k8s~部署EFK框架

efk,elk都是目前最为流行的分布式日志框架,主要实现了日志的收集,存储,分析等,它可以与docker容器进行结合,来收集docker的控制台日志,就是stdout日志.

elasticsearch.master_data_client说明

　　默认情况下，每个节点都有成为主节点的资格，也会存储数据，还会处理客户端的请求。在一个生产集群中我们可以对这些节点的职责进行划分。

1. 建议集群中设置 3台 以上的节点作为 master 节点node.master: true node.data: false node.ingest:false，这些节点只负责成为主节点，维护整个集群的状态。
2. 再根据数据量设置一批 data节点node.master: false node.data: true node.ingest:false，这些节点只负责存储数据，后期提供建立索引和查询索引的服务，这样的话如果用户请求比较频繁，这些节点的压力也会比较大
3. 所以在集群中建议再设置一批 ingest 节点也称之为 client 节点node.master: false node.data: false node.ingest:true，这些节点只负责处理用户请求，实现请求转发，负载均衡等功能。

　　master节点：普通服务器即可(cpu 内存 消耗一般)
　　data 节点：主要消耗磁盘，内存
　　client | ingest 节点：普通服务器即可(如果要进行分组聚合操作的话，建议这个节点内存也分配多一点)

部署 elasticsearch

为elasticsearch打镜像包,使用docker-elasticsearch-kubernetes-master里的dockerfile即可,这在建立k8s的pod时需要用到

docker build -t quay.io/pires/docker-elasticsearch-kubernetes:6.1.1 .

可以依次执行k8s的yaml文件,就可以部署elasticsearch集群到k8s了

kubectl create -f es-discovery-svc.yaml
kubectl create -f es-svc.yaml
kubectl create -f es-master.yaml
kubectl rollout status -f es-master.yaml
kubectl create -f es-client.yaml
kubectl rollout status -f es-client.yaml
kubectl create -f es-data.yaml
kubectl rollout status -f es-data.yaml

执行成功后,看一下是否启来了

curl http://ip:9200

{
  "name" : "es-client-76fb6ffdf4-nn5b2",
  "cluster_name" : "myesdb",
  "cluster_uuid" : "sejvihijq8-seloyycez8w",
  "version" : {
    "number" : "6.1.1",
    "build_hash" : "bd92e7f",
    "build_date" : "2017-12-17t20:23:25.338z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "7.1.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
  },
  "tagline" : "you know, for search"
}

部署kibana

构建镜像dockerfile

from docker.elastic.co/kibana/kibana:6.4.2
run bin/kibana-plugin remove x-pack

生成镜像

docker build -t cfontes/kibana-xpack-less:6.4.2 .

部署到k8s里

kubectl create -f kibana.yaml
kubectl create -f kibana-svc.yaml

注意:在这里有一个环境变量server_basepath,如果没有使用代理,这个值需要设为空,否则你的js,css和其它文件都是404,这块要注意一下;另外cluster_name表示的是elasticsearch集群的名称.

部署fluentd

有两个yaml文件,mapconfig为配置文件,另一个就是deploy文件,我们先执行配置 ,再运行pod即可

kubectl create -f fluentd-es-configmap.yaml
kubectl create -f fluentd-es-ds.yaml