小编的话
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2016年7月20日，本期品高云公开课由叶春草带来“可视化案发现场——浅谈ELK日志分析平台”的分享。
分享嘉宾
叶春草
现就职于品高云软件技术支持工程师。就职一年来，曾参与过广州地铁聆客、公司聆客、深圳公安局聆客的数据库迁移、升级及其他服务器的监控运维、日志分析系统搭建等，主要负责聆客相关运维。
分享正文
在谈ELK前，先来谈谈我们品高聆客和ELK之间的关系。
BingoLink（品高聆客）是一款集“应用开发、整合接入、应用管理、安全保障、社交平台”于一体的MEAP平台。用BingoLink构建企业的移动化平台，满足企业在移动互联网年代移动应用开发、现有业务系统的整合接入、应用管理及运营、企业内部沟通协作等需求的实现。
ELK在聆客中，发挥的作用和价值就在于：
1、可提高用户响应速度。通过ELK筛选出数据库慢查询日志，开发再对语句进行优化，则可提高数据库响应时间，进而提高用户响应时间。
2、可提高聆客软件可用率。当有故障时，可用ELK快速查询所需要的日志，查看故障原因，缩短故障定位时间，进而提高可用率。
3、可总结聆客网页的正常状态百分比。通过ELK筛选nginx状态码结果，绘制状态码扇形图，可清晰知道网页访问有多少是正常的。
4、可定位聆客用户的地图分布。通过ELK抓取用户访问的公网IP，再绘制Tile map地图，则可在地图上清楚看来聆客在全国各地的分布，定位客户来源。
5、可优化聆客系统。通过开发、运维定期查看ELK上的图表、周报，可发现隐藏问题（例如某个nginx路径访问持续过长、数据库有暂未影响功能的error等），进行排除，从而减少潜在的隐患，及优化系统。
那么问题来了，ELK日志分析平台是什么？
首先来看一下传统的日志查找方式：当有客户报障时，需要：
1、登录服务器
ssh [email protected] ssh [email protected]
ssh [email protected] …
2、找到位置
cd /apps/logs/nginx/; cd /apps/logs/mysql/;
cd /apps/logs/docker; cd /apps/logs/java/; …… ……
3、查看日志
head tail grep wc awk count cut …… ……
因此，传统的日志架构存在的以下若干缺点：
开发人员无权登录，经过运维周转费时费力
日志数据分散在多个系统，难以查找
日志数据量大，查询速度慢
一个调用会涉及多个系统，难以在这些系统的日志中快速定位数据
数据不够实时
……
一、日志架构的演变：
传统的日志架构，需要运维人员强大的正则功底，对日志运用shell命令，例如cat tail grep awk sed等，对日志进行处理，再筛选出自己想要的结果或寻找关键字。
有了ELK后，对运维和开发处理日志的要求降低，只需要在web界面上简单的操作，就可以找到自己想要的数据，并进行画图
二、那么ELK名称怎么由来呢？
首字母为该管理系统三个主要软件：Elasticsearch、Logstash、Kibana。这三个并非该管理系统的全部组成，而且还可以添加Redis,kafka,filebeat等软件
它们各自的功能大概可以这样概述：
E
实时分析、实时检索、海量存储
建立索引，以便日后快速查看、搜索、分析
L
数据流传输、日志结构化
K
分析统计、酷炫图表
关于ELK的配置
E配置：
主要配置数据目录、日志目录、绑定IP和端口
path.data: /apps/data/
path.logs: /apps/logs/elasticsearch/
network.host: 172.17.96.9
http.port: 9200
L配置：
logstash的配置比较复杂，由三个部分组成：input,filter,output
K配置：
主要配置elasticsearch的地址，K的数据目录、日志目录、绑定IP和端口
server.host: "172.17.96.8“
server.port: 5601
elasticsearch.url: "http://172.17.96.9:9200"
pid.file: /apps/run/kibana/kibana.pid
logging.dest: /apps/logs/kibana/kibana.log
三、ELK启动
service方式，当你的安装方式是rpm包或配置官方仓库时：
1、service方式（rpm包，yum安装时）
service $PROG start
nohup+&在后台启动（源码安装时）
2、nohup方式（源码包安装时）
nohup $COMMAND &
demontools(supervisord等启动进程的程序
3、supervisord （源码包安装时）
service supervisord start
四、日志匹配
1、过滤器：这里是选取几个过滤器进行讲解，更多的过滤器，可以在官网上继续学习
date时间处理
date时间格式
date {
match => [ "timestamp" , "dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss Z" ]
}
2、grok正则捕获
grok正则捕获
grok{
pattern => ["%{TIMESTAMP_ISO8601:Time} - %{IP:serverIP} %{BASE10NUM:port} %{BASE10NUM:relay:int}"]
}
grok {
patterns_dir => ["/apps/conf/logstash/patterns"]
match => {
"message" => "%{MYSQLSLOW}"
}
3、mutate数据修改
mutate数据修改
mutate { convert => ["bytes","integer"] }
mutate { convert => [“time","float"] }
mutate { split => ["re_path", "/"] }
4、rubby灵活处理
ruby灵活处理
ruby {
init =>"@kname= ['re_path','re_args']"
code =>"event.append(Hash[@kname.zip(event['request'].split('?'))])"
}
五、日志展示
实时搜索
时间栏
图形选择
填充图
表格
markdown（文本说明）
度量值
扇形图
仪表盘：图表的整合
后续：
1、监控方面：
进程和端口存活（各个软件）
磁盘空间（Elasticsearch的数据目录，logstash的日志目录等
……
2、优化方面：
Elasticsearch 中，JVM使用OS的max-open-files设置、索引调整、文件刷新时间等
Logstash的日志部分无用段去除、filter worker数量等
欢迎大家一起来交流！