ELK 实现 Java 分布式系统日志分析架构

ELK 实现 Java 分布式系统日志分析架构

日志是分析线上问题的重要手段，通常我们会把日志输出到控制台或者本地文件中，排查问题时通过根据关键字搜索本地日志，但越来越多的公司，项目开发中采用分布式的架构，日志会记录到多个服务器或者文件中，分析问题时可能需要查看多个日志文件才能定位问题，如果相关项目不是一个团队维护时沟通成本更是直线上升。把各个系统的日志聚合并通过关键字链接一个事务处理请求，是分析分布式系统问题的有效的方式。

ELK(elasticsearch+logstash+kibana)是目前比较常用的日志分析系统，包括日志收集(logstash)，日志存储搜索(elasticsearch)，展示查询(kibana)，我们使用ELK作为日志的存储分析系统并通过为每个请求分配requestId链接相关日志。ELK具体结构如下图所示:

1、安装logstash
logstash需要依赖jdk，安装logstash之前先安装java环境。
下载JDK:
在oracle的官方网站下载，http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
根据操作系统的版本下载对应的JDK安装包，本次实验下载的是jdk-8u101-linux-x64.tar.gz
上传文件到服务器并执行：
# mkdir /usr/local/java
# tar -zxf jdk-8u45-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/java/
配置java环境

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_45
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$CLASSPATH

执行java -version命令，打印出java版本信息表示JDK配置成功。

下载logstash:
wget https://download.elastic.co/logstash/logstash/logstash-2.4.0.tar.gz
tar -xzvf logstash-2.4.0.tar.gz
进入安装目录： cd #{dir}/logstash-2.4.0
创建logstash测试配置文件：
vim test.conf
编辑内容如下:

input {
 stdin { }
}
output {
 stdout {
 codec => rubydebug {}
 }
}

运行logstash测试：
bin/logstash -f test.conf
显示

证明logstash已经启动了，
输入hello world

因为我们配置内容为，控制台输出日志内容，所以显示以上格式即为成功。
2、安装elasticsearch
下载安装包：
wget https://download.elastic.co/elasticsearch/release/org/elasticsearch/distribution/tar/elasticsearch/2.4.0/elasticsearch-2.4.0.tar.gz
解压并配置：
tar -xzvf elasticsearch-2.4.0.tar.gz
cd #{dir}/elasticsearch-2.4.0
vim config/elasticsearch.yml
修改：

path.data: /data/es #数据路径
path.logs: /data/logs/es #日志路径
network.host: 本机地址 #服务器地址
http.port: 9200 #端口

配置执行用户和目录：

groupadd elsearch
useradd elsearch -g elsearch -p elasticsearch
chown -R elsearch:elsearch elasticsearch-2.4.0
mkdir /data/es
mkdir /data/logs/es
chown -R elsearch:elsearch /data/es
chown -R elsearch:elsearch /data/logs/es

启动elasticsearch:
su elsearch
bin/elasticsearch
通过浏览器访问:

安装成功.
集成logstash和elasticsearch，修改Logstash配置为：

input {
 stdin { } 
}
output {
 elasticsearch {
 hosts => "elasticsearchIP:9200"
 index => "logstash-test"
 } 
 stdout {
 codec => rubydebug {}
 } 
}

再次启动logstash，并输入任意文字：“hello elasticsearch”

通过elasticsearch搜索到了刚才输入的文字，集成成功。
但是通过elasticsearch的原生接口查询和展示都不够便捷直观，下面我们配置一下更方便的查询分析工具kibana。
3、安装kibana
下载安装包：
wget https://download.elastic.co/kibana/kibana/kibana-4.6.1-linux-x86_64.tar.gz
解压kibana，并进入解压后的目录
打开config/kibana.yml,修改如下内容
#启动端口 因为端口受限 所以变更了默认端口
server.port: 8601
#启动服务的ip
server.host: “本机ip”
#elasticsearch地址
elasticsearch.url: “http://elasticsearchIP:9200”
启动程序:
bin/kibana
访问配置的ip:port，在discover中搜索刚才输入的字符，内容非常美观的展示了出来。

到这里我们的elk环境已经配置完成了，我们把已java web项目试验日志在elk中的使用。
4、创建web工程
一个普通的maven java web工程，为了测试分布式系统日志的连续性，我们让这个项目自调用n次，并部署2个项目，相互调用，关键代码如下：

@RequestMapping("http_client")
@Controller
public class HttpClientTestController {
 
    @Autowired
    private HttpClientTestBo httpClientTestBo;
 
    @RequestMapping(method = RequestMethod.POST)
    @ResponseBody
    public BaseResult doPost(@RequestBody HttpClientTestResult result) {
        HttpClientTestResult testPost = httpClientTestBo.testPost(result);
        return testPost;
    }
}

@Service
public class HttpClientTestBo {
 
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(HttpClientTestBo.class);
 
    @Value("${test_http_client_url}")
    private String testHttpClientUrl;
 
    public HttpClientTestResult testPost(HttpClientTestResult result) {
        logger.info(JSONObject.toJSONString(result));
        result.setCount(result.getCount() + 1);
        if (result.getCount() <= 3) {
            Map<String, String> headerMap = new HashMap<String, String>();
            String requestId = RequestIdUtil.requestIdThreadLocal.get();
            headerMap.put(RequestIdUtil.REQUEST_ID_KEY, requestId);
            Map<String, String> paramMap = new HashMap<String, String>();
            paramMap.put("status", result.getStatus() + "");
            paramMap.put("errorCode", result.getErrorCode());
            paramMap.put("message", result.getMessage());
            paramMap.put("count", result.getCount() + "");
            String resultString = JsonHttpClientUtil.post(testHttpClientUrl, headerMap, paramMap, "UTF-8");
            logger.info(resultString);
        }
 
        logger.info(JSONObject.toJSONString(result));
        return result;
    }
}

为了表示调用的链接性我们在web.xml中配置requestId的filter，用于创建requestId：

 requestIdFilter
 com.virxue.baseweb.utils.RequestIdFilter


 requestIdFilter
 /*

public class RequestIdFilter implements Filter {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RequestIdFilter.class);
 
    /* (non-Javadoc)
     * @see javax.servlet.Filter#init(javax.servlet.FilterConfig)
     */
    public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
        logger.info("RequestIdFilter init");
    }
 
    /* (non-Javadoc)
     * @see javax.servlet.Filter#doFilter(javax.servlet.ServletRequest, javax.servlet.ServletResponse, javax.servlet.FilterChain)
     */
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException,
        ServletException {
        String requestId = RequestIdUtil.getRequestId((HttpServletRequest) request);
        MDC.put("requestId", requestId);
        chain.doFilter(request, response);
        RequestIdUtil.requestIdThreadLocal.remove();
        MDC.remove("requestId");
    }
 
    /* (non-Javadoc)
     * @see javax.servlet.Filter#destroy()
     */
    public void destroy() {
 
    }
}

public class RequestIdUtil {
    public static final String REQUEST_ID_KEY = "requestId";
    public static ThreadLocal<String> requestIdThreadLocal = new ThreadLocal<String>();
 
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RequestIdUtil.class);
 
    /**
     * 获取requestId
     * @Title getRequestId
     * @Description TODO
     * @return
     *
     * @author sunhaojie [email protected]
     * @date 2016年8月31日 上午7:58:28
     */
    public static String getRequestId(HttpServletRequest request) {
        String requestId = null;
        String parameterRequestId = request.getParameter(REQUEST_ID_KEY);
        String headerRequestId = request.getHeader(REQUEST_ID_KEY);
 
        if (parameterRequestId == null && headerRequestId == null) {
            logger.info("request parameter 和header 都没有requestId入参");
            requestId = UUID.randomUUID().toString();
        } else {
            requestId = parameterRequestId != null ? parameterRequestId : headerRequestId;
        }
 
        requestIdThreadLocal.set(requestId);
 
        return requestId;
    }
}

我们使使用了Logback作为日志输出的插件，并且使用它的MDC类，可以无侵入的在任何地方输出requestId，具体的配置如下:

 
 
 UTF-8
 ${log_base}/java-base-web.log
 
 ${log_base}/java-base-web-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log
 10
 
 200MB
  
 
 
 %d^|^%X{requestId}^|^%-5level^|^%logger{36}%M^|^%msg%n
 
 
  
  
  

这里的日志格式使用了“^|^”做为分隔符，方便logstash进行切分。在测试服务器部署2个web项目，并且修改日志输出位置，并修改url调用链接使项目相互调用。

5、修改logstash读取项目输出日志：
新增stdin.conf，内容如下:

input {
 file {
 path => ["/data/logs/java-base-web1/java-base-web.log", "/data/logs/java-base-web2/java-base-web.log"]
 type => "logs"
 start_position => "beginning"
 codec => multiline {
 pattern => "^\[\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}\s\d{1,2}:\d{1,2}:\d{1,2}"
 negate => true
 what => "next"
 } 
 } 
}
filter{
 mutate{
 split=>["message","^|^"]
 add_field => {
 "messageJson" => "{datetime:%{[message][0]}, requestId:%{[message][1]},level:%{[message][2]}, class:%{[message][3]}, content:%{[message][4]}}"
 } 
 remove_field => ["message"]
 } 
  
}
output {
 elasticsearch {
 hosts => "10.160.110.48:9200"
 index => "logstash-${type}"
 } 
 stdout {
 codec => rubydebug {}
 } 
}

其中path为日志文件地址；codec => multiline为处理Exception日志，使换行的异常内容和异常头分割在同一个日志中；filter为日志内容切分，把日志内容做为json格式，方便查询分析；

测试一下：

使用POSTMan模拟调用，提示服务器端异常：
通过界面搜索”调用接口异常”，共两条数据。

使用其中一条数据的requestId搜索，展示出了请求再系统中和系统间的执行过程，方便了我们排查错误。

到这里我们实验了使用elk配置日志分析，其中很多细节需要更好的处理，欢迎更多的同学交流学习。

每天进步一点点