ELK日志分析系统 logstash日志收集 elasticsearch 搜索引擎 kibana 可视化平台

目录

一、ELK日志分析系统

1、ELK 日志分析系统

2、日志服务器

二、 Elasticsearch 介绍

1.概述

2.核心概念

三、LogStash介绍

四、Kibana 介绍 

1.概述

2.主要功能

五、部署ELK日志分析系统 

在node1 node2配置 安装 Elasticsearch

 安装 logstash 搜集日志输出到 Elasticsearch 中 (192.168.78.33)

 安装 Kibana node1(192.168.78.11)

总结

ELK处理过程


一、ELK日志分析系统

1、ELK 日志分析系统

E:Elasticsearch(ES 数据库):
最重要的两个功能在于索引与存储
百度、Github 的引擎是使用的 ES 索引数据库(主流) 

L:Logstash:
收集日志
转存至 ES

K:Kibana:
是一个展示界面
数据源来自 ES

2、日志服务器

 提高安全性:仅是基于日志来恢复和定位故障,是很困难的
集中存放日志,即集中化管理
缺陷:对日志的分析困难,因为集中化管理,所以信息量更加巨大

ELK日志分析系统 logstash日志收集 elasticsearch 搜索引擎 kibana 可视化平台_第1张图片

 

1.AppServer 是一个类似于 Nginx、Apache 的集群,其日志信息由 Logstash 来收集
2.往往为了减少网络问题所带来的瓶颈,会把 Logstash 服务放入前者的集群内,减少网络的消耗
3.Logstash 把收集到的日志数据格式化后输出转存至 ES 数据库内(这是一个将日志进行集中化管理的过程)
4.随后,Kibana 对 ES 数据库内格式化后日志数据信息进行索引和存储
5.最后,Kibana 把其展示给客户端

1、将日志进行集中化管理

2、将日志格式化(Logstash)并输出到Elasticsearch

3、对格式化后的数据进行索引和存储(Elasticsearch)

4、前端数据的展示(Kibana)

二、 Elasticsearch 介绍

1.概述

提供了一个分布式多用户能力的全文搜索(索引)引擎,开源,使用 Java 开发
分布式即数据不会放在一个地方
正是 ES 这些优秀的机制,所以会被百度等龙头企业所选择

2.核心概念

2.1 接近实时(NRT)

指索引和数据处理的能力
即从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到仅有一个轻微的延迟(一般是1秒)

2.2 集群(Cluster)

一个内部组件 ES 的架构(特性:ES 具有集群机制,节点通过集群名称加入到集群时,同时在集群中的节点会有一个自己的唯一身份标识)
一个集群就是由一个或多个节点组织在一起,它们共同持有你的整个的数据,并一起提供索引和搜索功能
其中一个节点为主节点,其可通过选举产生,并提供跨节点的联合索引和搜索的功能
集群有一个唯一性的标示的名字,默认为 Elasticsearch,集群的名字很重要!每个节点都是基于集群的名字加入到集群中的。因此,确保在不同环境中使用不同的集群名字
 

2.3 节点(node)

有集群必定有节点
节点就是一台单一的服务器,是集群的一部分,存储数据并参与集群的索引和搜索功能。像集群一样,节点也是通过名字来标识的,默认是在节点启动时随机分配的字符名
节点名字也很重要,用于在集群中识别服务器对应的节点
节点可以通过指定集群名字加入到集群中。默认情况下,每个节点被设置为加入到 Elasticsearch 群集
如果启动了多个节点,假设能自动发现对方,那么他们将会自动组件一个名为 Elasticsearch 的集群
 

2.4 索引(index)

索引(库)→索引类型(表)→索引的具体文档(记录)
索引根据以上这个方式来进行数据(位置)定位
一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合
一个索引由一个名字来标识(必须是全小写),每当我们需要对这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候,都需要使用到这个名字
相当于关系数据库中的库
 

2.5 类型(type)

在一个索引中,你可以定义一种或多种类型
一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区,其语义由你自定义
类比与关系数据库中的表

2.6 文档(document)

一个文档是一个可被索引的基础信息单元
类比于关系数据中的列

2.7 分片(Shard)

在实际情况下,索引存储的数据可能超过单个节点的硬件限制,如一个巨大的文档需要1TB的空间,可能并不需要存储在单个节点的磁盘上,或者这样子从单个节点上搜索请求速度会非常慢。为了解决这个问题,Elasticsearch 提供将索引分层多个分片的功能
如,一个40G的文件,分为两份20G的文件,存放至两个节点上,这样读取这个40G的文件时,会效率更快
当在创建索引时,可以定义想要分片的数量,每一个分片就是一个全功能的独立的索引,可以位于集群中任何节点上
分片的两个最主要特点就是:
水平分割扩展,增大存储量
能够分布式并行跨分片操作,提供性能和吞吐量
分布式分片的机制和搜索请求的文档如何汇总是有 ES 进行控制的,且对用户完全透明
 

2.8 副本(Replicas)

网络问题等很多方面的风险可能会接踵而来,为了健壮性,强烈建议要有一个故障切换机制,无论何种遇到何种故障,都能防止分片或节点不可用(单点故障)
为此,ES 让我们将索引分片复制一份或多份,称之为分片副本或副本
核心是为了容灾,不过也可以处理任务
分片加上副本的使用:例如,四台主机同时处理一项任务,理论上效率可以提高四倍!
副本也有两个最重要的特点:
高可用性,以应对分片或节点故障,故此,分片副本要在不同的节点上
高性能,增加吞吐量,搜索可以在所有的副本上执行

2.9 小结

总之,每个索引可以被分成多个分片,且一个索引也可以被复制0次(即没有复制)或多次
一旦复制了,每个索引就有了主分片(作为复制源的原来的分片)和复制分片(主分片的拷贝)之别
分片和副本的数量可以在索引创建的时候指定,在索引创建之后,你可以在任何时候动态地改变副本的数量,但是你事后不能改变分片的数量
默认情况下,ES 中的每个索引被分片5个主分片和1个副本,这意味着,如果你的集群中至少有两个节点,你的索引将会有5个主分片和另外5个副本分片(1个完全拷贝),这样的话每个索引总共就有10个分片
 

三、LogStash介绍

  • 一款强大的数据处理工具
  • 可实现数据传输、格式处理、格式化输出
  • 数据输入、数据加工(如过滤,改写等)以及数据输出

由三个组件组成:Input、Output、Filter Plugin 

  • Input:获取日志
  • Output:输出日志
  • Filter Plugin:过滤日志、格式处理

四、Kibana 介绍 

1.概述

一个针对 Elasticsearch 的分析及提供友好、可视化的 Web 平台,开源免费!
用于搜索、查看存储在 Elasticsearch 索引中的数据
可以通过各种图表进行高级数据分析及展示,让海量数据更容易被理解

2.主要功能

  • 与 Elasticsearch 无缝之集成:ELK 初始是由 ES 收购了另外两家个技术(Logstash+Kibana),把其糅合在一起进行开发整合,形成了一个完整的技术
  • 整合数据,复杂数据分析:能够很好的处理海量数据,节省我们分析日志数据的时间,降低其复杂度
  • 让更多团队成员受益:有了这么一个公共的展示界面,只要有权限就都能进去查看,强大的数据可视化接口让各岗各业都能够从数据集合中收益
  • 接口灵活,分享更容易: API 可以很方便的被调用,并将可视化数据快速交流,方便查看
  • 配置简单,可视化多数据源:配合和启动非常简单,用户体验良好,可以对不止一种数据或日志类型进行展示,并且是精细化展示
  • 简单数据导出:可以很方便的导出感兴趣的数据,与其他数据集合并融合后快速建模分析,从而发现新结果

拓展:EFK
ELK 的构成:
Elasticsearch(数据库)
Logstash(数据处理工具)
Kibana(展示界面,数据来源于 ES)

EFK 的构成(功能性分离 + 抗高并发):
Elasticsearch
Logstash(↓仅做数据格式处理的工作,并发量太大时仅靠 Logstash 很难承受,而且它很吃资源)
Filebeat (↑搜集文件数据,轻量级的日志收集工具,性能比上者强)
Kafka(服务之间传递数据的消息代理,承载数据的交互及传输,抗高并发能力相对而言较强,每秒能处理几十万的并发量)
Kibana
Redis(缓存,减压)
EFK 是 ELK 的 plus 版,多用于业务体量非常大,及对日志收集、格式转换并且处理的一个复杂程度非常大的架构
 

五、部署ELK日志分析系统 

在node1 node2配置 安装 Elasticsearch

1.配置 jdk环境(192.168.78.11) (192.168.78.22)

systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
setenforce 0
#先关防火墙及安全机制
hostnamectl set-hostname node1
su -
#修改主机名称,后期识别主机名称加ELK构架
vim /etc/hosts
192.168.78.11   node1
192.168.78.22   node2
#修改hosts文件映射

ELK日志分析系统 logstash日志收集 elasticsearch 搜索引擎 kibana 可视化平台_第2张图片

cd /opt
#将jdk软件包传至该目录下
tar zxvf jdk-8u91-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/

vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_91
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH  

source /etc/profile
java -version
#注释:
1.输出定义java的工作目录
2.输出指定java所需的类文件
3.输出重新定义环境变量,$PATH一定要放在$JAVA_HOME的后面,让系统先读取到工作目录中的版本信息

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 2.部署 Elasticsearch 软件(192.168.78.11)(192.168.78.22)

安装 elasticsearch 软件

cd /opt
#将软件包传至该目录下
rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm 

#加载系统服务
systemctl daemon-reload
systemctl enable elasticsearch.service

修改 Elasticsearch主要配置文件

cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
#备份

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
//17行	cluster.name: my-elk-cluster							#集群名字
//23行	node.name: node1										#节点名字
//33行	path.data: /data/elk_data								#数据存放路径
//37行	path.logs: /var/log/elasticsearch/						#日志存放路径
//43行	bootstrap.memory_lock: false							#不在启动的时候锁定内存(前端缓存,与IOPS-性能测试方式,每秒读写次数相关)
//55行	network.host: 0.0.0.0									#提供服务绑定的IP地址,0.0.0.0代表所有地址
//59行	http.port: 9200											#侦听端口为9200
//68行	discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"]	#集群发现通过单播实现


grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
#检查配置

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 注意:node1 node2 23行节点名称不一样

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#创建数据存放路径并授权分组

mkdir -p /data/elk_data
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/

在这里插入图片描述

 

#查看启动 Elasticsearch 是否成功开启
systemctl start elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200
#启动比较慢,需要等上一分钟左右

在这里插入图片描述

 检查集群的健康和状态

#查看节点信息
查看节点信息,用宿主机浏览器打开 http://192.168.78.11:9200
查看节点信息,用宿主机浏览器打开 http://192.168.78.22:9200
#检查群集健康情况
用宿主机浏览网页,打开 http://192.168.78.11:9200/_cluster/health?pretty
用宿主机浏览网页,打开 http://192.168.78.22:9200/_cluster/health?pretty
#检查群集状态信息
打开 http://192.168.78.11:9200/_cluster/state?pretty
打开 http://192.168.78.22:9200/_cluster/state?pretty

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 3.安装 elasticsearch-head (192.168.78.11) (192.168.78.22)

编译安装 node 组件依赖包


cd /opt
#将软件包传至本目录下
yum install -y gcc gcc-c++ make

tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz
cd node-v8.2.1/
./configure 
make && make install
#过程耗时较长!!建议同时编译安装node2,然后再去配置Apache

安装 phantomjs(前端框架)

cd /usr/local/src/
#将软件包传至本目录下
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2
cd phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
cp phantomjs /usr/local/bin

安装 elasticsearch-head(数据可视化工具)

cd /usr/local/src/
#将软件包传至本目录下
tar zxvf elasticsearch-head.tar.gz

cd elasticsearch-head/
npm install

修改Elasticsearch主配置文件

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
#在尾部添加配置
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
#注释
1.开启跨域访问支持,默认为false
2.跨域访问允许的域名地址


systemctl restart elasticsearch

在这里插入图片描述

 启动 elasticsearch-head

cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start &
#切换到后台运行

netstat -lnupt |grep 9100
netstat -lnupt |grep 9200


1.
在宿主机上打开浏览器,访问 http://192.168.78.11:9100/
在宿主机上打开浏览器,访问 http://192.168.78.11:9100/

2.
然后在 Elasticsearch 后面的栏目中摄入 http://192.168.78.11:9200,点击连接,查看群集颜色是否是健康的绿色
然后在 Elasticsearch 后面的栏目中摄入 http://192.168.78.22:9200,点击连接,查看群集颜色是否是健康的绿色

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 登录 node1(192.168.78.11)(node2 也可以):

curl -XPUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"xcf","mesg":"hello world"}'
#索引为index-demo,类型为test,可以看到成功创建

1.打开浏览器输入http://192.168.78.11:9100/ 查看索引信息
2.可以看见索引默认被分片5个,并且有一个副本
3.点击数据浏览,会发现在node1上创建的索引为index-demo,类型为test这些相关的信息

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 安装 logstash 搜集日志输出到 Elasticsearch 中 (192.168.78.33)

#更改主机名并安装 Apache httpd 服务
hostnamectl set-hostname apache
su -
# 安装httpd服务
yum install -y httpd
systemctl start httpd

 

#安装 JAVA环境
cd /opt
#将jdk软件包传至该目录下
tar zxvf jdk-8u91-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/

vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_91
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH  

source /etc/profile
java -version
#注释:
1.输出定义java的工作目录
2.输出指定java所需的类文件
3.输出重新定义环境变量,$PATH一定要放在$JAVA_HOME的后面,让系统先读取到工作目录中的版本信息

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 安装 logstash

cd /opt
#将软件包传至本目录下
rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm

systemctl start logstash.service
systemctl enable logstash.service

ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/
#建立软连接,方便系统识别

#做对接测试 logstash(Apache)与 elasticsearch(node)功能是否正常

Logstash [选项] [对象]
-f:通过这个选项可以指定logstash的配置文件,根据配置文件配置logstash
-e:后面跟着字符串 该字符串可以被当做logstash的配置(如果是" ",则默认使用stdin作为输入、stdout作为输出)
-t:测试配置文件是否正确,然后退出


输入采用标准输入,输出采用标准输出
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'
www.baidu.com		    #输入内容
www.sina.com。cn		#输入内容

#使用 rubydebug 显示详细输出,codec 为一种编解码器

logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'

www.baidu.com		#输入内容
www.sina.com.cn	    #输入内容
#使用logstash将信息写入elasticsearch输入,输出 对接
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.78.11:9200"] } }'

使用宿主机浏览 http://192.168.78.11:9100/ ,查看索引信息
使用宿主机浏览 http://192.168.78.22:9100/ ,查看索引信息

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 主机做对接配置(Kibana)

logstasgh 配置文件

#Logstash配置文件主要由三部分组成:input、output、filter(根据需要)

chmod o+r /var/log/messages
ll /var/log/messages


配置文件中定义的是收集系统日志(system)

vim /etc/logstash/conf.d/system.conf
input {
		file{
        path => "/var/log/messages"
        type => "system"
        start_position => "beginning"
			}
		}

output {
        elasticsearch {
          hosts => ["192.168.78.11:9200"]
          index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
					  }
       }

systemctl restart logstash.service


测试登录192.168.78.11:9100,连接192.168.78.11:9200 查看是否有system的索引

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 安装 Kibana node1(192.168.78.11)

cd /usr/local/src/
#将软件包传至本目录下
rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpm

cd /etc/kibana/
cp kibana.yml kibana.yml.bak

vim kibana.yml
//2行	server.port: 5601                					#kibana打开的端口
//7行	server.host: "0.0.0.0"           					#kibana侦听的地址
//21行	elasticsearch.url: "http://192.168.78.11:9200"		#和elasticsearch建立联系
//30行	kibana.index: ".kibana"								#在elasticsearch中添加.kibana索引


systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service

ELK日志分析系统 logstash日志收集 elasticsearch 搜索引擎 kibana 可视化平台_第20张图片

 ELK日志分析系统 logstash日志收集 elasticsearch 搜索引擎 kibana 可视化平台_第21张图片

 宿主机浏览 192.168.78.11:5601ELK日志分析系统 logstash日志收集 elasticsearch 搜索引擎 kibana 可视化平台_第22张图片

 

1.首次登录创建一个索引 名字:system-*  ##这是对接系统日志文件
Index name or pattern   
#下面输入system-*

2.然后点最下面的出面的create 按钮创建

3.然后点最左上角的Discover按钮,会发现system-*信息

4.然后点下面的host旁边的add,会发现右面的图只有Time和host选项了,个比较友好

  
对接 Apache 主机的 Apache 日志文件

Apache(192.168.78.33):

cd /etc/logstash/conf.d/
touch apache_log.conf

vim apache_log.conf
input {
       file{
        path => "/etc/httpd/logs/access_log"
        type => "access"
        start_position => "beginning"
        }
       file{
        path => "/etc/httpd/logs/error_log"
        type => "error"
        start_position => "beginning"
        }
        
      }
output {
        if [type] == "access" {
        elasticsearch {
          hosts => ["192.168.78.11:9200"]
          index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
          }
        }
        if [type] == "error" {
        elasticsearch {
          hosts => ["192.168.78.11:9200"]
          index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
          }
        }
        }

# 指定文件测试
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf  
1.宿主机浏览器,输入http://192.168.78.33,访问apache

2.输入http://192.168.78.11:9100/,查看索引信息

3.输入http://192.168.78.11:5601
点击左下角有个management选项
index  patterns
create index pattern
分别创建"apache_error-*"和"apache_access-*"的索引

 

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总结

ELK处理过程

【APPServer集群】----> 【Logstash Agent 采集器】—>【Elasticsearch Cluster】—>【Kibana Server】—>【Brewser】

  • 【1】后端服务器集群生成日志
  • 【2】Logstash对进行收集、过滤、输出等操作
  • 【3】处理完的日志交给ES集群进行存储
  • 【4】ES和前端的Kibana进行对接
  • 【5】Kibana将日志进行可视化处理,并展现给各个终端

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