服务搭建流程概览
1）确定需要收集的日志及位置
2）搭建日志收集服务：Elasticsearch + Kibana + Fluentd
3）验证日志收集成功（能够查看）
集群环境概述
操作系统：CentOS Linux release 7.4.1708 (Core)
集群版本：Kubernetes v1.16.2
软件版本：Docker version 19.03.8
第一步、需要收集的日志
systemd
服务：docker.service kubelet.service
日志：systemd or /var/log
1）调整日志写入，参考 systemd-journald 笔记
原因：镜像（Fluentd）使用 fluent-plugin-systemd 收集日志，该插件默认到 /var/log/journal/ 收集日志（参考 path 参数），并且镜像的 systemd.conf 没有覆盖默认 path 参数。在 systemd 中，日志默认写入 /run/log/journal/ 目录。这就导致无法正常收集 docker.service kubelet.service 日志，同时经过实验验证，确实无法收集日志。
kubernetes components
组件：etcd、apiserver、controller-manager、proxy、scheduler、network plugin
日志：/var/log/containers/ or /var/log/pods/
无需调整，镜像 kubernetes.conf 已经从 /var/log/containers/*.log 读取日志。（在s 下的日志是到在 pods/ 下的日志的软链接。至于为什么要这么实现就不清楚了）
applictions
组件：应用程序的容器日志
日志：/var/lib/docker/containers/
第二步、搭建日志收集服务
我们的日志集群（Elasticsearch + Kibana）部署在 Kubernetes Cluster 外，而 Fluentd 以 DaemonSet 部署在集群中。
官方提供可直接使用的资源（fluentd-daemonset-elasticsearch-rbac.yaml），但是需要根据自己的需要调整。
#0 Elasticsearch + Kibana
这里略过 Elasticsearch Cluster 及 Kibana 部署过程，直接介绍 Fluentd 部署过程。
#1 Fluentd rbac
使用 fluentd-rbac.yaml 定义
#2 Fluentd service
使用 fluentd-service.yaml 定义
定义该“无选择器的服务”是因为 Fluentd 镜像不支持指定多个 Elasticsearch 地址，无法进行负载均衡。因此通过 “无选择器的服务” 将集群外的服务映射到集群内部，并实现负载均衡（这是重点）。
如何检查负载均衡是有效的，即 Fluentd 是否会向多个 Elasticsearch 节点写入日志？
方法一、通过 Elasticsearch API 检查传入连接及网络地址；（我们没有找到相应的方法）
方法二、在 Log Cluster 中，我们检查是否有访问 9200 且来自 Kubernetes Cluster 的连接
#3 Fluentd daemonset
使用 fluentd-daemonset.yaml 定义
第三步、验证日志收集成功
验证 systemd 日志：
1）在 Kibana 中输入 SYSTEMD_UNIT.keyword : docker.service 搜索，并对比与 journalctl 的结果
2）如果存在 docker 日志，并能够与匹配，则其他组建也是有效的
验证 kubernetes components 日志：
1）在 Kibana Discover 中输入 kubernetes.pod_name.keyword : "etcd-<your hostname>" 搜索，并对比与 journalctl 的结果
2）如果存在 etcd 日志，并能够 journalctl 匹配，则其他组建也是有效的
验证 applications 日志：在 Kibana 中搜索
1）在 Kibana 中输入 kubernetes.pod_name : "<your pod name>" 搜索
2）如果存在应用程序日志，并且能够与应用程序匹配，则表示应用程序日志收集有效
相关文章
「fluentd-service.yaml」「fluentd-daemonset.yaml」「fluentd-rbac.yaml」
参考文献
Logging in Kubernetes with Elasticsearch, Kibana, and FluentdFluentd 1.0/Kubernetes