内容简介:本文简单介绍了Kubernetes中收集pod日志的几种方案,然后通过ECK快速搭建起一套日志系统,实现了本文介绍的第一种日志方案。在实现第二种日志方案时,我们引入了Kustomize这个k8s专用的配置管理工具,将应用本身的部署文件和sidecar日志容器的相关配置分离开来,使k8s的部署配置文件易于维护。对于K8S集群中pod日志的收集,一般有三种解决方案:1)在Node上部署一个日志收集程序:也就是在node级别进行日志收集。一般使用DaemonSet部署在每个node中。这种方式优点是耗费资源少,因
本文简单介绍了Kubernetes中收集pod日志的几种方案,然后通过ECK快速搭建起一套日志系统,实现了本文介绍的第一种日志方案。在实现第二种日志方案时,我们引入了Kustomize这个k8s专用的配置管理工具,将应用本身的部署文件和sidecar日志容器的相关配置分离开来,使k8s的部署配置文件易于维护。
一、Kubernetes收集pod日志的方案
对于K8S集群中pod日志的收集,一般有三种解决方案:
1)在Node上部署一个日志收集程序:也就是在node级别进行日志收集。一般使用DaemonSet部署在每个node中。这种方式优点是耗费资源少,因为只需部署在节点,且对应用无侵入。缺点是只适合容器内应用日志必须都是标准输出。
2)在pod中附加专用日志收集的容器:也就是在pod中跟随应用容器起一个日志处理容器,一种是直接将应用容器的日志收集并输出到标准输出(叫做Streaming sidecar container),如下图:
还有一种是将应用容器日志直接输出到日志收集后端,也就是每一个pod中都起一个日志收集agent(比如filebeat)。如下图:
这种方式的优点是可以收集多种形式的日志(比如文件,socket等),缺点是耗费资源较多,每个pod都要起一个日志收集容器。
3)应用程序直接推送日志:这种方式应用直接将日志推送到存储后端:
这种方式的优点是无需额外的日志收集工具,缺点是需要侵入应用,增加应用的配置复杂度。
在下文我们同时实现了第一种和第二种sidecar container with a logging agent方案。
第一种方案我们通过ECK( https://www.elastic.co/cn/elastic-cloud-kubernetes )搭建起es集群和kibana UI,通过fluentd将pod标准输出的日志收集到es集群中,同时fluentd对接K8S的apiserver自动给日志添加元数据信息,使我们非常方便地分辨日志来自于哪个pod。但是如果应用本身将日志输出到容器的内部,并且我们需要定制化日志收集程序的配置,比如合并多行日志时,第一种日志方案便无能为力了。
这时,我们可以通过第二种日志方案,以sidecar的方式将日志收集到es当中,并且可以自由配置容器收集工具,来实现各种高级日志功能。我们在配置sidecar容器收集 工具 时,使用了Kustomize工具,来将应用本身的部署文件和sidecar日志容器的相关配置分离开来,实现了分离关注点,使相关信息配置文件更加清晰,易于维护。
二、通过ECK快速部署EFK日志系统
下面我们首先通过ECK部署es+kibana+fluned。您可以使用breeze( https://github.com/wise2c-devops/breeze )里的ECK组件来部署,也可以参考ECK官网上的文档来进行部署。这里我们给出部署所需的yaml文件,您只需apply这些文件即可完成EFK日志收集系统的快速搭建。
1、安装ECK的crd,RBAC规则及eck-operator:
kubectl apply -f https://download.elastic.co/downloads/eck/1.1.2/all-in-one.yaml
在安装过程中可以查看eck-operator的日志,来确认其是否启动正常:
kubectl -n elastic-system logs -f statefulset.apps/elastic-operator
2、部署es集群:
cat <<EOF | kubectl apply -f - apiVersion: elasticsearch.k8s.elastic.co/v1beta1 kind: Elasticsearch metadata: name: quickstart spec: version: 7.8.0 http: tls: selfSignedCertificate: disabled: true nodeSets: - name: default count: 3 config: node.master: true node.data: true node.ingest: true node.store.allow_mmap: false podTemplate: spec: volumes: - name: elasticsearch-data emptyDir: {} EOF
上面的命令会部署起一个3节点的es集群,不过存储是使用的emptyDir的方式,在pod被删除后,其数据也会一起被删除,所以这种方式是用于测试环境快速搭建es集群。集群搭建好后,可以通过如下命令获取es的elastic用户的密码:
kubectl get secret quickstart-es-elastic-user -o=jsonpath='{.data.elastic}' | base64 --decode; echo
此密码也可以用于后面搭建的kibana页面的登录。
3、部署kibana:
cat <<EOF | kubectl apply -f - apiVersion: kibana.k8s.elastic.co/v1beta1 kind: Kibana metadata: name: quickstart spec: version: 7.8.0 http: tls: selfSignedCertificate: disabled: true count: 1 elasticsearchRef: name: quickstart EOF
可以通过如下命令获取到访问kibana的ClusterIp:
kubectl get service quickstart-kb-http
您可以edit上述service将其改为NodePort的方式,从而可以通过NodePort的端口访问到kibana的web页面,用户名密码在上一步已经获取。
4、部署flunetd:
cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: fluentd
namespace: kube-system
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterRole
metadata:
name: fluentd
namespace: kube-system
rules:
- apiGroups:
- ""
resources:
- pods
- namespaces
verbs:
- get
- list
- watch
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
metadata:
name: fluentd
roleRef:
kind: ClusterRole
name: fluentd
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: fluentd
namespace: kube-system
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: fluentd
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: fluentd-logging
version: v1
spec:
selector:
matchLabels:
k8s-app: fluentd-logging
version: v1
template:
metadata:
labels:
k8s-app: fluentd-logging
version: v1
spec:
serviceAccount: fluentd
serviceAccountName: fluentd
tolerations:
- key: node-role.kubernetes.io/master
effect: NoSchedule
containers:
- name: fluentd
image: 192.168.206.156/library/fluentd-kubernetes-daemonset:v1-debian-elasticsearch
env:
- name: FLUENT_ELASTICSEARCH_HOST
value: "quickstart-es-http.default.svc.cluster.local"
- name: FLUENT_ELASTICSEARCH_PORT
value: "9200"
- name: FLUENT_ELASTICSEARCH_SCHEME
value: "http"
- name: FLUENT_ELASTICSEARCH_USER
value: "elastic"
- name: FLUENT_ELASTICSEARCH_PASSWORD
value: "change-to-your-elstic-users-password"
resources:
limits:
memory: 200Mi
requests:
cpu: 100m
memory: 200Mi
volumeMounts:
- name: varlog
mountPath: /var/log
- name: varlibdockercontainers
mountPath: /var/lib/docker/containers
readOnly: true
terminationGracePeriodSeconds: 30
volumes:
- name: varlog
hostPath:
path: /var/log
- name: varlibdockercontainers
hostPath:
path: /var/lib/docker/containers
EOF
部署fluentd时只需注意将上述yaml文件里的FLUENT_ELASTICSEARCH_PASSWORD的值修改为您es集群里实际的密码。
这样搭建起来的日志系统便实现了我们日志方案一。下面我们来实现第二种sidecar container with a logging agent的方案。在实现此方案时,我们引入了Kustomize这个工具来管理相关的yaml文件,首先我们简单了解一下Kustomize。
三、Kustomize是什么?
如果您想在Kubernetes 集群中部署应用,您可能会拷贝一些包含Kubernetes API对象的YAML文件,并且根据需求来修改这些文件,通过这些YAML文件来定义Kubernetes配置。
在Kustomize出现之前,Kubernetes管理应用的方式主要是通Helm或者上层Paas来完成。这些工具通常通过特定领域配置语言(DSL,如Go template、jsonnet)来维护并管理应用,并且需要参数化模板方式(如helm)来自定义配置,这需要学习复杂的DSL语法极其容易出错。
Kustomize工具提供了一个全新的、纯粹的声明式的方法来定制kubernetes配置,遵循并利用我们熟悉且精心设计的Kubernetes API。Kustomize是Kubernetes原生的配置管理工具,以无模板方式来定制应用的配置。它使用k8s原生概念帮助创建并复用资源配置(YAML),允许用户以一个应用描述文件(YAML文件)为基础(Base YAML),然后通过Overlay的方式生成最终部署应用所需的描述文件。
四、Kustomize 解决了什么痛点?
一般应用都会存在多套部署环境:开发环境、测试环境、生产环境,多套环境意味着存在多套K8S应用资源YAML。而这么多套YAML之间只存在微小配置差异,比如镜像版本不同、Label不同等,而这些不同环境下的YAML经常会因为人为疏忽导致配置错误。再者,多套环境的YAML维护通常是通过把一个环境下的YAML拷贝出来然后对差异的地方进行修改。Kustomize通过以下几种方式解决了上述问题:
- Kustomize通过Base & Overlays方式方式维护不同环境的应用配置。
- Kustomize使用patch方式复用Base配置,并在Overlay描述与Base应用配置的差异部分来实现资源复用。
- Kustomize管理的都是Kubernetes原生YAML文件,不需要学习额外的DSL语法。
五、通过Kustomize实现filebeat sidecar配置
关于Kustomize的简单教程,网上有很多,我们这里不再重复,您可以参考官方的helloWorld教程来实际操作一下。下面我们就来通过Kustomize实现filebeat sidecar的配置。
1、首先创建一个工作空间:
mkdir demo cd demo
2、创建用于保存应用部署文件的目录,命名为base,并在里面放置实际应用的部署文件,这里我们只放置一个最简单的deployment文件:
mkdir base cat > base/deploy.yaml << EOF apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: labels: app: configserver name: configserver spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: configserver template: metadata: labels: app: configserver spec: containers: - image: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/wangyijie/configserver:v1 name: configserver ports: - containerPort: 8080 args: - java - -Dspring.cloud.config.server.git.uri=https://gitee.com/wise2c-wangyijie/config-repo.git - -Dlogging.file.name=/tmp/configserver.log - -jar - /configserver.jar volumeMounts: - name: log-volume mountPath: /tmp volumes: - name: log-volume emptyDir: {} EOF
可以看到,这就是一个 java 的应用程序,在实际的情况下,您的应用可能还需创建service,configmap等k8s对象组成一个更加完整的应用。此应用将日志输出到了pod容器内部的/tmp目录中。在这个deploy文件中,没有任何关于filebeat sidecar的配置信息。
接下来创建Kustomize的配置文件:
cat > base/kustomization.yaml << EOF resources: - deploy.yaml EOF
文件内容非常简单,就2行,指定了该目录下的资源配置文件。
3、创建用于保存filebeat sidecar部署及配置文件的目录,命名为filebeat-sidecar,并在里面放置filebeat的deployment及filebeat的配置文件:
mkdir filebeat-sidecar cat >filebeat-sidecar/sidecar.yaml<< EOF apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: configserver spec: template: spec: containers: - name: filebeat image: docker.elastic.co/beats/filebeat:7.8.0 args: [ "-c", "/etc/filebeat/filebeat.yml", "-e", ] env: - name: POD_NAME valueFrom: fieldRef: fieldPath: metadata.name - name: POD_NAMESPACE valueFrom: fieldRef: fieldPath: metadata.namespace - name: POD_NODENAME valueFrom: fieldRef: fieldPath: spec.nodeName volumeMounts: - mountPath: /tmp name: log-volume - name: config-vol mountPath: /etc/filebeat volumes: - name: log-volume emptyDir: {} - name: config-vol configMap: name: filebeat-configmap EOF
这个deploy通过downward api取到了其所在pod的元数据信息,添加到了pod的环境变量当中;另外pod也通过一个叫做filebeat-configmap的configmap保存filebeat的配置信息(配置文件稍后给出),该配置使filebeat其从emptyDir类型存储卷的/tmp目录来获取日志,下面给出此配置文件:
cat >filebeat-sidecar/filebeat.yml<< EOF filebeat.inputs: - type: log paths: - /tmp/*.log fields: podname: '${POD_NAME:}' podnamespace: '${POD_NAMESPACE:}' podnodename: '${POD_NODENAME:}' output.elasticsearch: hosts: ['quickstart-es-http:9200'] username: 'elastic' password: 'change-to-your-elstic-users-password' EOF
配置文件也很简单,它从/tmp目录下取得所有以.log结尾的文件的日志;并且给日志添加了fields的信息,标明日志是从哪个namespace的哪个pod下获取的;最后将日志输出到了我们在第二部分搭建的es集群当中。
最后给出Kustomize的配置文件:
cat >filebeat-sidecar/kustomization.yaml<< EOF bases: - ../base patchesStrategicMerge: - sidecar.yaml configMapGenerator: - name: filebeat-configmap files: - filebeat.yml EOF
此配置文件,通过patchesStrategicMerge策略,将此目录下的sidecar.yaml的deployment和base目录下的相同名称的deployment对象合并,生成一个带sidecar容器的deployment;另外通过configmapGenerator,生成了一个configmap,供deploy使用。
通过tree demo/命令查看当前的目录结构,如下:
demo/ ├── base │ ├── deploy.yaml │ └── kustomization.yaml └── filebeat-sidecar ├── filebeat.yml ├── kustomization.yaml └── sidecar.yaml
我们可以通过kubectl kustomize filebeat-sidecar/ 命令查看生成后yaml文件,结果如下(结果做了省略):
apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: filebeat-configmap-7dtkh7km6k
...
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
labels:
app: configserver
name: configserver
spec:
...
template:
...
spec:
...
volumes:
- emptyDir: {}
name: log-volume
- configMap:
name: filebeat-configmap-7dtkh7km6k
name: config-vol
我们发现,生成的合并后的yaml文件里,configmap的名称被自动添加了一个哈希后缀,这样实现的目的是ConfigMap中的更改将导致哈希值更改和滚动更新。
我们可以直接通过kubectl apply -k filebeat-sidecar/ 命令来将这个生成的yaml提交到k8s当中。可以看到,filebeat已经将应用日志收集到了es当中:
下面我们来修改一下filebeat.yml这个配置文件,添加合并多行日志的配置,修改后的配置文件如下:
cat >filebeat-sidecar/filebeat.yml filebeat.inputs: - type: log paths: - /tmp/*.log fields: podname: '${POD_NAME:}' podnamespace: '${POD_NAMESPACE:}' podnodename: '${POD_NODENAME:}' multiline.pattern: '^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}' multiline.negate: true multiline.match: after multiline.timeout: 10s output.elasticsearch: hosts: ['quickstart-es-http:9200'] username: 'elastic' password: 'change-to-your-elstic-users-password'
再通过kubectl kustomize filebeat-sidecar/ 命令重新查看一下生成的yaml文件,发现configmap名称的hash后缀发生了变动:
apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: filebeat-configmap-tm9867k666
...
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
...
name: configserver
...
volumes:
- emptyDir: {}
name: log-volume
- configMap:
name: filebeat-configmap-tm9867k666
name: config-vol
这时再从新执行kubectl apply -k filebeat-sidecar/ 命令,便会创建一个新的configmap,同时触发deployment的滚动更新。
如果新的配置不符合要求,可以通过kubectl rollout undo deploy/configserver 命令来回滚到之前的配置,不过此时filebeat-sidecar/filebeat.yml这个配置文件还需要手动还原到之前的配置。或者我们不使用回滚命令,只修改filebeat-sidecar/filebeat.yml配置文件,然后一直使用kubectl apply -k filebeat-sidecar/命令,使deployment一直和最新的配置保持一致。
通过上面的demo可以看出,我们将应用的部署文件与filebeat的部署配置分成了两个独立的部分,使配置文件更加清晰,易于管理。如果我们想替换filebeat,使用fluentbit作为收集日志的sidecar的logging agent,我们只需要仿照filebeat的方式,再创建一个新的fluentbit-sidecar的文件夹,在里面添加修改fluentbit的部署配置文件,而无需对原有应用的部署文件做任何修改。
当然,如果您的应用将日志写到了容器内部的文件当中,同时对应用日志没有过于复杂的需求,只需要把应用日志收集到es里,可以使用本文第二种方案的Streaming sidecar container的方式,部署一个sidecar容器,将输出到容器内的日志文件读到sidecar容器的标准输出,这时EFK的日志系统就会收集到标准输出的日志,同时也会自动添加日志的元数据信息,这样就省略了filebeat或fluentbit的配置,更加简洁。
原创作者:杨冬
原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/0k018a3MDzl-v4S3DLeIww
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以上所述就是小编给大家介绍的《技术漫谈 |通过Kustomize配置sidecar方式的日志收集》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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