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EFK安装部署
一、环境准备（所有主机）
1、主机初始化配置
2、配置主机名并绑定hosts，不同主机名称不同
3、主机配置初始化
4、部署docker环境
二、部署kubernetes集群
1、组件介绍
2、配置阿里云yum源
3、安装kubelet kubeadm kubectl
4、配置init-config.yaml
init-config.yaml配置
5、安装master节点
6、安装node节点
7、安装flannel
三、部署企业镜像仓库
1、部署Harbor仓库
访问测试：
2、重启harbor，导入EFK镜像
四、部署EFK业务环境
1、准备组件Yaml文件
2、部署Elasticsearch
3、部署kibana
4、部署Fluentd
5、验证容器日志收集，创建测试容器
6、配置 Kibana
EFK安装部署
一、环境准备（所有主机）
| IP地址 | 主机名 | 组件 |
| 192.168.100.131 | k8s-master | kubeadm、kubelet、kubectl、docker-ce |
| 192.168.100.132 | k8s-node01 | kubeadm、kubelet、kubectl、docker-ce、elasticsearch、fluentd |
| 192.168.100.133 | k8s-node02 | kubeadm、kubelet、kubectl、docker-ce、kibana、fluentd |
| 192.168.100.134 | harbor | docker-ce、docker-compose、harbor |
注意：所有主机配置推荐CPU：2C+ Memory：4G+、运行 Elasticsearch 的节点要有足够的内存（不低于 4GB）。若 Elasticsearch 容器退出，请检查宿主机中的/var/log/message 日志，观察是否因为系统 OOM 导致进程被杀掉。
项目拓扑
1、主机初始化配置
所有主机配置禁用防火墙和selinux
[root@localhost ~]# setenforce 0[root@localhost ~]# iptables -F[root@localhost ~]# systemctl stop firewalld[root@localhost ~]# systemctl disable firewalld[root@localhost ~]# systemctl stop NetworkManager[root@localhost ~]# systemctl disable NetworkManager[root@localhost ~]# sed -i '/^SELINUX=/s/enforcing/disabled/' /etc/selinux/config
2、配置主机名并绑定hosts，不同主机名称不同
[root@localhost ~]# hostname k8s-master[root@localhost ~]# bash[root@k8s-master ~]# cat << EOF >> /etc/hosts192.168.100.131 k8s-master192.168.100.132 k8s-node01192.168.100.133 k8s-node02EOF
[root@localhost ~]# hostname k8s-node01
[root@k8s-node01 ~]# cat /etc/hosts
[root@localhost ~]# hostname k8s-node02
[root@k8s-node02 ~]#cat /etc/hosts
3、主机配置初始化
[root@k8s-master ~]# yum -y install vim wget net-tools lrzsz
[root@k8s-master ~]# swapoff -a[root@k8s-master ~]# sed -i '/swap/s/^/#/' /etc/fstab[root@k8s-master ~]# cat << EOF >> /etc/sysctl.confnet.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1EOF[root@k8s-master ~]# modprobe br_netfilter[root@k8s-master ~]# sysctl -p
4、部署docker环境
1）三台主机上分别部署 Docker 环境，因为 Kubernetes 对容器的编排需要 Docker 的支持。
[root@k8s-master ~]# wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
[root@k8s-master ~]# yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
2）使用 YUM 方式安装 Docker 时，推荐使用阿里的 YUM 源。
[root@k8s-master ~]# yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
3）清除缓存
[root@k8s-master ~]# yum clean all && yum makecache fast
4）启动docker
[root@k8s-master ~]# yum -y install docker-ce
[root@k8s-master ~]# systemctl start docker
[root@k8s-master ~]# systemctl enable docker
5）镜像加速器（所有主机配置）
[root@k8s-master ~]# cat << END > /etc/docker/daemon.json
{ "registry-mirrors":[ "https://nyakyfun.mirror.aliyuncs.com" ]
}
END
6）重启docker
[root@k8s-master ~]# systemctl daemon-reload
[root@k8s-master ~]# systemctl restart docker
二、部署kubernetes集群
1、组件介绍
三个节点都需要安装下面三个组件
kubeadm：安装工具，使所有的组件都会以容器的方式运行
kubectl：客户端连接K8S API工具
kubelet：运行在node节点，用来启动容器的工具
2、配置阿里云yum源
使用 YUM 方式安装 Kubernetes时，推荐使用阿里的 YUM 源。
[root@k8s-master ~]# ls /etc/yum.repos.d/
[root@k8s-master ~]# cat > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
3、安装kubelet kubeadm kubectl
所有主机配置
[root@k8s-master ~]# yum install -y kubelet-1.20.0 kubeadm-1.20.0 kubectl-1.20.0
[root@k8s-master ~]# systemctl enable kubelet
[root@k8s-master ~]# kubectl version
kubelet 刚安装完成后，通过 systemctl start kubelet 方式是无法启动的，需要加入节点或初始化为 master 后才可启动成功。
4、配置init-config.yaml
Kubeadm 提供了很多配置项，Kubeadm 配置在 Kubernetes 集群中是存储在ConfigMap 中的，也可将这些配置写入配置文件，方便管理复杂的配置项。Kubeadm 配内容是通过 kubeadm config 命令写入配置文件的。
在master节点安装，master 定于为192.168.100.131，通过如下指令创建默认的init-config.yaml文件：
[root@k8s-master ~]# kubeadm config print init-defaults > init-config.yaml
init-config.yaml配置
[root@k8s-master ~]# cat init-config.yaml
5、安装master节点
1）拉取所需镜像
[root@k8s-master ~]# kubeadm config images list --config init-config.yaml
[root@k8s-master ~]# kubeadm config images pull --config init-config.yaml
2）安装matser节点
[root@k8s-master ~]# kubeadm init --config=init-config.yaml //初始化安装K8S
3）根据提示操作
kubectl 默认会在执行的用户家目录下面的.kube 目录下寻找config 文件。这里是将在初始化时[kubeconfig]步骤生成的admin.conf 拷贝到.kube/config
[root@k8s-master ~]# mkdir -p $HOME/.kube
[root@k8s-master ~]# cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
[root@k8s-master ~]# chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
Kubeadm 通过初始化安装是不包括网络插件的，也就是说初始化之后是不具备相关网络功能的，比如 k8s-master 节点上查看节点信息都是“Not Ready”状态、Pod 的 CoreDNS无法提供服务等。
6、安装node节点
1）根据master安装时的提示信息
[root@k8s-node01 ~]# kubeadm join 192.168.100.131:6443 --token abcdef.0123456789abcdef --discovery-token-ca-cert-hash sha256:78bdd0f01660f4e84355b70aa8807cf1d0d6325b0b28502b29c241563e93b4ae
[root@k8s-master ~]# kubectl get nodes
[root@k8s-node02 ~]# kubeadm join 192.168.100.131:6443 --token abcdef.0123456789abcdef --discovery-token-ca-cert-hash sha256:78bdd0f01660f4e84355b70aa8807cf1d0d6325b0b28502b29c241563e93b4ae
Master操作：
[root@k8s-master ~]# kubectl get nodes
前面已经提到，在初始化 k8s-master 时并没有网络相关配置，所以无法跟 node 节点通信，因此状态都是“NotReady”。但是通过 kubeadm join 加入的 node 节点已经在k8s-master 上可以看到。
7、安装flannel
Master 节点NotReady 的原因就是因为没有使用任何的网络插件，此时Node 和Master的连接还不正常。目前最流行的Kubernetes 网络插件有Flannel、Calico、Canal、Weave 这里选择使用flannel。
所有主机：
master上传kube-flannel.yml，所有主机上传flannel_v0.12.0-amd64.tar，cni-plugins-linux-amd64-v0.8.6.tgz
[root@k8s-master ~]# docker load < flannel_v0.12.0-amd64.tar
上传插件：
[root@k8s-master ~]# tar xf cni-plugins-linux-amd64-v0.8.6.tgz
[root@k8s-master ~]# cp flannel /opt/cni/bin/
master上传kube-flannel.yml
master主机配置：
[root@k8s-master ~]# kubectl apply -f kube-flannel.yml
[root@k8s-master ~]# kubectl get nodes
[root@k8s-master ~]# kubectl get pods -n kube-system
已经是ready状态
三、部署企业镜像仓库
1、部署Harbor仓库
1）所有主机配置禁用防火墙和selinux
[root@localhost ~]# setenforce 0[root@localhost ~]# iptables -F[root@localhost ~]# systemctl stop firewalld[root@localhost ~]# systemctl disable firewalld[root@localhost ~]# systemctl stop NetworkManager[root@localhost ~]# systemctl disable NetworkManager[root@localhost ~]# sed -i '/^SELINUX=/s/enforcing/disabled/' /etc/selinux/config
2）配置主机名
[root@localhost ~]# hostname harbor
[root@localhost ~]# bash
[root@harbor ~]#
3）部署docker环境
Harbor 仓库需要 Docker 容器支持，所以 Docker 环境是必不可少的。
[root@k8s-master ~]# wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
[root@k8s-master ~]# yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
使用 YUM 方式安装 Docker 时，推荐使用阿里的 YUM 源。
[root@k8s-master ~]# yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
清除缓存
[root@k8s-master ~]# yum clean all && yum makecache fast
启动docker
[root@k8s-master ~]# yum -y install docker-ce
[root@k8s-master ~]# systemctl start docker
[root@k8s-master ~]# systemctl enable docker
镜像加速器（所有主机配置）
[root@k8s-master ~]# cat << END > /etc/docker/daemon.json
{ "registry-mirrors":[ "https://nyakyfun.mirror.aliyuncs.com" ]
}
END
重启docker
[root@k8s-master ~]# systemctl daemon-reload
[root@k8s-master ~]# systemctl restart docker
部署docker-compose
[root@harbor ~]# mv docker-compose /usr/local/bin/
[root@harbor ~]# chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
部署harbor
Harbor 私有仓库程序，采用 docker-compose 方式部署，不同的功能和应用处于不同的容器，这样带来了很好的兼容性，可在众多支持 Docker 的系统上运行 Harbor。
[root@harbor ~]# tar xf harbor-offline-installer-v1.10.6.tgz -C /usr/local/
Harbor 的配置文件是/usr/local/harbor/harbor.yml 文件，默认的 hostname 要修改为Harbor 虚拟机节点的 IP 地址。
[root@harbor ~]# vim /usr/local/harbor/harbor.yml
5 hostname: 192.168.200.114
13 #https: //https 相关配置都注释掉，包括 https、port、certificate 和 private_key
14 # https port for harbor, default is 443
15 #port: 443
16 # The path of cert and key files for nginx
17 #certificate: /your/certificate/path
18 #private_key: /your/private/key/path
启动harbor
[root@harbor ~]# cd /usr/local/harbor/
[root@harbor harbor]# sh install.sh
[root@harbor harbor]# docker-compose ps
访问测试：
Harbor 启动完成后，浏览器访问 http://192.168.100.134，打开 Harbor Web 页面
修改所有主机docker启动脚本
[root@harbor ~]# vim /usr/lib/systemd/system/docker.service
[root@harbor ~]# scp /usr/lib/systemd/system/docker.service 192.168.100.131:/usr/lib/systemd/system/
[root@harbor ~]# scp /usr/lib/systemd/system/docker.service 192.168.100.132:/usr/lib/systemd/system/
[root@harbor ~]# scp /usr/lib/systemd/system/docker.service 192.168.100.133:/usr/lib/systemd/system/
所有主机重启docker服务
[root@harbor ~]# systemctl daemon-reload
[root@harbor ~]# systemctl restart docker
2、重启harbor，导入EFK镜像
[root@harbor ~]# sh install.sh
[root@harbor ~]# docker login -u admin -p Harbor12345 http://192.168.100.134
[root@harbor ~]# cd efk
[root@harbor ~]# ls
[root@harbor ~]# docker load < elasticsearch-7.4.2.tar
[root@harbor ~]# docker load < fluentd-es.tar
[root@harbor ~]# docker load < kibana-7.4.2.tar
[root@harbor ~]# docker load < alpine-3.6.tar
[root@harbor ~]# docker tag b1179d 192.168.100.134/efk/elasticsearch:7.4.2
[root@harbor ~]# docker tag 636f3d 192.168.100.134/efk/fluentd-es-root:v2.5.2
[root@harbor ~]# docker tag 43773d 192.168.100.134/efk/alpine:3.6
[root@harbor ~]# docker tag 230d3d 192.168.100.134/efk/kibana:7.4.2
[root@harbor ~]# docker push 192.168.100.134/efk/elasticsearch:7.4.2
[root@harbor ~]# docker push 192.168.100.134/efk/fluentd-es-root:v2.5.2
[root@harbor ~]# docker push 192.168.100.134/efk/kibana:7.4.2
[root@harbor ~]# docker push 192.168.100.134/efk/alpine:3.6
四、部署EFK业务环境
1、准备组件Yaml文件
Yaml文件中涉及到镜像地址和 nodeSelector 选择器地址需要注意修改。
[root@k8s-master ~]# mkdir efk #上传对应的yaml文件
[root@k8s-master ~]# cd efk/
[root@k8s-master efk]# grep "image:" elasticsearch.yaml
image: 192.168.100.134/efk/elasticsearch:7.4.2
image: 192.168.100.134/efk/alpine:3.6
image: 192.168.100.134/efk/alpine:3.6
NodeSelector 节点选择器的修改，实际作用是决定将 Elasticsearch 服务部署到哪个节点。当前配置文件内是调度到 k8s-node01 节点，请根据实际负载情况进行调整。节点名称可以通过 kubectl get nodes 获取，在选择节点时务必确保节点有足够的资源。
[root@k8s-master efk]# grep -A1 "nodeSelector" elasticsearch.yaml
nodeSelector:
kubernetes.io/hostname: k8s-node01
对kibana.yaml文件镜像地址和调度节点进行修改，将 Kibana 部署到 k8s-node02 节点。
[root@k8s-master efk]# grep "image:" kibana.yaml
image: 192.168.100.134/efk/kibana:7.4.2
[root@k8s-master efk]# grep -A1 "nodeSelector" kibana.yaml
nodeSelector:
kubernetes.io/hostname: k8s-node02
修改 fluentd.yaml的镜像地址
[root@k8s-master efk]# grep "image:" fluentd.yaml
image: 192.168.100.134/efk/fluentd-es-root:v2.5.2
修改 test-pod.yaml的镜像地址
[root@k8s-master efk]# grep "image:" test-pod.yaml
image: 192.168.100.134/efk/alpine:3.6
2、部署Elasticsearch
1)创建命名空间
创建名为 logging 的命名空间，用于存放 EFK 相关的服务。在 k8s-master节点的/opt/efk 目录下。
[root@k8s-master efk]# kubectl create -f namespace.yaml
[root@k8s-master efk]# kubectl get namespaces | grep logging
2)创建 es 数据存储目录
Elasticsearch 服务通常可以简写为 es。到 k8s-node01 节点创建数据目录/esdata。
[root@k8s-node01 ~]# mkdir /esdata
3)部署 es 容器
进入 k8s-master节点的/efk 目录，部署 es 容器，执行如下操作。
[root@k8s-master ~]# cd efk/
[root@k8s-master efk]# kubectl create -f elasticsearch.yaml
等待片刻，即可查看到 es 的 Pod，已经部署到 k8s-node01 节点，状态变为 running。
[root@k8s-master efk]# kubectl -n logging get pods -o wide
[root@k8s-master efk]# kubectl -n logging get svc
通过 curl 命令访问服务，验证 es 是否部署成功。
[root@k8s-master efk]# curl 10.98.29.202:9200
3、部署kibana
进入 k8s-master 的/opt/efk 目录，执行如下命令。
[root@k8s-master efk]# kubectl create -f kibana.yaml
service/kibana created
查看 Pod 的状态。
[root@k8s-master efk]# kubectl -n logging get pods
查看对应的 Service，得到 NodePort 值为 31732，此端口为随机端口，不同环境会不一致，请以实际结果为准。
[root@k8s-master efk]# kubectl -n logging get svc |grep
通过访问 192.168.100.131:31591 进入到 kibana 的访问界面，观察是否可以正常打开，其中 31591 端口需要替换成实际的端口号。若能正常访问，说明 Kibana 连接 es 已经正常。
4、部署Fluentd
1）给集群节点打标签
为了自由控制需要采集集群中节点上业务容器的服务日志。因此，需要给 k8s-node01和 k8s-node02 节点打上 fluentd=true 的标签 label。
[root@k8s-master efk]# kubectl label node k8s-node01 fluentd=true
[root@k8s-master efk]# kubectl label node k8s-node02 fluentd=true
k8s-node01 和 k8s-node02 已经打上了 fluentd=true 的 label，那么 Fluentd 服务就会启动到这两个节点，也就意味着运行在这两个节点的 Pod 日志会被收集起来。
2）启动 Fluentd 服务
在 k8s-master节点的/opt/efk 目录，启动 Fluentd 服务
[root@k8s-master efk]# kubectl create -f fluentd-es-config-main.yaml
[root@k8s-master efk]# kubectl create -f fluentd-configmap.yaml
[root@k8s-master efk]# kubectl create -f fluentd.yaml
3）查看 Pod 信息
是否已经在 k8s-node01 和 k8s-node02 节点启动成功。
[root@k8s-master efk]# kubectl -n logging get pods
5、验证容器日志收集，创建测试容器
进入 k8s-master的/opt/efk 目录，执行如下命令。
[root@k8s-master efk]# kubectl create -f test-pod.yaml
[root@k8s-master efk]# kubectl get pods
6、配置 Kibana
索引创建完成后，可以发现已经生成了多个索引域，稍等片刻再次点击左上角的
discover 图标，进入日志检索页面。
然后通过索引键去过滤，比如根据Kubernetes.host、Kubernetes.container_name、 kubernetes.container_image_id等去做过滤。
通过其他元数据也可以过滤日志数据，比如单击任何日志条目以查看其他元数据，如容器名称、Kubernetes 节点、命名空间等。
到这里，在 Kubernetes 集群上已经成功部署了 EFK。