Kubernetes日志分析利器：Elassandra部署使用指南

Elassandra是一个基于Apache Cassandra的Elasticsearch实现，有效结合了两者的优势，弥补了Elasticsearch的一些使用限制（单点故障、在线升级等）。结合Fluent-Bit以及Kibana，Elassandra为kubernetes集群日志分析提供了一个高效独特的方案。

Elasticsearch升级
Elasticsearch采用主从分片架构设计：主节点管理映射修改；只有主分片支持写操作，副本分片只能进行读操作；当主分片故障时，主节点可以把副本分片升级为主分片。Cassandra的引入增强了Elassandra的可用性，弱化了主节点的单点控制作用，并且实现了多点写操作。所有的节点都可以搜索请求，请求映射更新，并根据Cassandra的复制因子进行写操作。

因此，Elassandra也可以更容易地通过kubernetes来管理，而且可以实现无宕机维护（滚动重启升级）。除此以外，对集群进行水平扩容或收缩也很容易了，因为Elassandra完全兼容现有的Elasticsearch索引，我们只需要移动那些已经被重建的索引（重新索引）。Elassandra同时原生支持kubernetes集群的跨数据中心副本服务。

EFK部署
为了更好地让Elassandra在Kubernetes中发挥作用，我们同样搭配了一个EFK数据栈：在日志处理和转发上，我们使用了Fluent-Bit，一个支持Elasticsearch后端的轻量日志处理引擎（当然也可以使用传统的Fluentd或Filebeat）；可视化面板方面则使用了普遍的Kibana。

基于EFK的Kubernetes集群结构图

为使部署方便高效，我们使用了Helm的chart安装包的方式，安装源为Strapdata的Helm仓库。

首先，我们建立了一个三节点集群，硬件上使用了SSD存储，而软件则使用了Azure的Kubenetes服务。集群搭建完成后，我们使用helm把Elassandra安装到所有节点中，命令如下：

helm install --name \u0026quot;elassandra\u0026quot; --namespace default \\ --set image.repo=strapdata/elassandra \\ --set image.tag=6.2.3.10 \\ --set config.cluster_size=3 \\ --set persistence.storageClass=managed-premium \\ strapdata/elassandra
安装完成后，我们可以发现Elasticsearch服务和Cassandra服务已经暴露在kubernetes中了。

NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEservice/cassandra ClusterIP 10.0.193.114 \u0026lt;none\u0026gt; 9042/TCP,9160/TCP 14hservice/elassandra ClusterIP None \u0026lt;none\u0026gt; 7199/TCP,7000/TCP,7001/TCP,9300/TCP,9042/TCP,9160/TCP,9200/TCP 14hservice/elasticsearch ClusterIP 10.0.75.121 \u0026lt;none\u0026gt;
其次，部署Kibana。为保持兼容性，我们需要一个同Elasticsearch相同版本的安装包，例如本文都使用了版本6.2.3。

helm install --namespace default --name my-kibana \\ --set image.tag=6.2.3 \\ --set service.externalPort=5601 \\ stable/kibana
如果希望把Kibana服务暴露在公共IP上，我们在这里可以安装一个kubernetes的入口代理—Traefik：

helm install --name traefik --namespace kube-system --set dashboard.domain=traefik-dashboard.aks1.strapdata.com stable/traefikhelm install --namespace $NAMESAPCE --name my-kibana --set image.tag=6.2.3 \\ --set service.externalPort=5601 \\ --set env.ELASTICSEARCH_URL=\u0026quot;http://elassandra-elasticsearch:9200\u0026quot; \\ --set ingress.enabled=true,ingress.hosts[0]=\u0026quot;kibana.${1:-aks1.strapdata.com}\u0026quot;,ingress.annotations.\u0026quot;kubernetes\\.io/ingress\\.class\u0026quot;=\u0026quot;traefik\u0026quot; \\ stable/kibana
后，我们需要使用一个特定的Elasticsearch索引模板来安装Fluent-Bit，该模板加载了Elassandra相关的设置，从而可以优化日志存储和搜索的性能。

helm install --name my-fluentbit --set trackOffsets=\u0026quot;true\u0026quot; \\--set backend.type=\u0026quot;es\u0026quot;,backend.es.host=\u0026quot;elassandra-elasticsearch.default.svc.cluster.local\u0026quot;,backend.es.time_key=\u0026quot;es_time\u0026quot;,backend.es.pipeline=\u0026quot;fluentbit\u0026quot; \\--set parsers.enabled=true,parsers.json[0].name=\u0026quot;docker\u0026quot;,parsers.json[0].timeKey=\u0026quot;time\u0026quot;,parsers.json[0].timeFormat=\u0026quot;%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%L\u0026quot;,parsers.json[0].timeKeep=\u0026quot;Off\u0026quot; strapdata/fluent-bit
到这里，我们就完成了对Elassandra、Fluent-Bit和Kibana的部署，Fluent-Bit开始源源不断地把pod中的日志输送到Elassandra集群。

接下来，我们再看一些针对Elassandra的优化设置：

Elassandra索引优化
Helm中Fluent-Bit的chart包为Elassandra提供了一个Elasticsearch索引模板，模板设置如下：

\u0026quot;settings\u0026quot;: { \u0026quot;index\u0026quot;: { \u0026quot;replication\u0026quot;: \u0026quot;DC1:2\u0026quot;, \u0026quot;table_options\u0026quot;: \u0026quot;compaction = {'compaction_window_size': '4', 'compaction_window_unit': 'HOURS', 'class': 'org.apache.cassandra.db.compaction.TimeWindowCompactionStrategy'}\u0026quot;, \u0026quot;mapping\u0026quot;: { \u0026quot;total_fields\u0026quot;: { \u0026quot;limit\u0026quot;: \u0026quot;10000\u0026quot; } }, \u0026quot;refresh_interval\u0026quot;: \u0026quot;15s\u0026quot;, \u0026quot;drop_on_delete_index\u0026quot;: true, \u0026quot;index_insert_only\u0026quot;: true, \u0026quot;index_static_columns\u0026quot;: true, \u0026quot;search_strategy_class\u0026quot;: \u0026quot;RandomSearchStrategy\u0026quot; }
Insert-Only模式
Elassandra中，Elasticsearc文档的字段_source作为列项被存储在Cassandra表中。在通过Elasticsearch索引API向Cassandra存储层插入数据时，空字段会被默认赋值为null，从而避免覆盖已有文档。该插入操作同时产生了一些Cassandra墓碑，这些墓碑其实对很多不变日志记录是没有用处的，这时设置index.index_insert_only字段将会避免产生墓碑，从而达到优化Cassandra存储的目的。

Drop on Delete Index设置
Elassandra采用Cassandra作为数据存储层。一般情况下，Elassandra删除一个索引并不会真正删除底层Cassandra中的表和键空间。我们可以通过更改对index.drop_on_delete_index的设置，从而在删除表中索引的同时也能自动删除Cassandra中的表。

副本管理
Elassandra中，Cassandra取代Elasticsearch实现了数据副本管理。底层Cassandra的键空间副本映射保存了位置和副本数量。Elasticsearch模板中的index.replication字段定义了Cassandra的副本映射。本例中，我们在数据中心DC1中保存了两个副本。

table_options字段
table_options字段定义Cassandra使用创建时间的表选项。因为日志记录是不变的，我们在这里选择使用Time Window Compactio策略来设计时间序列数据，当然我们也可以使用默认的TTL策略或压缩策略（默认为LZ4）。

搜索策略类
在Elassandra中，调度节点会根据search_strategy_class定义的搜索策略将子请求分发到其他可用的节点中。默认的PrimaryFirstSearchStrategy策略会将子请求发送到所有的节点。我们在这里使用了RandomSearchStrategy，在数据中心能够获得一个结果的小节点集。比如在我们采用六节点两个副本要求的集群时，这种策略将只请求三个节点而不是六个，从而极大地减轻了集群的全局负载。

Elassandra映射优化
由于Elasticsearch使用了多值字段，Elassandra将所有类型为X的字段都保存到了一个Cassandra的列表X中。如果我们使用工具sstabledump查看产生的SSTables表，将得到如下由filebeat产生的Cassandra列：

{ \u0026quot;partition\u0026quot; : { \u0026quot;key\u0026quot; : [ \u0026quot;RL5Bp2cBWzCxo-DQnARL\u0026quot; ], \u0026quot;position\u0026quot; : 160123 }, \u0026quot;rows\u0026quot; : [ { \u0026quot;type\u0026quot; : \u0026quot;row\u0026quot;, \u0026quot;position\u0026quot; : 160691, \u0026quot;liveness_info\u0026quot; : { \u0026quot;tstamp\u0026quot; : \u0026quot;2018-12-13T11:09:14.378005Z\u0026quot; }, \u0026quot;cells\u0026quot; : [ { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;es_time\u0026quot;, \u0026quot;deletion_info\u0026quot; : { \u0026quot;marked_deleted\u0026quot; : \u0026quot;2018-12-13T11:09:14.378004Z\u0026quot;, \u0026quot;local_delete_time\u0026quot; : \u0026quot;2018-12-13T11:09:14Z\u0026quot; } }, { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;es_time\u0026quot;, \u0026quot;path\u0026quot; : [ \u0026quot;868796ae-fec7-11e8-aa29-7b1a7ab32955\u0026quot; ], \u0026quot;value\u0026quot; : \u0026quot;2018-12-13 11:08:42.265Z\u0026quot; }, { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;kubernetes\u0026quot;, \u0026quot;deletion_info\u0026quot; : { \u0026quot;marked_deleted\u0026quot; : \u0026quot;2018-12-13T11:09:14.378004Z\u0026quot;, \u0026quot;local_delete_time\u0026quot; : \u0026quot;2018-12-13T11:09:14Z\u0026quot; } }, { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;kubernetes\u0026quot;, \u0026quot;path\u0026quot; : [ \u0026quot;868796aa-fec7-11e8-aa29-7b1a7ab32955\u0026quot; ], \u0026quot;value\u0026quot; : {\u0026quot;container_name\u0026quot;: [\u0026quot;logs-generator\u0026quot;], \u0026quot;host\u0026quot;: [\u0026quot;aks-nodepool1-36080323-0\u0026quot;], \u0026quot;annotations\u0026quot;: null, \u0026quot;docker_id\u0026quot;: [\u0026quot;e38071228edf79584ef4eafdfb67c0144605a31730e71b02b3f6e1c8f27e0ea3\u0026quot;], \u0026quot;pod_id\u0026quot;: [\u0026quot;721a6540-fca4-11e8-8d8b-f6dcc5e73f85\u0026quot;], \u0026quot;pod_name\u0026quot;: [\u0026quot;logs-generator\u0026quot;], \u0026quot;namespace_name\u0026quot;: [\u0026quot;default\u0026quot;], \u0026quot;labels\u0026quot;: [{\u0026quot;app\u0026quot;: null, \u0026quot;controller-revision-hash\u0026quot;: null, \u0026quot;release\u0026quot;: null, \u0026quot;pod-template-generation\u0026quot;: null, \u0026quot;statefulset_kubernetes_io/pod-name\u0026quot;: null, \u0026quot;kubernetes_io/cluster-service\u0026quot;: null, \u0026quot;k8s-app\u0026quot;: null, \u0026quot;name\u0026quot;: null}]} }, { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;log\u0026quot;, \u0026quot;deletion_info\u0026quot; : { \u0026quot;marked_deleted\u0026quot; : \u0026quot;2018-12-13T11:09:14.378004Z\u0026quot;, \u0026quot;local_delete_time\u0026quot; : \u0026quot;2018-12-13T11:09:14Z\u0026quot; } }, { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;log\u0026quot;, \u0026quot;path\u0026quot; : [ \u0026quot;868796ab-fec7-11e8-aa29-7b1a7ab32955\u0026quot; ], \u0026quot;value\u0026quot; : \u0026quot;I1213 11:08:42.265287 6 logs_generator.go:67] 362287 PUT /api/v1/namespaces/ns/pods/s2qj 215\\u0026quot; }, { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;stream\u0026quot;, \u0026quot;deletion_info\u0026quot; : { \u0026quot;marked_deleted\u0026quot; : \u0026quot;2018-12-13T11:09:14.378004Z\u0026quot;, \u0026quot;local_delete_time\u0026quot; : \u0026quot;2018-12-13T11:09:14Z\u0026quot; } }, { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;stream\u0026quot;, \u0026quot;path\u0026quot; : [ \u0026quot;868796ac-fec7-11e8-aa29-7b1a7ab32955\u0026quot; ], \u0026quot;value\u0026quot; : \u0026quot;stderr\u0026quot; }, { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;time\u0026quot;, \u0026quot;deletion_info\u0026quot; : { \u0026quot;marked_deleted\u0026quot; : \u0026quot;2018-12-13T11:09:14.378004Z\u0026quot;, \u0026quot;local_delete_time\u0026quot; : \u0026quot;2018-12-13T11:09:14Z\u0026quot; } }, { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;time\u0026quot;, \u0026quot;path\u0026quot; : [ \u0026quot;868796ad-fec7-11e8-aa29-7b1a7ab32955\u0026quot; ], \u0026quot;value\u0026quot; : \u0026quot;2018-12-13 11:08:42.265Z\u0026quot; } ] } ] }
我们可以看到， Cassandra的集合类型（链表，集合，映射），产生了很多没有用的负载。对此，Elassandra使用了新的属性来扩展Elasticsearch映射，而这些属性\u0026quot;cql_collection\u0026quot;:\u0026quot;singtelon\u0026quot;可以将Cassandra类型显式地映射到单值字段。由于Fluent-Bit索引模板使用了这种单值字段映射属性，Cassandra列存储也变得更加轻量：

root@elassandra-0:/usr/share/cassandra# tools/bin/sstabledump /var/lib/cassandra/data/logstash_2018_12_17/flb_type-751e28a0022f11e9a83bbd84c8d6464a/mc-9-big-Data.db{ \u0026quot;partition\u0026quot; : { \u0026quot;key\u0026quot; : [ \u0026quot;nmWfvWcBHsJPeHipoGsM\u0026quot; ], \u0026quot;position\u0026quot; : 402735 }, \u0026quot;rows\u0026quot; : [ { \u0026quot;type\u0026quot; : \u0026quot;row\u0026quot;, \u0026quot;position\u0026quot; : 403179, \u0026quot;liveness_info\u0026quot; : { \u0026quot;tstamp\u0026quot; : \u0026quot;2018-12-17T19:23:34.412Z\u0026quot; }, \u0026quot;cells\u0026quot; : [ { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;es_time\u0026quot;, \u0026quot;value\u0026quot; : \u0026quot;2018-12-17 19:23:33.603Z\u0026quot; }, { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;kubernetes\u0026quot;, \u0026quot;value\u0026quot; : {\u0026quot;container_name\u0026quot;: \u0026quot;logs-generator\u0026quot;, \u0026quot;host\u0026quot;: \u0026quot;aks-nodepool1-36080323-0\u0026quot;, \u0026quot;docker_id\u0026quot;: \u0026quot;e33b2cda2ed7ac3bc5a6504cd79b6ea999137a11791d67fbb8b497fe06d8d700\u0026quot;, \u0026quot;pod_id\u0026quot;: \u0026quot;8ecacdcd-0229-11e9-8d8b-f6dcc5e73f85\u0026quot;, \u0026quot;pod_name\u0026quot;: \u0026quot;logs-generator\u0026quot;, \u0026quot;namespace_name\u0026quot;: \u0026quot;default\u0026quot;, \u0026quot;labels\u0026quot;: [{\u0026quot;app\u0026quot;: null, \u0026quot;component\u0026quot;: null, \u0026quot;controller-revision-hash\u0026quot;: null, \u0026quot;tier\u0026quot;: null, \u0026quot;pod-template-generation\u0026quot;: null, \u0026quot;name\u0026quot;: null, \u0026quot;pod-template-hash\u0026quot;: null, \u0026quot;version\u0026quot;: null, \u0026quot;k8s-app\u0026quot;: null, \u0026quot;kubernetes_io/cluster-service\u0026quot;: null, \u0026quot;release\u0026quot;: null, \u0026quot;statefulset_kubernetes_io/pod-name\u0026quot;: null, \u0026quot;run\u0026quot;: [\u0026quot;logs-generator\u0026quot;]}], \u0026quot;annotations\u0026quot;: null} }, { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;log\u0026quot;, \u0026quot;value\u0026quot; : \u0026quot;I1217 19:23:33.600235 6 logs_generator.go:67] 2850 POST /api/v1/namespaces/ns/pods/65w 207\\u0026quot; }, { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;stream\u0026quot;, \u0026quot;value\u0026quot; : \u0026quot;stderr\u0026quot; }, { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;time\u0026quot;, \u0026quot;value\u0026quot; : \u0026quot;2018-12-17 19:23:33.603Z\u0026quot; } ] } ] }
Elassandra存储优化
Fluent-Bit为每一条日志记录都添加了一些相关的kubernetes元数据，对于某一个容器来的日志记录来说，所有的元数据都是相同的。对于这些日志记录的元数据，由于Cassandra采用了宽列存储，我们可以只存储一次，这样大大减小了SSTables的容量。下图展示了Cassandra存储中的Elasticsearch documents结构：

为实现上述结构，我们使用Elasticsearch管道改变了原始的JSON文档，增加了一个时间戳（的）来作为timeuuid（类型1UUID），并使用Cassandra复合主键构建了一个document_id字段，复合键包括使用Docker容器ID的分区键 ，以及使用新timeuuid的集群键。

curl -H \u0026quot;Content-Type: application/json\u0026quot; -XPUT \u0026quot;http://elassandra-0:9200/_ingest/pipeline/fluentbit\u0026quot; -d'{ \u0026quot;description\u0026quot; : \u0026quot;fluentbit elassandra pipeline\u0026quot;, \u0026quot;processors\u0026quot; : [ { \u0026quot;timeuuid\u0026quot; : { \u0026quot;field\u0026quot;: \u0026quot;es_time\u0026quot;, \u0026quot;target_field\u0026quot;: \u0026quot;ts\u0026quot;, \u0026quot;formats\u0026quot; : [\u0026quot;ISO8601\u0026quot;], \u0026quot;timezone\u0026quot; : \u0026quot;Europe/Amsterdam\u0026quot; } }, { \u0026quot;set\u0026quot; : { \u0026quot;field\u0026quot;: \u0026quot;_id\u0026quot;, \u0026quot;value\u0026quot;: \u0026quot;[\\\u0026quot;{{kubernetes.docker_id}}\\\u0026quot;,\\\u0026quot;{{ts}}\\\u0026quot;]\u0026quot; } } ]}'
这样，我们可以将下面的映射属性添加到我们的Fluent-bit Elasticsearch模板中:

分区键列中字段赋值：cql_partition_key:true， cql_primary_key_order:0
集群键列中字段赋值：cql_primary_key_order:1，cql_type:timeuuid
Kubernetes元数据列中字段赋值： cql_static_column:true
我们同时添加了索引设置：index.index_static_columns:true ，用来索引Cassandra静态列和所有的行。

在清除现存的索引、重新部署新的Elasticsearch管道和模板之后，SSTables只需要每天为每个容器保存一个宽列日志存储。这样，我们大大优化了存储性能，并且Kubernetes元数据只需要每天保存一个Docker容器即可。同时由于timeuuid列可以被Elasticsearch当作日期使用，Cassandra集群键清除了一些时间字段，设置是时间戳字段，例如es_time和time等。

{ \u0026quot;partition\u0026quot; : { \u0026quot;key\u0026quot; : [ \u0026quot;f9f237c2d64dd8b92130fd34f567b162f0ae1972e7afabee9151539ba31ccadd\u0026quot; ], \u0026quot;position\u0026quot; : 2800 }, \u0026quot;rows\u0026quot; : [ { \u0026quot;type\u0026quot; : \u0026quot;static_block\u0026quot;, \u0026quot;position\u0026quot; : 3326, \u0026quot;cells\u0026quot; : [ { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;kubernetes\u0026quot;, \u0026quot;value\u0026quot; : {\u0026quot;container_name\u0026quot;: \u0026quot;put-template\u0026quot;, \u0026quot;host\u0026quot;: \u0026quot;aks-nodepool1-36080323-0\u0026quot;, \u0026quot;pod_id\u0026quot;: \u0026quot;e24f2521-1256-11e9-8fe6-de1ce27ac649\u0026quot;, \u0026quot;pod_name\u0026quot;: \u0026quot;fluent-bit-sc6m6\u0026quot;, \u0026quot;namespace_name\u0026quot;: \u0026quot;default\u0026quot;, \u0026quot;labels\u0026quot;: [{\u0026quot;app\u0026quot;: \u0026quot;my-fluentbit-fluent-bit\u0026quot;, \u0026quot;component\u0026quot;: null, \u0026quot;controller-revision-hash\u0026quot;: \u0026quot;3156758786\u0026quot;, \u0026quot;tier\u0026quot;: null, \u0026quot;pod-template-generation\u0026quot;: \u0026quot;1\u0026quot;, \u0026quot;name\u0026quot;: null, \u0026quot;pod-template-hash\u0026quot;: null, \u0026quot;version\u0026quot;: null, \u0026quot;k8s-app\u0026quot;: null, \u0026quot;kubernetes_io/cluster-service\u0026quot;: null, \u0026quot;release\u0026quot;: [\u0026quot;my-fluentbit\u0026quot;], \u0026quot;statefulset_kubernetes_io/pod-name\u0026quot;: null}], \u0026quot;annotations\u0026quot;: [{\u0026quot;checksum/config\u0026quot;: [\u0026quot;3375211361605629fc5a1f970e1fce0ce2fabbcb08ef4631acdc4bd2ac41fd7b\u0026quot;], \u0026quot;scheduler_alpha_kubernetes_io/critical-pod\u0026quot;: null, \u0026quot;prometheus_io/port\u0026quot;: null, \u0026quot;prometheus_io/scrape\u0026quot;: null}]}, \u0026quot;tstamp\u0026quot; : \u0026quot;2019-01-07T08:33:35.968Z\u0026quot; } ] }, { \u0026quot;type\u0026quot; : \u0026quot;row\u0026quot;, \u0026quot;position\u0026quot; : 3326, \u0026quot;clustering\u0026quot; : [ \u0026quot;e4375630-1256-11e9-a990-c3ec4d724241\u0026quot; ], \u0026quot;liveness_info\u0026quot; : { \u0026quot;tstamp\u0026quot; : \u0026quot;2019-01-07T08:33:35.954Z\u0026quot; }, \u0026quot;cells\u0026quot; : [ { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;log\u0026quot;, \u0026quot;value\u0026quot; : \u0026quot; % Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current\\u0026quot; }, { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;stream\u0026quot;, \u0026quot;value\u0026quot; : \u0026quot;stderr\u0026quot; } ] }, { \u0026quot;type\u0026quot; : \u0026quot;row\u0026quot;, \u0026quot;position\u0026quot; : 3326, \u0026quot;clustering\u0026quot; : [ \u0026quot;e4375630-1256-11e9-0566-b0312df0dcfc\u0026quot; ], \u0026quot;liveness_info\u0026quot; : { \u0026quot;tstamp\u0026quot; : \u0026quot;2019-01-07T08:33:35.964Z\u0026quot; }, \u0026quot;cells\u0026quot; : [ { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;log\u0026quot;, \u0026quot;value\u0026quot; : \u0026quot; Dload Upload Total Spent Left Speed\\u0026quot; }, { \u0026quot;name\u0026quot; : \u0026quot;stream\u0026quot;, \u0026quot;value\u0026quot; : \u0026quot;stderr\u0026quot; } ] }
我们可以在这里使用Kibana来创建面板，分析日志。

可用性测试
后，我们通过实例来验证一下Elassandra的可用性。

首先，创建一个日志产生器，输出实验所需要的日志记录。

for i in {1..20}; do kubectl run logs-generator${i} --generator=run-pod/v1 --image=k8s.gcr.io/logs-generator:v0.1.1 \\--restart=Never --env \u0026quot;LOGS_GENERATOR_LINES_TOTAL=50000\u0026quot; --env \u0026quot;LOGS_GENERATOR_DURATION=3m\u0026quot;; done
其次，我们强制关闭一个Elassandra pod，人为制造一个单点故障，然后由Kubernetes控制器自动重启。

$kubectl delete pod/elassandra-1 pod \u0026quot;elassandra-1\u0026quot; deleted
这种情况下，如果Cassandra只有一个副本，关闭主节点将会产生写错误。

[2019/01/10 16:46:09] [ warn] [out_es] Elasticsearch error{\u0026quot;took\u0026quot;:3,\u0026quot;ingest_took\u0026quot;:2,\u0026quot;errors\u0026quot;:true,\u0026quot;items\u0026quot;:[{\u0026quot;index\u0026quot;:{\u0026quot;_index\u0026quot;:\u0026quot;logstash-2019.01.10\u0026quot;,\u0026quot;_type\u0026quot;:\u0026quot;flb_type\u0026quot;,\u0026quot;_id\u0026quot;:\u0026quot;[\\\u0026quot;c0e45980637031ed19386d8a2b3fa736597057eea46917b8c28b73ba640e3cc3\\\u0026quot;,\\\u0026quot;25c13480-14f6-11e9-2b53-a734ca6c6447\\\u0026quot;]\u0026quot;,\u0026quot;status\u0026quot;:500,\u0026quot;error\u0026quot;:{\u0026quot;type\u0026quot;:\u0026quot;write_failure_exception\u0026quot;,\u0026quot;reason\u0026quot;:\u0026quot;Operation failed - received 0 responses and 1 failures\u0026quot;}}},{\u0026quot;index\u0026quot;:{\u0026quot;_index\u0026quot;:\u0026quot;logstash-2019.01.10\u0026quot;,\u0026quot;_type\u0026quot;:\u0026quot;flb_type\u0026quot;,\u0026quot;_id\u0026quot;:\u0026quot;[\\\u0026quot;c0e45980637031ed19386d8a2b3fa736597057eea46917b8c28b73ba640e3cc3\\\u0026quot;,\\\u0026quot;372b3680-14f6-11e9-d3d8-e1397bcf3034\\\u0026quot;]\u0026quot;,\u0026quot;status\u0026quot;:500,\u0026quot;error\u0026quot;:{\u0026quot;type\u0026quot;:\u0026quot;write_failure_exception\u0026quot;,\u0026quot;reason\u0026quot;:\u0026quot;Operation failed - received 0 responses and 1 failures\u0026quot;}}},{\u0026quot;index\u0026quot;:{\u0026quot;_index\u0026quot;:\u0026quot;logstash-2019.01.10\u0026quot;,\u0026quot;_type\u0026quot;:\u0026quot;flb_type\u0026quot;,\u0026quot;_id\u0026quot;:\u0026quot;[\\\u0026quot;c0e45980637031ed19386d8a2b3fa736597057eea46917b8c28b73ba640e3cc3\\\u0026quot;,\\\u0026quot;41a8c280-14f6-11e9-bc51-b90088b4aa65\\\u0026quot;]\u0026quot;,\u0026quot;status\u0026quot;:500,\u0026quot;error\u0026quot;:{\u0026quot;type\u0026quot;:\u0026quot;write_failure_exception\u0026quot;,\u0026quot;reason\u0026quot;:\u0026quot;Operation failed - received 0 responses and 1 failur
然后，我们为Logstash索引创建两个Cassandra副本，并重复上述测试。

kubectl exec -it elassandra-0 -- cqlshConnected to elassandra at 127.0.0.1:9042.[cqlsh 5.0.1 | Cassandra 3.11.3.5 | CQL spec 3.4.4 | Native protocol v4]Use HELP for help.cqlsh\u0026gt; ALTER KEYSPACE logstash_2019_01_10 WITH replication = {'class': 'NetworkTopologyStrategy','DC1':'2'};
虽然在测试中Fluent-Bit提示器显示有一些连接中断错误，但它仍然将数据保存到了Elassandra。

[2019/01/10 16:57:39] [error] [http_client] broken connection to elassandra-elasticsearch.default.svc.cluster.local:9200 ?[2019/01/10 16:57:39] [ warn] [out_es] http_do=-1[2019/01/10 16:57:39] [error] [http_client] broken connection to elassandra-elasticsearch.default.svc.cluster.local:9200 ?[2019/01/10 16:57:39] [ warn] [out_es] http_do=-1
Cassandra使用了多主节点架构，即便重启一个节点，我们仍然可以通过Elasticsearch的API在其他节点上进行写操作。如果丢失了一个节点，Elasticsearch指示器将变为黄色，但搜索功能仍能继续使用。

health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.sizeyellow open logstash-2019.01.10 p01ngidBRDSVsi99NupG5g 3 1 227478 0 88.3mb 88.3mbyellow open .kibana 68N_Dsk0SoOG9jHElafDUw 3 1 3 0 15.8kb 15.8kb
节点重启后，Elasticsearch指示器将重新变为绿色，Cassandra节点2和节点3会将hint handoff发送到节点1，以便恢复丢失的日志记录。

结语
Elassandra的出现为Kubernetes中的日志处理增加了很多使用场景，如上文所示：通过相应的设置，你可以使用Elasticsearch的管道处理器来更改或优化Cassandra存储，即便我们不使用Elasticsearch的索引功能（在Elasticsearch映射中设置index=no，如此将只获得底层Cassandra表中的数据）；在维护Elassandra集群时，我们也可以在不关机的情况下实现滚动升级；亦或者在不用重新索引的情况下轻松实现水平扩展。

当然，Elassandra也终于开始为混合云中的跨Kubernetes集群提供副本支持，详情将在其他文章中展开。

英文原文地址：https://dzone.com/articles/kubernetes-logs-with-elassandra?utm_medium=feed\u0026amp;utm_source=feedpress.me\u0026amp;utm_campaign=Feed:%20dzone