最近公司分了个ELK相关的任务给我,在一边学习一边工作之余,总结下这些天来的学习历程和踩坑记录。
首先介绍下使用ELK的项目背景:在项目的数据库里有个表用来存储消息队列的消费日志,这些日志用于开发者日后的维护。每当客户端生产一条消息并发送到消息队列后,就会插入一条对应的记录到数据库里。当这条消息被消费之后,又会更新数据库里对应的记录的几个column的值,比如status、updated_on这些常用的column。
由于客户每天生产消费的消息很多,导致数据库里的这个表里的数据很多,长年累月下来,会达到数以亿计。领导决定不再把这些消费日志保存到数据库,而是改为通过Log4j2 + ELK架构把这些日志保存到Elasticsearch里。
ELk是Elasticsearch + Logstash + Kibana
的缩写,ELK一般用来收集分布式架构下各个节点的日志,并进行统一地管理。
Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等。
Logstash主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具,支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构,client端安装在需要收集日志的主机上,server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。
Kibana也是一个开源和免费的工具,Kibana可以为Logstash和ElasticSearch提供的日志分析友好的Web界面,可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。
上面的官方介绍可能会比较抽象,按我个人的理解,可以简单将ELK理解为一个MVC架构的Java web应用:Elasticsearch对应M,Logstash对应C,Kibana对应V。
由于项目使用的是6.4.2版本的Elasticsearch,所以整个ELK都采用了同样的版本6.4.2。这三个软件都可以直接从官网下载到,下面是官网地址。
→ 官方下载地址
本文只是基于Windows平台下,进行简单的快速入门,先搭建好ELK框架并测试通过,后续文章再记录更多的细节。
从官网下载了6.4.2版本的Elasticsearch的压缩版后,解压即可使用,使用默认的配置即可。
在Elasticsearch的安装目录下,进入/bin
目录,可以看到有两个文件:
这两个文件都可以启动Elasticsearch,暂时没发现在Windows平台下通过这两个文件启动Elasticsearch有什么不同。我一般使用没有后缀名的那个文件来启动Elasticsearch。
启动成功后,在浏览器输入127.0.0.1:9200
,如果访问成功会反馈信息:
{
"name" : "erwbgE5",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "QQvV3hBnSCSGsf-ycD3fng",
"version" : {
"number" : "6.4.2",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "zip",
"build_hash" : "04711c2",
"build_date" : "2018-09-26T13:34:09.098244Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "7.4.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
注意,如果使用Elasticsearch5.X及以上的版本,需要使用jdk 1.8;5.X以下版本使用jdk 1.6或1.7。
同样从官网下载6.4.2版本的Logstash安装包,解压之后进入/config
目录,创建一个配置文件tcp.conf
,内容如下:
input {
stdin {
}
}
filter {
}
output {
stdout {
codec => rubydebug
}
}
接着进入/bin
目录,运行命令如下:
logstash -f ../config/test.conf
当看到Successfully started Logstash API endpoint
的字眼时表示启动成功,此时输入任意字符,比如输入hello
,可以得到相应的反馈,如下:
{
"message" => "hello\r",
"@timestamp" => 2019-05-09T14:48:04.033Z,
"host" => "DESKTOP-S7HJJKD",
"@version" => "1"
}
这里解释下,Logstash的配置非常简单,就是一套流程:input -> filter -> output
。
input用来收集信息,这里配置的是stdin
插件,即标准输入,也就是刚刚在控制台里输入的字符串。
filter表示过滤信息,这里没有进行任何过滤。
output表示输出信息,这里配置的是stdout
插件,即标准输出,也就是将信息输出到控制台上。这里的codec
指明使用rubydebug
作为编解码器。
接着是运行的命令,使用了-f
参数来指定使用某个配置文件。如果想要热加载的效果,可以加上-r
参数,这样就可以在运行Logstash的时候去修改配置文件并自动重加载生效。这个-r
参数等同于--config.reload.automatic
。如下:
logstash -f ../config/test.conf -r
logstash -f ../config/test.conf --config.reload.automatic
注意,如果在输入源里使用了stdin
或者syslog
等输入插件,是不支持热加载的,会一直报错。
从官网上下载Kibana6.4.2的压缩包,解压后即可使用。接着进入/bin
目录,运行kibana.bat
。运行成功后,在浏览器输入localhost:5601
,即可访问Kibana的页面,之后就可以通过这个Kibana提供的web界面来对Elasticsearch里的文档进行各种操作。
修改之前创建的Logstash的配置文件test.config
,内容如下:
input {
tcp {
mode => "server"
host => "127.0.0.1"
port => 4567
}
}
filter {
}
output {
stdout {
codec => rubydebug
}
}
然后运行命令logstash -f ../config/test.conf -r
来启动Logstash。由于我们这里通过-r
来启用了热加载功能,所以可以在运行中直接修改配置并生效,比如修改input里的port。热加载成功后会看到如下字眼:
Reloading pipeline {"pipeline.id"=>:main}
接着准备一个使用了Log4j2的项目demo,如下是一个测试类Test.java
:
import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger;
public class Test {
public static final Logger LOGGER = LogManager.getLogger("elk.test");
public static void main(final String[] args) {
LOGGER.info("Hello world!");
}
}
这里使用的是2.11.1版本的Log4j2,Maven依赖如下:
org.apache.logging.log4j
log4j-core
2.11.1
接着是配置Log4j2的配置文件log4j2.xml
,如下:
{"logger": "%logger", "level": "%level", "msg": "%message"}%n
从配置文件中可以看到,这里使用的是Socket Appender来将日志打印的信息发送到Logstash。
注意了,Socket的Appender必须要配置到下面的Logger才能将日志输出到Logstash里!
另外这里的host是部署了Logstash服务端的地址,并且端口号要和你在Logstash里配置的一致才行。
运行该项目demo,可以看到Logstash的控制台收集到了数据,如下:
{
"host" => "127.0.0.1",
"message" => "{\"logger\": \"elk.test\", \"level\": \"INFO\", \"msg\": \"Hello world!\"}\r",
"@timestamp" => 2019-05-09T16:20:35.940Z,
"@version" => "1",
"port" => 49781
}
这里由于使用的是Socket方式来连接Logstash的服务端,如果在连接期间,Logstash的服务停止了或者断掉了,就算接下来重启了Logstash,项目工程也无法自动重新连接上Logstash,除非重启项目工程。
在生产环境中,Logstash自然是有可能半路出问题重启的,所以不能使用这种Socket方式来传输日志。
可以使用gelf的方式来传输日志到Logstash,用例如下所示。
修改之前创建的Logstash的配置文件test.config
,内容如下:
input {
gelf {
host => "127.0.0.1"
port => 4567
use_tcp => true
}
}
filter {
}
output {
stdout {
codec => rubydebug
}
}
运行命令logstash -f ../config/test.conf -r
启动Logstash。
将之前的项目工程里的log4j2.xml的Socket Appender改为使用Gelf Appender,如下:
<configuration xmlns:xi="http://www.w3.org/2001/XInclude" monitorInterval="30">
<Properties>
<Property name="LOG_PATTERN">{"logger": "%logger", "level": "%level", "msg": "%message"}%nProperty>
Properties>
<Appenders>
<Console name="stdout" target="SYSTEM_OUT">
<PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}" />
Console>
<Gelf name="logstash-gelf" host="tcp:localhost" port="4567" version="1.1" ignoreExceptions="true"
extractStackTrace="true" filterStackTrace="false">
<Field name="timestamp" pattern="%d{yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ}" />
<Field name="level" pattern="%level" />
<Field name="simpleClassName" pattern="%C{1}" />
<Field name="className" pattern="%C" />
<Field name="server" pattern="%host" />
Gelf>
Appenders>
<Loggers>
<Logger name="elk.test" level="info" additivity="false">
<AppenderRef ref="stdout" />
<AppenderRef ref="logstash-gelf" />
Logger>
<Root level="error">
<AppenderRef ref="stdout" />
Root>
Loggers>
configuration>
另外,这个Gelf Appender需要导入另一个依赖,如下:
biz.paluch.logging
logstash-gelf
1.11.1
接着运行项目工程,可以看到Logstash的控制台已经把收集到的日志打印出来了:
{
"message" => "Hello world!",
"@timestamp" => 2019-05-10T14:09:43.267Z,
"className" => "lewky.cn.Test",
"source_host" => "127.0.0.1",
"timestamp" => "2019-05-10T22:09:43.211+0800",
"simpleClassName" => "Test",
"facility" => "logstash-gelf",
"level" => "INFO",
"host" => "DESKTOP-S7HJJKD",
"@version" => "1",
"server" => "DESKTOP-S7HJJKD"
}
接下来就可以把Logstash收集到的日志输出到Elasticsearch,并通过Kibana显示到界面上。
修改配置文件如下:
input {
gelf {
host => "127.0.0.1"
port => 4567
use_tcp => true
}
}
filter {
}
output {
stdout {
codec => rubydebug
}
elasticsearch {
hosts => ["127.0.0.1:9200"]
document_id => "%{docId}"
index => "%{indexName}"
}
}
output里添加了elasticsearch插件:
在项目的log4j2.xml里的Gelf Appender加上两个个新的Field:indexName
和docId
,如下:
这里添加的两个新的Field对应于上边Logstash配置文件里的两个变量,然后这里用到了mdc
,这个是Log4j2里的ThreadContext的东西,有兴趣可以去了解下Log4j2里的MDC和NDC。
接着修改测试类的代码,如下:
public class Test {
public static final Logger LOGGER = LogManager.getLogger("elk.test");
public static void main(final String[] args) {
ThreadContext.put("docId", "1");
ThreadContext.put("indexName", "test");
LOGGER.info("Hello world!");
}
}
接着依次启动ELK三个软件,然后运行项目,可以发现Logstash控制台里收集到了日志信息:
{
"simpleClassName" => "Test",
"server" => "DESKTOP-S7HJJKD",
"message" => "Hello world!",
"@version" => "1",
"source_host" => "127.0.0.1",
"indexName" => "test",
"level" => "INFO",
"@timestamp" => 2019-05-11T16:40:14.996Z,
"facility" => "logstash-gelf",
"className" => "lewky.cn.Test",
"timestamp" => "2019-05-12T00:40:14.877+0800",
"docId" => 1,
"host" => "DESKTOP-S7HJJKD"
}
而在我们的IDE控制台(我用的是Eclipse)里也可以看到输出了信息:
{"logger": "elk.test", "level": "INFO", "msg": "Hello world!"}
接下来就是最后一步了,通过Kibana来查看我们刚刚index到Elasticsearch里的数据。
启动了Kibana后,在浏览器访问localhost:5601
,进入界面后,操作如下:
test
;然后点击Next step
Time Filter field name
下方的下拉框里选择timestamp
作为我们的一个排序字段,默认是desc,即递减排序Create index pattern
现在已经配置好了Index pattern,我们就可以直接在左侧菜单栏里的Discover去查看对应的index里的数据了。如果不出意外,现在在Discover里已经看到刚刚被我们index进去的日志信息了。
默认只会显示Time
和_source
两个字段的数据,Time
就是排序字段,它的值和之前我们选择的那个timestamp
一样。_source
里则是所有字段的数据总和。
可以根据需要,在显示字段的左侧把任意的字段add
到右侧以显示出来。当你添加了新的字段之后,_source
字段会自动消失。
这就是最简单的一个ELK快速搭建例子,有兴趣的可以接着看后续的文章以了解更多和ELK相关的问题或知识。