从Kubernetes 1.11版本开始，Kubernetes集群的DNS服务由CoreDNS提供。CoreDNS是CNCF基金会的一个项目，是用Go语言实现的高性能、插件式、易扩展的DNS服务端。CoreDNS解决了KubeDNS的一些问题，例如dnsmasq的安全漏洞、externalName不能使用stubDomains设置，等等。
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CoreDNS支持自定义DNS记录及配置upstream DNS Server，可以统一管理Kubernetes基于服务的内部DNS和数据中心的物理DNS。
CoreDNS没有使用多个容器的架构，只用一个容器便实现了KubeDNS内3个容器的全部功能。
从kubernetes官方提供的 coredns.yml 文件中，不难看出coredns服务配置至少需要一个ConfigMap、一个Deployment和一个Service共3个资源对象。ConfigMap coredns 主要配置文件Corefile的内容：
其中主要有二个地方来解析配置
1、这段配置的意思是cluster.local后差尘拦缀的域名都是kubernetes内部域名，coredns会监控service的变化来修改域名的记录
2、如果coredns没有找到dns记录，则去找 /etc/resolv.conf 中的 nameserver 解析
接下来使用一个带有nslookup工具的Pod来验证DNS服务能否正常工作：
通过nslookup进行测试。
查找defaul命名空间存在的ng-deploy-80服务
如果某个Service属于不同的命名空间，那么在进行Service查找时，需要补充Namespace的名称，组合成完整的域名。下面以查找kubernetes-dashboard服务为例，
众所周知, DNS 服务器用于将域名转换为 IP (具体为啥要转换建议复习下 7 层网络模型). Linux 服务器中 DNS 解析配置位于 /etc/resolv.conf , 在 Pod 中也不例外,
DNS 策略可以逐个 Pod 来设定。当前kubernetes支持这4中DNS 策略
如果我们不填dnsPolicy, 默认策略就是 ClusterFirst 。
kubelet 在起 pause 容器的时候，会将其 DNS 解析配置初始化成集群内的配置。配置: 它的 nameserver 就是指向 coredns 的
k8s里面有4种DNS策略， 而coredns使用的DNS策略就是虚胡Default， 这个策略的意思就是继承宿主机上的/etc/resolve.conf, 所以coredns Pod 里面的/etc/resolve.conf 的内容就是宿主机上的内容。
在集群中 pod 之间互相用 svc name 访问的时候，会根据 resolv.conf 文件的 DNS 配置来解析域名，下面来分析具体的过程。
pod 的 resolv.conf 文件主要有三个部分，分别为 nameserver、search 和 option。而这三个部分可以由 K8s 指定兄早，也可以通过 pod.spec.dnsConfig 字段自定义。
nameserver
resolv.conf 文件的第一行 nameserver 指定的是 DNS 服务的 IP，这里就是 coreDNS 的
clusterIP：
也就是说所有域名的解析，都要经过coreDNS的虚拟IP 10.100.0.2 进行解析， 不论是内部域还是外部域名。
search 域
resolv.conf 文件的第二行指定的是 DNS search 域。解析域名的时候，将要访问的域名依次带入 search 域，进行 DNS 查询。
比如我要在刚才那个 pod 中访问一个域名为 ng-deploy-80的服务，其进行的 DNS 域名查询的顺序是：
options
resolv.conf 文件的第三行指定的是其他项，最常见的是 dnots。dnots 指的是如果查询的域名包含的点 “.” 小于 5，则先走 search 域，再用绝对域名；如果查询的域名包含点数大于或等于 5，则先用绝对域名，再走 search 域。K8s 中默认的配置是 5。
也就是说，如果我访问的是 a.b.c.e.f.g ，那么域名查找的顺序如下：
通过 svc 访问
在 K8s 中，Pod 之间通过 svc 访问的时候，会经过 DNS 域名解析，再拿到 ip 通信。而 K8s 的域名全称为 "service-name.namespace.svc.cluster.local"，而我们通常只需将 svc name 当成域名就能访问到 pod，这一点通过上面的域名解析过程并不难理解。
参考
（1）K8S落地实践 之 服务发现（CoreDNS）
（2）自定义 DNS 服务
（3）Kubernetes 服务发现之 coreDNS
（4）Kubernetes 集群 DNS 服务发现原理
（5）Kubernetes之服务发现和域名解析过程分析
Filebeat是本地文件的日志数据采集器，可监控日志目录或特定日志文件（tail file），并将它们转发给Elasticsearch或Logstatsh进行索引、kafka等。带有内部模块（auditd，Apache，Nginx，System和MySQL），可通过一个指定命令来简化通用日志格式的收集，解析和可视化。
官方网址:
Filebeat涉及两个组件：查找器prospector和采集器harvester，来读取文件(tail file)并将事件数据发送到指定的输出。
启动Filebeat时，它会启动一个或多个查找器，查看你为日志文件指定的本地让亮路径。对于prospector所在的每个日志文件，prospector启动harvester。每个harvester都会为新内容读取单个日志文件，并将新日志数据发送到libbeat，后者将聚合事件并将聚合数据发送到你为Filebeat配置的输出。
当发送数据到Logstash或Elasticsearch时，Filebeat使用一个反压力敏感(backpressure-sensitive)的协议来解释高负荷的数据量。当Logstash数据处理繁忙时，Filebeat放慢它的读取速度。一旦压力解除，Filebeat将恢复到原来的速度，继续传输数据。
Harvester负责读取单个文件的内容。读取每个文件，并将内容发送到the output，每个文件启动一个harvester, harvester负责打开和关闭文件，这意味着在运行时文件描述符保持打开状态。
如果文件在读取时被删除或重命名，Filebeat将继续读取文件。这有副作用，即在harvester关闭之前，磁盘岩滑猛上的空间被保留。默认情况下，Filebeat将文件保持打开状态，直到达到close_inactive状态
关闭harvester会产生以下结果：
1）如果在harvester仍在读取文件时文件被删除，则关闭文件句柄，释放底层资源。
2）文件的采集只会在scan_frequency过后重新开始。
3）如果在harvester关闭的情况下移动或移除文件，则不会继续处理文件。
要控制收割机何时关闭，请使用close_ *配置选项
Prospector负责管理harvester并找到所有要读取的文件来源。如果输入类型为日志，则查找器将查找路径匹配的所有文件，并为每个文件启动一个harvester。每个prospector都在自己的Go协程中运行。
Filebeat目前支持两种prospector类型：log和stdin。每个prospector类型可以定义多次。日志prospector检查每个文件来查看harvester是否需要启动，是否已经运行，或者该文件是否可以粗桥被忽略（请参阅ignore_older）。
只有在harvester关闭后文件的大小发生了变化，才会读取到新行。
注：Filebeat prospector只能读取本地文件，没有功能可以连接到远程主机来读取存储的文件或日志。
配置文件：$FILEBEAT_HOME/filebeat.yml。Filebeat可以一次读取某个文件夹下的所有后缀名为log的文件，也可以读取指定的某一个后缀名为log的文件。
配置文件详解（ ）
（1）字段解释
paths： 指定要监控的日志，目前按照Go语言的glob函数处理。没有对配置目录做递归处理，比如配置的如果是：
/var/log/* /*.log
则只会去/var/log目录的所有子目录中寻找以".log"结尾的文件，而不会寻找/var/log目录下以".log"结尾的文件。
encoding： 指定被监控的文件的编码类型，使用plain和utf-8都是可以处理中文日志的。
input_type： 指定文件的输入类型log(默认)或者stdin。
exclude_lines： 在输入中排除符合正则表达式列表的那些行。
include_lines： 包含输入中符合正则表达式列表的那些行（默认包含所有行），include_lines执行完毕之后会执行exclude_lines。
exclude_files： 忽略掉符合正则表达式列表的文件（默认为每一个符合paths定义的文件都创建一个harvester）。
fields： 向输出的每一条日志添加额外的信息，比如"level:debug"，方便后续对日志进行分组统计。默认情况下，会在输出信息的fields子目录下以指定的新增fields建立子目录，
fields_under_root： 如果该选项设置为true，则新增fields成为顶级目录，而不是将其放在fields目录下。自定义的field会覆盖filebeat默认的field。
ignore_older： 可以指定Filebeat忽略指定时间段以外修改的日志内容，比如2h（两个小时）或者5m(5分钟)。
close_older： 如果一个文件在某个时间段内没有发生过更新，则关闭监控的文件handle。默认1h。
force_close_files： Filebeat会在没有到达close_older之前一直保持文件的handle，如果在这个时间窗内删除文件会有问题，所以可以把force_close_files设置为true，只要filebeat检测到文件名字发生变化，就会关掉这个handle。
scan_frequency： Filebeat以多快的频率去prospector指定的目录下面检测文件更新（比如是否有新增文件），如果设置为0s，则Filebeat会尽可能快地感知更新（占用的CPU会变高）。默认是10s。
document_type： 设定Elasticsearch输出时的document的type字段，也可以用来给日志进行分类。
harvester_buffer_size： 每个harvester监控文件时，使用的buffer的大小。
max_bytes： 日志文件中增加一行算一个日志事件，max_bytes限制在一次日志事件中最多上传的字节数，多出的字节会被丢弃。默认是10MB。
multiline： 适用于日志中每一条日志占据多行的情况，比如各种语言的报错信息调用栈。这个配置的下面包含如下配置：
pattern： 多行日志开始的那一行匹配的pattern
negate： 是否需要对pattern条件转置使用，不翻转设为true，反转设置为false。
match： 匹配pattern后，与前面（before）还是后面（after）的内容合并为一条日志
max_lines： 合并的最多行数（包含匹配pattern的那一行），默认为500行。
timeout： 到了timeout之后，即使没有匹配一个新的pattern（发生一个新的事件），也把已经匹配的日志事件发送出去
tail_files： 如果设置为true，Filebeat从文件尾开始监控文件新增内容，把新增的每一行文件作为一个事件依次发送，而不是从文件开始处重新发送所有内容。
backoff： Filebeat检测到某个文件到了EOF之后，每次等待多久再去检测文件是否有更新，默认为1s。
max_backoff： Filebeat检测到某个文件到了EOF之后，等待检测文件更新的最大时间，默认是10秒。
backoff_factor： 定义到达max_backoff的速度，默认因子是2，到达max_backoff后，变成每次等待max_backoff那么长的时间才backoff一次，直到文件有更新才会重置为backoff。比如：
如果设置成1，意味着去使能了退避算法，每隔backoff那么长的时间退避一次。
spool_size: spooler的大小，spooler中的事件数量超过这个阈值的时候会清空发送出去（不论是否到达超时时间），默认1MB。
idle_timeout: spooler的超时时间，如果到了超时时间，spooler也会清空发送出去（不论是否到达容量的阈值），默认1s。
registry_file: 记录filebeat处理日志文件的位置的文件
config_dir: 如果要在本配置文件中引入其他位置的配置文件，可以写在这里（需要写完整路径），但是只处理prospector的部分。
publish_async： 是否采用异步发送模式（实验功能）。
具体的一个yml采集配置样例如下：该配置文件是filebeat采集数据的依据，并根据需求添加必要配置，filebeat收集日志后发往logstash，配置如下：
cd FILEBEAT_HOME
nohup ./bin/filebeat -f config/test.conf /FILEBEAT_HOME/logs/filebeat.log
后台启动filebeat，配置对应的参数
启动多个filebeat配置，新建一个目录（conf）存放多个filebeat的配置文件，
#nohup ./bin/filebeat -f conf/* /FILEBEAT_HOME/logs/filebeat.log
注意：一台服务器只能启动一个filebeat进程。
ps -ef |grep filebeat
kill -9 $pid
注意： 非紧急情况下，杀掉进程只能用优雅方式。
A、filebeat运行不成功
问题：配置文件格式有问题，配置文件遵循yml文件格式， 多或少一个空格 都会导致启动问题，可以使用cmd命令窗口到filebeat安装路径下，使用filebeat.exe –c filebeat.yml 查看报错，也可以看filebeat路径下的log文件夹中的filebeat文件
B、 filebeat第一次运行成功无数据
问题：a、路径有问题
b、运行条件设置有问题（例如只采集某个条件下的数据，文件中没有符合条件的数据，这种情况下先注释掉采集条件测试一下）
C、filebeat运行成功第一次运行后有数据，第二次无数据
问题：filebeat读取文件后会生成一个registry文件，注意windows机器中这个文件在手动启动的情况下会在filebeat安装目录下的data文件夹中，服务注册启动的情况下会在C盘下隐藏文件夹C:\ProgramData\filebeat中，删除掉这个就可以了
D、filebeat运行成功有数据，但是新添加数据不读取问题
问题：filebeat传输存在反压机制，在数据量特别大或者传输通道不通的情况下，filebeat会进行反压，暂停发送，等到数据量稳定或者数据传输通道正常的之后才会发送
Filebeat 保存每个文件的状态并经常将状态刷新到磁盘上的注册文件中。该状态用于记住harvester正在读取的最后偏移量，并确保发送所有日志行。如果输出（例如Elasticsearch或Logstash）无法访问，Filebeat会跟踪最后发送的行，并在输出再次可用时继续读取文件。
在Filebeat运行时，每个prospector内存中也会保存文件状态信息，当重新启动Filebeat时，将使用注册文件的数据来重建文件状态，Filebeat将每个harvester在从保存的最后偏移量继续读取。
每个prospector为它找到的每个文件保留一个状态。由于文件可以被重命名或移动，因此文件名和路径不足以识别文件。对于每个文件，Filebeat存储唯一标识符以检测文件是否先前已被采集过。
如果你使用的案例涉及每天创建大量新文件，你可能会发现注册文件增长过大。请参阅注册表文件太大？编辑有关你可以设置以解决此问题的配置选项的详细信息。
Filebeat保证事件至少会被传送到配置的输出一次，并且不会丢失数据。 Filebeat能够实现此行为，因为它将每个事件的传递状态存储在注册文件中。
在输出阻塞或未确认所有事件的情况下，Filebeat将继续尝试发送事件，直到接收端确认已收到。如果Filebeat在发送事件的过程中关闭，它不会等待输出确认所有收到事件。
发送到输出但在Filebeat关闭前未确认的任何事件在重新启动Filebeat时会再次发送。这可以确保每个事件至少发送一次，但最终会将重复事件发送到输出。
也可以通过设置shutdown_timeout选项来配置Filebeat以在关闭之前等待特定时间。
注意：Filebeat的至少一次交付保证包括日志轮换和删除旧文件的限制。如果将日志文件写入磁盘并且写入速度超过Filebeat可以处理的速度，或者在输出不可用时删除了文件，则可能会丢失数据。
在Linux上，Filebeat也可能因inode重用而跳过行。有关inode重用问题的更多详细信息，请参阅filebeat常见问题解答。
Logback日志切割用的是JDK里File#renameTo()方法。如果该方法失败，就再尝试使用复制数据的方式切割日志。查找该方法相关资料得知，只有当源文件和目标目录处于同一个文件系统、同volumn(即windows下的C, D盘)下该方法才会成功，切不会为重命名的后的文件分配新的inode值。也就是说，如果程序里一直保存着该文件的描述符，那么当程序再写日志时，就会向重命名后的文件中写。那么问题来了，filebeat是会一直打开并保存文件描述符的，那么它是怎么得知日志被切割这件事的呢？
如果只用当前文件描述符一路监控到天黑的话，那么当logback把日志重命名后，filebeat仍然会监控重命名后的日志，新创建的日志文件就看不到了。实际上，filebeat是通过close_inactive和scan_frequency两个参数(机制)来应对这种情况的：
(1)close_inactive
该参数指定当被监控的文件多长时间没有变化后就关闭文件句柄(file handle)。官方建议将这个参数设置为一个比文件最大更新间隔大的值。比如文件最长5s更新一次，那就设置成1min。默认值为5min。
(2)scan_frequency
该参数指定Filebeat搜索新文件的频率(时间间隔)。当发现新的文件被创建时， Filebeat会为它再启动一个 harvester 进行监控，默认为10s。
综合以上两个机制，当logback完成日志切割后(即重命名)，此时老的harvester仍然在监控重命名后的日志文件，但是由于该文件不会再更新，因此会在close_inactive时间后关闭这个文件的 harvester。当scan_frequency时间过后，Filebeat会发现目录中出现了新文件，于是为该文件启动 harvester 进行监控。这样就保证了切割日志时也能不丢不重的传输数据。(不重是通过为每个日志文件保存offset实现的)
Go语言由Google公司开发，并于2009年开源，相比Java/Python/C等语言，Go尤其擅长并发编程，性能堪比C语言，开发效率肩比Python，被誉为“21世纪的C语言”。
Go语言在云计算、大数据、微服务、高并发领域应用应用非常广泛。BAT大厂正在把Go作为新项目开发的首选语言。
Go语言能干什么?
1、服务端开发：以前你使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如日志处理、文件系统、监控系统等;
2、DevOps：搭轮汪运维生态中的Docker、K8s、prometheus、知仔grafana、open-falcon等都是使用Go语言开发;
3、网络编程：大量优秀的Web框架如Echo、Gin、Iris、beego等，而且Go内置的 net/http包十分的优秀;
4、Paas云平台领域：Kubernetes和Docker Swarm等;
5、分布式存储领域：etcd、Groupcache、TiDB、Cockroachdb、Influxdb等;
6、区块链领域：区块链里面有两个明星项目以太坊和fabric都使用Go语言;
7、容器虚拟化：大名鼎桐岩鼎的Docker就是使用Go语言实现的;
8、爬虫及大数据：Go语言天生支持并发，所以十分适合编写分布式爬虫及大数据处理。
