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说明
之前有一篇博客对k8s的helm包做了详细说明，如下：
【Kubernetes】k8s的helm包管理与应用详细说明与操作【helm安装、heml仓库管理和搭建私有仓库】
镜像等文件
监控管理【prometheus】
框架说明
部署prometheus【mon节点】
- 镜像查看【需要先配置好helm源，这里是配置的ali源】【集群必须通外网才能部署啊】
helm search repo prometheus-operator - 安装prometheus
helm install mon ali/prometheus-operator【后面就是上面查询到的helm信息】
下载完毕以后呢就会有一个helm信息了 - 同时会自动生成很多pod，等待，让这些pod状态全部为running
- 编辑mon-grafana的这个pod，修改里面的TYPE类型为Nodeport
kubectl edit svc mon-grafana【下面第二张图的TYPE是修改后的效果】 - 删除上面的helm内容
helm del mon
登陆prometheus
-
先执行
kubectl get svc找到mon-grafana映射的端口号 -
然后使用在浏览器输入
任意nodeIP:上面的端口号即可进到prometheus界面
但是呢，我们现在是不知道用户名和密码的，别急，接着往下看。
用户名密码查看
-
用户名和密码都是放在secret里面的一个mon-grafana容器里面的
-
所以我们现在可以通过这个容器来反编译密码出来
-
然后通过上面查看到的用户名和密码，到网站的登陆界面输入登陆
登陆成功以后呢，就是这个界面
模版的使用
上面界面只是自带的，更多显示模版可以去官网上下载的，因为我集群没有外网，这个实验没法做，可以自行网上搜索prometheus的模版使用，教程有很多。
Grafane官网
helm3 安装(部署)EFK【elk的升级版】
架构说明
- ELK
- Elasticsearch #是个开源分布式搜索引擎，存储日志及提供查询接口。
- Logstash #是一个完全开源的工具，他可以对日志进行收集 发送给Elasticsearch.
- Kibana #是一个开源和免费的，web界面的工具，可以让用户浏览Elasticsearch里的日志.
- logstash性能低，消耗资源，且存在不支持消息队列缓存及存在数据丢失的问题
所以logstash一般可以用fluentd或者filebeat替代
如果使用上面2种替代以后呢，就叫做EFK框架
运行环境说明【必看】
- 其中vms61 是master，vms62 和vms62 位worker。
- 在所有节点上修改
/var/lib/kubelet/config.yaml，在最后一行添加：
featureGates:
CSIMigration: false
- 否则查看pod 状态时会报如下错误：
MountVolume.SetUp failed for volume "default-token-bd9jk" : failed to sync secret cache: timed
out waiting for the condition
不过不改也没关系。
- 下面所有用到的包，我都已经打包放在这里面了，如果不嫌下载慢，可以直接下载我上传的包
1、增加efk官方helm源
[root@vms61 ~]# helm repo add elastic https://helm.elastic.co
"elastic" has been added to your repositories
[root@vms61 ~]#
[root@vms61 ~]# helm repo list
NAME URL
azure http://mirror.azure.cn/kubernetes/charts/
ali https://apphub.aliyuncs.com
elastic https://helm.elastic.co
[root@vms61 ~]#
2.下载并安装elasticsearch
- 下载
[root@vms61 ~]# mkdir efk ; cd efk
[root@vms61 efk]#
[root@vms61 efk] helm pull elastic/elasticsearch
-
用命令
tar zxvf elasticsearch-7.9.1.tgz解压下载下来的elasticsearch-7.9.1.tgz，得到一个目录elasticsearch。 -
用vim 编辑
elasticsearch/values.yaml，修改如下部分： -
因为我们环境一台master，2 台worker，所以replicas 修改为2。
-
因为不准备使用持久性存储，所以这里把persistence 下面的enabled 值有true 改为false。
-
这里用的指定了elasticsearch 用的镜像为本地的【如果不指定可能会因为网络等问题导致失败，所以最好是提前在所有节点上提前下载下来】，之后保存退出。
-
安装
[root@vms61 efk]# helm install elastic elasticsearch
NAME: elastic
LAST DEPLOYED: Sat Sep 12 18:38:08 2020
NAMESPACE: ns6
STATUS: deployed
REVISION: 1
NOTES:
1. Watch all cluster members come up.
$ kubectl get pods --namespace=ns6 -l app=elasticsearch-master -w
2. Test cluster health using Helm test.
$ helm test elastic --cleanup
[root@vms61 efk]#
- 命令里的elastic 是应用的名字可以随意写，elasticsearch 是解压出来的文件夹。
这里大概1 分钟左右，对应的pod 会运行起来：
[root@vms61 efk]# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
elasticsearch-master-0 1/1 Running 0 80s
elasticsearch-master-1 1/1 Running 0 79s
[root@vms61 efk]#
3.下载并安装filebeat
- 下载
[root@vms61 efk] helm pull elastic/filebeat
- 用命令
tar zxvf filebeat-7.9.1.tgz解压下载下来的filebeat-7.9.1.tgz，得到一个目录filebeat。 - 用
vim 编辑filebeat/values.yaml，查看如下部分：
建议提前把所需镜像在所有节点上下载下来，其他不需要编辑什么，保存退出。 - 开始安装filebeat：
[root@vms61 efk]# helm install fb filebeat
NAME: fb
LAST DEPLOYED: Sat Sep 12 18:47:20 2020
NAMESPACE: ns6
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None
NOTES:
1. Watch all containers come up.
$ kubectl get pods --namespace=ns6 -l app=fb-filebeat -w
[root@vms61 efk]#
- 命令里的fb 是应用的名字可以随意写，filebeat 是解压出来的文件夹。
大概20 秒就好：
[root@vms61 efk]# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
elasticsearch-master-0 1/1 Running 0 9m33s
elasticsearch-master-1 1/1 Running 0 9m32s
fb-filebeat-lgm76 1/1 Running 0 21s
fb-filebeat-trz5m 1/1 Running 0 21s
[root@vms61 efk]#
4.下载并安装metricbeat
- 下载metricbeat：
[root@vms61 efk] helm pull elastic/metricbeat
- 用命令
tar zxvf metricbeat-7.9.1.tgz解压下载下来的metricbeat-7.9.1.tgz，得到一个目录metricbeat。 - 类似前面的方法把所有的镜像提前在所有节点下载下来，开始安装：
[root@vms61 efk]# helm install metric metricbeat
NAME: metric
LAST DEPLOYED: Sat Sep 12 18:53:55 2020
NAMESPACE: ns6
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None
NOTES:
1. Watch all containers come up.
$ kubectl get pods --namespace=ns6 -l app=metric-metricbeat -w
[root@vms61 efk]#
- 命令里的metric 是应用的名字可以随意写，metricbeat 是解压出来的文件夹。
这里大概40 秒钟左右，对应的pod 会运行起来：
[root@vms61 efk]# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
...输出...
metric-kube-state-metrics-76c5b9fdbf-4jmnr 1/1 Running 0 46s
metric-metricbeat-bbbxx 1/1 Running 0 46s
metric-metricbeat-metrics-696b596c6f-lwp74 1/1 Running 0 46s
metric-metricbeat-z7x7v 1/1 Running 0 46s
[root@vms61 efk]#
5.下载安装kibana
- 下载
[root@vms61 efk]# helm pull elastic/kibana
- 用命令tar zxvf kibana-7.9.1.tgzz 解压下载下来的kibana-7.9.1.tgz，得到一个目录kibana。
- 类似前面的方法把所有的镜像提前在所有节点下载下来，并把服务类型改为NodePort：
保存退出之后，开始安装：
[root@vms61 efk]# helm install kb kibana
NAME: kb
LAST DEPLOYED: Sat Sep 12 18:58:36 2020
NAMESPACE: ns6
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None
[root@vms61 efk]#
- 命令里的kb 是应用的名字可以随意写，kibana 是解压出来的文件夹。
这里大概2 分钟左右，对应的pod 会运行起来：
[root@vms61 efk]# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
...输出...
kb-kibana-d97c78c6-nqt5p 1/1 Running 0 2m1s
...输出...
[root@vms61 efk]#
- 注意两台worker 的配置是：分别8G 内存，4 核CPU【这是最低配置】
6.访问kibana
通过kubectl get svc 查看当前kibana 对应的NodePort 端口为30729 ，在浏览器里输入192.168.26.61:30729回车