ELK+Kafka学习笔记之搭建ELK+Kafka日志收集系统集群

 

0x00 概述

关于如何搭建ELK部分，请参考这篇文章，https://www.cnblogs.com/JetpropelledSnake/p/9893566.html。

该篇用户为非root，使用用户为“elk”。

基于以前ELK架构的基础，结合Kafka队列，实现了ELK+Kafka集群，整体架构如下:

# 1. 两台es组成es集群;（ 以下对elasticsearch简称es ）

# 2. 中间三台服务器就是我的kafka(zookeeper)集群啦; 上面写的 消费者/生产者 这是kafka(zookeeper)中的概念;

# 3. 最后面的就是一大堆的生产服务器啦，上面使用的是logstash，当然除了logstash也可以使用其他的工具来收集你的应用程序的日志，例如：Flume，Scribe，Rsyslog，Scripts……

# 双ES备份集群： CentOS1+CentOS2

# Kafka+LogStash集群：CentOS3+CentOS4+CentOS5

# ES-Header+Kibina+LogStash/Beats采集：CentOS6+CentOS7
# 注意！！由于测试环境限制，此篇博客中CentOS6+CentOS7的内容放到CentOS1+CentOS2中的

使用软件：

# Elasticsearch 6.2.4

# Kibana 6.2.4

# Logstash 6.2.4

# elasticsearch-head(从github直接clone)

# filebeat 6.2.4 （本篇文章使用Logstash做搜集用，可以用filebeat替换Logstash）

# phantomjs-2.1.1-linux-x84_64 (配合npm指令使用)

# node-v4.9.1-linux-x64 (记住文件夹路径，需要增加到bash_profile中）

# kafka_2.11-1.0.0 (该版本已经包含ZooKeeper服务)

部署步骤：

# ES集群安装配置;

# Logstash客户端配置(直接写入数据到ES集群，写入系统messages日志);

# Kafka(zookeeper)集群配置;(Logstash写入数据到Kafka消息系统);

 

0x01 ES集群安装配置

ES安装请参考这里，https://www.cnblogs.com/JetpropelledSnake/p/9893566.html；

1. 下面修改ES的配置文件：

# 确保下列参数被正确设置：

cluster.name: logger   # ES集群的名字

node.name: node-1

path.data: /usr/local/app/elasticsearch-6.2.4/data

path.logs: /usr/local/app/elasticsearch-6.2.4/log

bootstrap.memory_lock: false   # 对于非专用ES，建议设置为false，默认为true
bootstrap.system_call_filter: false

network.host: 0.0.0.0  # 支持远程访问

http.port: 9200 # restful api访问接口

http.cors.enabled: true      #允许ES head跨域访问
http.cors.allow-origin: "*"   #允许ES head跨域访问

2. 获取es服务管理脚本

[ root @ elk ~ ] # git clone https://github.com/elastic/elasticsearch-servicewrapper.git

[ root @ elk ~ ] # mv elasticsearch-servicewrapper/service /usr/local/elasticsearch/bin/

[ root @ elk ~ ] # /usr/local/elasticsearch/bin/service/elasticsearch install

Detected RHEL or Fedora :

Installing the Elasticsearch daemon . .

[ root @ elk ~ ] #

#这时就会在/etc/init.d/目录下安装上es的管理脚本啦

#修改其配置:

[ root @ elk ~ ] #

set . default . ES_HOME = /usr/local/app/elasticsearch-6.2.4    #安装路径

set . default . ES_HEAP_SIZE = 1024                    #jvm内存大小，根据实际环境调整即可

3. 启动es ，并检查其服务是否正常

[ root @ elk ~ ] # netstat -nlpt | grep -E "9200|"9300

tcp          0        0 0.0.0.0 : 9200                  0.0.0.0 : *                    LISTEN        1684/ java          

tcp          0        0 0.0.0.0 : 9300                  0.0.0.0 : *                    LISTEN        1684/ java

 访问http://192.168.26.135:9200/ 如果出现以下提示信息说明安装配置完成

 

4. es1节点已经设置好，我们直接把目录复制到es2

[ root @ elk ] # scp -r elasticsearch-6.2.4  192.168.26.136:/usr/local/app

[ root @ elk ] # elasticsearch/bin/service/elasticsearch install

#es2只需要修改node.name（此处使用的是node-2和node-1）即可，其他都与es1相同配置

5. 安装es的管理插件elasticsearch-head

es-head安装，请参考这里，https://www.cnblogs.com/JetpropelledSnake/p/9893566.html。

安装好之后，访问方式为：http://192.168.26.135:9100/

到此，ES集群的部署完成。

 

0x02  Logstash客户端安装配置

LogStash安装请参考这里，https://www.cnblogs.com/JetpropelledSnake/p/9893566.html；

# Logstach需要搭配指定的配置文件启动，创建一个logstash配置文件，比如logstash-es.conf，启动LogStash时候使用；根据不同的配置文件，LogStash会做不同工作。

1. 通过stdin标准实时输入的方式向Logstash向es集群写数据（测试，暂未通过Kafka队列传递）

    1.1 使用如下命令创建LogStash启动配置文件

# cd /usr/local/app/logstash-6.2.4/config
# touch logstash_for_stdin.conf

# [elk@localhost config]$ vim logstash_for_stdin.conf 

     1.2 检查配置文件是否有语法错(如下 -t 为测试命令)

# [elk@localhost logstash-6.2.4]$ ./bin/logstash -f ./config/logstash_for_stdin.conf -t

    1.3 启动 Logstash，开始写入操作

# [elk@localhost logstash-6.2.4]$ ./bin/logstash -f ./config/logstash_for_stdin.conf

以上是输入数据，从ES-Header(192.168.26.135:9200)插件就可以看到，数据已经分散的写入到两个集群内

ES Server：192.168.26.136

 ES Server：192.168.26.135

2. 通过采集制定文件的输入的方式向Logstash向es集群写数据（测试，暂未通过Kafka队列传递）

    2.1首先创建一个用于采集系统日志的LogStash启动的conf文件，使用如下命令

# cd /usr/local/app/logstash-6.2.4/config
# touch logstash_for_system_messages.conf

    2.2 编辑logstash_for_system_messages.conf文件

# [elk@localhost config]$ vim logstash_for_system_messages.conf 

input {
   file{
        path => "/var/log/messages"    ＃这是日志文件的绝对路径
        start_position=>"beginning"    ＃这个表示从 messages 的第一行读取，即文件开始处
   }
}
output {     ＃输出到 es
    elasticsearch {    ＃这里将按照这个索引格式来创建索引
        hosts=>["192.168.26.135:9200","192.168.26.136:9200"]
        index=>"system-messages-%{+YYYY-MM}"
    }
}

    2.3 测试ogstash_for_system_messages.conf文件

# [elk@localhost logstash-6.2.4]$ ./bin/logstash -f ./config/logstash_for_system_messages.conf -t

    2.4 启动LogStash，开始采集系统日志

# 注意，系统日志需要权限，命令行前面使用 sudo
# [elk@localhost logstash-6.2.4]$ sudo ./bin/logstash -f ./config/logstash_for_system_messages.conf

 ES Server: 192.168.26.136

 ES Server: 192.168.26.135

系统日志我们已经成功的收集，并且已经写入到es集群中.

上面的演示是logstash直接将日志写入到es集群中的，这种场合我觉得如果量不是很大的话直接像上面已将将输出output定义到es集群即可.

如果量大的话需要加上消息队列Kafka来缓解es集群的压力，下面就在三台server上面安装kafka集群。

 

0x03 Kafka集群安装配置1

 本篇博客使用的Kafka版本为

# kafka_2.11-1.0.0 (该版本已经包含ZooKeeper服务)

 1. 从官网获取装包，https://kafka.apache.org/downloads

2. 配置Zookeeper集群，修改配置文件

# [elk@localhost config]$ vim zookeeper.properties 

修改内容如下：

dataDir=/usr/local/app/kafka_2.11-1.0.0/zookeeperDir
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
# disable the per-ip limit on the number of connections since this is a non-production config
maxClientCnxns=1024
tickTime=2000
initLimit=20
syncLimit=10
server.2=192.168.26.137:2888:3888
server.3=192.168.26.138:2888:3888
server.4=192.168.26.139:2888:3888

# 说明：

tickTime : 这个时间是作为 Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。

2888 端口：表示的是这个服务器与集群中的 Leader 服务器交换信息的端口；

3888 端口：表示的是万一集群中的 Leader 服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的 Leader ，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。

3. 创建Zookeeper所需的目录

进入Kafka目录内

创建目录zookeeperDir

# [elk@localhost kafka_2.11-1.0.0]$ mkdir zookeeperDir

# [elk@localhost kafka_2.11-1.0.0]$ cd zookeeperDir

在zookeeperDir目录下创建myid文件，里面的内容为数字，用于标识主机，如果这个文件没有的话，zookeeper是没法启动的

# [elk@localhost zookeeperDir]$ touch myid

命名myid

# [elk@localhost zookeeperDir]$ echo 2 > myid

以上就是zookeeper集群的配置，下面等我配置好kafka之后直接复制到其他两个节点即可

 4. Kafka配置

 

修改内容如下

broker . id = 2           # 唯一，填数字，本文中分别为 2 / 3 / 4

prot = 9092      # 这个 broker 监听的端口

host . name = 192.168.2.22    # 唯一，填服务器 IP

log . dir = / data / kafka - logs    #  该目录可以不用提前创建，在启动时自己会创建

zookeeper . connect = 192.168.2.22 : 2181 , 192.168.2.23 : 2181 , 192.168.2.24 :2181  # 这个就是 zookeeper 的 ip 及端口

num . partitions = 16          # 需要配置较大 分片影响读写速度

log . dirs = / data / kafka - logs # 数据目录也要单独配置磁盘较大的地方

log . retention . hours = 168    # 时间按需求保留过期时间 避免磁盘满

5. 将kafka(zookeeper)的程序目录全部拷贝至其他两个节点

# [elk@localhost app]$ scp kafka_2.11-1.0.0 192.168.26.138:/usr/local/app/
# [elk@localhost app]$ scp kafka_2.11-1.0.0 192.168.26.139:/usr/local/app/

6. 修改两个节点的配置，注意这里除了以下两点不同外，都是相同的配置

# zookeeper 的配置

mkdir zookeeperDir

echo "x" > zookeeperDir/myid    # “x”这里是3或者4，前面已经使用过2了

# kafka 的配置

broker.id = x   # “x”这里是3或者4，前面已经使用过2了

host.name = 192.168.26.137    # ip改为26.138或者26.139

7. 修改完毕配置之后我们就可以启动了，这里先要启动zookeeper集群，才能启动kafka

 我们按照顺序来，kafka1 –> kafka2 –>kafka3

# [elk@localhost kafka_2.11-1.0.0]$ ./bin/zookeeper-server-start.sh ./config/zookeeper.properties &    #zookeeper启动命令
# [elk@localhost kafka_2.11-1.0.0]$ ./bin/zookeeper-server-stop.sh    #zookeeper停止的命令

注意，如果zookeeper有问题 nohup的日志文件会非常大，把磁盘占满，这个zookeeper服务可以通过自己些服务脚本来管理服务的启动与关闭。

后面两台执行相同操作，在启动过程当中会出现以下报错信息

[2018-12-03 15:06:02,089] WARN Cannot open channel to 4 at election address /192.168.26.139:3888 (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager)
java.net.ConnectException: Connection refused (Connection refused)
    at java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method)
    at java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:350)
    at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress(AbstractPlainSocketImpl.java:206)
    at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect(AbstractPlainSocketImpl.java:188)
    at java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:392)
    at java.net.Socket.connect(Socket.java:589)
    at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager.connectOne(QuorumCnxManager.java:562)
    at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager.connectAll(QuorumCnxManager.java:614)
    at org.apache.zookeeper.server.quorum.FastLeaderElection.lookForLeader(FastLeaderElection.java:843)
    at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeer.run(QuorumPeer.java:913)

由于zookeeper集群在启动的时候，每个结点都试图去连接集群中的其它结点，先启动的肯定连不上后面还没启动的，所以上面日志前面部分的异常是可以忽略的。通过后面部分可以看到，集群在选出一个Leader后，最后稳定了。

其他节点也可能会出现类似的情况，属于正常。

8. Zookeeper服务检查

 在Kafka三台Server上执行如下命令

# netstat -nlpt | grep -E "2181|2888|3888"

显示如下端口和信息，说明Zookeeper运行正常

[elk@localhost ~]$ netstat -nlpt | grep -E "2181|2888|3888"
(Not all processes could be identified, non-owned process info
 will not be shown, you would have to be root to see it all.)
tcp6       0      0 :::2181                 :::*                    LISTEN      5465/java           
tcp6       0      0 192.168.26.139:3888     :::*                    LISTEN      5465/java 

可以看出，如果哪台是Leader,那么它就拥有2888这个端口

[elk@localhost ~]$ netstat -nlpt | grep -E "2181|2888|3888"
(Not all processes could be identified, non-owned process info
 will not be shown, you would have to be root to see it all.)
tcp6       0      0 :::2181                 :::*                    LISTEN      5434/java           
tcp6       0      0 192.168.26.138:2888     :::*                    LISTEN      5434/java           
tcp6       0      0 192.168.26.138:3888     :::*                    LISTEN      5434/java 

9. 启动Kafka服务

这时候zookeeper集群已经启动起来了，下面启动kafka，也是依次按照顺序启动，kafka1 –> kafka2 –>kafka3

# [elk@localhost kafka_2.11-1.0.0]$ pwd
# /usr/local/app/kafka_2.11-1.0.0
# [elk@localhost kafka_2.11-1.0.0]$ ./bin/kafka-server-start.sh ./config/server.properties &    #启动Kafka服务

# [elk@localhost kafka_2.11-1.0.0]$ ./bin/kafka-server-stop.sh    # 停止Kafka服务

10. 此时三台上面的zookeeper及kafka都已经启动完毕，下面来测试一下

    10.1 建立一个主题(在Kafka Server 192.168.26.137)

# 注意：factor大小不能超过broker的个数

# ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.26.137:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic test1test2test

    10.2 查看已经创建的topics(Kafka Server :192.168.26.137)

# ./bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.26.137:2181

    10.3 查看test1test2test这个主题的详情(Kafka Server :192.168.26.137)

#主题名称：test1test2test

#Partition:只有一个，从0开始

#leader ：id为4的broker

#Replicas 副本存在于broker id为2,3,4的上面

#Isr:活跃状态的broker

    10.4 发送消息，这里使用的是生产者角色(Kafka Server :192.168.26.137)

 

# ./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.26.137:9092 --topic test1test2test

    10.5 接收消息，这里使用的是消费者角色(更换到另外一台KafkaServer上运行，Kafka Server :192.168.26.138)

     消息已经显示出来了。

 

# ./bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper  192.168.26.138:2181 --topic test1test2test --from-beginning

以上是Kafka生产者和消费者的测试，基于Kafka的Zookeeper集群就成功了。

11. 下面我们将ES Server:192.168.26.135上面的logstash的输出改到kafka上面，将数据写入到kafka中

    11.1 创建LogStash结合Kafka使用的.conf文件，注意文件目录

    11.2  编辑输入到Kafka的.conf文件

# vim logstash_for_kafka.conf

input {     #这里的输入还是定义的是从日志文件输入
    file {
        type = > "system-message"
        path = > "/var/log/messages"
        start_position = > "beginning"
    }
}
output {    #stdout { codec => rubydebug }   #这是标准输出到终端，可以用于调试看有没有输出，注意输出的方向可以有多个
    kafka {    #输出到kafka
        bootstrap_servers = > 
        "192.168.26.137:9092,192.168.26.138:9092,192.168.26.139:9092"   #他们就是生产者
        topic_id = > "system-secure"    #这个将作为主题的名称，将会自动创建
        compression_type = > "snappy"    #压缩类型
     }
}

    11.3 测试输入到Kafka的配置文件

 

# [elk@localhost logstash-6.2.4]$ ./bin/logstash -f ./config/logstash_for_kafka.conf -t

     11.4 使用该配置文件启动LogStash

 注意采集系统日志需要权限，命令行前面必须加sudo

# [elk@localhost logstash-6.2.4]$ sudo ./bin/logstash -f ./config/logstash_for_kafka.conf

    11.5 验证数据是否写入到kafka，这里我们检查是否生成了一个叫system-secure的主题

 

# [elk@localhost kafka_2.11-1.0.0]$ ./bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.26.137:2181

     11.6 查看system-secure详情

# [elk@localhost kafka_2.11-1.0.0]$ ./bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.26.137:2181 --topic system-secure

    11.7 对于logstash输出的我们也可以提前先定义主题，然后启动logstash 直接往定义好的主题写数据就行啦，命令如下：

#[elk@localhost kafka_2.11-1.0.0]$ ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.26.137:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic TOPIC_NAME

好了，我们将logstash收集到的数据写入到了kafka中了，在实验过程中我使用while脚本测试了如果不断的往kafka写数据的同时停掉两个节点，数据写入没有任何问题。

 

0x04 Kafka集群安装配置2

那如何将数据从kafka中读取然后给ES集群呢？

那下面我们在kafka集群上安装Logstash，可以通过上面的方法，先配置一台的logstash，然后通过scp命令通过网络拷贝，安装路径是“/usr/local/app/logstash-6.2.4”；

三台上面的logstash的配置如下，作用是将kafka集群的数据读取然后转交给es集群，这里为了测试我让他新建一个索引文件，注意这里的输入日志是secure，主题名称是“system-secure”；

 1. 如上所说，在三台Kafka集群的Server上分别安装LogStash，并在如下目录新建logstash_kafka2ES.conf

 2. 配置logstash_kafka2ES.conf

# [elk@localhost config]$ vim logstash_kafka2ES.conf 

3. 在三台Kafka Server上按顺序分别启动LogStash，启动命令三台是通用的

# [elk@localhost logstash-6.2.4]$ ./bin/logstash -f ./config/logstash_kafka2ES.conf

4. 测试通过Kafka队列传递消息到ES集群

在ES Server：192.168.26.135上写入测试内容，利用secure这个文件来测试

 

可以看到消息已经分散的写入ES及集群中

ES Server 192.168.26.135

ES Server 192.168.26.136

 

0x05 在Kibana中展示

ELK中的Kibana中的使用和部署，请看这篇文章 https://www.cnblogs.com/JetpropelledSnake/p/9893566.html

1. 根据ES集群中存入的数据，在Kibana中建立Index

2. 建立好index后，就可以在Discover这里查询介入的数据了

3. ES集群采用的查询语言是DSL语言，该语言采用json的格式组织查询语句。

4. Kibana可以多样化展示ES集群中介入的数据，github上有很多定制好的格式，针对常见生产环境可以直接配置，十分方便。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/JetpropelledSnake/p/10057545.html