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一、Kubernetes 日志收集核心方案
1. EFK Stack（Elasticsearch + Fluentd + Kibana）
• 适用场景：企业级日志分析、复杂查询需求、长期日志存储。
• 组件作用：
• Fluentd：日志收集器（部署为 DaemonSet，每个 Node 运行一个实例）。
• Elasticsearch：日志存储与索引（支持分布式、高并发）。
• Kibana：可视化仪表盘（日志搜索、图表展示）。
2. Loki（轻量级替代方案）
• 适用场景：中小型集群、低成本运维、简化日志存储。
• 组件作用：
• Loki：类似 Elasticsearch 的日志聚合引擎，但专注于日志存储（压缩率高）。
• Promtail：轻量级日志收集器（替代 Fluentd）。
• Grafana：集成 Loki 作为日志存储后端，复用现有监控仪表盘。
3. 其他方案
• Stackdriver：GCP 官方云服务。
• Datadog：SaaS 日志分析平台。
• Filebeat + Elasticsearch：适用于简单场景。
二、EFK Stack 配置步骤
1. 部署 EFK 组件
# 1. 安装 Fluentd（DaemonSet） kubectl apply -f https://github.com/fluent/fluentd-kubernetes-daemonset/releases/latest/fluentd-daemonset.yaml # 2. 安装 Elasticsearch kubectl apply -f https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.10.0.yaml # 3. 安装 Kibana kubectl apply -f https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.10.0.yaml
2. 配置 Fluentd 收集日志
• 默认配置：Fluentd 会自动收集 Node 日志和容器日志。
• 自定义收集规则（例如收集特定 Pod 日志）：
# 创建 ConfigMapapiVersion: v1kind: ConfigMapmetadata:name: fluentd-confignamespace: kube-systemdata:fluentd.conf: |<source>@type tailpath /var/log/containers/*.logpos_file /var/log/fluentd-containers.logtag kubernetes.*read_from_head true</source> # 自定义收集规则：收集 my-app 的日志<source>@type tailpath /var/log/pods/my-app_default_*.logpos_file /var/log/fluentd-myapp.logtag my-app.logread_from_head true</source>
# 应用配置kubectl apply -f fluentd-config.yaml # 重启 Fluentd DaemonSetkubectl delete daemonset fluentd-daemonset -n kube-systemkubectl apply -f https://github.com/fluent/fluentd-kubernetes-daemonset/releases/latest/fluentd-daemonset.yaml
三、EFK 核心配置详解
1. Fluentd 日志过滤与转发
# 示例：通过过滤器仅收集 Error 级别日志 <filter kubernetes.**>@type grepmatch => "^ERROR" </filter> <match my-app.log>@type elasticsearchhostnames elasticsearchport 9200logstash_format trueflush_interval 10s </match>
2. Elasticsearch 索引管理
# 创建索引模板（优化日志存储）
PUT /_template/kubernetes-logs
{"index_patterns": ["kubernetes-logs-*"],"settings": {"number_of_shards": 1,"replicas": 1},"mappings": {"properties": {"@timestamp": { "type": "date" }}}
}
四、日志收集验证
1. 检查日志是否进入 Elasticsearch
# 查看 Elasticsearch 索引 curl -X GET "http://elasticsearch:9200/_cat/indices?v" # 搜索特定日志 curl -X GET "http://elasticsearch:9200/kubernetes-logs-*/_search?q=message:%22ERROR%22"
2. 在 Kibana 中配置可视化
-
访问 Kibana Web UI（通过 Service 暴露）。
-
创建 Index Pattern：选择
kubernetes-logs-*。 -
构建仪表盘：
• 日志统计：按 Pod 名称、容器名称分组。
• 实时监控：展示错误日志趋势图。
五、EFK vs Loki 对比
| 维度 | EFK Stack | Loki |
|---|---|---|
| 存储成本 | 高（Elasticsearch 需要大量磁盘） | 低（压缩率高达 10:1） |
| 查询性能 | 强（支持复杂 SQL-like 查询） | 较弱（专为日志设计） |
| 部署复杂度 | 高（需管理 3 个组件） | 低（仅需 Loki 和 Promtail） |
| 社区生态 | 成熟（支持丰富插件） | 快速增长（云原生友好） |
六、生产环境优化建议
1. 日志分级存储
• 短期日志（最近 7 天）：存储在 Elasticsearch。
• 长期日志（超过 7 天）：归档至 AWS S3 或 Azure Blob Storage。
2. 性能调优
• Elasticsearch 分片：根据集群规模设置合理分片数。
• Fluentd 缓冲区：增加 buffer_chunk_limit 和 flush_interval 避免日志丢失。
3. 安全加固
• RBAC 权限：限制 Kibana 只能访问特定 Namespace。
• TLS 加密：启用 Elasticsearch 和 Kibana 的 HTTPS 通信。
七、替代方案：Loki 部署
1. 安装 Loki
kubectl apply -f https://github.com/grafana/loki/releases/latest/deploy.yaml
2. 安装 Promtail
kubectl apply -f https://github.com/grafana/loki/releases/latest/deploy-promtail.yaml
3. 验证日志收集
# 查看 Loki 日志存储 kubectl logs -n loki -l app=loki --container=query-frontend # 在 Grafana 中添加 Loki 数据源 grafana-url: http://grafana:3000 data-source: loki
总结
• 推荐 EFK：适合需要复杂查询、企业级分析的场景。
• 推荐 Loki：适合中小型集群、注重成本和易用性的场景。
• 其他选择：云厂商日志服务（如 AWS CloudWatch、Azure Monitor）适合混合云环境。
无论选择哪种方案，建议结合 Prometheus + Alertmanager 实现日志异常的实时告警。