EKS 训练营-日志收集 EFK(14)

EKS 训练营-日志收集 EFK(14)

介绍

应用程序和系统日志可以帮助我们了解集群内部的运行情况，日志对于我们调试问题和监视集群情况也是非常有用的。而且大部分的应用都会有日志记录，对于传统的应用大部分都会写入到本地的日志文件之中。对于容器化应用程序来说则更简单，只需要将日志信息写入到 stdout 和 stderr 即可，容器默认情况下就会把这些日志输出到宿主机上的一个 JSON 文件之中，同样我们也可以通过 docker logs 或者 kubectl logs 来查看到对应的日志信息。

但是，通常来说容器引擎或运行时提供的功能不足以记录完整的日志信息，比如，如果容器崩溃了、Pod 被驱逐了或者节点挂掉了，我们仍然也希望访问应用程序的日志。所以，日志应该独立于节点、Pod 或容器的生命周期，这种设计方式被称为 cluster-level-logging，即完全独立于 Kubernetes 系统，需要自己提供单独的日志后端存储、分析和查询工具。

日志收集方案

Kubernetes 集群本身不提供日志收集的解决方案，一般来说有主要的 3 种方案来做日志收集：

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。

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。

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。

创建 ES 集群

为了简便，我们这里使用 AWS 全托管的 ES 服务，服务将会开启精细访问服务，先设定几个环境变量：

# name of our elasticsearch cluster export ES_DOMAIN_NAME="eks-logging" # Elasticsearch version export ES_VERSION="7.10" # kibana admin user export ES_DOMAIN_USER="admin" # kibana admin password export ES_DOMAIN_PASSWORD="Wangzan@18"

创建 ES 集群

# Download and update the template using the variables created previously mkdir ~/environment/logging/ && cd ~/environment/logging/ curl -sS \ | envsubst > ~/environment/logging/es_domain.json # Create the cluster aws es create-elasticsearch-domain \ --cli-input-json file://~/environment/logging/es_domain.json

为 Fluent bit 配置 IRSA

我们为 ES 开启了精细访问控制，因为 fluent 需要向 ElasticSearch 通信，我们需要为这个 fluent 创建一个具有基本权限的 serviceAccount，这里即便给了很大的权限也是无法写入 ES 集群的，请自行替换 Resource 里面的参数。

cd ~/environment/logging/ cat < ~/environment/logging/fluent-bit-policy.json { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Action": [ "es:ESHttp*" ], "Resource": "arn:aws:es:eu-west-1:921283538843:domain/eks-logging", "Effect": "Allow" } ] } EoF aws iam create-policy \ --policy-name fluent-bit-policy \ --policy-document file://~/environment/logging/fluent-bit-policy.json

创建 serviceAccount

为 fluent serviceAccount 创建 IAM 角色。

kubectl create namespace logging eksctl create iamserviceaccount \ --name fluent-bit \ --namespace logging \ --cluster my-cluster \ --attach-policy-arn "arn:aws:iam::921283538843:policy/fluent-bit-policy" \ --approve \ --override-existing-serviceaccounts

确认一下创建的 serviceAccount 已经 annotated 相应的角色。

kubectl -n logging describe sa fluent-bit

输出如下：

Name: fluent-bit Namespace: logging Labels: app.kubernetes.io/managed-by=eksctl Annotations: eks.amazonaws.com/role-arn: arn:aws:iam::921283538843:role/eksctl-my-cluster-addon-iamserviceaccount-lo-Role1-1628KE9D9FMEO Image pull secrets: Mountable secrets: fluent-bit-token-kjqnh Tokens: fluent-bit-token-kjqnh Events:

配置 ES 访问权限

角色映射是精细访问控制的最重要的方面。精细访问控制具有一些预定义的角色来帮助您入门，但除非您将角色映射到用户，否则，向集群发出的每个请求都会以权限错误结束。

Backend roles，提供了另一种将角色映射到用户的方法。您可以将同一角色映射到单个后端角色，然后确保所有用户都具有该后端角色，而不是将同一角色映射到几十个不同的用户。后端角色可以是 IAM 角色或任意字符串。

有上面的结果我们可以知道 fluent 的 serviceAccount 的 IAM 角色为：

arn:aws:iam::921283538843:role/eksctl-my-cluster-addon-iamserviceaccount-lo-Role1-1628KE9D9FMEO

因为 ES 已经创建好了，我们使用提前定义的账户和密码登陆进去，然后选择 Open Distro for Elasticsearch --> Security --> Roles --> all_access --> Mapped users --> Manage mapping 加上上面的角色。

也可以使用我们定义好的账户访问 ES 接口添加权限

# We need to retrieve the Fluent Bit Role ARN export FLUENTBIT_ROLE=$(eksctl get iamserviceaccount --cluster my-cluster --namespace logging -o json | jq '.[].status.roleARN' -r) # Get the Elasticsearch Endpoint export ES_ENDPOINT=$(aws es describe-elasticsearch-domain --domain-name ${ES_DOMAIN_NAME} --output text --query "DomainStatus.Endpoint") # Update the Elasticsearch internal database curl -sS -u "${ES_DOMAIN_USER}:${ES_DOMAIN_PASSWORD}" \ -X PATCH \ \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d' [ { "op": "add", "path": "/backend_roles", "value": ["'${FLUENTBIT_ROLE}'"] } ] '

现在我们使用自己的 IAM user 打开 Console，可以看到会有下面的报错

虽然我们的 IAM user 具有最高权限，但是因为开启的精细访问，这里也会显示没有权限，按照上面的方式，我们可以把自己的 IAM user 也 Map user 里面的 user。

部署 fluent bit

下载 fluent bit yaml 文件，修改其中一些参数

cd ~/environment/logging # get the Elasticsearch Endpoint export ES_ENDPOINT=$(aws es describe-elasticsearch-domain --domain-name ${ES_DOMAIN_NAME} --output text --query "DomainStatus.Endpoint") curl -Ss \ | envsubst > ~/environment/logging/fluentbit.yaml

可以查看文件清单，确认一下要部署的资源，然后我们进行部署：

kubectl apply -f ~/environment/logging/fluentbit.yaml

部署的为 DaemonSet，每个 node 上面都会部署一个 fluent 来收取日志。

wangzan:~/environment/logging $ kubectl --namespace=logging get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE fluent-bit-cfqrn 1/1 Running 0 60s fluent-bit-cnfbl 1/1 Running 0 60s fluent-bit-n46wq 1/1 Running 0 60s fluent-bit-zhbxn 1/1 Running 0 60s

Kibana 可视化

登陆到 Kibana 系统之后，我们选择 Kibana ---> Discover，选择创建 index。

我们选择 @timestamp

问题处理

我们在 ES 的界面中，可以看到大量的 fluent bit 的错误报告，内容如下：

[2021/06/17 01:46:35] [ warn] [engine] failed to flush chunk '1-1623894315.231527444.flb', retry in 359 seconds: task_id=1825, input=tail.0 > output=es.0

我们再去查看 fluent bit 的 Pod ，查看报错日志，会有一个 400 错误，尽量查看新创建的 Pod：

"index": { "_index": "fluent-bit", "_type": "_doc", "_id": "TUx4E3oB4v1-EVN7WM4m", "status": 400, "error": { "type": "mapper_parsing_exception", "reason": "Could not dynamically add mapping for field [app.kubernetes.io/name]. Existing mapping for [kubernetes.labels.app] must be of type object but found [text]." } }

我们看到，当 fluent bit 去动态创建 mapping 的时候，无法创建，我们再去查看一下 ES 的 mapping。

这里的 app 类型为 text，无法被创建，为什么会出现这样的问题呢？

我们去查看一下部署的 Pod，发现其中有些 Pod 同时有如下的一些 lable：

app.kubernetes.io/name: app.kubernetes.io/instance: app:

一般来说，若您没有特别设定，当数据写入 ES 的时候，该 index 的 index mapping 便会自动被建立，并且随着数据格式的改变动态地调整 index mapping，因为有 app 这个 label，创建了如上的 mapping，当再创建含有”kubernetes.labels.app.kubernetes.io/name” 的栏位数据写入时， ES无法动态地将”kubernetes.labels.app” 由 text 转为 object，因此出现 400 mapper_parsing_exception 这样的错误信息。

小测试

我们可以对 ES Dev Tools 进行一下测试，我们手动写入一份数据：

PUT fluent-bit-test-001/_doc/1 { "kubernetes": { "labels": { "app":"test" } } }

然后查看一下 ES 自动创建的 Index mapping。

GET /fluent-bit-test-001/_mapping

若我再写一笔数据至fluent-bit-test-001。

PUT fluent-bit-test-001/_doc/2 { "kubernetes": { "labels": { "app-test":"test" } } }

此时该索引的mapping便随之更动如下：

{ "fluent-bit-test-001" : { "mappings" : { "properties" : { "kubernetes" : { "properties" : { "labels" : { "properties" : { "app" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "app-test" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } } } } } } } } } }

那么我们去重现一下上面的问题，写入如下数据

PUT fluent-bit-test-001/_doc/3 { "kubernetes": { "labels": { "app": { "kubernetes": { "io/name":"test12345" } } } } }

便会出现400 mapper_parsing_exception error. 又“kubernetes.labels.app” 无法同时为text及object 型态。

解决办法

调整 prod labels 的 key 值的 naming 规则，举例来说，若 labels 的 Key 已经有 app 这样的 key 值了，就不要有后续 app.kubernetes.io/name 这样的 Key 值。

我看了一下，同时有这两个 label 的 Pod 基本就是 ebs，efs，我们去修改他们的 deployment，删掉这些 app 这个标签。

更改 ebs-csi-controller

kubectl delete deploy ebs-csi-controller -n kube-system kubectl apply -f -n kube-system

ebs-csi-node

kubectl delete daemonset ebs-csi-node -n kube-system kubectl apply -f -n kube-system

ebs-snapshot-controller

kubectl delete statefulset ebs-snapshot-controller -n kube-system kubectl apply -f -n kube-system

efs-csi-controller

kubectl delete deploy efs-csi-controller -n kube-system kubectl apply -f -n kube-system

efs-csi-node

kubectl delete daemonset efs-csi-node -n kube-system kubectl apply -f -n kube-system

然后查看命令，看看还有哪些 Pod 是带有 app 这个标签的。

kubectl get pod -n kube-system -l app --show-labels

发现只有一个 cluster-autoscaler，我们修改最后一个 Pod。

cluster-autoscaler

kubectl -n kube-system edit deployment.apps/cluster-autoscaler kubectl apply -f -n kube-system kubectl -n kube-system \ annotate deployment.apps/cluster-autoscaler \ cluster-autoscaler.kubernetes.io/safe-to-evict="false" deployment.apps/cluster-autoscaler annotated

现在已经没有使用 app 标签的 Pod 了，我们下一步需要重建 ES 的 Index，我们适当的修改 fluent bit 的配置文件，在输出里面，添加一些参数，使得每天生成一个 Index，这样可以提升检索速度，记得把 yaml 下载下来，修改为自己的 ES 地址。

kubectl delete -f fluentbit.yaml kubectl apply -f Index pattern

解决办法 2

如果要以 Fluentd/Fluentbit 的角度来着手处理，我认为或许可以透过 Fluentd/Fluentbit 在转发日志这层，将 Label 的格式进行一个转化。以 Fluentbit 为例，Fluentbit 在 ES output 插件中有提供一个参数为 "ReplaceDots"。当您启用这个功能后，他会将 Field name 具有 "." 的全部转换为 ""。举例来说，"app.kubernetes.io" 就会转换为 "app_kubernetes_io"。如此一来，对于 Opensearch 来说它就会是与 "app" 这个物件不同，也就会具有不同的 mapping。如此一来，可以作为避免 Key 冲突的一种替代解决方案。然而，缺点就在于您未来在 Opensearch 的 Query 上必须要将这两个值都列入搜寻考量。

[OUTPUT] Name es Match * Host search-eks-logging-l4fqppoj3nuxbtujww72umyof4.eu-west-1.es.amazonaws.com Port 443 TLS On Logstash_Format True Logstash_Prefix my-cluster Logstash_DateFormat %Y.%m Replace_Dots On AWS_Auth On AWS_Region eu-west-1 Retry_Limit 6

清理资源

cd ~/environment/ kubectl delete -f ~/environment/logging/fluentbit.yaml aws es delete-elasticsearch-domain \ --domain-name ${ES_DOMAIN_NAME} eksctl delete iamserviceaccount \ --name fluent-bit \ --namespace logging \ --cluster my-cluster \ --wait aws iam delete-policy \ --policy-arn "arn:aws:iam::921283538843:policy/fluent-bit-policy" kubectl delete namespace logging rm -rf ~/environment/logging unset ES_DOMAIN_NAME unset ES_VERSION unset ES_DOMAIN_USER unset ES_DOMAIN_PASSWORD unset FLUENTBIT_ROLE unset ES_ENDPOINT

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