操作指南:在 Kubernetes 中设置 Fluentd、Elastic search 和 Kibana

如何在 Kubernetes 中安装 Fluentd、Elastic Search 和 Kibana 以搜索日志

前提条件

安装 Elastic search 和 Kibana

  1. 创建一个用于监控工具的 Kubernetes 命名空间

    kubectl create namespace dapr-monitoring
    
  2. 添加 Elastic Search 的 Helm 仓库

    helm repo add elastic https://helm.elastic.co
    helm repo update
    
  3. 使用 Helm 安装 Elastic Search

    默认情况下,chart 会创建 3 个副本,要求它们位于不同的节点上。如果您的集群少于 3 个节点,请指定较少的副本数。例如,将副本数设置为 1:

    helm install elasticsearch elastic/elasticsearch --version 7.17.3 -n dapr-monitoring --set replicas=1
    

    否则:

    helm install elasticsearch elastic/elasticsearch --version 7.17.3 -n dapr-monitoring
    

    如果您使用 minikube 或仅在开发过程中想禁用持久卷,可以使用以下命令:

    helm install elasticsearch elastic/elasticsearch --version 7.17.3 -n dapr-monitoring --set persistence.enabled=false,replicas=1
    
  4. 安装 Kibana

    helm install kibana elastic/kibana --version 7.17.3 -n dapr-monitoring
    
  5. 确保 Elastic Search 和 Kibana 在您的 Kubernetes 集群中正常运行

    $ kubectl get pods -n dapr-monitoring
    NAME                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
    elasticsearch-master-0          1/1     Running   0          6m58s
    kibana-kibana-95bc54b89-zqdrk   1/1     Running   0          4m21s
    

安装 Fluentd

  1. 作为 daemonset 安装配置映射和 Fluentd

    下载这些配置文件:

    注意:如果您的集群中已经运行了 Fluentd,请启用嵌套的 JSON 解析器,以便它可以解析来自 Dapr 的 JSON 格式日志。

    将配置应用到您的集群:

    kubectl apply -f ./fluentd-config-map.yaml
    kubectl apply -f ./fluentd-dapr-with-rbac.yaml
    
  2. 确保 Fluentd 作为 daemonset 运行。FluentD 实例的数量应与集群节点的数量相同。以下示例中,集群中只有一个节点:

    $ kubectl get pods -n kube-system -w
    NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
    coredns-6955765f44-cxjxk      1/1     Running   0          4m41s
    coredns-6955765f44-jlskv      1/1     Running   0          4m41s
    etcd-m01                      1/1     Running   0          4m48s
    fluentd-sdrld                 1/1     Running   0          14s
    

安装 Dapr 并启用 JSON 格式日志

  1. 安装 Dapr 并启用 JSON 格式日志

    helm repo add dapr https://dapr.github.io/helm-charts/
    helm repo update
    helm install dapr dapr/dapr --namespace dapr-system --set global.logAsJson=true
    
  2. 在 Dapr sidecar 中启用 JSON 格式日志

    在您的部署 yaml 中添加 dapr.io/log-as-json: "true" 注解。例如:

    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: pythonapp
      namespace: default
      labels:
        app: python
    spec:
      replicas: 1
      selector:
        matchLabels:
          app: python
      template:
        metadata:
          labels:
            app: python
          annotations:
            dapr.io/enabled: "true"
            dapr.io/app-id: "pythonapp"
            dapr.io/log-as-json: "true"
    ...
    

搜索日志

注意:Elastic Search 需要一些时间来索引 Fluentd 发送的日志。

  1. 从本地主机端口转发到 svc/kibana-kibana

    $ kubectl port-forward svc/kibana-kibana 5601 -n dapr-monitoring
    Forwarding from 127.0.0.1:5601 -> 5601
    Forwarding from [::1]:5601 -> 5601
    Handling connection for 5601
    Handling connection for 5601
    
  2. 浏览到 http://localhost:5601

  3. 展开下拉菜单并点击 Management → Stack Management

    Kibana 管理菜单选项下的 Stack Management 项

  4. 在 Stack Management 页面上,选择 Data → Index Management 并等待 dapr-* 被索引。

    Kibana Stack Management 页面上的 Index Management 视图

  5. 一旦 dapr-* 被索引,点击 Kibana → Index Patterns 然后点击 Create index pattern 按钮。

    Kibana 创建索引模式按钮

  6. 通过在 Index Pattern name 字段中输入 dapr* 来定义一个新的索引模式,然后点击 Next step 按钮继续。

    Kibana 定义索引模式页面

  7. 通过从 Time field 下拉菜单中选择 @timestamp 选项来配置新索引模式的主要时间字段。点击 Create index pattern 按钮完成索引模式的创建。

    Kibana 创建索引模式的配置设置页面

  8. 应显示新创建的索引模式。通过在 Fields 标签中的搜索框中使用搜索,确认感兴趣的字段如 scopetypeapp_idlevel 等是否被索引。

    注意:如果找不到索引字段,请稍等。搜索所有索引字段所需的时间取决于数据量和 Elastic Search 运行的资源大小。

    查看创建的 Kibana 索引模式

  9. 要探索索引的数据,展开下拉菜单并点击 Analytics → Discover

    Kibana Analytics 菜单选项下的 Discover 项

  10. 在搜索框中输入查询字符串如 scope:* 并点击 Refresh 按钮查看结果。

    注意:这可能需要很长时间。返回所有结果所需的时间取决于数据量和 Elastic Search 运行的资源大小。

    在 Kibana Analytics Discover 页面中使用搜索框

参考资料