ELK日志分析平台(一) --- elasticsearch实战
ELK代表的是 elasticsearch + logstash数据采集 + kibana可视化
一、elasticsearch简介
简介
Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索分析引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene基础之上。
Elasticsearch 不仅仅是 Lucene，并且也不仅仅只是一个全文搜索引擎：
- 一个分布式的实时文档存储，每个字段 可以被索引与搜索
- 一个分布式实时分析搜索引擎
- 能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据
基础模块
基础模块
- cluster：管理集群状态，维护集群层面的配置信息。
- alloction：封装了分片分配相关的功能和策略。
- discovery：发现集群中的节点，以及选举主节点。
- gateway：对收到master广播下来的集群状态数据的持久化存储。
- indices：管理全局级的索引设置。
- http：允许通过JSON over HTTP的方式访问ES的API。
- transport：用于集群内节点之间的内部通信。
- engine：封装了对Lucene的操作及translog的调用。
应用场景
elasticsearch应用场景：
- 信息检索
- 日志分析
- 业务数据分析
- 数据库加速
- 运维指标监控
官网：https://www.elastic.co/cn/
软件下载：https://elasticsearch.cn/download/
二、elasticsearch安装与配置
实验主机准备:
| 主机 | ip |
|---|---|
| server1 | 172.25.1.1 |
| server2 | 172.25.1.2 |
| server3 | 172.25.1.3 |
首先在server1部署elasticsearch。
[root@server1 ~]# ls
elasticsearch-7.6.1-x86_64.rpm
[root@server1 ~]# rpm -ivh elasticsearch-7.6.1-x86_64.rpm
编辑配置文件：
[root@server1 ~]# cd /etc/elasticsearch/
[root@server1 elasticsearch]# vim elasticsearch.yml
cluster.name: my-es #集群名称
node.name: server1 #主机名需要解析
path.data: /var/lib/elasticsearch #数据目录
path.logs: /var/log/elasticsearch #日志目录
bootstrap.memory_lock: true #锁定内存分配
network.host: 172.25.1.1 #主机ip
http.port: 9200 #http服务端口
cluster.initial_master_nodes: ["server1"]
修改系统限制：
[root@server1 elasticsearch]# vim /etc/security/limits.conf
elasticsearch soft memlock unlimited
elasticsearch hard memlock unlimited
elasticsearch - nofile 65535
elasticsearch - nproc 4096
# vim jvm.options
-Xms1g
-Xmx1g
Xmx设置不超过物理RAM的50％，以确保有足够的物理RAM留给内核文件系统缓存。但不要超过32G。
修改systemd启动文件：
[root@server1 elasticsearch]# vim /usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service
[Service] #在service语句块下添加
LimitMEMLOCK=infinity
启动elasticsearch：
[root@server1 elasticsearch]# systemctl daemon-reload
[root@server1 elasticsearch]# systemctl start elasticsearch.service
注意这里需要将swap关闭：
[root@server1 elasticsearch]# swapoff -a
[root@server1 elasticsearch]# vim /etc/fstab
[root@server1 elasticsearch]# cat /etc/fstab
#/dev/mapper/rhel-swap swap swap defaults 0 0
开启后查看端口，可以看出9200端口已经打开：
[root@server1 ~]# netstat -antlp | grep 9200
tcp6 0 0 172.25.1.1:9200 :::* LISTEN 13502/java
这时可以在浏览器访问这个端口：
可以看出elasticsearch配置成功。
三、使用图形界面操作elasticsearch
上面的elasticsearch安装好了之后就可以通过api来进行调用，也可以安装一个插件来进行图形化操作：
下载与解压：
[root@server1 ~]# yum install wget -y
[root@server1 ~]# wget https://github.com/mobz/elasticsearch-head/archive/master.zip
[root@server1 ~]# ls
elasticsearch-7.6.1-x86_64.rpm master.zip
[root@server1 ~]# yum install unzip.x86_64 -y
[root@server1 ~]# unzip master.zip
[root@server1 ~]# ls
elasticsearch-7.6.1-x86_64.rpm elasticsearch-head-master master.zip
head插件本质上是一个nodejs的工程，因此需要安装node：
[root@server1 ~]# wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/nodesource/rpm_9.x/el/7/x86_64/nodejs-9.11.2-1nodesource.x86_64.rpm
[root@server1 ~]# rpm -ivh nodejs-9.11.2-1nodesource.x86_64.rpm
[root@server1 ~]# node -v
v9.11.2
[root@server1 ~]# npm -v
5.6.0
说明nodejs安装成功。
更换npm源安装：
[root@server1 ~]# cd elasticsearch-head-master/
[root@server1 elasticsearch-head-master]# npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org
在进行到这一步时比较慢，我们可以ctrl+c取消后手动下载phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2：
[root@server1 phantomjs]# yum install -y bzip2
[root@server1 phantomjs]# tar jxf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2
[root@server1 phantomjs]# ls
phantomjs-2.1.1-linux-x86_64
phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2
[root@server1 phantomjs]# cd phantomjs-2.1.1-linux-x86_64
[root@server1 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64]# ls
bin ChangeLog examples LICENSE.BSD README.md third-party.txt
[root@server1 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64]# cd bin/
[root@server1 bin]# ls
phantomjs
[root@server1 bin]# mv phantomjs /usr/local/bin/
[root@server1 bin]# cd
[root@server1 ~]# yum install fontconfig-2.13.0-4.3.el7.x86_64 -y
安装好之后就可以使用phantomjs命令：
[root@server1 ~]# phantomjs
phantomjs>
再次安装：
[root@server1 ~]# cd elasticsearch-head-master/
[root@server1 elasticsearch-head-master]# npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org
这次的速度特别快，接下来需要修改ES主机ip和端口
[root@server1 elasticsearch-head-master]# ls
crx index.html proxy
Dockerfile LICENCE README.textile
Dockerfile-alpine node_modules _site
elasticsearch-head.sublime-project package.json src
Gruntfile.js package-lock.json test
grunt_fileSets.js plugin-descriptor.properties
[root@server1 elasticsearch-head-master]# cd _site/
[root@server1 _site]# ls
app.css background.js fonts index.html manifest.json vendor.js
app.js base i18n.js lang vendor.css
[root@server1 _site]# vim app.js
将"http://localhost:9200"改为"http://172.25.1.1:9200"
启动插件，使其后台运行：
[root@server1 _site]# npm run start &
启动后可以直接在浏览器访问172.25.1.1:9100:
表示插件安装成功，但是点击连接时并不能连接集群，需要进行如下配置：
修改ES跨域主持
[root@server1 _site]# cd /etc/elasticsearch/
[root@server1 elasticsearch]# vim elasticsearch.yml
http.cors.enabled: true # 是否支持跨域
http.cors.allow-origin: "*" # *表示支持所有域名
重启ES服务
systemctl restart elasticsearch.service
重启后就可以进行正常连接：
复合查询—>创建索引：
查看ES状态:
灰色表示没有副本
黄色代表没有主分片丢失
四、部署elasticsearch集群
以相同的方法再安装两个ES节点
在server2和server3都安装elasticsearch，并进行配置：
这里以server3例（server2与server3操作相同，只有nodename和ip不同）
[root@server3 ~]# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
cluster.name: my-es
node.name: server3
path.data: /var/lib/elasticsearch
path.logs: /var/log/elasticsearch
bootstrap.memory_lock: true
network.host: 172.25.1.3
http.port: 9200
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
discovery.seed_hosts: ["server1", "server2", "server3"]
cluster.initial_master_nodes: ["server1","server2","server3"]
[root@server3 ~]# vim /usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service
[service]
LimitMEMLOCK=infinity
[root@server3 ~]# swapoff -a
[root@server3 ~]# vim /etc/fstab
#/dev/mapper/rhel-swap swap swap defaults 0 0
[root@server3 ~]# vim /etc/security/limits.conf
elasticsearch soft memlock unlimited
elasticsearch hard memlock unlimited
elasticsearch - nofile 65535
elasticsearch - nproc 4096
[root@server3 ~]# systemctl daemon-reload
[root@server3 ~]# systemctl start elasticsearch.service
同时还需要配置server1：
[root@server1 security]# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
更改：
discovery.seed_hosts: ["server1", "server2", "server3"]
cluster.initial_master_nodes: ["server1","server2","server3"]
此时重启服务会报错，需要将server1做下清理：
[root@server1 security]# cd /usr/share/elasticsearch/bin/
[root@server1 bin]# ./elasticsearch-node repurpose
再次重启：
[root@server1 ~]# systemctl restart elasticsearch.service
在网页段进行刷新：
集群就配置成功。
五、elasticsearch节点优化
elasticsearch节点角色
Master（主节点）：
主要负责集群中索引的创建、删除以及数据的Rebalance等操作。Master不负责数据的索引和检索，所以负载较轻。当Master节点失联或者挂掉的时候，ES集群会自动从其他Master节点选举出一个Leader。
Data Node（数据节点）：
主要负责集群中数据的索引和检索，一般压力比较大。
Coordinating Node（调度节点）：
原来的Client node的，主要功能是来分发请求和合并结果的。所有节点默认就是Coordinating node，且不能关闭该属性。
Ingest Node：
专门对索引的文档做预处理
elasticsearch节点优化
在生产环境下，如果不修改elasticsearch节点的角色信息，在高数据量，高并发的场景下集群容易出现脑裂等问题。
默认情况下，elasticsearch集群中每个节点都有成为主节点的资格，也都存储数据，还可以提供查询服务。
节点角色是由以下属性控制：
node.master: false|true
node.data: true|false
node.ingest: true|false
search.remote.connect: true|false
默认情况下这些属性的值都是true。
- node.master：这个属性表示节点是否具有成为主节点的资格
注意：此属性的值为true，并不意味着这个节点就是主节点。
因为真正的主节点，是由多个具有主节点资格的节点进行选
举产生的。 - node.data：这个属性表示节点是否存储数据。
- node.ingest: 是否对文档进行预处理。
- search.remote.connect：是否禁用跨集群查询
第一种组合：（默认）
node.master: true
node.data: true
node.ingest: true
search.remote.connect: true
这种组合表示这个节点即有成为主节点的资格，又存储数据。
如果某个节点被选举成为了真正的主节点，那么他还要存储数据，这样对于这个节点的压力就比较大了。
测试环境下这样做没问题，但实际工作中不建议这样设置。
第二种组合：（Data node）
node.master: false
node.data: true
node.ingest: false
search.remote.connect: false
这种组合表示这个节点没有成为主节点的资格，也就不参与选举，只会存储数据。
这个节点称为data(数据)节点。在集群中需要单独设置几个这样的节点负责存储数据。后期提供存储和查询服务。
第三种组合：（master node）
node.master: true
node.data: false
node.ingest: false
search.remote.connect: false
这种组合表示这个节点不会存储数据，有成为主节点的资格，可以参与选举，有可能成为真正的主节点。
这个节点我们称为master节点。
第四种组合：（Coordinating Node）
node.master: false
node.data: false
node.ingest: false
search.remote.connect: false
这种组合表示这个节点即不会成为主节点，也不会存储数据，
这个节点的意义是作为一个协调节点，主要是针对海量请求的时候可以进行负载均衡。
第五种组合：（Ingest Node）
node.master: false
node.data: false
node.ingest: true
search.remote.connect: false
这种组合表示这个节点即不会成为主节点，也不会存储数据，
这个节点的意义是ingest节点，对索引的文档做预处理。
生产集群中可以对这些节点的职责进行划分
建议集群中设置3台以上的节点作为master节点，这些节点只负责成为主节点，维护整个集群的状态。
再根据数据量设置一批data节点，这些节点只负责存储数据，后期提供建立索引和查询索引的服务，这样的话如果用户请求比较频繁，这些节点的压力也会比较大。
所以在集群中建议再设置一批协调节点，这些节点只负责处理用户请求，实现请求转发，负载均衡等功能。
如我们将server1，server2，server3设置为master节点，将server2和server3设置为数据节点,需要进行如下配置：
[root@server1 ~]# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
node.master: true
node.data: false
node.ingest: false
search.remote.connect: false
[root@server1 ~]# systemctl restart elasticsearch.service
[root@server2 ~]# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
node.master: true
node.data: true
node.ingest: false
search.remote.connect: false
[root@server2 ~]# systemctl restart elasticsearch.service
[root@server3 ~]# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
node.master: true
node.data: true
node.ingest: false
search.remote.connect: false
[root@server3 ~]# systemctl restart elasticsearch.service
节点需求
master节点：普通服务器即可(CPU、内存 消耗一般)
data节点：主要消耗磁盘、内存。
path.data: data1,data2,data3
这样的配置可能会导致数据写入不均匀，建议只指定一个数据路径，磁盘可以使用raid0阵列，而不需要成本高的ssd。
Coordinating节点：对cpu、memory要求较高。