【云原生】【k8s】Kubernetes+EFK构建日志分析安装部署

目录

EFK安装部署

一、环境准备（所有主机）

1、主机初始化配置

2、配置主机名并绑定hosts，不同主机名称不同

3、主机配置初始化

4、部署docker环境

二、部署kubernetes集群

1、组件介绍

2、配置阿里云yum源

[3、安装kubelet kubeadm kubectl](#3、安装kubelet kubeadm kubectl)

4、配置init-config.yaml

init-config.yaml配置

5、安装master节点

6、安装node节点

7、安装flannel

三、部署企业镜像仓库

1、部署Harbor仓库

访问测试：

2、重启harbor，导入EFK镜像

四、部署EFK业务环境

1、准备组件Yaml文件

2、部署Elasticsearch

3、部署kibana

4、部署Fluentd

5、验证容器日志收集，创建测试容器

[6、配置 Kibana](#6、配置 Kibana)

---

EFK安装部署

一、 环境准备 （所有主机）

|-----------------|------------|---------------------------------------------------------|
| IP地址 | 主机名 | 组件 |
| 192.168.100.131 | k8s-master | kubeadm、kubelet、kubectl、docker-ce |
| 192.168.100.132 | k8s-node01 | kubeadm、kubelet、kubectl、docker-ce、elasticsearch、fluentd |
| 192.168.100.133 | k8s-node02 | kubeadm、kubelet、kubectl、docker-ce、kibana、fluentd |
| 192.168.100.134 | harbor | docker-ce、docker-compose、harbor |

注意：所有主机配置推荐CPU：2C+ Memory：4G+、运行 Elasticsearch 的节点要有足够的内存（不低于 4GB）。若 Elasticsearch 容器退出，请检查宿主机中的/var/log/message 日志，观察是否因为系统 OOM 导致进程被杀掉。

项目拓扑

1 、 主机初始化配置

所有主机配置禁用防火墙和selinux

[root@localhost ~]# setenforce 0

[root@localhost ~]# iptables -F

[root@localhost ~]# systemctl stop firewalld

[root@localhost ~]# systemctl disable firewalld

[root@localhost ~]# systemctl stop NetworkManager

[root@localhost ~]# systemctl disable NetworkManager

[root@localhost ~]# sed -i '/^SELINUX=/s/enforcing/disabled/' /etc/selinux/config

2、 配置主机名并绑定hosts，不同主机名称不同

[root@localhost ~]# hostname k8s-master

[root@localhost ~]# bash

[root@k8s-master ~]# cat << EOF >> /etc/hosts

192.168.100.131 k8s-master

192.168.100.132 k8s-node01

192.168.100.133 k8s-node02

EOF

root@localhost \~# hostname k8s-node01

root@k8s-node01 \~# cat /etc/hosts

root@localhost \~# hostname k8s-node02

root@k8s-node02 \~#cat /etc/hosts

3、 主机配置初始化

root@k8s-master \~# yum -y install vim wget net-tools lrzsz

[root@k8s-master ~]# swapoff -a

[root@k8s-master ~]# sed -i '/swap/s/^/#/' /etc/fstab

[root@k8s-master ~]# cat << EOF >> /etc/sysctl.conf

net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1

net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1

EOF

[root@k8s-master ~]# modprobe br_netfilter

[root@k8s-master ~]# sysctl -p

4、 部署docker环境

1） 三台主机上分别部署 Docker 环境，因为 Kubernetes 对容器的编排需要 Docker 的支持。

root@k8s-master \~# wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo

root@k8s-master \~# yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

2） 使用 YUM 方式安装 Docker 时，推荐使用阿里的 YUM 源。

root@k8s-master \~# yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

3）清除缓存

root@k8s-master \~# yum clean all && yum makecache fast

4）启动docker

root@k8s-master \~# yum -y install docker-ce

root@k8s-master \~# systemctl start docker

root@k8s-master \~# systemctl enable docker

5） 镜像加速器（所有主机配置）

root@k8s-master \~# cat << END > /etc/docker/daemon.json

{ "registry-mirrors": "https://nyakyfun.mirror.aliyuncs.com"

}

END

6）重启docker

root@k8s-master \~# systemctl daemon-reload

root@k8s-master \~# systemctl restart docker

二、 部署kubernetes集群

1、组件介绍

三个节点都需要安装下面三个组件

****kubeadm：****安装工具，使所有的组件都会以容器的方式运行

****kubectl：****客户端连接K8S API工具

kubelet：运行在node节点，用来启动容器的工具

2、配置阿里云yum源

使用 YUM 方式安装 Kubernetes时，推荐使用阿里的 YUM 源。

root@k8s-master \~# ls /etc/yum.repos.d/

root@k8s-master \~# cat > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo

3、安装kubelet kubeadm kubectl

所有主机配置

root@k8s-master \~# yum install -y kubelet-1.20.0 kubeadm-1.20.0 kubectl-1.20.0

root@k8s-master \~# systemctl enable kubelet

root@k8s-master \~# kubectl version

kubelet 刚安装完成后，通过 systemctl start kubelet 方式是无法启动的，需要加入节点或初始化为 master 后才可启动成功。

4、配置init-config.yaml

Kubeadm 提供了很多配置项，Kubeadm 配置在 Kubernetes 集群中是存储在ConfigMap 中的，也可将这些配置写入配置文件，方便管理复杂的配置项。Kubeadm 配内容是通过 kubeadm config 命令写入配置文件的。

在master节点安装，master 定于为192.168.100.131，通过如下指令创建默认的init-config.yaml文件：

root@k8s-master \~# kubeadm config print init-defaults > init-config.yaml

init-config.yaml配置

root@k8s-master \~# cat init-config.yaml

5、安装master节点

1） 拉取所需镜像

root@k8s-master \~# kubeadm config images list --config init-config.yaml

root@k8s-master \~# kubeadm config images pull --config init-config.yaml

2） 安装matser节点

root@k8s-master \~# kubeadm init --config=init-config.yaml //初始化安装K8S

3） 根据提示操作

kubectl 默认会在执行的用户家目录下面的.kube 目录下寻找config 文件。这里是将在初始化时kubeconfig步骤生成的admin.conf 拷贝到.kube/config

root@k8s-master \~# mkdir -p $HOME/.kube

root@k8s-master \~# cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config

root@k8s-master \~# chown (id -u):(id -g) $HOME/.kube/config

Kubeadm 通过初始化安装是不包括网络插件的，也就是说初始化之后是不具备相关网络功能的，比如 k8s-master 节点上查看节点信息都是"Not Ready"状态、Pod 的 CoreDNS无法提供服务等。

6、安装node节点

1） 根据master安装时的提示信息

root@k8s-node01 \~# kubeadm join 192.168.100.131:6443 --token abcdef.0123456789abcdef --discovery-token-ca-cert-hash sha256:78bdd0f01660f4e84355b70aa8807cf1d0d6325b0b28502b29c241563e93b4ae

root@k8s-master \~# kubectl get nodes

root@k8s-node02 \~# kubeadm join 192.168.100.131:6443 --token abcdef.0123456789abcdef --discovery-token-ca-cert-hash sha256:78bdd0f01660f4e84355b70aa8807cf1d0d6325b0b28502b29c241563e93b4ae

Master操作：

root@k8s-master \~# kubectl get nodes

前面已经提到，在初始化 k8s-master 时并没有网络相关配置，所以无法跟 node 节点通信，因此状态都是"NotReady"。但是通过 kubeadm join 加入的 node 节点已经在k8s-master 上可以看到。

7、安装flannel

Master 节点NotReady 的原因就是因为没有使用任何的网络插件，此时Node 和Master的连接还不正常。目前最流行的Kubernetes 网络插件有Flannel、Calico、Canal、Weave 这里选择使用flannel。

所有主机：

master上传kube-flannel.yml，所有主机上传flannel_v0.12.0-amd64.tar，cni-plugins-linux-amd64-v0.8.6.tgz

root@k8s-master \~# docker load < flannel_v0.12.0-amd64.tar

上传插件：

root@k8s-master \~# tar xf cni-plugins-linux-amd64-v0.8.6.tgz

root@k8s-master \~# cp flannel /opt/cni/bin/

master上传kube-flannel.yml

master主机配置：

root@k8s-master \~# kubectl apply -f kube-flannel.yml

root@k8s-master \~# kubectl get nodes

root@k8s-master \~# kubectl get pods -n kube-system

已经是ready状态

三、 部署企业镜像仓库

1、部署Harbor仓库

1） 所有主机配置禁用防火墙和selinux

[root@localhost ~]# setenforce 0

[root@localhost ~]# iptables -F

[root@localhost ~]# systemctl stop firewalld

[root@localhost ~]# systemctl disable firewalld

[root@localhost ~]# systemctl stop NetworkManager

[root@localhost ~]# systemctl disable NetworkManager

[root@localhost ~]# sed -i '/^SELINUX=/s/enforcing/disabled/' /etc/selinux/config

2） 配置主机名

root@localhost \~# hostname harbor

root@localhost \~# bash

root@harbor \~#

3） 部署docker环境

Harbor 仓库需要 Docker 容器支持，所以 Docker 环境是必不可少的。

root@k8s-master \~# wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo

root@k8s-master \~# yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

使用 YUM 方式安装 Docker 时，推荐使用阿里的 YUM 源。

root@k8s-master \~# yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

清除缓存

root@k8s-master \~# yum clean all && yum makecache fast

启动docker

root@k8s-master \~# yum -y install docker-ce

root@k8s-master \~# systemctl start docker

root@k8s-master \~# systemctl enable docker

镜像加速器（所有主机配置）

root@k8s-master \~# cat << END > /etc/docker/daemon.json

{ "registry-mirrors": "https://nyakyfun.mirror.aliyuncs.com"

}

END

重启docker

root@k8s-master \~# systemctl daemon-reload

root@k8s-master \~# systemctl restart docker

部署docker-compose

root@harbor \~# mv docker-compose /usr/local/bin/

root@harbor \~# chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

部署harbor

Harbor 私有仓库程序，采用 docker-compose 方式部署，不同的功能和应用处于不同的容器，这样带来了很好的兼容性，可在众多支持 Docker 的系统上运行 Harbor。

root@harbor \~# tar xf harbor-offline-installer-v1.10.6.tgz -C /usr/local/

Harbor 的配置文件是/usr/local/harbor/harbor.yml 文件，默认的 hostname 要修改为Harbor 虚拟机节点的 IP 地址。

root@harbor \~# vim /usr/local/harbor/harbor.yml

5 hostname: 192.168.200.114

13 #https: //https 相关配置都注释掉，包括 https、port、certificate 和 private_key

14 # https port for harbor, default is 443

15 #port: 443

16 # The path of cert and key files for nginx

17 #certificate: /your/certificate/path

18 #private_key: /your/private/key/path

启动harbor

root@harbor \~# cd /usr/local/harbor/

root@harbor harbor# sh install.sh

root@harbor harbor# docker-compose ps

访问测试：

Harbor 启动完成后，浏览器访问 http://192.168.100.134，打开 Harbor Web 页面

修改所有主机docker启动脚本

root@harbor \~# vim /usr/lib/systemd/system/docker.service

root@harbor \~# scp /usr/lib/systemd/system/docker.service 192.168.100.131:/usr/lib/systemd/system/

root@harbor \~# scp /usr/lib/systemd/system/docker.service 192.168.100.132:/usr/lib/systemd/system/

root@harbor \~# scp /usr/lib/systemd/system/docker.service 192.168.100.133:/usr/lib/systemd/system/

所有主机重启docker服务

root@harbor \~# systemctl daemon-reload

root@harbor \~# systemctl restart docker

2、 重启harbor， 导入EFK镜像

root@harbor \~# sh install.sh

root@harbor \~# docker login -u admin -p Harbor12345 http://192.168.100.134

root@harbor \~# cd efk

root@harbor \~# ls

root@harbor \~# docker load < elasticsearch-7.4.2.tar

root@harbor \~# docker load < fluentd-es.tar

root@harbor \~# docker load < kibana-7.4.2.tar

root@harbor \~# docker load < alpine-3.6.tar

root@harbor \~# docker tag b1179d 192.168.100.134/efk/elasticsearch:7.4.2

root@harbor \~# docker tag 636f3d 192.168.100.134/efk/fluentd-es-root:v2.5.2

root@harbor \~# docker tag 43773d 192.168.100.134/efk/alpine:3.6

root@harbor \~# docker tag 230d3d 192.168.100.134/efk/kibana:7.4.2

root@harbor \~# docker push 192.168.100.134/efk/elasticsearch:7.4.2

root@harbor \~# docker push 192.168.100.134/efk/fluentd-es-root:v2.5.2

root@harbor \~# docker push 192.168.100.134/efk/kibana:7.4.2

root@harbor \~# docker push 192.168.100.134/efk/alpine:3.6

四、 部署EFK业务环境

1、准备组件Yaml文件

Yaml文件中涉及到镜像地址和 nodeSelector 选择器地址需要注意修改。

root@k8s-master \~# mkdir efk #上传对应的yaml文件

root@k8s-master \~# cd efk/

root@k8s-master efk# grep "image:" elasticsearch.yaml

image: 192.168.100.134/efk/elasticsearch:7.4.2

image: 192.168.100.134/efk/alpine:3.6

image: 192.168.100.134/efk/alpine:3.6

NodeSelector 节点选择器的修改，实际作用是决定将 Elasticsearch 服务部署到哪个节点。当前配置文件内是调度到 k8s-node01 节点，请根据实际负载情况进行调整。节点名称可以通过 kubectl get nodes 获取，在选择节点时务必确保节点有足够的资源。

root@k8s-master efk# grep -A1 "nodeSelector" elasticsearch.yaml

nodeSelector:

kubernetes.io/hostname: k8s-node01

对kibana.yaml文件镜像地址和调度节点进行修改，将 Kibana 部署到 k8s-node02 节点。

root@k8s-master efk# grep "image:" kibana.yaml

image: 192.168.100.134/efk/kibana:7.4.2

root@k8s-master efk# grep -A1 "nodeSelector" kibana.yaml

nodeSelector:

kubernetes.io/hostname: k8s-node02

修改 fluentd.yaml的镜像地址

root@k8s-master efk# grep "image:" fluentd.yaml

image: 192.168.100.134/efk/fluentd-es-root:v2.5.2

修改 test-pod.yaml的镜像地址

root@k8s-master efk# grep "image:" test-pod.yaml

image: 192.168.100.134/efk/alpine:3.6

2、部署Elasticsearch

1) 创建命名空间

创建名为 logging 的命名空间，用于存放 EFK 相关的服务。在 k8s-master节点的/opt/efk 目录下。

root@k8s-master efk# kubectl create -f namespace.yaml

root@k8s-master efk# kubectl get namespaces | grep logging

2) 创建 es 数据存储目录

Elasticsearch 服务通常可以简写为 es。到 k8s-node01 节点创建数据目录/esdata。

root@k8s-node01 \~# mkdir /esdata

3) 部署 es 容器

进入 k8s-master节点的/efk 目录，部署 es 容器，执行如下操作。

root@k8s-master \~# cd efk/

root@k8s-master efk# kubectl create -f elasticsearch.yaml

等待片刻，即可查看到 es 的 Pod，已经部署到 k8s-node01 节点，状态变为 running。

root@k8s-master efk# kubectl -n logging get pods -o wide

root@k8s-master efk# kubectl -n logging get svc

通过 curl 命令访问服务，验证 es 是否部署成功。

root@k8s-master efk# curl 10.98.29.202:9200

3、部署kibana

进入 k8s-master 的/opt/efk 目录，执行如下命令。

root@k8s-master efk# kubectl create -f kibana.yaml

service/kibana created

查看 Pod 的状态。

root@k8s-master efk# kubectl -n logging get pods

查看对应的 Service，得到 NodePort 值为 31732，此端口为随机端口，不同环境会不一致，请以实际结果为准。

root@k8s-master efk# kubectl -n logging get svc |grep

通过访问 192.168.100.131:31591 进入到 kibana 的访问界面，观察是否可以正常打开，其中 31591 端口需要替换成实际的端口号。若能正常访问，说明 Kibana 连接 es 已经正常。

4、部署Fluentd

1） 给集群节点打标签

为了自由控制需要采集集群中节点上业务容器的服务日志。因此，需要给 k8s-node01和 k8s-node02 节点打上 fluentd=true 的标签 label。

root@k8s-master efk# kubectl label node k8s-node01 fluentd=true

root@k8s-master efk# kubectl label node k8s-node02 fluentd=true

k8s-node01 和 k8s-node02 已经打上了 fluentd=true 的 label，那么 Fluentd 服务就会启动到这两个节点，也就意味着运行在这两个节点的 Pod 日志会被收集起来。

2） 启动 Fluentd 服务

在 k8s-master节点的/opt/efk 目录，启动 Fluentd 服务

root@k8s-master efk# kubectl create -f fluentd-es-config-main.yaml

root@k8s-master efk# kubectl create -f fluentd-configmap.yaml

root@k8s-master efk# kubectl create -f fluentd.yaml

3） 查看 Pod 信息

是否已经在 k8s-node01 和 k8s-node02 节点启动成功。

root@k8s-master efk# kubectl -n logging get pods

5、验证容器日志收集 ， 创建测试容器

进入 k8s-master的/opt/efk 目录，执行如下命令。

root@k8s-master efk# kubectl create -f test-pod.yaml

root@k8s-master efk# kubectl get pods

6、配置 Kibana

索引创建完成后，可以发现已经生成了多个索引域，稍等片刻再次点击左上角的

discover 图标，进入日志检索页面。

然后通过索引键去过滤，比如根据Kubernetes.host、Kubernetes.container_name、 kubernetes.container_image_id等去做过滤。

通过其他元数据也可以过滤日志数据，比如单击任何日志条目以查看其他元数据，如容器名称、Kubernetes 节点、命名空间等。

到这里，在 Kubernetes 集群上已经成功部署了 EFK。