对于大型的 Golang 项目往往我都会使用 Goland 这样的专业 IDE，但是由于我本地开发环境硬件资源偏低，不能很顺畅的使用 Goland，这个时候我们就可以使用 VSCode 来代替 Goland，另外 VSCode 同样还支持远程开发，所以我索性将开发环境放在远程机器上，然后用 VSCode 远程开发模式进行连接，最主要的是大部分我们的项目都是直接跑在 Linux 上面的，这个时候我们就可以直接在 VSCode 中运行 Linux 环境下面的应用，而且我们还可以很好地进行调试。

如果你经常使用 Kubernetes，那么应该对 Helm 和 Kustomize 不陌生，这两个工具都是用来管理 Kubernetes 的资源清单的，但是二者有着不同的工作方式。

Helm 使用的是模板，一个 Helm Chart 包中包含了很多模板和值文件，当被渲染时模板中的变量会使用值文件中对应的值替换。而 Kustomize 使用的是一种无模板的方式，它对 YAML 文件进行修补和合并操作，此外 Kustomize 也已经被原生内置到 kubectl 中了。这两个工具在 Kubernetes 的生态系统中都被广泛使用，而且这两个工具也可以一起结合使用。

使用 kubeadm 安装 kubernetes 集群非常方便，但是也有一个比较烦人的问题就是默认的证书有效期只有一年时间，所以需要考虑证书升级的问题，本文的演示集群版本为 v1.16.2 版本，不保证下面的操作对其他版本也适用，在操作之前一定要先对证书目录进行备份，防止操作错误进行回滚。本文主要介绍两种方式来更新集群证书。

Loki 是 Grafana Labs 团队最新的开源项目，是一个水平可扩展，高可用性，多租户的日志聚合系统。它的设计非常经济高效且易于操作，因为它不会为日志内容编制索引，而是为每个日志流配置一组标签。项目受 Prometheus 启发，官方的介绍就是：Like Prometheus, but for logs，类似于 Prometheus 的日志系统。

在现在的云原生世界里面 GitOps 不断的被提及，这种持续交付的模式越来越受到了大家的青睐，我们前面也有文章详细讲解了 GitOps 的相关概念，在网上也可以找到很多关于它的资源，但是关于 GitOps 相关的工作流实践的示例却并不多见，我们这里就将详细介绍一个使用示例，希望对大家实践 GitOps 有所帮助。

在本系列文章中，我们将学习如何使用 Elastic 技术栈来为 Kubernetes 构建监控环境。可观测性的目标是为生产环境提供运维工具来检测服务不可用的情况（比如服务宕机、错误或者响应变慢等），并且保留一些可以排查的信息，以帮助我们定位问题。总的来说主要包括 3 个方面：

• 监控指标提供系统各个组件的时间序列数据，比如 CPU、内存、磁盘、网络等信息，通常可以用来显示系统的整体状况以及检测某个时间的异常行为
• 日志为运维人员提供了一个数据来分析系统的一些错误行为，通常将系统、服务和应用的日志集中收集在同一个数据库中
• 追踪或者 APM（应用性能监控）提供了一个更加详细的应用视图，可以将服务执行的每一个请求和步骤都记录下来（比如 HTTP 调用、数据库查询等），通过追踪这些数据，我们可以检测到服务的性能，并相应地改进或修复我们的系统。

前面文章我们已经安装配置了 ElasticSearch 的集群，本文我们将来使用 Metricbeat 对 Kubernetes 集群进行监控。Metricbeat 是一个服务器上的轻量级采集器，用于定期收集主机和服务的监控指标。这也是我们构建 Kubernetes 全栈监控的第一个部分。

Metribeat 默认采集系统的指标，但是也包含了大量的其他模块来采集有关服务的指标，比如 Nginx、Kafka、MySQL、Redis 等等，支持的完整模块可以在 Elastic 官方网站上查看到 https://www.elastic.co/guide/en/beats/metricbeat/current/metricbeat-modules.html。

在本节中我们将要安装配置 Filebeat 来收集 Kubernetes 集群中的日志数据，然后发送到 ElasticSearch 去中，Filebeat 是一个轻量级的日志采集代理，还可以配置特定的模块来解析和可视化应用（比如数据库、Nginx 等）的日志格式。

Elastic APM 是 Elastic Stack 上用于应用性能监控的工具，它允许我们通过收集传入请求、数据库查询、缓存调用等方式来实时监控应用性能。这可以让我们更加轻松快速定位性能问题。

Elastic APM 是兼容 OpenTracing 的，所以我们可以使用大量现有的库来跟踪应用程序性能。

前面我们的文章中都是将 Prometheus 安装在 Kubernetes 集群中来采集数据，但是在实际环境中很多企业是将 Prometheus 单独部署在集群外部的，甚至直接监控多个 Kubernetes 集群，虽然不推荐这样去做，因为 Prometheus 采集的数据量太大，或大量消耗资源，比较推荐的做法是用不同的 Prometheus 实例监控不同的集群，然后用联邦的方式进行汇总。但是使用 Prometheus 监控外部的 Kubernetes 集群这个需求还是非常有必要的。

前面我们和大家提到过 GitOps 的实践，我们知道 GitOps 是提倡通过 Git 来管理所有的配置，通过声明式代码来对环境配置和基础设施进行版本管理。

在 Kubernetes 中我们知道可以使用资源清单文件来管理集群中的一资源对象，但是讲 Kubernetes 的 Secrets 数据存储在 Git 仓库中还是非常不妥的，毕竟也是非常不安全的。

Kubernetes Secrets 是用来帮助我们存储敏感信息的资源对象，比如密码、密钥、证书、OAuth Token、SSH KEY 等等。管理员可以通过创建 Secrets 对象，然后开发人员就可以在资源清单文件中非常方便的引用 Secrets 对象，而不用直接将这些敏感信息硬编码。

虽然这看上去非常方便，但是有 Secrets 的问题是它们只是简单的将这些敏感信息做了一次 base64 编码而已，任何人都可以非常容易对其进行解密获得原始的数据。所以我们说 Secrets 清单文件不能直接存储在 Git 源码仓库中，但是如果每次都去手工创建的话，这又使得我们的 GitOps 不是很流畅了。

为此 Bitnami Labs 创建了一个名为 Sealed Secrets 的开源工具来解决这个问题。

我们对 PV 和 PVC 的几种状态应该不算陌生，但是在使用过程中可能也会产生一些疑问，比如为什么 PV 变成 Failed 状态了，新创建的 PVC 如何能够绑定之前的 PV，我可以恢复之前的 PV 吗？这里我们就来对 PV 和 PVC 中的几种状态变化再次进行说明。