]
    resources: ["storageclasses"]
    verbs: ["get", "list", "watch"]
  - apiGroups: [""]
    resources: ["events"]
    verbs: ["create", "update", "patch"]
  - apiGroups: [""]
    resources: ["services", "endpoints"]
    verbs: ["get"]
  - apiGroups: ["extensions"]
    resources: ["podsecuritypolicies"]
    resourceNames: ["nfs-provisioner"]
    verbs: ["use"]
---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: run-nfs-provisioner
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: nfs-provisioner
    namespace: default
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: nfs-provisioner-runner
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
---
kind: Role
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: leader-locking-nfs-provisioner
rules:
  - apiGroups: [""]
    resources: ["endpoints"]
    verbs: ["get", "list", "watch", "create", "update", "patch"]
---
kind: RoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: leader-locking-nfs-provisioner
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: nfs-provisioner
    namespace: default
roleRef:
  kind: Role
  name: leader-locking-nfs-provisioner
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
8.3.2.4 导入镜像nfs-client-provisioner
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docker load -i nfs-client-provisioner.tar.gz
8.3.2.5 部署nfs-client-provisioner
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[root@master1 EFK]# kubectl apply -f nfs_provisioner_deploy.yaml 
deployment.apps/nfs-provisioner created


[root@master1 EFK]# cat nfs_provisioner_deploy.yaml 
kind: Deployment
apiVersion: apps/v1
metadata:
  name: nfs-provisioner
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nfs-provisioner
  replicas: 1
  strategy:
    type: Recreate
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nfs-provisioner
    spec:
      serviceAccount: nfs-provisioner
      containers:
        - name: nfs-provisioner
          image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/open-ali/xianchao/nfs-client-provisioner:v1
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          volumeMounts:
            - name: nfs-client-root
              mountPath: /persistentvolumes
          env:
            - name: PROVISIONER_NAME
              value: example.com/nfs
            - name: NFS_SERVER
              value: 192.168.106.11
            - name: NFS_PATH
              value: /root/EFK/data_nfs_elasticsearch
      volumes:
        - name: nfs-client-root
          nfs:
            server: 192.168.106.11
            path: /root/EFK/data_nfs_elasticsearch
            
            
[root@master1 ~]# kubectl get pods 
NAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nfs-provisioner-bc89fc7b8-d66tg     1/1     Running   0          5m48s
tomcat-deployment-bf9546b44-jqqq6   1/1     Running   1          11d
tomcat-deployment-bf9546b44-vmq5r   1/1     Running   1          11d
8.3.2.6 创建nfs-class

provisioner: example.com/nfs

该值需要和nfs provisioner配置的PROVISIONER_NAME处的value值保持一致

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[root@master1 EFK]# kubectl apply -f nfs_class.yaml 
storageclass.storage.k8s.io/do-block-storage created


[root@master1 EFK]# cat nfs_class.yaml 
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: do-block-storage
provisioner: example.com/nfs

8.4 安装elasticsearch_statefulset

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[root@master1 EFK]# kubectl apply -f elasticsearch_statefulset.yaml 
statefulset.apps/es-cluster created


[root@master1 EFK]# cat  elasticsearch_statefulset.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: es-cluster
  namespace: kube-logging
spec:
  serviceName: elasticsearch
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: elasticsearch
  template:
    metadata:
      labels:
        app: elasticsearch
#上面的内容解释：在kube-logging的名称空间中定义一个es-cluster的StatefulSet。然后我们使用serviceName字段与我们之前创建的headless ElasticSearch服务相关联。这样可以确保使用以下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。我们制定3个replicas（3个pod副本），将selector matchLabels 设置为：app: elasticsearch。该.spec.selector.matchLabels和.spec.template.metadata.labels字段必须匹配
    spec:
      containers:
      - name: elasticsearch
        image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.2.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        resources:
            limits:
              cpu: 1000m
            requests:
              cpu: 100m
        ports:
        - containerPort: 9200
          name: rest
          protocol: TCP
        - containerPort: 9300
          name: inter-node
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
        env:
          - name: cluster.name
            value: k8s-logs
          - name: node.name
            valueFrom:
              fieldRef:
                fieldPath: metadata.name
          - name: discovery.seed_hosts
            value: "es-cluster-0.elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local,es-cluster-1.elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local,es-cluster-2.elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local"
          - name: cluster.initial_master_nodes
            value: "es-cluster-0,es-cluster-1,es-cluster-2"
          - name: ES_JAVA_OPTS
            value: "-Xms512m -Xmx512m"
#上面内容解释：在statefulset中定义了pod，容器的名字是elasticsearch，镜像是elasticsearch:7.2.0，使用resources字段来指定容器至少需要0.1个vcpu，并且容器最多可以使用1个vcpu。链接：https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/
#容器暴漏了9200和9300两个端口，名字和上面定义的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挂载到容器的/usr/share/elasticsearch/data目录中。
#容器设置了一些环境变量：
#cluster.name：Elasticsearch集群的名称，这里是k8s-logs
#node.name:节点的名称，通过metadata.name来获取。这将解析未es-cluster-[0,1,2],取决于节点的指定的顺序。
#discovery.seed_hosts：设置集群中节点互相连接的发现方法，为集群指定了一个静态主机列表。由于我们之前配置的是无头服务，我们的pod具有唯一的DNS地址es-cluster-[0,1,2].elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local,因此我们相应的设置此地址变量即可。由于同在一个namespace下，我们可以将其缩短为es-cluster-[0,1,2].elasticsearch
#官方es文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-discovery.html
#ES_JAVA_OPTS：设置为-Xms512m -Xmx512m，指定JVM使用512MB的最小和最大堆。这个值应当根据集群的资源可用性和需求进行调整
      initContainers:
      - name: fix-permissions
        image: busybox
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        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
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        command: ["sysctl", "-w", "vm.max_map_count=262144"]
        securityContext:
          privileged: true
      - name: increase-fd-ulimit
        image: busybox
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        command: ["sh", "-c", "ulimit -n 65536"]
        securityContext:
          privileged: true
#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一次执行，执行完成后才会启动主容器。
#第一个名为fix-permissions的容器用来运行chown命令，将es数据目录的用户和组更改为1000:1000（es用户的UID）。因为在默认的情况下，kubernetes用root用户挂载数据目录，会使得es无法访问该数据目录，可以参考下es生产中的一些默认的注意事项和相关文档说明。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，导致内存的错误，官方文档说明：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/vm-max-map-count.html
#最后个一increase-fd-ulimit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，此外文档还提到最好是禁用swap
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: data
      labels:
        app: elasticsearch
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      storageClassName: do-block-storage
      resources:
        requests:
          storage: 10Gi
#使用volumeClaimTemplates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，使用了一个名为do-block-storage的storageClass对象，因此我们需要在这之前进行创建该对象，这里是使用NFS作为存储后端，所以需要安装一个对应的nfs provisioner驱动
          
          
#查看pod的运行状态
[root@master1 EFK]# kubectl get pods -n kube-logging -owide
NAME           READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP               NODE    NOMINATED NODE   READINESS GATES
es-cluster-0   1/1     Running   0          2m11s   10.244.166.169   node1   <none>           <none>
es-cluster-1   1/1     Running   0          2m3s    10.244.104.24    node2   <none>           <none>
es-cluster-2   1/1     Running   0          115s    10.244.166.170   node1   <none>           <none>


#测试部署是否成功，通过RESET API检查es集群是否部署成功，将本地端口的9200转发到es节点（如es-cluster-0）对应端口
[root@master1 EFK]# kubectl port-forward es-cluster-0 9200:9200 --namespace=kube-logging 


#测试成功
[root@master1 ~]# curl http://localhost:9200/_cluster/state?pretty

9、安装kibana可视化UI界面

9.1 在node节点解镜像

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docker load -i kibanae_7_2_0.tar.gz

9.2 应用kibana_deploy.yaml配置文件

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[root@master1 EFK]# kubectl apply -f kibana_deploy.yaml 
service/kibana created
deployment.apps/kibana created


[root@master1 EFK]# cat kibana_deploy.yaml 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: kibana
  namespace: kube-logging
  labels:
    app: kibana
spec:
  ports:
  - port: 5601
  selector:
    app: kibana
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: kibana
  namespace: kube-logging
  labels:
    app: kibana
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: kibana
  template:
    metadata:
      labels:
        app: kibana
    spec:
      containers:
      - name: kibana
        image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.2.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        resources:
          limits:
            cpu: 1000m
          requests:
            cpu: 100m
        env:
          - name: ELASTICSEARCH_URL
            value: http://elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local:9200
        ports:
        - containerPort: 5601

9.3 修改kibana service，由ClusterIP改成NodePort

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[root@master1 EFK]# kubectl edit svc  kibana -n kube-logging 


#将type的值ClusterIP改成NodePort，然后保存退出，自动生效
type: NodePort


#查看service
[root@master1 EFK]# kubectl get svc -n kube-logging 
NAME            TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)             AGE
elasticsearch   ClusterIP   None           <none>        9200/TCP,9300/TCP   9h
kibana          NodePort    10.10.40.105   <none>        5601:30542/TCP      5m2s

9.4 浏览器访问测试

image-20221022202539680

10、安装fluentd组件

我们使用daemonset控制器部署fluentd组件，这样可以保证集群中的每个节点都可以运行同样fluentd的pod副本，这样就可以收集k8s集群中每个节点的日志，在k8s集群中，容器应用程序的输入输出日志会重定向到node节点里的json文件中，fluentd可以tail和过滤以及把日志转换成指定的格式发送到elasticsearch集群中。除了容器日志，fluentd也可以采集kubelet、kube-proxy、docker的日志。

10.1 在所有节点上都解压镜像

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docker load -i fluentd.tar.gz

10.2 应用fluentd_deploy.yaml文件

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[root@master1 EFK]# kubectl apply -f fluentd_deploy.yaml 
serviceaccount/fluentd created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/fluentd created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/fluentd created
daemonset.apps/fluentd created


[root@master1 EFK]# cat fluentd_deploy.yaml 
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: fluentd
  namespace: kube-logging
  labels:
    app: fluentd
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: fluentd
  labels:
    app: fluentd
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  - namespaces
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: fluentd
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: fluentd
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: fluentd
  namespace: kube-logging
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: fluentd
  namespace: kube-logging
  labels:
    app: fluentd
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: fluentd
  template:
    metadata:
      labels:
        app: fluentd
    spec:
      serviceAccount: fluentd
      serviceAccountName: fluentd
      tolerations:
      - key: node-role.kubernetes.io/master
        effect: NoSchedule
      containers:
      - name: fluentd
        image: fluent/fluentd-kubernetes-daemonset:v1.4.2-debian-elasticsearch-1.1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        env:
          - name:  FLUENT_ELASTICSEARCH_HOST
            value: "elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local"
          - name:  FLUENT_ELASTICSEARCH_PORT
            value: "9200"
          - name: FLUENT_ELASTICSEARCH_SCHEME
            value: "http"
          - name: FLUENTD_SYSTEMD_CONF
            value: disable
        resources:
          limits:
            memory: 512Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 200Mi
        volumeMounts:
        - name: varlog
          mountPath: /var/log
        - name: varlibdockercontainers
          mountPath: /data/docker/containers/
          readOnly: true
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      volumes:
      - name: varlog
        hostPath:
          path: /var/log
      - name: varlibdockercontainers
        hostPath:
          path: /data/docker/containers/

11、测试pod容器日志

Kibana查询语言KQL官方地址：

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Kibana查询语言KQL官方地址：
https://www.elastic.co/guide/en/kibana/7.2/kuery-query.html

11.1 创建测试容器

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[root@master1 EFK]# kubectl apply -f pod_test.yaml 


[root@master1 EFK]# cat pod_test.yaml 
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    args: [/bin/sh, -c,'i=0; while true; do echo "$i: $(date)"; i=$((i+1)); sleep 1; done']

11.2 在kibana控制面板，输入 kubernetes.pod_name:counter

image-20221022211216316