俗话话说的号，没有金刚钻，也不揽那瓷器活；日志分析可以说是所有大小系统的标配了，不知道有多少菜鸟程序员有多喜欢日志，如果没了日志，那自己写的bug想不被别人发现，可就难了；
有了它，就可将bug们统统消化在自己手里。
当然了，作为一个架构师搭建动手搭建一个日志平台也基本是必备技能了，虽然我们说架构师基本不咋写代码了，但是如果需要的时候，还是能扛枪的
大家可以看下架构师要具备的能力：
那些年薪50万，却不写代码的程序员，到底赢在哪？
原来，百万年薪的架构师都是这样使用redis的！
ELK部署应用与工作机制
3.1 ELK日志分析平台介绍
ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash和Kibana。Elasticsearch和Kibana我们上面做过讲解。 Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，适用大数据量场景， 一般采用c/s模式，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， 再一并发往Elasticsearch上做数据分析。
一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点：
- 收集－能够采集多种来源的日志数据
- 传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统
- 存储－如何存储日志数据
- 分析－可以支持 UI 分析
- 警告－能够提供错误报告，监控机制
ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用，是目前主流的一种日志分析平台。
3.2 ELK部署架构模式
3.2.1 简单架构
这是最简单的一种ELK部署架构方式， 由Logstash分布于各个节点上搜集相关日志、数据，并经过分析、过滤后发送给远端服务器上的Elasticsearch进行存储。 优点是搭建简单， 易于上手， 缺点是Logstash耗资源较大， 依赖性强， 没有消息队列缓存， 存在数据丢失隐患
3.2.2 消息队列架构
该队列架构引入了KAFKA消息队列， 解决了各采集节点上Logstash资源耗费过大， 数据丢失的问题， 各终端节点上的Logstash Agent 先将数据/日志传递给Kafka， 消息队列再将数据传递给Logstash， Logstash过滤、分析后将数据传递给Elasticsearch存储， 由Kibana将日志和数据呈现给用户。
3.2.3 BEATS架构
该架构的终端节点采用Beats工具收集发送数据， 更灵活，消耗资源更少，扩展性更强。同时可配置Logstash 和Elasticsearch 集群用于支持大集群系统的运维日志数据监控和查询， 官方也推荐采用此工具， 本章我们采用此架构模式进行配置讲解（如果在生产环境中， 可以再增加kafka消息队列， 实现了beats+消息队列的部署架构 ）。
Beats工具包含四种：
1、Packetbeat（搜集网络流量数据）
2、Topbeat（搜集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据）
3、Filebeat（搜集文件数据）
4、Winlogbeat（搜集 Windows 事件日志数据）
3.3 ELK工作机制
3.3.1 Filebeat工作机制
Filebeat由两个主要组件组成：prospectors 和 harvesters。这两个组件协同工作将文件变动发送到指定的输出中。
Harvester（收割机）：负责读取单个文件内容。每个文件会启动一个Harvester，每个Harvester会逐行读取各个文件，并将文件内容发送到制定输出中。Harvester负责打开和关闭文件，意味在Harvester运行的时候，文件描述符处于打开状态，如果文件在收集中被重命名或者被删除，Filebeat会继续读取此文件。所以在Harvester关闭之前，磁盘不会被释放。默认情况filebeat会保持文件打开的状态，直到达到close_inactive
filebeat会在指定时间内将不再更新的文件句柄关闭，时间从harvester读取最后一行的时间开始计时。若文件句柄被关闭后，文件发生变化，则会启动一个新的harvester。关闭文件句柄的时间不取决于文件的修改时间，若此参数配置不当，则可能发生日志不实时的情况，由scan_frequency参数决定，默认10s。Harvester使用内部时间戳来记录文件最后被收集的时间。例如：设置5m，则在Harvester读取文件的最后一行之后，开始倒计时5分钟，若5分钟内文件无变化，则关闭文件句柄。默认5m】。
Prospector（勘测者）：负责管理Harvester并找到所有读取源。
filebeat.prospectors:
- input_type: log
paths:
- /apps/logs/*/info.logProspector会找到/apps/logs/*目录下的所有info.log文件，并为每个文件启动一个Harvester。Prospector会检查每个文件，看Harvester是否已经启动，是否需要启动，或者文件是否可以忽略。若Harvester关闭，只有在文件大小发生变化的时候Prospector才会执行检查。只能检测本地的文件。
Filebeat如何记录发送状态：
将文件状态记录在文件中（默认在/var/lib/filebeat/registry）。此状态可以记住Harvester收集文件的偏移量。若连接不上输出设备，如ES等，filebeat会记录发送前的最后一行，并再可以连接的时候继续发送。Filebeat在运行的时候，Prospector状态会被记录在内存中。Filebeat重启的时候，利用registry记录的状态来进行重建，用来还原到重启之前的状态。每个Prospector会为每个找到的文件记录一个状态，对于每个文件，Filebeat存储唯一标识符以检测文件是否先前被收集。
Filebeat如何保证数据发送成功：
Filebeat之所以能保证事件至少被传递到配置的输出一次，没有数据丢失，是因为filebeat将每个事件的传递状态保存在文件中。在未得到输出方确认时，filebeat会尝试一直发送，直到得到回应。若filebeat在传输过程中被关闭，则不会再关闭之前确认所有时事件。任何在filebeat关闭之前未确认的事件，都会在filebeat重启之后重新发送。这可确保至少发送一次，但有可能会重复。可通过设置shutdown_timeout 参数来设置关闭之前的等待事件回应的时间（默认禁用）。
3.3.2 Logstash工作机制
Logstash事件处理有三个阶段：inputs → filters → outputs。是一个接收，处理，转发日志的工具。支持系统日志，webserver日志，错误日志，应用日志等。
Input：输入数据到logstash。
支持的输入类型：
file：从文件系统的文件中读取，类似于tail -f命令
syslog：在514端口上监听系统日志消息，并根据RFC3164标准进行解析
redis：从redis service中读取
beats：从filebeat中读取
Filters：数据中间处理，对数据进行操作。
一些常用的过滤器为：
grok：解析任意文本数据，Grok 是 Logstash 最重要的插件。它的主要作用就是将文本格式的字符串，转换成为具体的结构化的数据，配合正则表达式使用。内置120多个解析语法。
mutate：对字段进行转换。例如对字段进行删除、替换、修改、重命名等。
drop：丢弃一部分events不进行处理。
clone：拷贝 event，这个过程中也可以添加或移除字段。
geoip：添加地理信息(为前台kibana图形化展示使用)
Outputs：outputs是logstash处理管道的最末端组件。
一个event可以在处理过程中经过多重输出，但是一旦所有的outputs都执行结束，这个event也就完成生命周期。
常见的outputs为：
elasticsearch：可以高效的保存数据，并且能够方便和简单的进行查询。
file：将event数据保存到文件中。
graphite：将event数据发送到图形化组件中，一个很流行的开源存储图形化展示的组件。
Codecs：codecs 是基于数据流的过滤器，它可以作为input，output的一部分配置。
Codecs可以帮助你轻松的分割发送过来已经被序列化的数据。
常见的codecs：
json：使用json格式对数据进行编码/解码。
multiline：将多个事件中数据汇总为一个单一的行。比如：java异常信息和堆栈信息。
3.4 Logstash安装配置
在192.168.116.141机器节点上进行安装：
下载解压
下载：
cd /usr/local wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.10.2-linux-x86_64.tar.gz解压：
tar -xvf logstash-7.10.2-linux-x86_64.tar.gz创建数据存储与日志记录目录
[root@localhost logstash-7.10.2]# mkdir -p /usr/local/logstash-7.10.2/data [root@localhost logstash-7.10.2]# mkdir -p /usr/local/logstash-7.10.2/logs修改配置文件：
vi /usr/local/logstash-7.10.2/config/logstash.yml配置内容：
# 数据存储路径 path.data: /usr/local/logstash-7.10.2/data # 监听主机地址 http.host: "192.168.116.141" # 日志存储路径 path.logs: /usr/local/logstash-7.10.2/logs #启动监控插件 xpack.monitoring.enabled: true #Elastic集群地址 xpack.monitoring.elasticsearch.hosts:["http://192.168.116.140:9200","http://192.168.116.140:9201","http://192.168.116.140:9202"]创建监听配置文件：
vi /usr/local/logstash-7.10.2/config/logstash.conf配置：
input { beats { # 监听端口 port => 5044 } } output { stdout { # 输出编码插件 codec => rubydebug } elasticsearch { # 集群地址 hosts => ["http://192.168.116.140:9200","http://192.168.116.140:9201","http://192.168.116.140:9202"] } }启动服务：
以root用户身份执行：
## 后台启动方式 nohup /usr/local/logstash-7.10.2/bin/logstash -f /usr/local/logstash-7.10.2/config/logstash.conf & ## ./logstash -f ../config/logstash.conf成功启动后会显示以下日志：
[2020-10-15T06:57:40,640][INFO ][logstash.agent ] Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}访问地址： http://192.168.116.141:9600/, 可以看到返回信息：
3.5 Filebeat安装配置
在192.168.116.141机器节点上操作：
下载解压
与ElasticSearch版本一致， 下载7.10.2版本。
cd /usr/local wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.10.2-linux-x86_64.tar.gz解压：
tar -xvf filebeat-7.10.2-linux-x86_64.tar.gz修改配置文件
vi /usr/local/filebeat-7.10.2/filebeat.yml修改内容：
# 需要收集发送的日志文件 filebeat.inputs: - type: log enabled: true paths: - /var/log/messages # 如果需要添加多个日志，只需要添加 - type: log enabled: true paths: - /var/log/test.log # filebeat 配置模块， 可以加载多个配置 filebeat.config.modules: path: ${path.config}/modules.d/*.yml reload.enabled: false # 索引分片数量设置 setup.template.settings: index.number_of_shards: 2 # kibana 信息配置 setup.kibana: host: "192.168.116.140:5601" # logstash 信息配置 （注意只能开启一项output设置， 如果采用logstash, 将output.elasticsearch关闭） output.logstash: hosts: ["192.168.116.141:5044"] # 附加metadata元数据信息 processors: - add_host_metadata: ~ - add_cloud_metadata: ~启动服务
## 后台启动 nohup /usr/local/filebeat-7.10.2/filebeat -e -c /usr/local/filebeat-7.10.2/filebeat.yml & ## ./filebeat -e -c filebeat.yml启动成功后显示日志：
2020-12-15T07:09:33.922-0400 WARN beater/filebeat.go:367 Filebeat is unable to load the Ingest Node pipelines for the configured modules because the Elasticsearch output is not configured/enabled. If you have already loaded the Ingest Node pipelines or are using Logstash pipelines, you can ignore this warning. 2020-12-15T07:09:33.922-0400 INFO crawler/crawler.go:72 Loading Inputs: 1 2020-12-15T07:09:33.923-0400 INFO log/input.go:148 Configured paths: [/var/log/messages] 2020-12-15T07:09:33.923-0400 INFO input/input.go:114 Starting input of type: log; ID: 14056778875720462600 2020-12-15T07:09:33.924-0400 INFO crawler/crawler.go:106 Loading and starting Inputs completed. Enabled inputs: 1 2020-12-15T07:09:33.924-0400 INFO cfgfile/reload.go:150 Config reloader started我们监听的是/var/log/messages系统日志信息， 当日志发生变化后， filebeat会通过logstash上报到Elasticsearch中。 我们可以查看下集群的全部索引信息：
http://192.168.116.140:9200/_...
可以看到， 已经生成了名为logstash-2021.07.20-000001索引。
3.6 Kibana配置与查看数据
进入Kibana后台， 进行配置：
进入【Management】--> 在Index Pattern中输入"logstash-*" --> 点击【next step】, 选择"@timestamp",
点击【 Create index pattern 】进行创建。
查看数据
进入【Discover】, 可以查看到收集的数据：
如果没有显示， 可以重新调整Time Range时间范围。
本文由传智教育博学谷 - 狂野架构师教研团队发布，转载请注明出处！
如果本文对您有帮助，欢迎关注和点赞；如果您有任何建议也可留言评论或私信，您的支持是我坚持创作的动力