Kubernetes 搭建 ES 集群（存储使用 local pv）

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2022-12-20 01:26 226阅读 0赞

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> [本文原文链接：https://blog.csdn.net/xzk9381/article/details/109571008，转载请注明出处。如有发现文章中的任何问题，欢迎评论区留言。][https_blog.csdn.net_xzk9381_article_details_109571008]

### 一、集群规划 ###

1.  由于当前环境中没有分布式存储，所以只能使用本地 PV 的方式来实现数据持久化，如果希望了解使用 cephfs 搭建 ES 集群，可以参考我的另外两篇文章：[CentOS 7 搭建 Ceph 集群（nautilus 版本）][CentOS 7 _ Ceph _nautilus] 和 [Kubernetes 搭建 ES 集群（存储使用 cephfs）][Kubernetes _ ES _ cephfs]。
2.  ES 集群的 master 节点至少需要三个，防止脑裂。
3.  由于 master 在配置过程中需要保证主机名固定和唯一，所以搭建 master 使用 StatefulSet 控制器
4.  node 节点需要固定的主机名和固定的物理节点以及物理节点上的本地PV，所以需要使用 StatefulSet，配合 StorageClass 来固定。
5.  kibana为无状态服务，使用deployment。

### 二、修改 elasticsearch 镜像 ###

在部署 elasticsearch 的时候建议配置 memlock:true，这个要求系统必须配置ulimit。所以需要修改镜像，使其在容器内自动执行。

Dockerfile 内容如下：

FROM docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.3.0
    
    MAINTAINER haha@xxx.com
    
    COPY run.sh /
    RUN chmod 755 /run.sh
    
    CMD ["/run.sh"]

run.sh 脚本内容如下：

#!/bin/bash
    
    ulimit -l unlimited
     
    exec su elasticsearch /usr/local/bin/docker-entrypoint.sh

> elasticsearch 用户是官方镜像中已经创建好的用户

在 Dockerfile 目录中执行如下命令构建镜像：

docker build --tag elasticsearch:7.3.0 -f Dockerfile .

构建完成的镜像可以选择推送到私有镜像仓库中，也可以选择将镜像导出到本地，然后再导入到各个 k8s node 节点中。这里选择首先将镜像导出到本地：

docker save elasticsearch:7.3.0 -o elasticsearch_ulimit_7.3.0.tar

再将镜像导入到各个 node 节点中：

docker load --input elasticsearch_ulimit_7.3.0.tar

### 三、创建命名空间 ###

将 ES 集群统一放到一个单独的命名空间中，yaml 文件内容如下：

---
    apiVersion: v1
    kind: Namespace
    metadata:
      name: ns-elasticsearch
      labels:
        name: ns-elasticsearch

### 四、创建 ServiceAccount 并绑定角色 ###

设置 ES 使用单独的 ServiceAccount，所以需要手动创建一个并分配进群角色，yaml 文件内容如下：

---
    apiVersion: v1
    kind: ServiceAccount
    metadata:
      labels:
        elastic-app: elasticsearch
      name: elasticsearch-admin
      namespace: ns-elasticsearch
    ---
    apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
    kind: ClusterRole
    metadata:
      name: elasticsearch-admin
      labels:
        elastic-app: elasticsearch
    rules: 										# 根据需要配置相应的api/资源/权限
      - apiGroups: [""]
        resources: ["pods"]
        verbs: ["get","watch","list"] 
    ---
    apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
    kind: ClusterRoleBinding
    metadata:
      name: elasticsearch-admin
      labels:
        elastic-app: elasticsearch
    roleRef:
      apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
      kind: ClusterRole
      name: cluster-admin
    subjects:
      - kind: ServiceAccount
        name: elasticsearch-admin
        namespace: ns-elasticsearch

### 五、创建本地持久化存储 ###

#### 1. 存储规划 ####

首先在 k8s-node1 至 k8s-node5 节点中创建 /opt/es/es-node-data 目录，用于存储 ES Data 节点的数据。在 k8s-node3 至 k8s-node5 节点中创建 /opt/es/es-master-data 目录用于存储 ES Master 节点的数据。在 k8s-node3 节点中创建 /opt/es/kibana-data 目录用于存储 kibana 数据。需要注意的是，es-node-data、es-master-data、kibana-data 这三个目录都需要设置 777 权限。

#### 2. 设置 label ####

为了确保 Pod 调度到指定机器中，需要设置以下 label：

*  为 k8s-node1 至 k8s-node5 节点添加 es-data-node=true 标签；

kubectl label nodes k8s-node1 es-data-node=true
    kubectl label nodes k8s-node2 es-data-node=true
    kubectl label nodes k8s-node3 es-data-node=true
    kubectl label nodes k8s-node4 es-data-node=true
    kubectl label nodes k8s-node5 es-data-node=true

*  为 k8s-node3 至 k8s-node5 节点添加 es-data-master=true 标签；

kubectl label nodes k8s-node3 es-data-master=true
    kubectl label nodes k8s-node4 es-data-master=true
    kubectl label nodes k8s-node5 es-data-master=true

*  为 k8s-node3 节点添加 es-kibana-data=true 标签；

kubectl label nodes k8s-node3 es-kibana-data=true

#### 3. 创建 StorageClass ####

创建 StorageClass 的 yaml 文件内容如下：

---
    kind: StorageClass 
    apiVersion: storage.k8s.io/v1
    metadata:
      name: local-es-storage
    provisioner: kubernetes.io/no-provisioner
    volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer 	# 绑定模式为等待消费者,即当Pod分配到节点后,进行与PV的绑定

#### 4. 创建 PV 和 PVC ####

由于有三个服务需要进行持久化存储，所以需要创建三个 PV 和 PVC。

##### 4.1 ES Master 存储 #####

创建用于 ES Master 节点数据存储的 PV 和 PVC yaml 文件内容如下：

---
    apiVersion: v1
    kind: PersistentVolume
    metadata:
      name: local-es-master-pv
    spec:
      accessModes:
      - ReadWriteOnce
      capacity:
        storage: 200Gi
      local:
        path: /opt/es/es-master-data                # 需要在指定的节点创建相应的目录
      nodeAffinity:                                 # 指定节点,对节点配置label
        required:
          nodeSelectorTerms:
          - matchExpressions:
            - key: es-data-master
              operator: In
              values:
              - "true"
      persistentVolumeReclaimPolicy: Retain         # 回收策略为保留,不会删除数据,即当pod重新调度的时候,数据不会发生变化.
      storageClassName: local-es-storage
    
    ---
    kind: PersistentVolumeClaim
    apiVersion: v1
    metadata:
      name: local-es-master-pvc
      namespace: ns-elasticsearch
    spec:
      accessModes:
        - ReadWriteOnce
      storageClassName: local-es-storage
      resources:
        requests:
          storage: 200Gi

##### 4.2 ES Node 存储 #####

创建用于 ES Node 节点数据存储的 PV 和 PVC yaml 文件内容如下：

---
    apiVersion: v1
    kind: PersistentVolume
    metadata:
      name: local-es-node-pv
    spec:
      accessModes:
      - ReadWriteOnce
      capacity:
        storage: 1024Gi
      local:
        path: /opt/es/es-node-data                   # 需要在指定的节点创建相应的目录
      nodeAffinity:                                  # 指定节点,对节点配置label
        required:
          nodeSelectorTerms:
          - matchExpressions:
            - key: es-data-node
              operator: In
              values:
              - "true"
      persistentVolumeReclaimPolicy: Retain         # 回收策略为保留,不会删除数据,即当pod重新调度的时候,数据不会发生变化.
      storageClassName: local-es-storage
    ---
    kind: PersistentVolumeClaim
    apiVersion: v1
    metadata:
      name: local-es-node-pvc
      namespace: ns-elasticsearch
    spec:
      accessModes:
        - ReadWriteOnce
      storageClassName: local-es-storage
      resources:
        requests:
          storage: 1024Gi

##### 4.3 Kibana 存储 #####

创建用于 Kibana 节点数据存储的 PV 和 PVC yaml 文件内容如下：

---
    apiVersion: v1
    kind: PersistentVolume
    metadata:
      name: local-kibana-pv
    spec:
      accessModes:
      - ReadWriteOnce
      capacity:
        storage: 2Gi
      local:
        path: /opt/es/kibana-data                   # 需要在指定的节点创建相应的目录
      nodeAffinity:                                 # 指定节点,对节点配置label
        required:
          nodeSelectorTerms:
          - matchExpressions:
            - key: es-kibana-data
              operator: In
              values:
              - "true"
      persistentVolumeReclaimPolicy: Retain         # 回收策略为保留,不会删除数据,即当pod重新调度的时候,数据不会发生变化.
      storageClassName: local-es-storage
    ---
    kind: PersistentVolumeClaim
    apiVersion: v1
    metadata:
      name: local-kibana-pvc
      namespace: ns-elasticsearch
    spec:
      accessModes:
        - ReadWriteOnce
      storageClassName: local-es-storage
      resources:
        requests:
          storage: 2Gi

### 六、创建 ES Master 节点 ###

#### 1. 创建 StatefulSet ####

Master 主节点采用三个节点的方式，避免出现脑裂的情况，由于Master所占资源较低，可以配置其容忍 k8s 主节点的污点并调度到该节点上，yaml 文件内容如下：

---
    apiVersion: apps/v1
    kind: StatefulSet
    metadata:
      labels:
        elastic-app: elasticsearch
        role: master
      name: elasticsearch-master
      namespace: ns-elasticsearch
    spec:
      replicas: 3
      serviceName: elasticsearch-discovery          # 用于给每一个pod提供一个podname.serviceName的域名进行访问.
      selector:
        matchLabels:
          elastic-app: elasticsearch
          role: master
      template:
        metadata:
          labels:
            elastic-app: elasticsearch
            role: master
        spec:
          serviceAccountName: elasticsearch-admin
          restartPolicy: Always
          containers:
            - name: elasticsearch-master
              image: elasticsearch:7.3.0
              imagePullPolicy: IfNotPresent
              resources:
                limits:
                  memory: "20480Mi"
                  cpu: "1000m"
              securityContext:
                privileged: true # 获取root权限,这样才能进行初始化命令执行.
              lifecycle:
                postStart:                         # 初始化命令,配置系统参数
                  exec:
                    command:
                    - /bin/bash
                    - -c
                    - sysctl -w vm.max_map_count=262144; ulimit -l unlimited;
              ports:                               # 开放端口一个是集群端口,一个是数据端口
                - containerPort: 9200
                  protocol: TCP
                - containerPort: 9300
                  protocol: TCP
              env:                                 # 环境变量,非容器下在配置文件配置的,这里对应配置为环境变量就可以了
                - name: cluster.name
                  value: "es_cluster"
                - name: bootstrap.memory_lock
                  value: "true"
                - name: node.master
                  value: "true"
                - name: node.data
                  value: "false"
                - name: discovery.seed_hosts
                  value: "elasticsearch-discovery"
                - name: cluster.initial_master_nodes
                  value: "elasticsearch-master-0,elasticsearch-master-1,elasticsearch-master-2"
                - name: node.ingest
                  value: "false"
                - name: ES_JAVA_OPTS
                  value: "-Xms10g -Xmx10g"
              volumeMounts:
                - name: es-master-data
                  mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
          volumes:
          - name: es-master-data
            persistentVolumeClaim:
              claimName: local-es-master-pvc
          tolerations:                             # 使其可以运行在k8s主节点上
          - effect: NoSchedule
            key: node-role.kubernetes.io/master

#### 2. 创建 Service ####

Master 主节点不需要对外暴露端口，所以 yaml 文件内容如下：

---
    kind: Service
    apiVersion: v1
    metadata:
      labels:
        elastic-app: elasticsearch
      name: elasticsearch-discovery
      namespace: ns-elasticsearch
    spec:
      ports:
        - port: 9300
          targetPort: 9300
      selector:
        elastic-app: elasticsearch
        role: master

### 七、创建 ES Data 节点 ###

#### 1. 创建 StatefulSet ####

Data 节点用于存储收集到的日志信息，为了便于部署，此次实施将 Ingest 和 Data 节点部署在一起（在配置文件中同时启动 data 和 ingest），yaml 文件内容如下：

apiVersion: apps/v1
    kind: StatefulSet
    metadata:
      labels:
        elastic-app: elasticsearch
        role: node
      name: elasticsearch-node
      namespace: ns-elasticsearch
    spec:
      replicas: 5
      serviceName: elasticsearch-service
      selector:
        matchLabels:
          elastic-app: elasticsearch
          role: node
      template:
        metadata:
          labels:
            elastic-app: elasticsearch
            role: node
        spec:
          serviceAccountName: elasticsearch-admin
          restartPolicy: Always
          containers:
            - name: elasticsearch-node
              lifecycle:
                postStart:
                  exec:
                    command: ["/bin/bash", "-c", "sysctl -w vm.max_map_count=262144; ulimit -l unlimited;"]
              image: elasticsearch:7.3.0
              imagePullPolicy: IfNotPresent
              resources:
                limits:
                  memory: "30720Mi"
                  cpu: "2000m"
              securityContext:
                privileged: true
              ports:
                - containerPort: 9200
                  protocol: TCP
                - containerPort: 9300
                  protocol: TCP
              env:
                - name: cluster.name
                  value: "es_cluster"
                - name: "bootstrap.memory_lock"
                  value: "true"
                - name: node.master
                  value: "false"
                - name: node.data
                  value: "true"
                - name: discovery.seed_hosts
                  value: "elasticsearch-discovery"
                - name: cluster.initial_master_nodes
                  value: "elasticsearch-master-0,elasticsearch-master-1,elasticsearch-master-2,elasticsearch-master-3,elasticsearch-master-4"
                - name: node.ingest
                  value: "true"
                - name: ES_JAVA_OPTS
                  value: "-Xms10g -Xmx10g"
              volumeMounts:
                - name: es-node-data
                  mountPath: /usr/share/elasticsearch/data  # 需要localPV绑定到该目录,这个官方指定的容器内数据目录
          volumes:
          - name: es-node-data
            persistentVolumeClaim:
              claimName: local-es-node-pvc

#### 2. 创建 Service ####

需要将 Data 节点的 9200 端口暴露出来，同时也用于 Ingest 接收 Filebeat 传送过来的日志信息，yaml 文件内容如下：

---
    kind: Service
    apiVersion: v1
    metadata:
      labels:
        elastic-app: elasticsearch-service
      name: elasticsearch-service
      namespace: ns-elasticsearch
    spec:
      ports:
      - port: 9200
        protocol: TCP
        targetPort: 9200
      selector:
        elastic-app: elasticsearch
      type: NodePort

### 八、创建 Kibana ###

#### 1. 创建 Deployment ####

Kibana 作为一个无状态服务，直接使用 Deployment 创建即可，yaml 文件内容如下：

apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: kibana
      labels:
        elastic-app: kibana
      namespace: ns-elasticsearch
    spec:
      replicas: 1
      selector:
        matchLabels:
          elastic-app: kibana
      template:
        metadata:
          name: kibana
          labels:
            elastic-app: kibana
        spec:
          serviceAccountName: elasticsearch-admin
          restartPolicy: Always
          containers:
          - name: kibana
            image: kibana:7.3.0
            imagePullPolicy: IfNotPresent
            env:
              - name: SERVER_NAME
                value: "kibana"
              - name: SERVER_HOST
                value: "0.0.0.0"
              - name: ELASTICSEARCH_HOSTS
                value: "http://elasticsearch-service.ns-elasticsearch:9200"
              - name: I18N_LOCALE
                value: zh-CN
            volumeMounts:
                - name: kibana-data
                  mountPath: /usr/share/kibana/data
          volumes:
          - name: kibana-data
            persistentVolumeClaim:
              claimName: local-kibana-pvc

#### 2. 创建 Service ####

需要将 Kibana 的 5601 端口暴露出来，yaml 文件内容如下：

---
    apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:
      name: kibana-service
      labels:
        elastic-app: kibana-service
      namespace: ns-elasticsearch
    spec:
      ports:
      - port: 5601
        targetPort: 5601
      selector:
        elastic-app: kibana
      type: NodePort

Kibana 创建完成后查看 Service 信息：

[@k8s-master1 ~]# kubectl get svc -n ns-elasticsearch
    NAME                      TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
    elasticsearch-discovery   ClusterIP   10.102.167.126   <none>        9300/TCP         77m
    elasticsearch-service     NodePort    10.101.60.203    <none>        9200:30187/TCP   74m
    kibana-service            NodePort    10.98.206.184    <none>        5601:31837/TCP   73m

可以看到将 Kibana 的 5601 端口映射到 31837 端口中，直接在浏览器中使用 NodeIP:31837 即可访问 Kibana 页面。

### 九、启动 Filebeat 收集日志 ###

在此次实施过程中没有在 K8S 的 POD 中安装 filebeat，所以直接使用物理机中已有的 filebeat 服务。

首先在 /opt/filebeat-7.3.0/conf 目录下（提前在 /opt 目录下安装 filebeat）创建一个名为 ES-test.yml 的配置文件，内容如下：

filebeat.idle_timeout: 2s
    filebeat.inputs:
    - backoff: 1s
      backoff_factor: 2
      close_inactive: 1h
      enabled: true
      encoding: plain
      harvester_buffer_size: 262144
      max_backoff: 10s
      max_bytes: 10485760
      paths:
      - /opt/test.log
      scan_frequency: 10s
      tail_lines: true
      type: log
    filebeat.name: filebeat-shiper
    filebeat.spool_zie: 50000
    output.elasticsearch:
      bulk_max_size: 8192
      hosts:
      - k8s-node1:30187
      index: es-test
      workers: 4
    processors:
    - drop_fields:
        fields:
        - agent.ephemeral_id
        - agent.hostname
        - agent.id
        - agent.type
        - agent.version
        - ecs.version
        - input.type
        - log.offset
        - version
    - decode_json_fields:
        fields:
        - message
        max_depth: 1
        overwrite_keys: true
    setup.ilm.enabled: false
    setup.template.name: es-test
    setup.template.pattern: es-test-*

启动 filebeat：

nohup /opt/filebeat-7.3.0/filebeat run -c /opt/filebeat-7.3.0/conf/ES-test.yml -httpprof 0.0.0.0:18521 -path.logs /opt/filebeat-7.3.0/logs/filebeat_18521 &

此时在 kibana 中可以看到新建了一个名为 es-test 的索引，根据这个索引创建对应的索引模式，即可查看收集的相关日志。

### 十、查看 ES 集群状态 ###

通过查看 Service 信息可以看到 ES Data node 节点暴露出来的端口号信息：

9200 对外映射的端口为 30187，在浏览器中输入 NodeIP:30187/\_cat/nodes?v 可以查看到各个节点的信息：

[@k8s-master1 ~]# curl http://10.11.16.211:30187/_cat/nodes?v
    ip              heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name
    100.111.156.90            59          29   2    0.25    0.28     0.48 di        -      elasticsearch-node-0
    100.102.107.215           11          33   2    0.43    0.51     0.70 di        -      elasticsearch-node-4
    100.67.139.19              1          17   1    0.40    0.39     0.59 m         *      elasticsearch-master-0
    100.100.52.26              1          17   1    0.31    0.36     0.60 m         -      elasticsearch-master-1
    100.67.139.20             39          17   2    0.40    0.39     0.59 di        -      elasticsearch-node-2
    100.102.107.214            1          33   2    0.43    0.51     0.70 m         -      elasticsearch-master-2
    100.100.52.27             30          17   1    0.31    0.36     0.60 di        -      elasticsearch-node-3
    100.64.169.149            53          26   2    0.69    0.74     0.79 di        -      elasticsearch-node-1

在浏览器中输入 NodeIP:30187/\_cat/health?v 可以查看集群的健康信息：

[@k8s-master1 ~]# curl http://10.11.16.211:30187/_cat/health?v
    epoch      timestamp cluster    status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks
    1594709799 06:56:39  es_cluster green           8         5     34  17    0    0        0             0

[https_edu.csdn.net_course_detail_32506]: https://edu.csdn.net/course/detail/32506
[https_blog.csdn.net_xzk9381_category_10895812.html]: https://blog.csdn.net/xzk9381/category_10895812.html
[https_blog.csdn.net_xzk9381_article_details_109571008]: https://blog.csdn.net/xzk9381/article/details/109571008
[CentOS 7 _ Ceph _nautilus]: https://blog.csdn.net/xzk9381/article/details/109535925
[Kubernetes _ ES _ cephfs]: https://blog.csdn.net/xzk9381/article/details/109570974