Kubernetes 日志分析利器：Elassandra 部署使用指南

Elassandra 是一个基于 Apache Cassandra 的 Elasticsearch 实现，有效结合了两者的优势，弥补了 Elasticsearch 的一些使用限制（单点故障、在线升级等）。结合 Fluent-Bit 以及 Kibana，Elassandra 为 kubernetes 集群日志分析提供了一个高效独特的方案。

Elasticsearch 升级

Elasticsearch 采用主从分片架构设计：主节点管理映射修改；只有主分片支持写操作，副本分片只能进行读操作；当主分片故障时，主节点可以把副本分片升级为主分片。Cassandra 的引入增强了 Elassandra 的可用性，弱化了主节点的单点控制作用，并且实现了多点写操作。所有的节点都可以搜索请求，请求映射更新，并根据 Cassandra 的复制因子进行写操作。

因此，Elassandra 也可以更容易地通过 kubernetes 来管理，而且可以实现无宕机维护（滚动重启升级）。除此以外，对集群进行水平扩容或收缩也很容易了，因为 Elassandra 完全兼容现有的 Elasticsearch 索引，我们只需要移动那些已经被重建的索引（重新索引）。Elassandra 同时原生支持 kubernetes 集群的跨数据中心副本服务。

EFK 部署

为了更好地让 Elassandra 在 Kubernetes 中发挥作用，我们同样搭配了一个 EFK 数据栈：在日志处理和转发上，我们使用了 Fluent-Bit ，一个支持 Elasticsearch 后端的轻量日志处理引擎（当然也可以使用传统的 Fluentd 或 Filebeat ）；可视化面板方面则使用了普遍的 Kibana。

基于 EFK 的 Kubernetes 集群结构图

为使部署方便高效，我们使用了 Helm 的 chart 安装包的方式，安装源为 Strapdata 的 Helm 仓库。

首先，我们建立了一个三节点集群，硬件上使用了 SSD 存储，而软件则使用了 Azure 的 Kubenetes 服务。集群搭建完成后，我们使用 helm 把 Elassandra 安装到所有节点中，命令如下：

 复制代码

helm install --name"elassandra"--namespacedefault\
--setimage.repo=strapdata/elassandra \
--setimage.tag=6.2.3.10 \
--setconfig.cluster_size=3 \
--setpersistence.storageClass=managed-premium \
strapdata/elassandra

安装完成后，我们可以发现 Elasticsearch 服务和 Cassandra 服务已经暴露在 kubernetes 中了。

 复制代码

NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE

service/cassandra ClusterIP10.0.193.114<none>9042/TCP,9160/TCP14h

service/elassandra ClusterIP None <none>7199/TCP,7000/TCP,7001/TCP,9300/TCP,9042/TCP,9160/TCP,9200/TCP14h

service/elasticsearch ClusterIP10.0.75.121<none>

其次，部署 Kibana。为保持兼容性，我们需要一个同 Elasticsearch 相同版本的安装包，例如本文都使用了版本 6.2.3。

 复制代码

helm install --namespacedefault--name my-kibana \
--setimage.tag=6.2.3 \
--setservice.externalPort=5601 \
stable/kibana

如果希望把 Kibana 服务暴露在公共 IP 上，我们在这里可以安装一个 kubernetes 的入口代理 — Traefik ：

 复制代码

helm install --name traefik --namespace kube-system --setdashboard.domain=traefik-dashboard.aks1.strapdata.com stable/traefik

helm install --namespace$NAMESAPCE--name my-kibana --setimage.tag=6.2.3 \
--setservice.externalPort=5601 \
--setenv.ELASTICSEARCH_URL="http://elassandra-elasticsearch:9200"\
--setingress.enabled=true,ingress.hosts[0]="kibana.${1:-aks1.strapdata.com}",ingress.annotations."kubernetes\.io/ingress\.class"="traefik"\
stable/kibana

最后，我们需要使用一个特定的 Elasticsearch 索引模板来安装 Fluent-Bit，该模板加载了 Elassandra 相关的设置，从而可以优化日志存储和搜索的性能。

 复制代码

helm install --name my-fluentbit --set trackOffsets="true"\
--set backend.type="es",backend.es.host="elassandra-elasticsearch.default.svc.cluster.local",backend.es.time_key="es_time",backend.es.pipeline="fluentbit"\
--set parsers.enabled=true,parsers.json[0].name="docker",parsers.json[0].timeKey="time",parsers.json[0].timeFormat="%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%L",parsers.json[0].timeKeep="Off"strapdata/fluent-bit

到这里，我们就完成了对 Elassandra、Fluent-Bit 和 Kibana 的部署，Fluent-Bit 开始源源不断地把 pod 中的日志输送到 Elassandra 集群。

接下来，我们再看一些针对 Elassandra 的优化设置：

Elassandra 索引优化

Helm 中 Fluent-Bit 的 chart 包 为 Elassandra 提供了一个 Elasticsearch 索引模板，模板设置如下：

 复制代码

"settings": {
"index": {
"replication":"DC1:2",
"table_options":"compaction = {'compaction_window_size':'4','compaction_window_unit':'HOURS','class':'org.apache.cassandra.db.compaction.TimeWindowCompactionStrategy'}",
"mapping": {
"total_fields": {
"limit": "10000"
}
},
"refresh_interval": "15s",
"drop_on_delete_index": true,
"index_insert_only": true,
"index_static_columns": true,
"search_strategy_class": "RandomSearchStrategy"
}
{1}

Insert-Only 模式

Elassandra 中，Elasticsearc 文档的字段 _source 作为列项被存储在 Cassandra 表中。在通过 Elasticsearch 索引 API 向 Cassandra 存储层插入数据时，空字段会被默认赋值为 null，从而避免覆盖已有文档。该插入操作同时产生了一些 Cassandra 墓碑，这些墓碑其实对很多不变日志记录是没有用处的，这时设置 index.index_insert_only 字段将会避免产生墓碑，从而达到优化 Cassandra 存储的目的。

Drop on Delete Index 设置

Elassandra 采用 Cassandra 作为数据存储层。一般情况下，Elassandra 删除一个索引并不会真正删除底层 Cassandra 中的表和键空间。我们可以通过更改对 index.drop_on_delete_index 的设置，从而在删除表中索引的同时也能自动删除 Cassandra 中的表。

副本管理

Elassandra 中，Cassandra 取代 Elasticsearch 实现了数据副本管理。底层 Cassandra 的键空间副本映射保存了位置和副本数量。Elasticsearch 模板中的 index.replication 字段定义了 Cassandra 的副本映射。本例中，我们在数据中心 DC1 中保存了两个副本。

table_options 字段

table_options 字段定义 Cassandra 使用创建时间的表选项。因为日志记录是不变的，我们在这里选择使用 Time Window Compactio 策略 来设计时间序列数据，当然我们也可以使用默认的 TTL 策略或压缩策略（默认为 LZ4）。

搜索策略类

在 Elassandra 中，调度节点会根据 search_strategy_class 定义的搜索策略将子请求分发到其他可用的节点中。默认的 PrimaryFirstSearchStrategy 策略会将子请求发送到所有的节点。我们在这里使用了 RandomSearchStrategy，在数据中心能够获得一个结果的最小节点集。比如在我们采用六节点两个副本要求的集群时，这种策略将只请求三个节点而不是六个，从而极大地减轻了集群的全局负载。

Elassandra 映射优化

由于 Elasticsearch 使用了多值字段，Elassandra 将所有类型为 X 的字段都保存到了一个 Cassandra 的列表 X 中。如果我们使用工具 sstabledump 查看产生的 SSTables 表，将得到如下由 filebeat 产生的 Cassandra 列：

 复制代码

{
"partition": {
"key": ["RL5Bp2cBWzCxo-DQnARL"],
"position":160123
},
"rows": [
{
"type":"row",
"position":160691,
"liveness_info": {"tstamp":"2018-12-13T11:09:14.378005Z"},
"cells": [
{"name":"es_time","deletion_info": {"marked_deleted":"2018-12-13T11:09:14.378004Z","local_delete_time":"2018-12-13T11:09:14Z"} },
{"name":"es_time","path": ["868796ae-fec7-11e8-aa29-7b1a7ab32955"],"value":"2018-12-13 11:08:42.265Z"},
{"name":"kubernetes","deletion_info": {"marked_deleted":"2018-12-13T11:09:14.378004Z","local_delete_time":"2018-12-13T11:09:14Z"} },
{"name":"kubernetes","path": ["868796aa-fec7-11e8-aa29-7b1a7ab32955"],"value": {"container_name": ["logs-generator"],"host": ["aks-nodepool1-36080323-0"],"annotations":null,"docker_id": ["e38071228edf79584ef4eafdfb67c0144605a31730e71b02b3f6e1c8f27e0ea3"],"pod_id": ["721a6540-fca4-11e8-8d8b-f6dcc5e73f85"],"pod_name": ["logs-generator"],"namespace_name": ["default"],"labels": [{"app":null,"controller-revision-hash":null,"release":null,"pod-template-generation":null,"statefulset_kubernetes_io/pod-name":null,"kubernetes_io/cluster-service":null,"k8s-app":null,"name":null}]} },
{"name":"log","deletion_info": {"marked_deleted":"2018-12-13T11:09:14.378004Z","local_delete_time":"2018-12-13T11:09:14Z"} },
{"name":"log","path": ["868796ab-fec7-11e8-aa29-7b1a7ab32955"],"value":"I1213 11:08:42.265287 6 logs_generator.go:67] 362287 PUT /api/v1/namespaces/ns/pods/s2qj 215\n"},
{"name":"stream","deletion_info": {"marked_deleted":"2018-12-13T11:09:14.378004Z","local_delete_time":"2018-12-13T11:09:14Z"} },
{"name":"stream","path": ["868796ac-fec7-11e8-aa29-7b1a7ab32955"],"value":"stderr"},
{"name":"time","deletion_info": {"marked_deleted":"2018-12-13T11:09:14.378004Z","local_delete_time":"2018-12-13T11:09:14Z"} },
{"name":"time","path": ["868796ad-fec7-11e8-aa29-7b1a7ab32955"],"value":"2018-12-13 11:08:42.265Z"}
]
}
]
}

我们可以看到， Cassandra 的集合类型 （链表，集合，映射），产生了很多没有用的负载。对此，Elassandra 使用了新的属性来扩展 Elasticsearch 映射，而这些属性 "cql_collection":"singtelon" 可以将 Cassandra 类型显式地映射到单值字段。由于 Fluent-Bit 索引模板使用了这种单值字段映射属性，Cassandra 列存储也变得更加轻量：

 复制代码

root@elassandra-0:/usr/share/cassandra# tools/bin/sstabledump /var/lib/cassandra/data/logstash_2018_12_17/flb_type-751e28a0022f11e9a83bbd84c8d6464a/mc-9-big-Data.db
{
"partition": {
"key": ["nmWfvWcBHsJPeHipoGsM"],
"position":402735
},
"rows": [
{
"type":"row",
"position":403179,
"liveness_info": {"tstamp":"2018-12-17T19:23:34.412Z"},
"cells": [
{"name":"es_time","value":"2018-12-17 19:23:33.603Z"},
{"name":"kubernetes","value": {"container_name":"logs-generator","host":"aks-nodepool1-36080323-0","docker_id":"e33b2cda2ed7ac3bc5a6504cd79b6ea999137a11791d67fbb8b497fe06d8d700","pod_id":"8ecacdcd-0229-11e9-8d8b-f6dcc5e73f85","pod_name":"logs-generator","namespace_name":"default","labels": [{"app":null,"component":null,"controller-revision-hash":null,"tier":null,"pod-template-generation":null,"name":null,"pod-template-hash":null,"version":null,"k8s-app":null,"kubernetes_io/cluster-service":null,"release":null,"statefulset_kubernetes_io/pod-name":null,"run": ["logs-generator"]}],"annotations":null} },
{"name":"log","value":"I1217 19:23:33.600235 6 logs_generator.go:67] 2850 POST /api/v1/namespaces/ns/pods/65w 207\n"},
{"name":"stream","value":"stderr"},
{"name":"time","value":"2018-12-17 19:23:33.603Z"}
]
}
]
}

Elassandra 存储优化

Fluent-Bit 为每一条日志记录都添加了一些相关的 kubernetes 元数据，对于某一个容器来的日志记录来说，所有的元数据都是相同的。对于这些日志记录的元数据，由于 Cassandra 采用了宽列存储，我们可以只存储一次，这样大大减小了 SSTables 的容量。下图展示了 Cassandra 存储中的 Elasticsearch documents 结构：

为实现上述结构，我们使用 Elasticsearch 管道 改变了原始的 JSON 文档，增加了一个时间戳（唯一的）来作为 timeuuid（类型 1UUID），并使用 Cassandra 复合主键构建了一个 document_id 字段，复合键包括使用 Docker 容器 ID 的分区键 ，以及使用新 timeuuid 的集群键。

 复制代码

curl -H"Content-Type: application/json"-XPUT"http://elassandra-0:9200/_ingest/pipeline/fluentbit"-d'{
"description": "fluentbitelassandra pipeline",
"processors" : [
{
"timeuuid" : {
"field": "es_time",
"target_field": "ts",
"formats" : ["ISO8601"],
"timezone" : "Europe/Amsterdam"
}
},
{
"set" : {
"field": "_id",
"value": "[\"{{kubernetes.docker_id}}\",\"{{ts}}\"]"
}
}
]
}'
{1}

这样，我们可以将下面的映射属性添加到我们的 Fluent-bit Elasticsearch 模板中 :

• 分区键列中字段赋值：cql_partition_key:true， cql_primary_key_order:0
• 集群键列中字段赋值：cql_primary_key_order:1，cql_type:timeuuid
• Kubernetes 元数据列中字段赋值：  cql_static_column:true

我们同时添加了索引设置：index.index_static_columns:true ，用来索引 Cassandra 静态列和所有的行。

在清除现存的索引、重新部署新的 Elasticsearch 管道和模板之后，SSTables 只需要每天为每个容器保存一个宽列日志存储。这样，我们大大优化了存储性能，并且 Kubernetes 元数据只需要每天保存一个 Docker 容器即可。同时由于 timeuuid 列可以被 Elasticsearch 当作日期使用，Cassandra 集群键清除了一些时间字段，设置是时间戳字段，例如 es_time 和 time 等。

 复制代码

{
"partition": {
"key": ["f9f237c2d64dd8b92130fd34f567b162f0ae1972e7afabee9151539ba31ccadd"],
"position":2800
},
"rows": [
{
"type":"static_block",
"position":3326,
"cells": [
{"name":"kubernetes","value": {"container_name":"put-template","host":"aks-nodepool1-36080323-0",
"pod_id":"e24f2521-1256-11e9-8fe6-de1ce27ac649",
"pod_name":"fluent-bit-sc6m6","namespace_name":"default",
"labels": [{"app":"my-fluentbit-fluent-bit","component":null,"controller-revision-hash":"3156758786","tier":null,
"pod-template-generation":"1","name":null,"pod-template-hash":null,"version":null,"k8s-app":null,"kubernetes_io/cluster-service":null,
"release": ["my-fluentbit"],"statefulset_kubernetes_io/pod-name":null}],
"annotations": [{"checksum/config": ["3375211361605629fc5a1f970e1fce0ce2fabbcb08ef4631acdc4bd2ac41fd7b"],
"scheduler_alpha_kubernetes_io/critical-pod":null,"prometheus_io/port":null,"prometheus_io/scrape":null}]},
"tstamp":"2019-01-07T08:33:35.968Z"}
]
},
{
"type":"row",
"position":3326,
"clustering": ["e4375630-1256-11e9-a990-c3ec4d724241"],
"liveness_info": {"tstamp":"2019-01-07T08:33:35.954Z"},
"cells": [
{"name":"log","value":" % Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current\n"},
{"name":"stream","value":"stderr"}
]
},
{
"type":"row",
"position":3326,
"clustering": ["e4375630-1256-11e9-0566-b0312df0dcfc"],
"liveness_info": {"tstamp":"2019-01-07T08:33:35.964Z"},
"cells": [
{"name":"log","value":" Dload Upload Total Spent Left Speed\n"},
{"name":"stream","value":"stderr"}
]
}

我们可以在这里使用 Kibana 来创建面板，分析日志。

可用性测试

最后，我们通过实例来验证一下 Elassandra 的可用性。

首先，创建一个日志产生器，输出实验所需要的日志记录。

 复制代码

foriin{1..20};dokubectlrunlogs-generator${i}--generator=run-pod/v1--image=k8s.gcr.io/logs-generator:v0.1.1 \
--restart=Never --env"LOGS_GENERATOR_LINES_TOTAL=50000"--env"LOGS_GENERATOR_DURATION=3m"; done

其次，我们强制关闭一个 Elassandra pod，人为制造一个单点故障，然后由 Kubernetes 控制器自动重启。

 复制代码

$kubectldeletepod/elassandra-1pod"elassandra-1"deleted

这种情况下，如果 Cassandra 只有一个副本，关闭主节点将会产生写错误。

 复制代码

[2019/01/1016:46:09] [ warn] [out_es] Elasticsearch error
{"took":3,"ingest_took":2,"errors":true,"items":[{"index":{"_index":"logstash-2019.01.10","_type":"flb_type","_id":"[\"c0e45980637031ed19386d8a2b3fa736597057eea46917b8c28b73ba640e3cc3\",\"25c13480-14f6-11e9-2b53-a734ca6c6447\"]","status":500,"error":{"type":"write_failure_exception","reason":"Operation failed - received 0 responses and 1 failures"}}},{"index":{"_index":"logstash-2019.01.10","_type":"flb_type","_id":"[\"c0e45980637031ed19386d8a2b3fa736597057eea46917b8c28b73ba640e3cc3\",\"372b3680-14f6-11e9-d3d8-e1397bcf3034\"]","status":500,"error":{"type":"write_failure_exception","reason":"Operation failed - received 0 responses and 1 failures"}}},{"index":{"_index":"logstash-2019.01.10","_type":"flb_type","_id":"[\"c0e45980637031ed19386d8a2b3fa736597057eea46917b8c28b73ba640e3cc3\",\"41a8c280-14f6-11e9-bc51-b90088b4aa65\"]","status":500,"error":{"type":"write_failure_exception","reason":"Operation failed - received 0 responses and 1 failur

然后，我们为 Logstash 索引创建两个 Cassandra 副本，并重复上述测试。

 复制代码

kubectl exec -it elassandra-0-- cqlsh
Connected to elassandra at127.0.0.1:9042.
[cqlsh5.0.1| Cassandra3.11.3.5| CQL spec3.4.4| Native protocol v4]
Use HELPforhelp.
cqlsh> ALTER KEYSPACE logstash_2019_01_10 WITH replication = {'class':'NetworkTopologyStrategy','DC1':'2'};

虽然在测试中 Fluent-Bit 提示器显示有一些连接中断错误，但它仍然将数据保存到了 Elassandra。

 复制代码

[2019/01/10 16:57:39] [error] [http_client] brokenconnectiontoelassandra-elasticsearch.default.svc.cluster.local:9200 ?
[2019/01/10 16:57:39] [ warn] [out_es]http_do=-1
[2019/01/10 16:57:39] [error] [http_client] brokenconnectiontoelassandra-elasticsearch.default.svc.cluster.local:9200 ?
[2019/01/10 16:57:39] [ warn] [out_es]http_do=-1

Cassandra 使用了多主节点架构，即便重启一个节点，我们仍然可以通过 Elasticsearch 的 API 在其他节点上进行写操作。如果丢失了一个节点，Elasticsearch 指示器将变为黄色，但搜索功能仍能继续使用。

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health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open logstash-2019.01.10p01ngidBRDSVsi99NupG5g31227478088.3mb88.3mb
yellow open .kibana68N_Dsk0SoOG9jHElafDUw313015.8kb15.8kb

节点重启后，Elasticsearch 指示器将重新变为绿色，Cassandra 节点 2 和节点 3 会将 hint handoff 发送到节点 1，以便恢复丢失的日志记录。

结语

Elassandra 的出现为 Kubernetes 中的日志处理增加了很多使用场景，如上文所示：通过相应的设置，你可以使用 Elasticsearch 的管道处理器来更改或优化 Cassandra 存储，即便我们不使用 Elasticsearch 的索引功能（在 Elasticsearch 映射中设置 index=no，如此将只获得底层 Cassandra 表中的数据）；在维护 Elassandra 集群时，我们也可以在不关机的情况下实现滚动升级；亦或者在不用重新索引的情况下轻松实现水平扩展。

当然，Elassandra 也终于开始为混合云中的跨 Kubernetes 集群提供副本支持，详情将在其他文章中展开。

英文原文地址： https://dzone.com/articles/kubernetes-logs-with-elassandra?utm_medium=feed&utm_source=feedpress.me&utm_campaign=Feed:%20dzone