分布式ELK日志监控系统环境搭建

1.1为什么需要监控项目日志

项目日志是记录项目运行过程中产生的事件和信息的重要工具，对于项目管理来说，监控项目日志的重要性体现在以下几个方面：

1. 提升项目管理效率：监控项目日志可以及时发现和解决问题，从而避免问题影响到项目的进度和质量，减少管理成本。
2. 保证项目质量：通过监控项目日志，可以实时了解项目进展情况，及时调整和优化项目进度和工作流程，提升项目质量。
3. 维护项目安全：监控项目日志可以发现并防范项目安全问题，及时处理安全事件，保护项目的安全性和稳定性。
4. 支持决策制定：通过对项目日志的分析和研究，可以及时发现项目中存在的问题和障碍，以便更好地制定决策并调整项目计划。

总之，监控项目日志是项目管理中一个重要的环节，在保证项目质量、提高项目效率、维护项目安全以及制定决策方面都有着关键的作用。

1.2ELK日志监控系统介绍

ELK是一个流行的日志管理和监控解决方案，它由三个主要组件组成：Elasticsearch、Logstash和Kibana。这三款组件都是elastic旗下的产品。官网地址：欢迎来到 Elastic — Elasticsearch 和 Kibana 的开发者 | Elastic

• Elasticsearch：是一个分布式搜索和分析引擎，将日志数据存储在分布式索引中，支持快速搜索、聚合和分析。Elasticsearch还提供了高可用性和可扩展性，支持水平扩展和负载平衡。

• Logstash：是一个日志数据采集和转换工具，用于收集来自各种来源的数据，并将其转换为可用于Elasticsearch的标准格式。Logstash能够处理多种协议和格式，包括日志文件、数据库、平面文件等数据源，提供针对数据的过滤、清洗和变换操作。

• Kibana：是可视化和展示工具，用于查询、分析和可视化存储在Elasticsearch中的数据。Kibana的用户界面简单直观，支持定制仪表板和图表，以及可视化分析和查询数据。

总体来说，ELK是一个高度可扩展、快速、灵活的日志管理和监控系统，它使得搜集、处理、展现和掌握大量的日志数据变得简单化和直观化，方便用户对计算机系统中的问题进行监控和排错。

1.3ELK的工作流程

1. 数据源产生日志，将日志传输到Logstash。

2. Logstash对日志进行过滤、解析和转换，将其标准化(通常为JSON数据格式)并发送给Elasticsearch进行存储。

3. Elasticsearch将数据存储在分布式索引中，支持快速搜索、聚合和分析。

4. Kibana查询和分析分布式索引中的数据，并通过仪表板和可视化图表展示数据结果。

1.4ELK环境搭建

1.4.1Elasticsearch的安装

1. 拉取镜像

docker pull elasticsearch:7.17.3

2. 创建挂载目录

mkdir -p /mydata/elasticsearch/config
mkdir -p /mydata/elasticsearch/data
// 任何远程机器都能访问es
echo "http.host: 0.0.0.0" >> /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
chmod -R 777 /mydata/elasticsearch/ 改变文件权限

3. 创建elasticsearch容器实例

docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
--restart=always \
-e "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" \
-v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
--name elasticsearch elasticsearch:7.17.3

命令解释：

-e “discovery.type=single-node”：使es单节点运行

-e ES_JAVA_OPTS=“-Xms64m -Xmx512m”：设置es占用的内存

4. 设置es密码
5. 进入到elasticsearch.yml的挂载目录，添加以下内容

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.allow-headers: Authorization
xpack.security.enabled: true
xpack.security.transport.ssl.enabled: true

6. 重启es容器并进入es容器

7. 进入容器后执行以下命令

./bin/elasticsearch-setup-passwords interactive

​ 依次输入密码

8. 重启es容器

9. 开放对应的端口（如果是与服务器同时也要开启安全组规则）

firewall-cmd --zone=public --add-port=9200/tcp --permanent
systemctl restart firewalld.service
firewall-cmd --zone=public --query-port=9200/tcp

5. 访问9200端口测试

1.4.2Kibana的安装

1. 创建挂载目录和文件

mkdir -p /mydata/kibana
cd /mydata/kibana
touch kibana.yml

2. 配置配置文件

server.port: 5601 
#主机地址，可以是ip,主机名
server.host: 0.0.0.0
elasticsearch.hosts: ["http://elasticsearch的ip地址:9200"]
xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true
elasticsearch.username: "elastic"
elasticsearch.password: "es密码"
#汉化
i18n.locale: "zh-CN"

3. 创建kibana容器实例

docker run -d -p 5601:5601 \
--restart=always \
-v /mydata/kibana/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml \
--name kibana \
kibana:7.4.2

4. 开放对应端口（如果是与服务器同时也要开启安全组规则）

firewall-cmd --zone=public --add-port=5601/tcp --permanent
systemctl restart firewalld.service

5. 访问对应的5601端口

1.4.3Logstash的安装

1. 拉取Logstash镜像

docker pull logstash:7.17.3

2. 在/mydata/logstash目录下创建logstash的配置文件logstash.conf，写入以下配置：其中index是索引的名称，我们使用“xha-”前缀加时间来生成每天的索引。

input {
  stdin { } 

  tcp {
      mode => "server"
      host => "0.0.0.0"
      port => 5044
      codec => json_lines
  }
}
 

output {
  stdout {
    codec => rubydebug
  }
  elasticsearch {
    hosts => "elasticsearch的ip地址:9200"
    index => "xha-%{+YYYY.MM.dd}"
    user => "elastic"
    password => "z@jTs87!"
  }
}

3. 启动容器

docker run -d --name logstash -p 5043:5043 -p 5044:5044  \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms125m -Xmx512m" \ 
--privileged=true \
--restart=always \
-v /mydata/logstash/logstash.yml:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.yml \
logstash:7.17.3	

4. 进入logstash容器，安装json_lines所需的插件

docker exec -it logstash /bin/bash 
/usr/share/logstash/bin/logstash-plugin install logstash-codec-json_lines 

5. 重启logstash

1.4.4数据源配置

这里采用分布式微服务项目测试，分有多个模块，其中含有common模块，common模块作为公共模块在其他模块都有引入。

1. 在common模块中添加logstash和logback依赖

        <dependency>
            <groupId>ch.qos.logbackgroupId>
            <artifactId>logback-classicartifactId>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>net.logstash.logbackgroupId>
            <artifactId>logstash-logback-encoderartifactId>
            <version>7.3version>
        dependency>

2. 在common模块的resources目录下创建logback-spring.xml文件，写入以下配置

<configuration scan="true" scanPeriod="60 seconds" debug="false">
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/base.xml"/>
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml"/>

    
    <springProperty scope="context" name="applicationName" source="spring.application.name" defaultValue="default"/>
    <springProperty scope="context" name="LOGSTASH_HOST" source="logstash.host" defaultValue="default"/>
    <springProperty scope="context" name="LOGSTASH_PORT" source="logstash.port" defaultValue="default"/>
    <springProperty scope="context" name="LOG_HOME" source="logstash.path" defaultValue="/mydata/logstash"/>

    
    <appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
            <level>INFOlevel>
        filter>
        <withJansi>falsewithJansi>
        <encoder>
            
            
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %highlight(%-5level) -- %boldMagenta([%thread]) %boldCyan(%logger) :
                %msg%n
            pattern>
            <charset>UTF-8charset>
        encoder>
    appender>

    <springProfile name="dev,test">
        
        <appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
            <destination>${LOGSTASH_HOST:- }:${LOGSTASH_PORT:- }destination>
            
            <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder">
                
                <customFields>{"applicationName":"${applicationName}"}customFields>
            encoder>
        appender>
    springProfile>

    
    <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            
            <FileNamePattern>${LOG_HOME}/TestWeb.log.%d{yyyy-MM-dd}.logFileNamePattern>
            
            <MaxHistory>30MaxHistory>
        rollingPolicy>
        <encoder charset="UTF-8" class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%npattern>
        encoder>
        
        <triggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy">
            <MaxFileSize>10MBMaxFileSize>
        triggeringPolicy>
    appender>

    
    
    <springProfile name="prod">
        <root level="INFO">
            <appender-ref ref="LOGSTASH"/>
        root>
    springProfile>

    
    <springProfile name="dev,test">
        <root level="INFO">
            <appender-ref ref="LOGSTASH"/>
            <appender-ref ref="console"/>
        root>
    springProfile>

configuration>

3. 对于以下配置信息，在各个模块添加application.yaml配置文件，写入logstash配置信息

logstash:
  host: logstash服务ip地址
  port: 5043
  # 定义日志文件的存储地址 勿在 LogBack 的配置中使用相对路径
  path: /mydata/logstash

1.4.5日志监测测试

1. 启动一个模块，控制台打印日志信息

2. 查看索引管理，以天为单位生成索引：

3. 查看kibana当中的Discover，查看命中记录

4. 查看命中记录的详细信息

1.4.6日志数据可视化展示

1. 创建新的仪表板

2. 在仪表板中添加新的可视化

3. 点击创建新的可视化

4. 选择创建的可视化类型，这里选择饼图

5. 选择索引

6. 添加切片

7. 选择词聚合

8. 再选择字段，点击运行

9. 可视化生成完成

10. 保存并添加到仪表板

11. 日志等级信息展示

​ 选择可选字段进行过滤

保存为Search

​ 在仪表板中进行添加