EFK环境搭建（基于K8S环境部署）

目录

  • 一.环境信息
  • 二.安装nfs供应商
  • 三.安装elasticsearch
  • 四.安装kibana组件
  • 五.安装fluentd

一.环境信息

1.服务器及k8s版本

IP地址主机名称角色版本
192.168.40.180master1master节点1.27
192.168.40.181node1node1节点1.27
192.168.40.182node2node2节点1.27

2.部署组件版本

序号名称版本作用
1elasticsearch7.12.1是一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析。
2kibana7.12.1为 Elasticsearch 提供了分析和 Web 可视化界面，并生成各种维度表格、图形
3fluentdv1.16是一个数据收集引擎，主要用于进行数据收集、解析，并将数据发送给ES
4nfs-client-provisionerv4.0.0nfs供应商

master1和node2节点上传fluentd组件 node1节点上传全部的组件
链接：https://pan.baidu.com/s/1u2U87Jp4TzJxs7nfVqKM-w
提取码：fcpp
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链接：https://pan.baidu.com/s/1ttMaqmeVNpOAJD8G3-6tag
提取码：qho8
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链接：https://pan.baidu.com/s/1ttMaqmeVNpOAJD8G3-6tag
提取码：qho8
链接：https://pan.baidu.com/s/1cQSkGz0NO_rrulas2EYv5Q
提取码：rxjx
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二.安装nfs供应商

1.安装nfs服务
三个节点都操作

yum -y install  nfs-utils

2.启动nfs服务并设置开机自启
三个节点都操作

# 开启服务
systemctl start nfs
# 设置开机自启
systemctl enable nfs.service

3.在master1上创建一个共享目录

# 创建目录
mkdir /data/v1 -p# 编辑/etc/exports文件
vim /etc/exports
/data/v1 *(rw,no_root_squash)#加载配置，使文件生效
exportfs -arv
systemctl restart nfs

4.创建nfs作为存储的供应商
master1上执行
4.1创建运行nfs-provisioner需要的账号

vim serviceaccount.yaml 
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:name: nfs-provisioner

执行配置

kubectl apply -f serviceaccount.yaml

4.2对sa授权

kubectl create clusterrolebinding nfs-provisioner-clusterrolebinding --clusterrole=cluster-admin --serviceaccount=default:nfs-provisioner

把nfs-subdir-external-provisioner.tar.gz上传到node1上，手动解压。

ctr -n=k8s.io images import nfs-subdir-external-provisioner.tar.gz

4.3通过deployment创建pod用来运行nfs-provisioner

vim deployment.yaml
---
kind: Deployment
apiVersion: apps/v1
metadata:name: nfs-provisioner
spec:selector:matchLabels:app: nfs-provisionerreplicas: 1strategy:type: Recreatetemplate:metadata:labels:app: nfs-provisionerspec:serviceAccount: nfs-provisionercontainers:- name: nfs-provisionerimage: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/mydlq/nfs-subdir-external-provisioner:v4.0.0imagePullPolicy: IfNotPresentvolumeMounts:- name: nfs-client-rootmountPath: /persistentvolumesenv:- name: PROVISIONER_NAMEvalue: example.com/nfs- name: NFS_SERVERvalue: 192.168.40.180
#这个需要写nfs服务端所在的ip地址，大家需要写自己安装了nfs服务的机器ip- name: NFS_PATHvalue: /data/v1
#这个是nfs服务端共享的目录volumes:- name: nfs-client-rootnfs:server: 192.168.40.180path: /data/v1

执行配置文件

kubectl apply -f deployment.yaml

查看是否创建成功

kubectl get pods | grep nfs

在这里插入图片描述
5.创建存储类storgeclass
mster1上执行

vim es_class.yaml
---
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:name: do-block-storage
provisioner: example.com/nfs

执行配置

kubectl apply -f es_class.yaml

三.安装elasticsearch

在master1上执行
1.创建kube-logging名称空间

vim kube-logging.yaml
---
kind: Namespace
apiVersion: v1
metadata:name: kube-logging

执行配置

kubectl apply -f kube-logging.yaml

在这里插入图片描述
2.安装elasticsearch组件

vim elasticsearch_svc.yaml
---
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:name: elasticsearchnamespace: kube-logginglabels:app: elasticsearch
spec:selector:app: elasticsearchclusterIP: Noneports:- port: 9200name: rest- port: 9300name: inter-node

执行配置文件

kubectl apply -f elasticsearch_svc.yaml

在这里插入图片描述
3.创建statefulset资源

vim elasticsearch-statefulset.yaml
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:name: es-clusternamespace: kube-logging
spec:serviceName: elasticsearchreplicas: 3selector:matchLabels:app: elasticsearchtemplate:metadata:labels:app: elasticsearchspec:containers:- name: elasticsearchimage:  docker.io/library/elasticsearch:7.12.1imagePullPolicy: IfNotPresentresources:limits:cpu: 1000mrequests:cpu: 100mports:- containerPort: 9200name: restprotocol: TCP- containerPort: 9300name: inter-nodeprotocol: TCPvolumeMounts:- name: datamountPath: /usr/share/elasticsearch/dataenv:- name: cluster.namevalue: k8s-logs- name: node.namevalueFrom:fieldRef:fieldPath: metadata.name- name: discovery.seed_hostsvalue: "es-cluster-0.elasticsearch,es-cluster-1.elasticsearch,es-cluster-2.elasticsearch"- name: cluster.initial_master_nodesvalue: "es-cluster-0,es-cluster-1,es-cluster-2"- name: ES_JAVA_OPTSvalue: "-Xms512m -Xmx512m"initContainers:- name: fix-permissionsimage: busyboximagePullPolicy: IfNotPresentcommand: ["sh", "-c", "chown -R 1000:1000 /usr/share/elasticsearch/data"]securityContext:privileged: truevolumeMounts:- name: datamountPath: /usr/share/elasticsearch/data- name: increase-vm-max-mapimage: busyboximagePullPolicy: IfNotPresentcommand: ["sysctl", "-w", "vm.max_map_count=262144"]securityContext:privileged: true- name: increase-fd-ulimitimage: busyboximagePullPolicy: IfNotPresentcommand: ["sh", "-c", "ulimit -n 65536"]securityContext:privileged: truevolumeClaimTemplates:- metadata:name: datalabels:app: elasticsearchspec:accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]storageClassName: do-block-storageresources:requests:storage: 10Gi

执行配置

kubectl apply -f elasticsearch-statefulset.yaml

在这里插入图片描述

四.安装kibana组件

vim kibana.yaml
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: kibananamespace: kube-logginglabels:app: kibana
spec:ports:- port: 5601type: NodePortselector:app: kibana
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: kibananamespace: kube-logginglabels:app: kibana
spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: kibanatemplate:metadata:labels:app: kibanaspec:containers:- name: kibanaimage:  docker.io/library/kibana:7.12.1imagePullPolicy: IfNotPresentresources:limits:cpu: 1000mrequests:cpu: 100menv:- name: ELASTICSEARCH_URLvalue: http://elasticsearch:9200ports:- containerPort: 5601

执行配置

kubectl apply -f kibana.yaml

在这里插入图片描述
在浏览器中打开http://<k8s集群任意节点IP>:31552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。

在这里插入图片描述

五.安装fluentd

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。

vim  fluentd.yaml
---
kind: ServiceAccount
metadata:name: fluentdnamespace: kube-logginglabels:app: fluentd
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:name: fluentdlabels:app: fluentd
rules:
- apiGroups:- ""resources:- pods- namespacesverbs:- get- list- watch
---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:name: fluentd
roleRef:kind: ClusterRolename: fluentdapiGroup: rbac.authorization.k8s.io
subjects:
- kind: ServiceAccountname: fluentdnamespace: kube-logging
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:name: fluentdnamespace: kube-logginglabels:app: fluentd
spec:selector:matchLabels:app: fluentdtemplate:metadata:labels:app: fluentdspec:serviceAccount: fluentdserviceAccountName: fluentdtolerations:- key: node-role.kubernetes.io/control-planeeffect: NoSchedulecontainers:- name: fluentdimage: docker.io/fluent/fluentd-kubernetes-daemonset:v1.16-debian-elasticsearch7-1imagePullPolicy: IfNotPresentenv:- name:  FLUENT_ELASTICSEARCH_HOSTvalue: "elasticsearch.kube-logging.svc.cluster.local"- name:  FLUENT_ELASTICSEARCH_PORTvalue: "9200"- name: FLUENT_ELASTICSEARCH_SCHEMEvalue: "http"- name: FLUENTD_SYSTEMD_CONFvalue: disable- name: FLUENT_CONTAINER_TAIL_PARSER_TYPEvalue: "cri"- name: FLUENT_CONTAINER_TAIL_PARSER_TIME_FORMATvalue: "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%L%z"resources:limits:memory: 512Mirequests:cpu: 100mmemory: 200MivolumeMounts:- name: varlogmountPath: /var/log- name: containersmountPath: /var/log/containersreadOnly: trueterminationGracePeriodSeconds: 30volumes:- name: varloghostPath:path: /var/log- name: containershostPath:path: /var/log/containers

执行配置

kubectl apply -f fluentd.yaml

在这里插入图片描述
Fluentd 启动成功后，我们可以前往 Kibana 的 Dashboard 页面中，点击左侧的Discover，可以看到如下配置页面：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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