一、Elastic Cloud Kubernetes
Elastic CloudKubernetes(ECK)是Elastic官方推出的，基于k8soperator的插件，其扩展了k8s的基础编排功能，可以轻松地在k8s中安装、管理 Elasticsearch, Kibana 和 APM集群。
借助ECK，我们可以简化以下关键操作：
1. 管理和监控多个集群 2. 扩大或缩小集群规模 3. 改变集群配置 4. 计划备份 5. 使用TLS证书保护集群安全 6. 建立具有可用区域意识的hot-warm-cold架构 二、在Kubernetes集群中部署ECK
本文以原生Kubernetes集群为例，在GKE、AmazonEKS上的流程也类似。
1、安装custom resource definitions和operator及其RBAC规则：
kubectl apply -f https://download.elastic.co/downloads/eck/1.2.1/all-in-one.yaml2、监控operator的日志：
kubectl -n elastic-system logs -f statefulset.apps/elastic-operator在私有的k8s集群中，可能无法访问公网，可以先将yaml文件下载至本地，并修改operator镜像的地址。all-in-one.yaml是多个yaml文件的集合，找到statefulset.yaml，并修改其中的image为私有仓库中镜像地址，修改–container-registry为私有仓库地址。
# Source: eck/templates/statefulset.yamlapiVersion: apps/v1kind: StatefulSetmetadata: name: elastic-operator namespace: elastic-system labels: control-plane: elastic-operatorspec: selector: matchLabels: control-plane: elastic-operator serviceName: elastic-operator template: metadata: annotations: # Rename the fields "error" to "error.message" and "source" to "event.source" # This is to avoid a conflict with the ECS "error" and "source" documents. "co.elastic.logs/raw": "[{\"type\":\"container\",\"json.keys_under_root\":true,\"paths\":[\"/var/log/containers/*${data.kubernetes.container.id}.log\"],\"processors\":[{\"convert\":{\"mode\":\"rename\",\"ignore_missing\":true,\"fields\":[{\"from\":\"error\",\"to\":\"_error\"}]}},{\"convert\":{\"mode\":\"rename\",\"ignore_missing\":true,\"fields\":[{\"from\":\"_error\",\"to\":\"error.message\"}]}},{\"convert\":{\"mode\":\"rename\",\"ignore_missing\":true,\"fields\":[{\"from\":\"source\",\"to\":\"_source\"}]}},{\"convert\":{\"mode\":\"rename\",\"ignore_missing\":true,\"fields\":[{\"from\":\"_source\",\"to\":\"event.source\"}]}}]}]" labels: control-plane: elastic-operator spec: terminationGracePeriodSeconds: 10 serviceAccountName: elastic-operator containers: - image: "your.com/eck-operator:1.2.1" imagePullPolicy: IfNotPresent name: manager args: - "manager" - "--log-verbosity=0" - "--metrics-port=0" - "--container-registry=your.com" - "--max-concurrent-reconciles=3" - "--ca-cert-validity=8760h" - "--ca-cert-rotate-before=24h" - "--cert-validity=8760h" - "--cert-rotate-before=24h" - "--enable-webhook" env: - name: OPERATOR_NAMESPACE valueFrom: fieldRef: fieldPath: metadata.namespace - name: OPERATOR_IMAGE value: "harbor.dcos.xixian.unicom.local/mtc/eck-operator:1.2.1" - name: WEBHOOK_SECRET value: "elastic-webhook-server-cert" resources: limits: cpu: 1 memory: 512Mi requests: cpu: 100m memory: 150Mi ports: - containerPort: 9443 name: https-webhook protocol: TCP volumeMounts: - mountPath: /tmp/k8s-webhook-server/serving-certs name: cert readOnly: true volumes: - name: cert secret: defaultMode: 420 secretName: "elastic-webhook-server-cert"如在安装all-in-one.yaml中出现错误，可以将其中的yaml文件拆分出来单独安装，以此来排除错误。
ECK安装成功后，会在k8s中创建一个名为elastic-system的命名空间，在该空间中存在一个eck-operatorPod，该Pod会在后台监控集群的状态，并依据用户的指令作出相应的反应。
三、部署Elasticsearch集群
为了贴近实际应用，这里我们部署一个3个主节点，使用网络块存储的ES集群。
创建PV
以ceph存储为例，创建3块容量500G的PV：
apiVersion: v1kind: PersistentVolumemetadata: name: pv-es-data-00 ##pv名称spec: capacity: storage: 500Gi ## pv大小，与云硬盘大小一致即可 accessModes: - ReadWriteOnce ## pv读写类型，填写云硬盘支持的类型 mountOptions: - rw ##挂载类型有只读(ro),读写{rw}，挂载类型和accessModes要对应起来 persistentVolumeReclaimPolicy: Retain ##建议选择Retain模式 csi: driver: ckecsi ##固定不变 volumeHandle: welkinbig.es-00-608521303445 ##与cbs实例列表接口instanceId字段对应 fsType: xfs ##挂载文件系统类型xfs,ext4等 volumeAttributes: monitors: 10.172.xx.xx:6789,10.172.xx.xx:6789,10.172.xx.xx:6789 pool: welkinbig imageFormat: "2" ##固定不变 imageFeatures: "layering" ##固定不变 adminId: admin ##固定不变 userId: '60852xxxxxxx' ##账户ID volName: es-00-608521303445 ##云硬盘实例列表接口imageName字段 mounter: rbd 608521xxxxxx: AQDcz0xf7s2SBhAAqGxxxxxxxxxxxxxxxxxx admin: AQB4kjxfPP1HLxAAXfixxxxxxxxxxxxxxxxxx controllerPublishSecretRef: name: xx-secret ##秘钥名称 namespace: default nodeStageSecretRef: name: xx-secret namespace: default nodePublishSecretRef: name: xx-secret namespace: default部署ES集群
在kubectl中执行以下yaml文件。
version字段指定了要安装的es版本，image标签指定es镜像的私有仓库地址，count为3，表示有3个节点。
node.master: true代表创建的节点为主节点。
node.data: true代表创建的节点为数据节点，可以用于存储数据。
apiVersion: elasticsearch.k8s.elastic.co/v1kind: Elasticsearchmetadata: name: es-clusterspec: version: 7.9.0 image: your.com/elasticsearch:7.9.0-ik-7.9.0 nodeSets: - name: master-nodes count: 3 config: node.master: true node.data: true volumeClaimTemplates: - metadata: name: elasticsearch-data spec: accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 500Gi 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: -Xms4g -Xmx4g resources: requests: cpu: 4 memory: 8Gi limits: cpu: 4 memory: 8Gi监控集群的健康状态和创建过程
获取当前Elasticsearch集群状态信息，包括健康状态、版本和节点数量。
kubectl get elasticsearch
当集群刚创建时，HEALTH和PHASE应该为空，等待一定时间后，集群创建完毕后，PHASE变为Ready，HEALTH变为green。
可以通过如下命令查看Pod的状态：
kubectl get pods --selectors='elasticsearch.k8s.elastic.co/cluster-name=es.cluster'查看Pod的日志：
kubectl logs -f es-cluster-es-default-0访问ES集群
ECK会创建一个ClusterIP Service用于访问es集群：
kubectl get service es-cluster-es-http1. 获取访问凭证
ECK会自动创建一个默认用户elastic，密码存储于k8s secret中：
kubectl get secret es-cluster-es-elastic-user -o go-template='{{.data.elastic | base64decode}}'2. 从集群内部访问
命令中的password用步骤1中所获password代替，-k表示忽略证书错误
curl -u "elastic:$PASSWORD" -k "https://es-cluster-es-http:9200"{ "name" : "es-cluster-es-default-0", "cluster_name" : "es-cluster", "cluster_uuid" : "XqWg0xIiRmmEBg4NMhnYPg", "version" : {...}, "tagline" : "You Know, for Search"}JVM堆设置
在podTemplate中设置ES_JAVA_OPTS环境变量，来改变es的JVM堆容量。同时，强烈建议将requests和limits设置为相同值，以确保pod在k8s集群中获取到足够的资源。
podTemplate: spec: containers: - name: elasticsearch env: - name: ES_JAVA_OPTS value: -Xms2g -Xmx2g resources: requests: memory: 4Gi cpu: 0.5 limits: memory: 4Gi cpu: 2Node配置
任何定义在elasticsearch.yml配置文件中的设置，都可以在spec.nodeSets[?].config中定义。
spec: nodeSets: - name: masters count: 3 config: node.master: true node.data: false node.ingest: false node.ml: false xpack.ml.enabled: true node.remote_cluster_client: false - name: data count: 10 config: node.master: false node.data: true node.ingest: true node.ml: true node.remote_cluster_client: false卷声明模板
为防止pod被删除时丢失数据，OPerator默认会为集群中每个pod创建一个容量为1Gi的PersistentVolumeClaim。在生产环境中，应该定义合适容量的volume claim template以及storage class来关联所需的持久卷。卷声明的名称必须是elasticsearch-data。如k8s中没有使用storage class来管理卷，可以不指定storage class。
取决于k8s配置和底层文件系统，某些持久卷在创建之后不能改变卷的容量。当定义卷声明时，考虑未来的存储需求以确保有足够的存储空间来应对业务增长。
spec: nodeSets: - name: default count: 3 volumeClaimTemplates: - metadata: name: elasticsearch-data spec: accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 500Gi storageClassName: standard虚拟内存
默认情况下，es使用内存映射(memory mapping, mmap)来高效地访问索引。通常，Linux系统的默认虚拟地址空间较少，不能满足es的需求，可能导致OOM异常。在生产环境中，建议设置Linux内核参数vm.max_map_count为262144，同时不设置node.store.allow_mmap。
上述内核设置可以在主机中直接修改，也可以通过初始容器来修改。可以使用如下样例，添加一个可以在es pod启动前修改内核参数的初始容器：
podTemplate: spec: initContainers: - name: sysctl securityContext: privileged: true command: ['sh', '-c', 'sysctl -w vm.max_map_count=262144']定制配置文件和插件
有两种方式来自定义es的配置文件和插件：
1. 创建一个已经安装好配置文件和插件的es镜像
2. 在Pod启动时安装插件或配置文件
第一个选项的优点是，可以在ECK安装镜像之前验证其正确性，而第二个选项有最大的灵活性。但是第二个选项意味着只能在运行期间才能发现配置文件的错误，同时需要通过公网下载插件。
对于私有集群，可能在集群内无法访问公网，因此建议通过打包镜像的方式来安装插件。下面这个例子介绍如何定制安装插件的镜像。
1. 创建一个包含如下内容的Dockerfile
FROM elasticsearch:7.9.0COPY ./elasticsearch-analysis-ik-7.9.0.zip /home/RUN sh -c '/bin/echo -e "y" | bin/elasticsearch-plugin install file:/home/elasticsearch-analysis-ik-7.9.0.zip'2. 创建镜像
docker build --tag elasticsearch-ik:7.9.0上述案例以安装中文分词器IK为例，其他插件也可修改Dockerfile。
下面的案例介绍了如何为es中的synonym token filter添加同义词文件。当然，也可以使用同样的方式来将任何文件挂载到es的配置文件目录。
pec: nodeSets: - name: default count: 3 podTemplate: spec: containers: - name: elasticsearch volumeMounts: - name: synonyms mountPath: /usr/share/elasticsearch/config/dictionaries volumes: - name: synonyms configMap: name: synonyms在上述代码中，需要事先在同一个命名空间中创建包含配置文件的config map。
四、部署Kibana
连接一个由ECK管理的es集群非常简单：
创建kibana实例并关联es集群
apiVersion: kibana.k8s.elastic.co/v1kind: Kibanametadata: name: kibanaspec: version: 7.9.0 image: your.com/kibana:7.9.0 count: 1 elasticsearchRef: name: es-cluster namespace: defaultnamespace是可选参数，如果es集群和kibana运行在同一个namespace中。
Kibana配置文件会被ECK自动创建，并会在es之间创建安全的链接。
监控kibana健康状态和创建过程
同es类型，可以通过kubectl查询kibana实例的细节
kubectl get kibana查看同实例关联的pod：
kubectl get pod --selector='kibana.k8s.elastic.co/name=kibana'连接kibana
ECK会自动为kibana创建一个ClusterIP Service：
kubectl get service kibana-kb-httpkibana的用户名和密码同es集群：
curl -u "elastic:$PASSWORD" -k "https://kibana-kb-http:5601"五、总结
本文介绍了如何使用ECK在k8s集群中安装es、kibana，并给出了关键参数的设置方式，文中的例子贴近实际的生产环境，具有一定的参考价值。K8s已经成为容器编排事实上标准，由k8s接管数据库的运维也将是一种趋势，同管理普通应用程序不同，管理数据库的难处在于如何持久化数据。k8s给出的解决方案有两种，一种是hostpath方式，将数据持久化至节点所在宿主机的硬盘上，另一种方式是使用网络存储，包括块存储或者文件存储，同方式一相比，方式二由于存在网络传输的损耗，性能上会存在一定差距，但方式二将数据库的应用和存储相分离，数据库可被调度至任意节点，这带来了更大的灵活性，以及更高的资源利用率，借助于网络存储的特性，数据有着更高的安全性。
