K8s 搭建 FileBeat+ELK 分布式日志收集系统 以及 KQL 语法介绍

news2024/11/20 15:36:51

一、K8s FileBeat + ELK 介绍

ELK，即Elasticsearch、Logstash和Kibana三个开源软件的组合，是由Elastic公司提供的一套完整的日志管理解决方案。Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎，它允许你快速地、近乎实时地存储、搜索和分析大量数据。Logstash是一个服务器端数据处理管道，它能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到诸如Elasticsearch等存储库中。Kibana则允许你通过Elasticsearch使用图表和表格直观地展示数据。

ELK主要解决了如何有效地收集、处理、存储和可视化大量的日志数据。优势在于它能够处理和分析大量的日志数据，提供实时的搜索和分析能力，同时它的分布式设计使其具有很高的扩展性。但劣势在于它的配置和维护相对复杂，特别是Logstash，需要编写复杂的配置文件，对系统资源的要求也相对较高。

然而，直接使用ELK栈在数据收集方面可能存在一些问题。例如，Logstash是一个重量级的工具，它在数据收集过程中可能会消耗大量的系统资源，这对于资源有限的环境来说可能是一个问题。此外，Logstash的配置也相对复杂，需要编写大量的配置文件，这对于一些简单的日志收集任务来说可能显得过于繁琐。

为了解决这些问题，Elastic公司推出了Filebeat。Filebeat是一个轻量级的日志传输工具，它可以安装在需要收集日志的服务器上，实时读取日志文件，并将这些日志数据发送到指定的输出，如Logstash、Elasticsearch、kafka。它的优势在于轻量级设计，对系统资源的消耗极低，同时它的配置也相对简单，易于管理和维护。通过接入Filebeat，可以有效地解决Logstash在数据收集方面的问题，提高整个ELK栈的性能和稳定性。

在这里插入图片描述

K8s 环境中的 ELK

随着 k8s 的越来越普及化，很多应用都被部署在了 k8s 中，如何在 k8s 中进行 ELK 日志管理呢？首先要搞清楚 k8s 中的日志都存在了哪里，可以主要从下面三个目录入手：

  • /var/lib/docker/containers/ ：是Docker守护进程用于存储容器元数据和日志数据的地方。每个容器的日志文件通常以<container_ID>-json.log的形式存储在这个目录下的相应子目录中。这些日志文件包含了容器的stdout和stderr输出，并且是以JSON格式存储的。Filebeat可以直接读取这些文件来收集容器的日志。

  • /var/log/containers/ ：是k8s为了便于日志管理而创建的符号链接（symlink）目录。它包含了到/var/lib/docker/containers/目录中日志文件的链接。每个符号链接的名称通常是由Pod名称、容器名称和实例编号组成的。Filebeat可以通过这个目录轻松地访问和收集容器的日志，而不需要直接访问Docker的内部目录。

  • /var/log/pods/ ：是 K8s 用于存储Pod日志的地方。每个Pod都会在这个目录下有一个以Pod UID命名的子目录，Pod内的每个容器又有各自以容器名称命名的日志文件。这些日志文件包含了容器的stdout和stderr输出，但是它们是以文本格式而不是JSON格式存储的。这个目录的结构有助于保持Pod和容器日志的隔离性，便于管理和访问。

因此我们可以主要从 /var/log/containers/ 目录入手，Filebeat 以 DaemonSet的方式部署在k8s集群中。DaemonSet可以确保每个节点上都有一个Filebeat实例在运行，通过读取宿主机上的日志文件来收集k8s的日志。

在 Filebeat 中已经内置了 k8s 的支持，我们可以通过配置 processors.add_kubernetes_metadata 来增强日志数据，将Kubernetes的元数据添加到日志事件中，比如Pod名称、Namespace、容器名称等：

  processors:
    - add_kubernetes_metadata:
        default_indexers.enabled: true
        default_matchers.enabled: true
        matchers:
        - logs_path:
            logs_path: "/var/log/containers/"

当数据发送给到 logstash 时，直接可以通过 [kubernetes][namespace] 或 [kubernetes][container][name] 获取到 k8s 中的元数据信息，因此可以利用 logstash 动态创建不同应用的动态日志索引，针对每个命名空间下不同的应用创建单独的索引记录日志，这样更便于后期对日志的排查。例如 logstash.conf 可以这样配置：

output { 
  if [kubernetes][namespace] and [kubernetes][container][name] {
    elasticsearch { 
      hosts => ["http://elasticsearch:9200"] 
      index => "k8s-%{[kubernetes][namespace]}-%{[kubernetes][container][name]}-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  } else {
    elasticsearch { 
      hosts => ["http://elasticsearch:9200"] 
      index => "k8s-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }
}

下面开始实践在 k8s 中部署 FileBeat+ELK 分布式日志系统，实验采用版本均为 7.14.0 。

创建命名空间

这里首先创建一个命名空间，后续所有操作均在该空间下：

kubectl create ns elk

创建测试服务

在开始前这里创建一个 SpringBoot 项目，项目名称为 elk-demo ，用来打印不同级别的日志，用来验证是否能被收集，以及收集的索引是否动态创建。

创建测试接口：

@Slf4j
@RestController
public class TestController {

    @GetMapping("/t1")
    public void t1() {
        log.info("this is test, level: info");
        log.warn("this is test, level: warn");
        log.debug("this is test, level: debug");
        log.error("this is test, level: err", new RuntimeException("Err detail!"));
    }
    
}

编写 Dockerfile 文件：

FROM java:8
MAINTAINER bxc
WORKDIR /app
ENV TZ=Asia/Shanghai
ADD target/elk-demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar /app/app.jar
CMD ["java", "-jar", "app.jar"]

构建镜像并上传至私服 harbor 中，如果没有 harbor 仓库也可以将镜像上传至每个 k8s node 节点中，然后使用 docker load 到本地镜像仓库中。

# 打包成 jar 包
mvn clean package
# 构建镜像
cd elk-demo
docker build -t elk-demo:1.0 .
# 上传至 harbor
docker tag elk-demo:1.0 11.0.1.150/image/elk-demo:1.0 .
docker push 11.0.1.150/image/elk-demo:1.0

k8s 部署测试服务

vi elk-demo.yml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: elk-demo
  namespace: elk
  labels:
    app: elk-demo
spec:
  type: NodePort
  ports:
    - port: 8080
      name: client
      nodePort: 31880
      targetPort: 8080
  selector:
    app: elk-demo

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: elk-demo
  namespace: elk
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: elk-demo
  template:
    metadata:
      labels:
        app: elk-demo
    spec:
      containers:
        - name: elk-demo
          image: elk-demo:1.0
          ports:
            - containerPort: 8080
              name: server
          env:
          - name: TZ
            value: Asia/Shanghai


kubectl apply -f elk-demo.yml

二、K8s 部署 FileBeat+ELK

2.1 部署 ES 集群和 Kibana

ES 集群和 kibana 的部署过程可以参考下面这篇文章：

K8s 部署 elasticsearch-7.14.0 集群 及 kibana 客户端

这里我 ES 的 Service 名称为 elasticsearch ，所以后面 ES 的访问地址可以写成 ：http://elasticsearch:9200

2.2 部署 logstach

vi logstach.yml

apiVersion: v1 
kind: Service
metadata: 
  name: logstash
  namespace: elk
  labels:
    app: logstash
spec: 
  ports: 
  - port: 5044
    name: logstash  
    targetPort: 5044    
  selector: 
    app: logstash 
  type: ClusterIP
  
--- 
apiVersion: v1 
kind: ConfigMap 
metadata: 
  name: logstash-conf 
  namespace: elk
data: 
  logstash.conf: |- 
    input {
      beats { 
        port => 5044 
      } 
    } 
    filter {
      grok {
        match => { "message" => "(%{TIMESTAMP_ISO8601:logdatetime}  %{LOGLEVEL:level} %{GREEDYDATA:logmessage})|%{GREEDYDATA:logmessage}" }
        remove_field => [ "logmessage" ]
      }
    }
    
    output { 
      if [kubernetes][namespace] and [kubernetes][container][name] {
        elasticsearch { 
          hosts => ["http://elasticsearch:9200"] 
          index => "k8s-%{[kubernetes][namespace]}-%{[kubernetes][container][name]}-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
      } else {
        elasticsearch { 
          hosts => ["http://elasticsearch:9200"] 
          index => "k8s-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
      }
    } 
    
---
apiVersion: v1 
kind: ConfigMap 
metadata: 
  name: logstash-yml 
  namespace: elk 
  labels: 
    type: logstash 
data: 
  logstash.yml: |-
    http.host: "0.0.0.0"
    xpack.monitoring.elasticsearch.hosts: http://elasticsearch:9200
    
---
apiVersion: apps/v1 
kind: Deployment
metadata:
  name: logstash 
  namespace: elk
spec: 
  selector: 
    matchLabels: 
      app: logstash 
  template: 
    metadata: 
      labels: 
        app: logstash 
    spec: 
      containers: 
      - image: elastic/logstash:7.14.0
        name: logstash 
        ports: 
        - containerPort: 5044 
          name: logstash 
        command: 
        - logstash 
        - '-f' 
        - '/usr/share/logstash/config/logstash.conf' 
        volumeMounts: 
        - name: config-volume 
          mountPath: /usr/share/logstash/config/logstash.conf
          subPath: logstash.conf
        - name: config-yml-volume 
          mountPath: /usr/share/logstash/config/logstash.yml
          subPath: logstash.yml
        resources:
          limits: 
            cpu: 1000m 
            memory: 2048Mi 
          requests: 
            cpu: 512m 
            memory: 128Mi 
      volumes: 
      - name: config-volume 
        configMap: 
          name: logstash-conf 
      - name: config-yml-volume 
        configMap: 
          name: logstash-yml 


kubectl apply -f logstach.yml

查看启动 pod：

kubectl get pods -n elk

在这里插入图片描述

观察 logstash 日志，是否启动成功：

kubectl logs -f logstash-84d8d7cd55-rcfgs -n elk

在这里插入图片描述

2.3 部署 filebeta

注意，由于 filebeta 需要获取 k8s 中的信息，这里需要创建 ServiceAccount 并授权获取信息的权限。

vi filebeta.yml

apiVersion: v1 
kind: ServiceAccount
metadata: 
  name: filebeat-account
  namespace: elk
  labels: 
    app: filebeat
--- 
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole 
metadata: 
  name: filebeat-cr
  labels: 
    app: filebeat 
rules: 
- apiGroups: [""] 
  resources: 
  - namespaces 
  - pods 
  - nodes
  verbs: ["get", "watch", "list"]
--- 
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding 
metadata: 
  name: filebeat-crb
subjects: 
- kind: ServiceAccount 
  name: filebeat-account 
  namespace: elk 
roleRef: 
  kind: ClusterRole 
  name: filebeat-cr 
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io 

---
apiVersion: v1 
kind: ConfigMap 
metadata: 
  name: filebeat-config 
  namespace: elk
data: 
  filebeat.yml: |- 
    filebeat.inputs: 
    - type: container 
      enable: true 
      paths: 
        - /var/log/containers/*.log 
      multiline: 
        pattern: '^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}'
        negate: true
        match: after
        max_lines: 100
        timeout: 5s
      processors:
        - add_kubernetes_metadata:
            default_indexers.enabled: true
            default_matchers.enabled: true
            matchers:
            - logs_path:
                logs_path: "/var/log/containers/"
                        
    output.logstash:  
       hosts: ["logstash:5044"] 
       enabled: true 
    #output.kafka:  # 输出到 kafka 示例
    #  hosts: ["kafka-01:9092", "kafka-02:9092", "kafka-03:9092"] 
    #  topic: 'topic-log' 
    #  version: 2.0.0 
--- 
apiVersion: apps/v1 
kind: DaemonSet  
metadata: 
  name: filebeat 
  namespace: elk
  labels: 
    app: filebeat 
spec: 
  selector: 
    matchLabels: 
      app: filebeat 
  template: 
    metadata: 
      labels: 
        app: filebeat 
    spec: 
      serviceAccountName: filebeat-account
      containers: 
      - name: filebeat 
        image: elastic/filebeat:7.14.0
        args: [ 
          "-c", "/etc/filebeat.yml", 
          "-e", "-httpprof","0.0.0.0:6060" 
        ] 
        securityContext: 
          runAsUser: 0 
          # If using Red Hat OpenShift uncomment this: 
          #privileged: true 
        resources: 
          limits: 
            memory: 1000Mi 
            cpu: 1000m 
          requests: 
            memory: 100Mi 
            cpu: 128m 
        volumeMounts: 
        - name: filebeat-config  
          mountPath: /etc/filebeat.yml 
          subPath: filebeat.yml 
        - name: filebeat-data
          mountPath: /usr/share/filebeat/data 
        - name: docker-containers 
          mountPath: /var/lib/docker/containers
          readOnly: true 
        - name: pods-log
          mountPath: /var/log/pods 
          readOnly: true 
        - name: containers-log
          mountPath: /var/log/containers
          readOnly: true 
      volumes: 
      - name: filebeat-config 
        configMap: 
          name: filebeat-config 
      - name: filebeat-data 
        hostPath: 
          path: /data/filebeat-data 
          type: DirectoryOrCreate 
      - name: docker-containers 
        hostPath: 
          path: /var/lib/docker/containers
      - name: pods-log 
        hostPath: 
          path: /var/log/pods
      - name: containers-log 
        hostPath: 
          path: /var/log/containers

kubectl apply -f filebeta.yml

查看 Pod：

在这里插入图片描述
由于我测试环境的 k8s node 有三台，所以这里起了三个 filebeat。

观察其中某个 filebeta 日志，是否启动成功：
在这里插入图片描述

三、ELK 环境测试

访问测试服务，产生日志：http://{k8s node ip}:31880/t1 。

然后查询当下所有 k8s 开头的索引：

GET /_cat/indices/k8s*?h=index

在这里插入图片描述

可以看到测试服务的索引已经生成。

3.1 kibana 日志查询

  1. 点击侧边栏 Discover ：

    在这里插入图片描述

  2. 然后在 Index patterns 下 Create an index pattern ：

    在这里插入图片描述

  3. 这里输入测试服务的索引 k8s-elk-elk-demo-2024.05.17 ，注意改成你环境下的名字，然后点击 Next step :

    在这里插入图片描述

  4. 然后时间字段可以选择 @timestamp :

    在这里插入图片描述

  5. 然后再次点击侧边栏 Discover 进到查询页面，使用介绍如下：

    在这里插入图片描述

  6. 例如查询包含 ERROR 的日志：

    在这里插入图片描述

    这里的 KQL 语法，在文章最后给了出常用语法说明。

3.2 kibana 日志监测

  1. 点击侧边栏 logs ：

    在这里插入图片描述

  2. 点击修改配置：

    在这里插入图片描述

  3. 增加 k8s-* 的监测，然后点击最后的 Apply：

在这里插入图片描述

  1. 然后在 Stream 中可以查看日志：

    在这里插入图片描述

3.3 kibana 使用 ES DSL 查询日志

查询错误日志：

GET /k8s-elk-elk-demo-2024.05.17/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "message": "java.lang.RuntimeException"
    }
  },
  "sort": [{
		"@timestamp": {
			"order": "desc"
		}
	}]
}

在这里插入图片描述

四、KQL 语法介绍

KQL（Kibana Query Language）是Kibana中用于搜索和过滤数据的查询语言。它是一种简单的、易于学习的语法，允许用户在不熟悉Elasticsearch的复杂查询DSL的情况下，也能够执行有效的数据搜索和过滤操作。

注意：KQL默认是大小写不敏感的。

4.1 关键字查询

例如：查询 message 字段中包括 hello word 的：

message:"hello word"

如果想要分词，可以不加双引号，这样包含 hello 或 word 的也可以被检索出来：

message:hello word

4.2 逻辑查询

支持 or 、and 、not查询，and的优先级高于or：

message:error and kubernetes.pod.name: "elk-demo-6f8b4b7fd7-4xskf"

message:error and (kubernetes.node.hostname:node1 or kubernetes.node.name:node1)

4.3 范围查询

支持对数字和日志类型使用 < <= > >=：

log.offset > 881576

4.4 Wildcard 查询

message:*error*

4.5 字段存在查询

message:*

4.6 字段不存在

not _exists_:level

或者

not level:*

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学习笔记——STM32F103V3版本——HC-05模块控制数码管

学习笔记——STM32F103V3版本——HC-05模块控制数码管

一.硬件 1.HC-05模块 2.数码管 3.连接硬件 二.在keil5中的代码 main.c代码&#xff1a; #include "stm32f10x.h" #include "buletooth.h" #include "led.h" #include "sys.h" #include "usart.h" #include "delay.…
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python实用系列：按顺序重命名文件

python实用系列：按顺序重命名文件

啊&#xff0c;好久没更博客了&#xff0c;今天偶然想换个桌面壁纸&#xff0c;于是上网搜了两个比较满意的桌面壁纸&#xff0c;都是压缩包&#xff1a; 当我想要给他们放到我的桌面壁纸文件里的时候患了难&#xff0c;因为他们的名字有相同的&#xff1a; anime文件夹里边&a…
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el-select可选择可搜索可输入新内容

el-select可选择可搜索可输入新内容

需求&#xff1a;el-form-item添加el-select&#xff0c;并且el-select可选择可搜索可输入新内容&#xff0c;并且和其他的el-input做联动&#xff0c;如果是选择&#xff0c;那么el-input自动回填数据并且不可编辑&#xff0c;如果el-select输入新的内容&#xff0c;那么el-in…
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js禁止使用浏览器的前进后退按钮的方法

js禁止使用浏览器的前进后退按钮的方法

效果图&#xff1a; // 替换当前页面的历史记录&#xff0c;使用户不能通过浏览器的前进后退按钮导航 history.replaceState(null, null, location.href);// 监听浏览器的历史记录变化事件 window.onpopstate function(event) {// 再次替换当前页面的历史记录&#xff0c;确保…
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接口使用实例——数组排序

接口使用实例——数组排序

对于基本数据类型的大小比较&#xff0c;我们可以使用<,>,或者equals方法进行比较&#xff0c;但是对象之间如何进行比较呢&#xff1f;要对对象进行比较&#xff0c;我们必须对同一个成员变量进行比较&#xff0c;如我们可以通过比较name的大小来得出两个对象的大小&…
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四万字长文详解——node.js使用移动云，EOS对象存储

四万字长文详解——node.js使用移动云，EOS对象存储

目录 前言 安装及安装前的操作 前置条件 如何创建认证信息 使用npm安装SDK开发包 安装开发包命令 初始化操作 存储桶 查看结果命令 查看桶列表 查看结果命令 删除桶 查看结果命令 创建桶 获取桶列表 判断桶是否存在 查询桶所属地域 查询桶的访问权限 管理桶的…
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前后端 | 低代码平台之 Erupt

前后端 | 低代码平台之 Erupt

前文提要 最近大家是不是都有那种危机感&#xff0c;项目变多了&#xff0c;工时压紧了&#xff0c;老板说&#xff0c;我不管你加不加班&#xff0c;我只看结果&#xff0c;项目经理说&#xff0c;我不管你用什么技术栈&#xff0c;我只要没BUG&#xff0c;测试说&#xff0c…
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