一、日志采集方案
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image.png
大致一下分为三种方案来做日志采集：
- 在节点上运行一个 agent 来收集日志
- 在 Pod 中包含一个 sidecar 容器来收集应用日志
- 直接在应用程序中将日志信息推送到采集后端
因为方案一在业界使用更为广泛，所以下面基于方案一来做k8s的日志采集。
二、架构选型
-
存储层： 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。
-
展示层：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。
-
缓存层： 需要收集大数据量的日志一般使用Redis、kafka做为中间缓存层来缓冲数据。
-
采集层：
- Fluentd：是一个流行的开源数据收集器， 具有众多插件，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。
-
Fluentd-bit： 更适用于嵌入设备等资源受限的场景。占用系统资源较少，在插件可以满足需求的同时，无疑是更好的选择。另外Fluent Bit 提供了输出插件，可以把数据发给 Fluentd，因此他们可以在系统中作为独立服务互相协作。对比如下
在这里插入图片描述
- Logstash：ES官方推荐，使用它有很多插件，灵活性很高，但由于是java语言编写，占用资源较高，一般作为过滤格式使用，当然也可以单独使用。
- Filebeat： ES官方新一代采集工具，是一个轻量级的日志传输工具，使用Golang语言编写，占用资源低，一般作为采集日志使用，当然也可以单独使用，同样它和Logstash可以互相协作。
详见：详解日志采集工具--Logstash、Filebeat、Fluentd、Logagent对比
相关架构图如下：
image.png
image.jpg
本文所使用架构
Fluentd（采集），Elasticsearch （存储），kibana（展示）
三、部署Elasticsearch 集群
使用3个 Elasticsearch Pod 来避免高可用下多节点集群中出现的“脑裂”问题
创建一个名为 logging 的 namespace
$ kubectl create namespace logging
1. 创建无头服务
编写elasticsearch-svc.yaml
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
创建服务资源对象
$ kubectl create -f elasticsearch-svc.yaml
$ kubectl get svc -n logging
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
elasticsearch ClusterIP None <none> 9200/TCP,9300/TCP 13d
2. 部署StorageClass持久化存储
集群使用NFS 作为后端存储资源，在主节点安装NFS，共享/data/k8s/目录。
$ systemctl stop firewalld.service
$ yum -y install nfs-utils rpcbind
$ mkdir -p /data/k8s
$ chmod 755 /data/k8s
$ vim /etc/exports
/data/k8s *(rw,sync,no_root_squash)
$ systemctl start rpcbind.service
$ systemctl start nfs.service
创建nfs-client 的自动配置程序Provisioner， nfs-client.yaml
kind: Deployment
apiVersion: extensions/v1beta1
metadata:
name: nfs-client-provisioner
spec:
replicas: 1
strategy:
type: Recreate
template:
metadata:
labels:
app: nfs-client-provisioner
spec:
serviceAccountName: nfs-client-provisioner
containers:
- name: nfs-client-provisioner
image: quay.io/external_storage/nfs-client-provisioner:latest
volumeMounts:
- name: nfs-client-root
mountPath: /persistentvolumes
env:
- name: PROVISIONER_NAME
value: fuseim.pri/ifs
- name: NFS_SERVER
value: 172.16.1.100
- name: NFS_PATH
value: /data/k8s
volumes:
- name: nfs-client-root
nfs:
server: 172.16.1.100
path: /data/k8s
创建ServiceAccount，然后绑定集群对应的操作权限：nfs-client-sa.yaml
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: nfs-client-provisioner
---
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
name: nfs-client-provisioner-runner
rules:
- apiGroups: [""]
resources: ["persistentvolumes"]
verbs: ["get", "list", "watch", "create", "delete"]
- apiGroups: [""]
resources: ["persistentvolumeclaims"]
verbs: ["get", "list", "watch", "update"]
- apiGroups: ["storage.k8s.io"]
resources: ["storageclasses"]
verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups: [""]
resources: ["events"]
verbs: ["list", "watch", "create", "update", "patch"]
- apiGroups: [""]
resources: ["endpoints"]
verbs: ["create", "delete", "get", "list", "watch", "patch", "update"]
---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
name: run-nfs-client-provisioner
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: nfs-client-provisioner
namespace: default
roleRef:
kind: ClusterRole
name: nfs-client-provisioner-runner
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
创建StorageClass，elasticsearch-storageclass.yaml
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
name: es-data-db
provisioner: fuseim.pri/ifs
部署服务资源对象
$ kubectl create -f nfs-client.yaml
$ kubectl create -f nfs-client-sa.yaml
$ kubectl create -f elasticsearch-storageclass.yaml
$ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nfs-client-provisioner-5b486d9c65-9fzjz 1/1 Running 9 13d
$ kubectl get storageclass
NAME PROVISIONER AGE
es-data-db fuseim.pri/ifs 13d
3. 使用StatefulSet 创建Es Pod
Elasticsearch 需要稳定的存储来保证 Pod 在重新调度或者重启后的数据依然不变，所以我们需要使用 StatefulSet 控制器来管理 Pod。
编写elasticsearch-statefulset.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
name: es #定义了名为 es 的 StatefulSet 对象
namespace: logging
spec:
serviceName: elasticsearch #和前面创建的 Service 相关联，这可以确保使用以下 DNS 地址访问 StatefulSet 中的每一个 Pod：es-[0,1,2].elasticsearch.logging.svc.cluster.local，其中[0,1,2]对应于已分配的 Pod 序号。
replicas: 3 #3个副本
selector: #设置匹配标签为app=elasticsearch
matchLabels:
app: elasticsearch
template: #定义Pod模板
metadata:
labels:
app: elasticsearch
spec:
initContainers: #初始化容器，在主容器执行前运行
- name: increase-vm-max-map #第一个Init容器用来增加操作系统对mmap计数的限制
image: busybox
command: ["sysctl", "-w", "vm.max_map_count=262144"]
securityContext:
privileged: true
- name: increase-fd-ulimit #第二个Init容器用来执行ulimit命令，增加打开文件描述符的最大数量
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: #声明变量
- name: cluster.name # #Elasticsearch 集群的名称
value: k8s-logs
- name: node.name #节点的名称，
valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: metadata.name
- name: cluster.initial_master_nodes
value: "es-0,es-1,es-2"
- name: discovery.zen.minimum_master_nodes #将其设置为(N/2) + 1，N是我们的群集中符合主节点的节点的数量。我们有3个 Elasticsearch 节点，因此我们将此值设置为2（向下舍入到最接近的整数）。
value: "2"
- name: discovery.seed_hosts #设置在 Elasticsearch 集群中节点相互连接的发现方法。
value: "elasticsearch"
- name: ES_JAVA_OPTS #设置为-Xms512m -Xmx512m，告诉JVM使用512 MB的最小和最大堆。您应该根据群集的资源可用性和需求调整这些参数。
value: "-Xms512m -Xmx512m"
- name: network.host
value: "0.0.0.0"
volumeClaimTemplates: #持久化模板
- metadata:
name: data
labels:
app: elasticsearch
spec:
accessModes: [ "ReadWriteOnce" ] #只能被 mount 到单个节点上进行读写
storageClassName: es-data-db
resources:
requests:
storage: 100Gi
创建服务资源对象
$ kubectl create -f elasticsearch-statefulset.yaml
statefulset.apps/es-cluster created
$ kubectl get pods -n logging
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
es-cluster-0 1/1 Running 0 20h
es-cluster-1 1/1 Running 0 20h
es-cluster-2 1/1 Running 0 20h
验证ES服务是否正常
将本地端口9200转发到 Elasticsearch 节点（如es-cluster-0）对应的端口：
$ kubectl port-forward es-cluster-0 9200:9200 --namespace=logging
Forwarding from 127.0.0.1:9200 -> 9200
Forwarding from [::1]:9200 -> 9200
打开另一个终端请求es，出现以下内容则为部署成功。
$ curl http://localhost:9200/_cluster/state?pretty
{
"cluster_name" : "k8s-logs",
"cluster_uuid" : "z9Hz1q9OS0G6GQBlWkOjuA",
"version" : 19,
"state_uuid" : "fjeJfNjjRkmFnX_1x_kzpg",
"master_node" : "zcRrv4jnTfKFWGGdORpZKg",
"blocks" : { },
"nodes" : {
"cqZH5iFOTYCKkNHiZK6uoQ" : {
"name" : "es-0",
"ephemeral_id" : "l3VAgaBYSLeY0wA9_CdWkw",
"transport_address" : "192.168.85.195:9300",
"attributes" : {
"ml.machine_memory" : "8202764288",
"ml.max_open_jobs" : "20",
"xpack.installed" : "true"
}
},
"zcRrv4jnTfKFWGGdORpZKg" : {
"name" : "es-1",
"ephemeral_id" : "LrD2UIReRfuIlGEArmwYuw",
"transport_address" : "192.168.148.77:9300",
"attributes" : {
"ml.machine_memory" : "14543122432
-------
四、部署Kibana服务
Kibana作为前端展示层应用，不需要存储大量数据，所以我们使用Deployment控制器来管理Kibana的Pod。
编写 kibana.yaml
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:
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
使用 kubectl 工具创建：
$ kubectl create -f kibana.yaml
service/kibana created
deployment.apps/kibana created
$ kubectl get pods --namespace=logging
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
es-0 1/1 Running 0 42h
es-1 1/1 Running 1 42h
es-2 1/1 Running 0 42h
kibana-945bc5c69-gkb58 1/1 Running 1 16h
$ kubectl get svc --namespace=logging
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
elasticsearch ClusterIP None <none> 9200/TCP,9300/TCP 42h
kibana NodePort 10.97.4.21 <none> 5601:32230/TCP 16h
在浏览器中访问：http://<任意节点IP>:32230
在这里插入图片描述
五、部署Fluentd采集插件
由于我们使用的采集方案，只需要在每台节点上部署一个采集器即可，对资源没有过大的消耗，所以选择对插件支持更多，使用更加广泛的Fluentd 来作为日志收集工具。下面我们使用DasemonSet 控制器来部署 Fluentd 应用，以确保在集群中的每个节点上始终运行一个 Fluentd 收集容器。
1. 编写fluentd的ConfigMap文件
编写Fluentd的配置文件：fluentd-configmap.yaml
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:
name: fluentd-config
namespace: logging
data:
system.conf: |-
<system>
root_dir /tmp/fluentd-buffers/
</system>
containers.input.conf: |- # 日志源配置
<source>
@id fluentd-containers.log # 日志源唯一标识符,后面可以使用该标识符进一步处理
@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 # 检查点 Fluentd重启后会从该文件中的位置恢复日志采集
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>.*)$/
time_format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%N%:z
</pattern>
</parse>
</source>
<match raw.kubernetes.**> # 匹配tag为raw.kubernetes.**日志信息
@id raw.kubernetes
@type detect_exceptions # 使用detect-exceptions插件处理异常栈信息
remove_tag_prefix raw # 移除 raw 前缀
message log
stream stream
multiline_flush_interval 5
max_bytes 500000
max_lines 1000
</match>
<filter **> # 拼接日志
@id filter_concat
@type concat # Fluentd Filter 插件，用于连接多个事件中分隔的多行日志。
key message
multiline_end_regexp /\n$/ # 以换行符“\n”拼接
separator ""
</filter>
<filter kubernetes.**> # 添加 Kubernetes metadata 数据
@id filter_kubernetes_metadata
@type kubernetes_metadata
</filter>
<filter kubernetes.**> # 修复ES中的JSON字段
@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>
<filter kubernetes.**> # 删除一些多余的属性
@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>
<filter kubernetes.**> # 只采集具有logging=true标签的Pod日志
@id filter_log
@type grep
<regexp>
key $.kubernetes.labels.logging
pattern ^true$
</regexp>
</filter>
forward.input.conf: |- # 监听配置，一般用于日志聚合用
<source>
@id forward
@type forward
</source>
output.conf: |- # 路由配置，将处理后的日志数据发送到ES
<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 elasticsearch # 目标的一个唯一标识符
@type elasticsearch # 支持的输出插件标识符，输出到 Elasticsearch
@log_level info # 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。
include_tag_key true
host elasticsearch # 定义 Elasticsearch 的地址
port 9200
logstash_format true # Fluentd 将会以 logstash 格式来转发结构化的日志数据
logstash_prefix k8s # 设置 index 前缀为 k8s
request_timeout 30s
<buffer> # Fluentd 允许在目标不可用时进行缓存
@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>
在上面的文件中我们首先定义了日志源，然后经过滤和组装获得我们需要的格式，最后将数据输出到Elasticsearch集群中。
2. 使用Daemonset部署Fluentd Pod
新建一个 fluentd-daemonset.yaml
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
version: v2.0.4
kubernetes.io/cluster-service: "true"
addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
spec:
selector:
matchLabels:
k8s-app: fluentd-es
version: v2.0.4
template:
metadata:
labels:
k8s-app: fluentd-es
kubernetes.io/cluster-service: "true"
version: v2.0.4
annotations:
scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ''
spec:
serviceAccountName: fluentd-es
containers:
- name: fluentd-es
image: cnych/fluentd-elasticsearch:v2.0.4
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: #节点选择
beta.kubernetes.io/fluentd-ds-ready: "true" #节点需有这个标签才会部署收集
tolerations: #添加容忍
- key: node-role.kubernetes.io/master
operator: Exists
effect: NoSchedule
terminationGracePeriodSeconds: 30
volumes:
- name: varlog
hostPath:
path: /var/log
- name: varlibdockercontainers
hostPath:
path: /var/lib/docker/containers
- name: config-volume
configMap:
name: fluentd-config
刚才我们使用ConfigMap对象编写的Fluentd的配置文件，也已经通过volumes 挂载到了Fluentd 容器中。我们也可以通过给节点打标签的方式，灵活控制哪些节点的日志可以被收集。在上面文件中我们定义了nodeSelector字段，来收集集群中含有这个beta.kubernetes.io/fluentd-ds-ready: "true"标签的节点日志。
为需要收集日志的节点添加标签
$ kubectl label nodes k8s-node01 beta.kubernetes.io/fluentd-ds-ready=true
$ kubectl label nodes kubesphere beta.kubernetes.io/fluentd-ds-ready=true
$ kubectl get nodes --show-labels
NAME STATUS ROLES AGE VERSION LABELS
k8s-node01 Ready <none> 200d v1.15.3 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/fluentd-ds-ready=true,beta.kubernetes.io/os=linux,es=log,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=k8s-node01,kubernetes.io/os=linux
kubesphere Ready master 203d v1.15.3 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/fluentd-ds-ready=true,beta.kubernetes.io/os=linux,es=log,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=kubesphere,kubernetes.io/os=linux,node-role.kubernetes.io/master=
部署资源对象
$ kubectl create -f fluentd-configmap.yaml
configmap "fluentd-config" created
$ kubectl create -f fluentd-daemonset.yaml
serviceaccount "fluentd-es" created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io "fluentd-es" created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io "fluentd-es" created
daemonset.apps "fluentd-es" created
$ kubectl get pods -n logging
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
es-0 1/1 Running 1 2d
es-1 1/1 Running 1 2d
es-2 1/1 Running 1 2d
fluentd-es-7rf2v 1/1 Running 0 82m
fluentd-es-bm974 1/1 Running 0 82m
kibana-5b7f674fd8-z6k6h 1/1 Running 1 3h59m
$ kubectl get svc -n logging
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
elasticsearch ClusterIP None <none> 9200/TCP,9300/TCP 18d
kibana NodePort 10.111.51.138 <none> 5601:31284/TCP 18d
3. 测试应用日志收集
在上面Fluentd的配置文件中，我们指定了只收集具有logging=true标签的Pod日志， 现在我们部署一个简单的测试应用， 新建 dummylogs.yaml文件
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: dummylogs
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: dummylogs
template:
metadata:
labels:
app: dummylogs
logging: "true" # 要采集日志需要加上该标签
spec:
containers:
- name: dummy
image: cnych/dummylogs:latest
args:
- msg-processor
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: dummylogs2
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: dummylogs2
template:
metadata:
labels:
app: dummylogs2
logging: "true" # 要采集日志需要加上该标签
spec:
containers:
- name: dummy
image: cnych/dummylogs:latest
args:
- msg-receiver-api
使用 kubectl 工具创建该 Pod：
$ kubectl create -f dummylogs.yaml
$ kubectl get pod
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
dummylogs-59677dd44d-44z9c 1/1 Running 21 2d8h
dummylogs-59677dd44d-s64rj 1/1 Running 19 2d8h
dummylogs2-67498f8b6d-dgz7c 1/1 Running 21 2d8h
dummylogs2-67498f8b6d-v6db5 1/1 Running 18 2d8h
$ kubectl logs -f dummylogs-59677dd44d-44z9c
{"LOGLEVEL":"INFO","serviceName":"msg-processor","serviceEnvironment":"staging","message":"Information event from service msg-processor staging - events received and processed.","eventsNumber":25}
{"LOGLEVEL":"INFO","serviceName":"msg-processor","serviceEnvironment":"staging","message":"Information event from service msg-processor staging - events received and processed.","eventsNumber":49}
这个 Pod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，现在我们到kibana上去添加这个索引。
在这里插入图片描述
可以使用过滤器筛选一些日志进行分析
在这里插入图片描述
六、实现基于日志的报警
在应用层面我们可以使用 Promethus 对应用的各项指标进行监控，但是在业务层面，应用的日志中也会产生一些错误日志，影响业务的正常运行，所以我们还需要对错误日志进行监控报警，可以使用 elastalert 组件来完成这个工作。
ElastAlert支持以下方式报警：
- Command
- JIRA
- OpsGenie
- SNS
- HipChat
- Slack
- Telegram
- Debug
- Stomp
下面我们使用邮件方式报警，编写资源文件elastalert.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: elastalert-config
namespace: logging
labels:
app: elastalert
data:
elastalert_config: |- # elastalert配置文件
---
rules_folder: /opt/rules # 指定规则的目录
scan_subdirectories: false
run_every: # 多久从 ES 中查询一次
minutes: 1
buffer_time:
minutes: 15
es_host: elasticsearch
es_port: 9200
writeback_index: elastalert
use_ssl: False
verify_certs: True
alert_time_limit: # 失败重试限制
minutes: 2880
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: elastalert-rules
namespace: logging
labels:
app: elastalert
data:
rule_config.yaml: |- # elastalert规则文件
name: dummylogs error # 规则名字，唯一值
es_host: elasticsearch
es_port: 9200
type: any # 报警类型
index: k8s-* # es索引
filter: # 过滤
- query:
query_string:
query: "LOGLEVEL:ERROR" # 报警条件
alert: # 报警类型
- "email"
smtp_host: smtp.qq.com
smtp_port: 587
smtp_auth_file: /opt/auth/smtp_auth_file.yaml
email_reply_to: 123456789@qq.com #发送邮箱
from_addr: 123456789qq.com
email: # 接受邮箱
- "xxxxx@163.com"
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: elastalert
namespace: logging
labels:
app: elastalert
spec:
selector:
matchLabels:
app: elastalert
template:
metadata:
labels:
app: elastalert
spec:
containers:
- name: elastalert
image: jertel/elastalert-docker:0.2.4
imagePullPolicy: IfNotPresent
volumeMounts:
- name: config
mountPath: /opt/config
- name: rules
mountPath: /opt/rules
- name: auth
mountPath: /opt/auth
resources:
limits:
cpu: 50m
memory: 256Mi
requests:
cpu: 50m
memory: 256Mi
volumes:
- name: auth
secret:
secretName: smtp-auth
- name: rules
configMap:
name: elastalert-rules
- name: config
configMap:
name: elastalert-config
items:
- key: elastalert_config
path: elastalert_config.yaml
使用邮件进行报警的时候，需要指定一个smtp_auth_file 的文件，文件中包含用户名和密码：(smtp_auth_file.yaml)
user: "xxxxx@qq.com" # 发送的邮箱地址
password: "exawdasqq12" # 不是qq邮箱的登录密码，是授权码
然后使用上面的文件创建一个对应的 Secret 资源对象：
$ kubectl create secret generic smtp-auth --from-file=smtp_auth_file.yaml -n logging
创建资源对象
$ kubectl apply -f elastalert.yaml
$ kubectl get pods -n logging -l app=elastalert
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
elastalert-ff5f7c9c-4948j 1/1 Running 0 9m17s
$ kubectl logs -f elastalert-ff5f7c9c-4948j -n logging
Elastic Version: 7.6.2
Reading Elastic 6 index mappings:
Reading index mapping 'es_mappings/6/silence.json'
Reading index mapping 'es_mappings/6/elastalert_status.json'
Reading index mapping 'es_mappings/6/elastalert.json'
Reading index mapping 'es_mappings/6/past_elastalert.json'
Reading index mapping 'es_mappings/6/elastalert_error.json'
Index elastalert already exists. Skipping index creation.
我们的示例应用会隔一段时间就产生 ERROR 级别的错误日志，所以正常情况下我们就可以收到如下所示的邮件信息了：
在这里插入图片描述
上篇文章：k8s七 | 服务守护进程DaemonSet
系列文章：深入理解Kuerneters
参考资料：从Docker到Kubernetes进阶-阳明
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