1.没有日志分析系统

1.1运维痛点

1.运维要不停的查看各种日志。 
2.故障已经发生了才看日志(时间问题。) 
3.节点多,日志分散,收集日志成了问题。 
4.运行日志,错误等日志等,没有规范目录,收集困难。

1.2环境痛点

1.开发人员不能登陆线上服务器查看详细日志。 
2.各个系统都有日志,日志数据分散难以查找。 
3.日志数据量大,查询速度慢,数据不够实时。

1.3解决痛点

1.收集(Logstash) 
2.存储(Elasticsearch、Redis、Kafka) 
3.搜索+统计+展示(Kibana) 
4.报警,数据分析(Zabbix)

2.ElkStack介绍

对于日志来说,最常见的需求就是收集、存储、查询、展示,开源社区正好有相对应的开源项目:logstash(收集)、elasticsearch(存储+搜索)、kibana(展示),我们将这三个组合起来的技术称之为ELKStack,所以说ELKStack指的是Elasticsearch、Logstash、Kibana技术栈的结合,一个通用的架构如下图所示: 

ELKStack篇(1)——ElasticSearch篇_第1张图片


ELK架构图


3.ElkStack环境

1.node1和node2为elasticsearch集群(不部署Logstash) 
2.node3收集对象,Nginx、java、tcp、syslog等日志 
3.node4将logstash日志写入Redis,减少程序对elasticsearch依赖性,同时实现程序解耦以及架构扩展。 
4.被收集主机需要部署Logstash。

主机名 IP JVM 内存 服务
node1.com 192.168.90.201 32G 64G Elasticsearch、Kibana
node2.com 192.168.90.202 32G 64G Elasticsearch、Kibana
node3.com 192.168.90.203 32G 64G Logstash、服务及程序日志
node4.com 192.168.90.204 32G 64G Logstash、Redis(消息队列)

4.ElkStack部署

Elasticsearch、需要Java环境,所以直接使用yum安装。

1.安装java

[root@linux-node1 ~]# yum install java
[root@linux-node1 ~]# java -version
openjdk version "1.8.0_101"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_101-b13)OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.101-b13, mixed mode)

2.下载并安装GPG key

# [root@linux-node1 ~]# rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
  [root@linux-node1 ~]# rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

3.添加elasticsearch、logstash、kibana的yum仓库

# 添加elasticsearch的yum仓库
[root@linux-node1 ~]# cat /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo
[elasticsearch-2.x]
name=Elasticsearch repository for 2.x packages
baseurl=http://packages.elastic.co/elasticsearch/2.x/centos
gpgcheck=1
gpgkey=http://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
[logstash-5.x]
name=Elastic repository for 5.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/5.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md

4.安装ElasticSearch

[root@linux-node1 ~]# yum install -y elasticsearch
[root@linux-node1 ~]# yum install -y logstash
[root@linux-node1 ~]# yum install -y kibana

5.yum安装需要配置limits

[root@linux-node1 ~]# vim /etc/security/limits.conf
elasticsearch soft memlock unlimited
elasticsearch hard memlock unlimited

4.1配置Elasticsearch

[root@linux-node1 ~]# mkdir -p /data/es-data #创建es数据目录
[root@linux-node1 ~]# chown -R elasticsearch.elasticsearch /data/es-data/ #授权
[root@linux-node1 /]# grep '^[a-z]' /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
cluster.name: elk-cluter #集群名称
node.name: linux-node1  #节点的名称
path.data: /data/es-data #数据存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch/  #日志存放日志
bootstrap.mlockall: true    #不使用swap分区,锁住内存
network.host: 192.168.90.201   #允许访问的IP
http.port: 9200  #elasticsearch访问端口

4.2运行Elasticsearch

1.启动elasticsearch

[root@linux-node1 ~]# systemctl start elasticsearch

2.访问:elasticsearch_url: "http://es-mon-1:9200"

{  
    "name" : "linux-node1",  
    "cluster_name" : "elk-cluter",  
    "version" : {    
        "number" : "2.3.5",    
        "build_hash" : "90f439ff60a3c0f497f91663701e64ccd01edbb4",    
        "build_timestamp" : "2016-07-27T10:36:52Z",    
        "build_snapshot" : false,    
        "lucene_version" : "5.5.0"  
    },  
    "tagline" : "You Know, for Search"
}

4.3Elasticsearch插件

1.安装Elasticsearch集群管理插件

[root@linux-node1 ~]# /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install mobz/elasticsearch-head

访问head集群插件:http://ES_IP:9200/_plugin/head/ 

ELKStack篇(1)——ElasticSearch篇_第2张图片


es_head插件


2.安装Elasticsearch监控插件

[root@linux-node3 plugins]# /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install lmenezes/elasticsearch-kopf

访问kopf监控插件:http://ES_IP:9200/_plugin/kopf 

ELKStack篇(1)——ElasticSearch篇_第3张图片


kopf监控插件


4.4elasticsearch集群

1.linux-node2配置一个相同的节点,通过组播进行通信,会通过cluster进行查找,如果无法通过组播查询,修改成单播即可

[root@linux-node2 ~]# grep "^[a-Z]" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
cluster.name: elk-cluter
node.name: linux-node2
path.data: /data/es-data
path.logs: /var/log/elasticsearch/
bootstrap.mlockall: true
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.90.201","192.168.90.202"] #单播(配置一台即可,生产可以使用组播方式)