基于ELK的日志收集分析系统(Elasticsearch+Filebeat+Kibana)
前言
痛点：
传统意义上，查找日志都是通过shell等工具登陆服务器后台去相应的日志目录下查看log文件，特别是联调、测试时，我们需要通过tail -f 、grep 'xxx’等命令，肉眼观察日志，如果是一个复杂的业务流程，则需要辗转多个日志目录下，并且没有统计分析等功能。
思考：
对于我们的业务系统，现在已经存在了一套日志收集系统(syslog+flume+kafka+elasticsearch)，但是是基于核心业务，收集的都是需要做分析统计和机器学习的业务日志，对于研发人员来说，需要关心的是程序运行时log文件的日志。本着不影响核心业务的原则（如果也用flume接入log文件日志有影响业务的风险），所以笔者调研了现在主流的ELK，本文将快速部署一套供研发人员使用的日志搜索系统，即装即用，非常轻量级。
ELK：
ELK 是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案，是三个产品的首字母缩写，分别是ElasticSearch、Logstash 和 Kibana，整个ELK生态圈有很多周边插件，而Logstash因为太重量级，启动需要占用大量内存资源，并且侧重于分析过滤格式化，可以和flume进行替换，对于简单的日志收集，官网出了一个更轻量级的替代产品filebeat，也是官方推荐使用。官网传送门 https://www.elastic.co/cn/
原理：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qoKTV6cf-1595242363957)(http://www.luran.name/upload/3106ab12091c4557a8c4f28e8850eee6_313.png)]
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fc2ZvRzG-1595242363960)(http://www.luran.name/upload/f4bcd8f66187401dab073a48f03fbb2b_1231.png)]
(图片来源)
搭建ELK
一、Elasticsearch安装配置:
1、下载地址：
https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch，3个组件需要版本一致
tar -vxf elasticsearch-7.5.1.tar.gz
2、配置文件：
打开**/config/elasticsearch.yml**
#ip
network.host: ***.***.*.**
#端口
http.port: 9200
#主要用于集群配置，可以先放开，不打开会报错，后边具体说；ES名称，多台服务器配置名称不可相同
node.name: node-1
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
3、启动：
ES默认不能用root启动，需新增一个用户，adduser esuser ，su esuser
进入bin目录，执行./elasticsearch &
4、验证
访问http://ip:9200，返回数据则启动成功
二、Filebeat安装配置：
1、下载地址：
https://www.elastic.co/cn/downloads/beats/filebeat
tar -vxf kibana-7.5.1.tar.gz
2、配置文件：
进入安装目录下，打开filebeat.yml
注释：在inputs中配置了两个目录的.log文件，在output中也配置了两个会在es中产生的index
#=========================== Filebeat inputs =============================
filebeat.inputs:
- type: log
enabled: true
paths:
- /var/log/ida/ida-osquery-service/*.log
multiline.pattern: '^[[:space:]]+(at|\.{3})\b|^Exception|^Caused by'
multiline.negate: false
max_lines: 20
multiline.match: after
document_type: "osquery"
tags: ["osquery"]
fields:
type: 'osquery'
- type: log
enabled: true
paths:
- /var/log/ida/ida-restful-api/*.log
multiline.pattern: '^[[:space:]]+(at|\.{3})\b|^Exception|^Caused by'
multiline.negate: false
max_lines: 20
multiline.match: after
document_type: "restful"
tags: ["restful"]
fields:
type: 'restful'
#================================ Outputs =====================================
#-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------
output.elasticsearch:
hosts: ["ip:9200"]
indices:
- index: "osquery-%{+yyyy.MM.dd}"
when.equals:
fields.type: "osquery"
- index: "restful-%{+yyyy.MM.dd}"
when.equals:
fields.type: "restful"
3、启动：
/usr/local/filebeat-7.5.1-linux-x86_64/filebeat -e -c /usr/local/filebeat-7.5.1-linux-x86_64/filebeat.yml -d "publish" &
4、验证：
ps -aux|grep filebeat
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ibkb2PTh-1595242363963)(C:\Users\luran\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1579251063597.png)]
有进程在说明启动成功
三、Kibana安装配置：
1、下载地址：
https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana
tar -vxf kibana-7.5.1.tar.gz
2、配置文件：
server.host: "ip"
elasticsearch.hosts: ["http://ip:9200"]
i18n.locale: "zh-CN"
3、启动
kibana默认不允许root启动，后面加上 --allow-root &
/usr/local/kibana-7.5.1-linux-x86_64/bin/kibana --allow-root &
4、验证
kibana会监听5601端口，访问http://ip:5601
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-S6fsle98-1595242363966)(http://www.luran.name/upload/f6162c856e884c9dae45b4c92d7de938_1579251558240.png)]
四、开始启用
首先需要创建索引模式，需要关注filebeat的配置文件
1、创建索引模式
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-m7JzFG2K-1595242363967)(http://www.luran.name/upload/7111df7b6b67494887d7afcd8a4b20b7_1579251751084.png)]
自动匹配到filebeat中创建的index
2、查询日志
模拟产生一条日志，在搜索栏输入关键字，效果如下：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tH2NJt9G-1595242363969)(http://www.luran.name/upload/8e718b6007f148d9ada1c541a09b1330_1579251922110.png)]
3、索引管理
在filebeat中配置了index的名字，osquery-%{+yyyy.MM.dd}，会每天自动生成一个ES索引日志文件
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-IarjlSV4-1595242363971)(http://www.luran.name/upload/125d5727c02d4c41a7acf9dbde876561_1579251970390.png)]
五、总结
至此，基于ELK的日志搜索系统搭建完成，10分钟落地启用，告别传统的去服务器目录下查log文件的方式，拥抱新技术。下一篇将分享笔者是怎么一键部署ELK的。