k8s如何部署elasticsearch集群

小編給大家分享一下k8s如何部署elasticsearch集群，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

ECK簡介

Elastic Cloud on Kubernetes，這是一款基于 Kubernetes Operator 模式的新型編排產品，用戶可使用該產品在 Kubernetes 上配置、管理和運行 Elasticsearch 集群。ECK 的愿景是為 Kubernetes 上的 Elastic 產品和解決方案提供 SaaS 般的體驗。

ECK使用 Kubernetes Operator模式構建而成，需要安裝在Kubernetes集群內，ECK用于部署，且更專注于簡化所有后期運行工作：

• 管理和監測多個集群
• 輕松升級至新版本
• 擴大或縮小集群容量
• 更改集群配置
• 動態調整本地存儲的規模
• 備份

Kubernetes目前是容器編排領域的領頭羊，而Elastic社區發布ECK，使Elasticsearch更容易的跑在云上，也是為云原生技術增磚添瓦，緊跟時代潮流。

部署ECK

部署ECK并查看日志是否正常：

# kubectl apply -f https://download.elastic.co/downloads/eck/1.1.2/all-in-one.yaml

# kubectl -n elastic-system logs -f statefulset.apps/elastic-operator

過幾分鐘查看elastic-operator是否運行正常，ECK中只有一個elastic-operator pod：

# kubectl get pods -n elastic-system
NAME                 READY   STATUS    RESTARTS   AGE
elastic-operator-0   1/1     Running   1          2m55s

使用ECK部署使用ceph持久化存儲的elasticsearch集群

我們測試情況使用1臺master節點和1臺data節點來部署集群，生產環境建議使用3+臺master節點。如下的manifest中，對實例的heap大小，容器的可使用內存，容器的虛擬機內存都進行了配置，可以根據集群需要做調整：

# vim es.yaml
apiVersion: elasticsearch.k8s.elastic.co/v1
kind: Elasticsearch
metadata:
  name: quickstart
spec:
  version: 7.7.1
  nodeSets:
  - name: master-nodes
    count: 1
    config:
      node.master: true
      node.data: false
    podTemplate:
      spec:
        initContainers:
        - name: sysctl
          securityContext:
            privileged: true
          command: ['sh', '-c', 'sysctl -w vm.max_map_count=262144']
        containers:
        - name: elasticsearch
          env:
          - name: ES_JAVA_OPTS
            value: -Xms1g -Xmx1g
          resources:
            requests:
              memory: 2Gi
            limits:
              memory: 2Gi
    volumeClaimTemplates:
    - metadata:
        name: elasticsearch-data
      spec:
        accessModes:
        - ReadWriteOnce
        resources:
          requests:
            storage: 5Gi
        storageClassName: rook-ceph-block
  - name: data-nodes
    count: 1
    config:
      node.master: false
      node.data: true
    podTemplate:
      spec:
        initContainers:
        - name: sysctl
          securityContext:
            privileged: true
          command: ['sh', '-c', 'sysctl -w vm.max_map_count=262144']
        containers:
        - name: elasticsearch
          env:
          - name: ES_JAVA_OPTS
            value: -Xms1g -Xmx1g
          resources:
            requests:
              memory: 2Gi
            limits:
              memory: 2Gi
    volumeClaimTemplates:
    - metadata:
        name: elasticsearch-data
      spec:
        accessModes:
        - ReadWriteOnce
        resources:
          requests:
            storage: 10Gi
        storageClassName: rook-ceph-block

# kubectl apply -f es.yaml

過段時間，查看elasticsearch集群的狀態

# kubectl get pods
quickstart-es-data-nodes-0     1/1     Running   0          54s
quickstart-es-master-nodes-0   1/1     Running   0          54s

# kubectl get elasticsearch
NAME         HEALTH   NODES   VERSION   PHASE   AGE
quickstart   green    2       7.7.1     Ready   73s

查看pv的狀態，我們可以看到申請的pv已經創建和綁定成功：

# kubectl get pv
pvc-512cc739-3654-41f4-8339-49a44a093ecf   10Gi       RWO            Retain           Bound      default/elasticsearch-data-quickstart-es-data-nodes-0     rook-ceph-block            9m5s
pvc-eff8e0fd-f669-448a-8b9f-05b2d7e06220   5Gi        RWO            Retain           Bound      default/elasticsearch-data-quickstart-es-master-nodes-0   rook-ceph-block            9m5s

默認集群開啟了basic認證，用戶名為elastic，密碼可以通過secret獲取。默認集群也開啟了自簽名證書https訪問。我們可以通過service資源來訪問elasticsearch：

# kubectl get services
NAME                         TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)    AGE
quickstart-es-data-nodes     ClusterIP   None

不停服，擴容一臺data節點：修改es.yaml中data-nodes中count的value為2，然后apply下es.yaml即可。

# kubectl apply -f es.yaml
# kubectl get pods
quickstart-es-data-nodes-0     1/1     Running   0          24m
quickstart-es-data-nodes-1     1/1     Running   0          8m22s
quickstart-es-master-nodes-0   1/1     Running   0          24m

# kubectl get elasticsearch
NAME         HEALTH   NODES   VERSION   PHASE   AGE
quickstart   green    3       7.7.1     Ready   25m

不停服，縮容一臺data節點，會自動進行數據同步：修改es.yaml中data-nodes中count的value為1，然后apply下es.yaml即可。

對接kibana

由于默認kibana也開啟了自簽名證書的https訪問，我們可以選擇關閉，我們來使用ECK部署kibana:

# vim kibana.yaml
apiVersion: kibana.k8s.elastic.co/v1
kind: Kibana
metadata:
  name: quickstart
spec:
  version: 7.7.1
  count: 1
  elasticsearchRef:
    name: quickstart
  http:
    tls:
      selfSignedCertificate:
        disabled: true
# kubectl apply -f kibana.yaml

# kubectl get pods
NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
quickstart-es-data-nodes-0       1/1     Running   0          31m
quickstart-es-data-nodes-1       1/1     Running   1          15m
quickstart-es-master-nodes-0     1/1     Running   0          31m
quickstart-kb-6558457759-2rd7l   1/1     Running   1          4m3s

# kubectl get kibana
NAME         HEALTH   NODES   VERSION   AGE
quickstart   green    1       7.7.1     4m27s

為kibana在ingress中添加一個四層代理，提供對外訪問服務:

# vim tsp-kibana.yaml
apiVersion: k8s.nginx.org/v1alpha1
kind: GlobalConfiguration
metadata:
  name: nginx-configuration
  namespace: nginx-ingress
spec:
  listeners:
  - name: kibana-tcp
    port: 5601
    protocol: TCP

---

apiVersion: k8s.nginx.org/v1alpha1
kind: TransportServer
metadata:
  name: kibana-tcp
spec:
  listener:
    name: kibana-tcp
    protocol: TCP
  upstreams:
  - name: kibana-app
    service: quickstart-kb-http
    port: 5601
  action:
    pass: kibana-app

# kubectl apply -f tsp-kibana.yaml

默認kibana訪問elasticsearch的用戶名為elastic，密碼獲取方式如下

# kubectl get secret quickstart-es-elastic-user -o=jsonpath='{.data.elastic}' | base64 --decode; echo

通過瀏覽器訪問kibana：

刪除ECK相關資源

刪除elasticsearch和kibana以及ECK

# kubectl get namespaces --no-headers -o custom-columns=:metadata.name \
  | xargs -n1 kubectl delete elastic --all -n

# kubectl delete -f https://download.elastic.co/downloads/eck/1.1.2/all-in-one.yaml

對接cerebro

先安裝Kubernetes應用的包管理工具helm。Helm是用來封裝 Kubernetes原生應用程序的YAML文件，可以在你部署應用的時候自定義應用程序的一些metadata，helm依賴chart實現了應用程序的在k8s上的分發。helm和chart主要實現了如下功能：

• 應用程序封裝
• 版本管理
• 依賴檢查
• 應用程序分發

  # wget https://get.helm.sh/helm-v3.2.3-linux-amd64.tar.gz
  # tar -zxvf helm-v3.0.0-linux-amd64.tar.gz
  # mv linux-amd64/helm /usr/local/bin/helm
  # helm repo add stable https://kubernetes-charts.storage.googleapis.com

  通過helm安裝cerebro:

  # helm install stable/cerebro --version 1.1.4  --generate-name

  查看cerebro的狀態:

  # kubectl get pods|grep cerebro
  cerebro-1591777586-7fd87f7d48-hmlp7   1/1     Running   0          11m

  由于默認ECK部署的elasticsearch開啟了自簽名證書的https服務，故可以在cerebro配置忽略https證書認證(也可以在cerebro中添加自簽名證書的ca證書來識別自簽名證書)，并重啟cerebro:
  1，導出cerebro的configmap：

  # kubectl get configmap cerebro-1591777586 -o yaml > cerebro.yaml

  2，替換configmap中cerebro的hosts相關配置為如下(其中quickstart-es-http為elasticsarch的service資源名字)：

  play.ws.ssl.loose.acceptAnyCertificate = true
  hosts = [
    {
      host = "https://quickstart-es-http.default.svc:9200"
      name = "k8s elasticsearch"
    }
  ]

  注意：
  每一個service在k8s集群dns中多有一個對應的記錄，客戶端訪問service的時候可以通過FQDN來訪問，默認FQDN的格式為servicename.namespace.svc.cluster.local。其中servicename對用server的名字，namespace對應所在的命名空間，svc.cluster.local是k8s集群可以配置集群域后綴。客戶端和服務端在同一個namespace下，可以直接使用servicename訪問，如果在不同namespace下，需要使用servername.namespace進行訪問。當然，如果直接使用完成的FQDN訪問就不用區分namespace了。
  3，應用cerebro的configmap并重啟cerebro pod：

  # kubectl apply -f cerebro.yaml
  
  # kubectl get pods|grep cerebro
  cerebro-1591777586-7fd87f7d48-hmlp7   1/1     Running   0          11m
  # kubectl get pod cerebro-1591777586-7fd87f7d48-hmlp7 -o yaml | kubectl replace --force -f -

先確認cerebro的service資源，然后配置ingress為cerebro添加7層代理：

# kubectl get services
NAME                         TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)    AGE
cerebro-1591777586           ClusterIP   10.111.107.171

在本地pc的/etc/hosts文件添加host綁定"172.18.2.175 cerebro.myk8s.com"，然后通過覽器訪問：

刪除cerebro

# helm list
NAME                NAMESPACE   REVISION    UPDATED                                 STATUS      CHART           APP VERSION
cerebro-1591777586  default     1           2020-06-10 16:26:30.419723417 +0800 CST deployed    cerebro-1.1.4   0.8.4

# heml delete name cerebro-1591777586

看完了這篇文章，相信你對k8s如何部署elasticsearch集群有了一定的了解，想了解更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！