Kubernetes 中比较流行的日志收集解决方案是 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana（EFK）技术栈，也是官方现在比较推荐的一种方案。

Elasticsearch 是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大量日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。

Elasticsearch 通常与 Kibana 一起部署，Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard，Kibana 允许你通过 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据。

Fluentd是一个流行的开源数据收集器，我们将在 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。

我们先来配置启动一个可扩展的 Elasticsearch 集群，然后在 Kubernetes 集群中创建一个 Kibana 应用，最后通过 DaemonSet 来运行 Fluentd，以便它在每个 Kubernetes 工作节点上都可以运行一个 Pod。

官方文档：

https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/release-1.22/cluster/addons/fluentd-elasticsearch

准备

参考官方部署文档的基础上使用本项目manifests/efk/部署，以下为几点主要的修改：

修改 fluentd-es-configmap.yaml 中的部分 journald 日志源（增加集群组件服务日志搜集）
修改官方docker镜像，方便国内下载加速
修改 es-statefulset.yaml 支持日志存储持久化等
增加自动清理日志

创建 Elasticsearch 集群

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apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: logging

1、 es-service.yaml

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kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: elasticsearch
  namespace: logging
  labels:
    app: elasticsearch
spec:
  selector:
    app: elasticsearch
  clusterIP: None
  ports:
    - port: 9200
      name: rest
    - port: 9300
      name: inter-node

定义了一个名为 elasticsearch 的 Service，指定标签 app=elasticsearch，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。

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[root@master01 efk]# kubectl apply -f es-service.yaml
service/elasticsearch-logging created
[root@master01 efk]# kubectl get svc -n kube-system 
NAME                    TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)                      AGE
elasticsearch-logging   ClusterIP   None            <none>        9200/TCP                     15s

es-statefulset.yaml

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apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: es
  namespace: logging
spec:
  serviceName: elasticsearch
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: elasticsearch
  template:
    metadata:
      labels: 
        app: elasticsearch
    spec:
      nodeSelector:  #记得给节点把标签，不然会找到不符合的节点
        es: log
      initContainers:
      - name: increase-vm-max-map
        image: busybox
        command: ["sysctl", "-w", "vm.max_map_count=262144"]
        securityContext:
          privileged: true
      - name: increase-fd-ulimit
        image: busybox
        command: ["sh", "-c", "ulimit -n 65536"]
        securityContext:
          privileged: true
      containers:
      - name: elasticsearch
        image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.6.2
        ports:
        - name: rest
          containerPort: 9200
        - name: inter
          containerPort: 9300
        resources:
          limits:
            cpu: 1000m
          requests:
            cpu: 1000m
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
        env:
        - name: cluster.name
          value: k8s-logs
        - name: node.name
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: cluster.initial_master_nodes
          value: "es-0,es-1,es-2"
        - name: discovery.zen.minimum_master_nodes
          value: "2"
        - name: discovery.seed_hosts
          value: "elasticsearch"
        - name: ES_JAVA_OPTS
          value: "-Xms512m -Xmx512m"
        - name: network.host
          value: "0.0.0.0"
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: data
      labels:
        app: elasticsearch
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      storageClassName: nfsdata
      resources:
        requests:
          storage: 5Gi 

Pods 部署完成后，我们可以通过请求一个 REST API 来检查 Elasticsearch 集群是否正常运行。使用下面的命令将本地端口9200 转发到 Elasticsearch 节点（如es-0）对应的端口：

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[root@master01 new]# kubectl port-forward es-0 9200:9200 --namespace=logging
Forwarding from 127.0.0.1:9200 -> 9200
Forwarding from [::1]:9200 -> 9200

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curl http://localhost:9200/_cluster/state?pretty

看到上面的信息就表明我们名为 k8s-logs 的 Elasticsearch 集群成功创建了3个节点：es-0，es-1，和es-2，当前主节点是 es-0

创建 Kibana 服务

Elasticsearch 集群启动成功了，接下来我们可以来部署 Kibana 服务，新建一个名为 kibana.yaml 的文件，对应的文件内容如下：

kibana.yaml

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apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: kibana
  namespace: logging
  labels:
    app: kibana
spec:
  ports:
  - port: 5601
  type: NodePort
  selector:
    app: kibana

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: kibana
  namespace: logging
  labels:
    app: kibana
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: kibana
  template:
    metadata:
      labels:
        app: kibana
    spec:
      nodeSelector:
        es: log
      containers:
      - name: kibana
        image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.6.2
        resources:
          limits:
            cpu: 1000m
          requests:
            cpu: 1000m
        env:
        - name: ELASTICSEARCH_HOSTS
          value: http://elasticsearch:9200
        ports:
        - containerPort: 5601

上面我们定义了两个资源对象，一个 Service 和 Deployment，为了测试方便，我们将 Service 设置为了 NodePort 类型，Kibana Pod 中配置都比较简单，唯一需要注意的是我们使用 ELASTICSEARCH_HOSTS 这个环境变量来设置Elasticsearch 集群的端点和端口，直接使用 Kubernetes DNS 即可，此端点对应服务名称为 elasticsearch，由于是一个 headless service，所以该域将解析为3个 Elasticsearch Pod 的 IP 地址列表。配置完成后，直接使用 kubectl 工具创建：

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kubectl create -f kibana.yaml
service/kibana created
deployment.apps/kibana created

创建完成后，可以查看 Kibana Pod 的运行状态

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[root@master01 new]#  kubectl get pods --namespace=logging
NAME                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
es-0                      1/1     Running   0          13m
es-1                      1/1     Running   0          9m48s
es-2                      1/1     Running   0          7m46s
kibana-8476dc9bbf-6mm6k   1/1     Running   0          3m2s

如果 Pod 已经是 Running 状态了，证明应用已经部署成功了，然后可以通过 NodePort 来访问 Kibana 这个服务，在浏览器中打开http://<任意节点IP>:31838即可，

出现这个代表成功

部署 Fluentd

Fluentd 是一个高效的日志聚合器，是用 Ruby 编写的，并且可以很好地扩展。对于大部分企业来说，Fluentd 足够高效并且消耗的资源相对较少，另外一个工具Fluent-bit更轻量级，占用资源更少，但是插件相对 Fluentd 来说不够丰富，所以整体来说，Fluentd 更加成熟，使用更加广泛，所以我们这里也同样使用 Fluentd 来作为日志收集工具。

工作原理

Fluentd 通过一组给定的数据源抓取日志数据，处理后（转换成结构化的数据格式）将它们转发给其他服务，比如 Elasticsearch、对象存储等等。Fluentd 支持超过300个日志存储和分析服务，所以在这方面是非常灵活的。主要运行步骤如下：

首先 Fluentd 从多个日志源获取数据
结构化并且标记这些数据
然后根据匹配的标签将数据发送到多个目标服务去

配置

一般来说我们是通过一个配置文件来告诉 Fluentd 如何采集、处理数据的

日志源配置

比如我们这里为了收集 Kubernetes 节点上的所有容器日志，就需要做如下的日志源配置：

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<source>
  @id fluentd-containers.log
  @type tail                             # Fluentd 内置的输入方式，其原理是不停地从源文件中获取新的日志。
  path /var/log/containers/*.log         # 挂载的服务器Docker容器日志地址
  pos_file /var/log/es-containers.log.pos
  tag raw.kubernetes.*                   # 设置日志标签
  read_from_head true
  <parse>                                # 多行格式化成JSON
    @type multi_format                   # 使用 multi-format-parser 解析器插件
    <pattern>
      format json                        # JSON 解析器
      time_key time                      # 指定事件时间的时间字段
      time_format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%NZ  # 时间格式
    </pattern>
    <pattern>
      format /^(?<time>.+) (?<stream>stdout|stderr) [^ ]* (?<log>.*)$/
      time_format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%N%:z
    </pattern>
  </parse>
</source>

上面配置部分参数说明如下：

id：表示引用该日志源的唯一标识符，该标识可用于进一步过滤和路由结构化日志数据
type：Fluentd 内置的指令，tail 表示 Fluentd 从上次读取的位置通过 tail 不断获取数据，另外一个是 http 表示通过一个 GET 请求来收集数据。
path：tail 类型下的特定参数，告诉 Fluentd 采集 /var/log/containers 目录下的所有日志，这是 docker 在 Kubernetes 节点上用来存储运行容器 stdout 输出日志数据的目录。
pos_file：检查点，如果 Fluentd 程序重新启动了，它将使用此文件中的位置来恢复日志数据收集。
tag：用来将日志源与目标或者过滤器匹配的自定义字符串，Fluentd 匹配源/目标标签来路由日志数据。

路由配置

上面是日志源的配置，接下来看看如何将日志数据发送到 Elasticsearch：

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<match **>

@id elasticsearch

@type elasticsearch

@log_level info

include_tag_key true

type_name fluentd

host "#{ENV['OUTPUT_HOST']}"

port "#{ENV['OUTPUT_PORT']}"

logstash_format true

<buffer>

@type file

path /var/log/fluentd-buffers/kubernetes.system.buffer

flush_mode interval

retry_type exponential_backoff

flush_thread_count 2

flush_interval 5s

retry_forever

retry_max_interval 30

chunk_limit_size "#{ENV['OUTPUT_BUFFER_CHUNK_LIMIT']}"

queue_limit_length "#{ENV['OUTPUT_BUFFER_QUEUE_LIMIT']}"

overflow_action block

</buffer>

match：标识一个目标标签，后面是一个匹配日志源的正则表达式，我们这里想要捕获所有的日志并将它们发送给 Elasticsearch，所以需要配置成**。
id：目标的一个唯一标识符。
type：支持的输出插件标识符，我们这里要输出到 Elasticsearch，所以配置成 elasticsearch，这是 Fluentd 的一个内置插件。
log_level：指定要捕获的日志级别，我们这里配置成 info，表示任何该级别或者该级别以上（INFO、WARNING、ERROR）的日志都将被路由到 Elsasticsearch。
host/port：定义 Elasticsearch 的地址，也可以配置认证信息，我们的 Elasticsearch 不需要认证，所以这里直接指定 host 和 port 即可。
logstash_format：Elasticsearch 服务对日志数据构建反向索引进行搜索，将 logstash_format 设置为 true，Fluentd 将会以 logstash 格式来转发结构化的日志数据。
Buffer： Fluentd 允许在目标不可用时进行缓存，比如，如果网络出现故障或者 Elasticsearch 不可用的时候。缓冲区配置也有助于降低磁盘的 IO。

过滤

由于 Kubernetes 集群中应用太多，也还有很多历史数据，所以我们可以只将某些应用的日志进行收集，比如我们只采集具有 logging=true 这个 Label 标签的 Pod 日志，这个时候就需要使用 filter，如下所示：

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# 删除无用的属性
<filter kubernetes.**>
  @type record_transformer
  remove_keys $.docker.container_id,$.kubernetes.container_image_id,$.kubernetes.pod_id,$.kubernetes.namespace_id,$.kubernetes.master_url,$.kubernetes.labels.pod-template-hash
</filter>
# 只保留具有logging=true标签的Pod日志
<filter kubernetes.**>
  @id filter_log
  @type grep
  <regexp>
    key $.kubernetes.labels.logging
    pattern ^true$
  </regexp>
</filter>

安装

要收集 Kubernetes 集群的日志，直接用 DasemonSet 控制器来部署 Fluentd 应用，这样，它就可以从 Kubernetes 节点上采集日志，确保在集群中的每个节点上始终运行一个 Fluentd 容器。当然可以直接使用 Helm 来进行一键安装，为了能够了解更多实现细节，我们这里还是采用手动方法来进行安装。

首先，我们通过 ConfigMap 对象来指定 Fluentd 配置文件，新建 fluentd-configmap.yaml 文件，文件内容如下：

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kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:
  name: fluentd-config
  namespace: logging
data:
  system.conf: |-
    <system>
      root_dir /tmp/fluentd-buffers/
    </system>
  containers.input.conf: |-
    <source>
      @id fluentd-containers.log
      @type tail                              # Fluentd 内置的输入方式，其原理是不停地从源文件中获取新的日志。
      path /var/log/containers/*.log          # 挂载的服务器Docker容器日志地址
      pos_file /var/log/es-containers.log.pos
      tag raw.kubernetes.*                    # 设置日志标签
      read_from_head true
      <parse>                                 # 多行格式化成JSON
        @type multi_format                    # 使用 multi-format-parser 解析器插件
        <pattern>
          format json                         # JSON解析器
          time_key time                       # 指定事件时间的时间字段
          time_format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%NZ   # 时间格式
        </pattern>
        <pattern>
          format /^(?<time>.+) (?<stream>stdout|stderr) [^ ]* (?<log>.*)$/
          time_format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%N%:z
        </pattern>
      </parse>
    </source>
    # 在日志输出中检测异常，并将其作为一条日志转发 
    # https://github.com/GoogleCloudPlatform/fluent-plugin-detect-exceptions
    <match raw.kubernetes.**>           # 匹配tag为raw.kubernetes.**日志信息
      @id raw.kubernetes
      @type detect_exceptions           # 使用detect-exceptions插件处理异常栈信息
      remove_tag_prefix raw             # 移除 raw 前缀
      message log                       
      stream stream                     
      multiline_flush_interval 5
      max_bytes 500000
      max_lines 1000
    </match>

    <filter **>  # 拼接日志
      @id filter_concat
      @type concat                # Fluentd Filter 插件，用于连接多个事件中分隔的多行日志。
      key message
      multiline_end_regexp /\n$/  # 以换行符“\n”拼接
      separator ""
    </filter> 

    # 添加 Kubernetes metadata 数据
    <filter kubernetes.**>
      @id filter_kubernetes_metadata
      @type kubernetes_metadata
    </filter>

    # 修复 ES 中的 JSON 字段
    # 插件地址：https://github.com/repeatedly/fluent-plugin-multi-format-parser
    <filter kubernetes.**>
      @id filter_parser
      @type parser                # multi-format-parser多格式解析器插件
      key_name log                # 在要解析的记录中指定字段名称。
      reserve_data true           # 在解析结果中保留原始键值对。
      remove_key_name_field true  # key_name 解析成功后删除字段。
      <parse>
        @type multi_format
        <pattern>
          format json
        </pattern>
        <pattern>
          format none
        </pattern>
      </parse>
    </filter>

    # 删除一些多余的属性
    <filter kubernetes.**>
      @type record_transformer
      remove_keys $.docker.container_id,$.kubernetes.container_image_id,$.kubernetes.pod_id,$.kubernetes.namespace_id,$.kubernetes.master_url,$.kubernetes.labels.pod-template-hash
    </filter>

    # 只保留具有logging=true标签的Pod日志
    <filter kubernetes.**>
      @id filter_log
      @type grep
      <regexp>
        key $.kubernetes.labels.logging
        pattern ^true$
      </regexp>
    </filter>
  
  ###### 监听配置，一般用于日志聚合用 ######
  forward.input.conf: |-
    # 监听通过TCP发送的消息
    <source>
      @id forward
      @type forward
    </source>

  output.conf: |-
    <match **>
      @id elasticsearch
      @type elasticsearch
      @log_level info
      include_tag_key true
      host elasticsearch
      port 9200
      logstash_format true
      logstash_prefix k8s  # 设置 index 前缀为 k8s
      request_timeout    30s
      <buffer>
        @type file
        path /var/log/fluentd-buffers/kubernetes.system.buffer
        flush_mode interval
        retry_type exponential_backoff
        flush_thread_count 2
        flush_interval 5s
        retry_forever
        retry_max_interval 30
        chunk_limit_size 2M
        queue_limit_length 8
        overflow_action block
      </buffer>
    </match>

上面配置文件中我们只配置了 docker 容器日志目录，收集到数据经过处理后发送到 elasticsearch:9200 服务。

然后新建一个 fluentd-daemonset.yaml 的文件，文件内容如下：

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apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: fluentd-es
  namespace: logging
  labels:
    k8s-app: fluentd-es
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
---
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: fluentd-es
  labels:
    k8s-app: fluentd-es
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - "namespaces"
  - "pods"
  verbs:
  - "get"
  - "watch"
  - "list"
---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: fluentd-es
  labels:
    k8s-app: fluentd-es
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: fluentd-es
  namespace: logging
  apiGroup: ""
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: fluentd-es
  apiGroup: ""
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: fluentd-es
  namespace: logging
  labels:
    k8s-app: fluentd-es
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: fluentd-es
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: fluentd-es
        kubernetes.io/cluster-service: "true"
      # 此注释确保如果节点被驱逐，fluentd不会被驱逐，支持关键的基于 pod 注释的优先级方案。
      annotations:
        scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ''
    spec:
      serviceAccountName: fluentd-es
      containers:
      - name: fluentd-es
        image: quay.io/fluentd_elasticsearch/fluentd:v3.0.1
        env:
        - name: FLUENTD_ARGS
          value: --no-supervisor -q
        resources:
          limits:
            memory: 500Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 200Mi
        volumeMounts:
        - name: varlog
          mountPath: /var/log
        - name: varlibdockercontainers
          mountPath: /var/lib/docker/containers
          readOnly: true
        - name: config-volume
          mountPath: /etc/fluent/config.d
      nodeSelector:
        beta.kubernetes.io/fluentd-ds-ready: "true"
      tolerations:
      - operator: Exists
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      volumes:
      - name: varlog
        hostPath:
          path: /var/log
      - name: varlibdockercontainers
        hostPath:
          path: /var/lib/docker/containers
      - name: config-volume
        configMap:
          name: fluentd-config

我们将上面创建的 fluentd-config 这个 ConfigMap 对象通过 volumes 挂载到了 Fluentd 容器中，另外为了能够灵活控制哪些节点的日志可以被收集，所以这里还添加了一个 nodSelector 属性：

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nodeSelector:
  beta.kubernetes.io/fluentd-ds-ready: "true"

意思就是要想采集节点的日志，那么我们就需要给节点打上上面的标签

如果你需要在其他节点上采集日志，则需要给对应节点打上标签，使用如下命令：

kubectl label nodes node名 beta.kubernetes.io/fluentd-ds-ready=true

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[root@master01 ~]# kubectl label nodes 172.17.1.32 beta.kubernetes.io/fluentd-ds-ready=true
node/172.17.1.32 labeled
[root@master01 ~]# kubectl label nodes 172.17.1.30 beta.kubernetes.io/fluentd-ds-ready=true
node/172.17.1.30 labeled
[root@master01 ~]# kubectl label nodes 172.17.1.31 beta.kubernetes.io/fluentd-ds-ready=true
node/172.17.1.31 labeled

默认情况下 master 节点有污点，所以如果要想也收集 master 节点的日志，则需要添加上容忍：

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tolerations:
- operator: Exists

创建完成后，查看对应的 Pods 列表，检查是否部署成功

Fluentd 启动成功后，这个时候就可以发送日志到 ES 了，但是我们这里是过滤了只采集具有 logging=true 标签的 Pod 日志，所以现在还没有任何数据会被采集。

下面我们部署一个简单的测试应用，新建 counter.yaml 文件，文件内容如下：

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
  labels:
    logging: "true"  # 一定要具有该标签才会被采集
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args: [/bin/sh, -c,
            'i=0; while true; do echo "$i: $(date)"; i=$((i+1)); sleep 1; done']

该 Pod 只是简单将日志信息打印到 stdout，所以正常来说 Fluentd 会收集到这个日志数据，在 Kibana 中也就可以找到对应的日志数据了，使用 kubectl 工具创建该 Pod：

Pod 创建并运行后，回到 Kibana Dashboard 页面，点击左侧最下面的 management 图标，然后点击 Kibana 下面的 Index Patterns 开始导入索引数据：

更详细细节请看阴阳博客