操作方法：在 Kubernetes 中搭建 Fluentd、Elastic search 和 Kibana

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

先决条件

Kubernetes (> 1.14)
kubectl
Helm 3

安装 Elasticsearch 和 Kibana

为监测工具创建命名空间并添加 Helm Repo 用于Elastic Search
```
kubectl create namespace dapr-monitoring
```

添加 Elastic helm repo

helm repo add elastic https://helm.elastic.co
helm repo update

使用 Helm 安装 Elastic Search

默认情况下，Chart 必须在不同的节点上创建3个副本。如果您的集群少于3个节点，请指定一个较低的副本数量。例如，将它设置为 1：

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

否则：

helm install elasticsearch elastic/elasticsearch -n dapr-monitoring

如果您正在使用 minikube 或者想要禁用持久化卷来开发，您可以使用以下命令禁用它：

helm install elasticsearch elastic/elasticsearch -n dapr-monitoring --set persistence.enabled=false,replicas=1

安装 Kibana

helm install kibana elastic/kibana -n dapr-monitoring

校验

确保 Elastic Search 和 Kibana 正在您的Kubernetes 集群中运行。

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

安装 config map 和 Fluentd 作为守护程序

下载这些配置文件：

注意：如果你已经在你的集群中运行 Fluentd，请启用 nested json 解析器从 Dapr 解析JSON 格式的日志。

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

确保 Fluentd 作为守护程序运行；实例的数量应与集群节点的数量相同。在下面的例子中，我们只有一个节点。

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

使用 JSON 格式化日志安装 Dapr

使用 JSON 格式化日志启用 Dapr

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

在 Dapr sidecar 中启用 JSON 格式化日志

添加 dapr.io/log-as-json: "true" annotation 到你的部署yaml.

You can run Kafka locally using this Docker image. To run without Docker, see the getting started guide here.

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 需要一段时间才能索引 Fluentd 发送的日志。

Port-forward 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