ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案,将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具配合使用, 完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。
ElasticSearch:是基于Lucene(一个全文检索引擎的架构)开发的分布式存储检索引擎,用来存储各类日志。
Elasticsearch 是用 Java 开发的,可通过 RESTful Web 接口,让用户可以通过浏览器与 Elasticsearch 通信。
Elasticsearch是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎,允许进行全文、结构化搜索,它通常用于索引和搜索大容量的日志数据,也可用于搜索许多不同类型的文档。
Kiabana:Kibana 通常与 Elasticsearch 一起部署,Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard,Kibana 提供图形化的 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据,可以用来汇总、分析和搜索重要数据。
Logstash:作为数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据,并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作,然后存储到用户指定的位置,一般会发送给 Elasticsearch。
Logstash 由 Ruby 语言编写,运行在 Java 虚拟机(JVM)上,是一款强大的数据处理工具, 可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。Logstash 具有强大的插件功能,常用于日志处理。
可以添加的其它组件
Filebeat:轻量级的开源日志文件数据搜集器。通常在需要采集数据的客户端安装 Filebeat,并指定目录与日志格式,Filebeat 就能快速收集数据,并发送给 logstash 进行解析,或是直接发给 Elasticsearch 存储,性能上相比运行于 JVM 上的 logstash 优势明显,是对它的替代。常应用于 EFLK 架构当中。
filebeat 结合 logstash 带来好处:
1)通过 Logstash 具有基于磁盘的自适应缓冲系统,该系统将吸收传入的吞吐量,从而减轻 Elasticsearch 持续写入数据的压力
2)从其他数据源(例如数据库,S3对象存储或消息传递队列)中提取
3)将数据发送到多个目的地,例如S3,HDFS(Hadoop分布式文件系统)或写入文件
4)使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道
缓存/消息队列(redis、kafka、RabbitMQ等):可以对高并发日志数据进行流量削峰和缓冲,这样的缓冲可以一定程度的保护数据不丢失,还可以对整个架构进行应用解耦。
Fluentd:是一个流行的开源数据收集器。由于 logstash 太重量级的缺点,Logstash 性能低、资源消耗比较多等问题,随后就有 Fluentd 的出现。相比较 logstash,Fluentd 更易用、资源消耗更少、性能更高,在数据处理上更高效可靠,受到企业欢迎,成为 logstash 的一种替代方案,常应用于 EFK 架构当中。在 Kubernetes 集群中也常使用 EFK 作为日志数据收集的方案。
在 Kubernetes 集群中一般是通过 DaemonSet 来运行 Fluentd,以便它在每个 Kubernetes 工作节点上都可以运行一个 Pod。 它通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据,然后将数据传递到 Elasticsearch 集群,在该集群中对其进行索引和存储。
(1)在所有需要收集日志的服务器上部署Logstash;或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上,在日志服务器上部署 Logstash。
(2)Logstash 收集日志,将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中。
(3)Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储。
(4)Kibana 从 ES 群集中查询数据生成图表,并进行前端数据的展示。
节点 | 服务器 |
---|---|
node1节点(2C/4G) | node1/192.168.243.100 Elasticsearch |
node2节点(2C/4G) | node2/192.168.243.102 Elasticsearch |
Apache节点 | apache/192.168.243.103 Logstash Kibana Apache |
systemctl stop firewalld
setenforce 0
#设置Java环境
java -version #如果没有安装,yum -y install java
openjdk version "1.8.0_131"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-b12)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b12, mixed mode)
(1)安装elasticsearch—rpm包
#上传elasticsearch-6.7.2.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-6.7.2.rp
(2)修改elasticsearch主配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--17--取消注释,指定集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
--23--取消注释,指定节点名字:Node1节点为node1,Node2节点为node2
node.name: node1
node.master: true #是否master节点,false为否
node.data: true #是否数据节点,false为否
--33--取消注释,指定数据存放路径
path.data: /var/lib/elasticsearch
--37--取消注释,指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch
--43--取消注释,避免es使用swap交换分区
bootstrap.memory_lock: true
--55--取消注释,设置监听地址,0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
--59--取消注释,ES 服务的默认监听端口为9200
http.port: 9200 #指定es集群提供外部访问的接口
transport.tcp.port: 9300 #指定es集群内部通信接口
--68--取消注释,集群发现通过单播实现,指定要发现的节点
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.80.10:9300", "192.168.80.11:9300"]
grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
(3)es 性能调优参数
#优化最大内存大小和最大文件描述符的数量
vim /etc/security/limits.conf
......
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc 32000
* hard nproc 32000
* soft memlock unlimited
* hard memlock unlimited
vim /etc/systemd/system.conf
DefaultLimitNOFILE=65536
DefaultLimitNPROC=32000
DefaultLimitMEMLOCK=infinity
#需重启生效
#优化elasticsearch用户拥有的内存权限
#由于ES构建基于lucene, 而lucene设计强大之处在于lucene能够很好的利用操作系统内存来缓存索引数据,以提供快速的查询性能。lucene的索引文件segements是存储在单文件中的,并且不可变,对于OS来说,能够很友好地将索引文件保持在cache中,以便快速访问;因此,我们很有必要将一半的物理内存留给lucene ; 另一半的物理内存留给ES(JVM heap )。所以, 在ES内存设置方面,可以遵循以下原则:
#1.当机器内存小于64G时,遵循通用的原则,50%给ES,50%留给操作系统,供lucene使用
#2.当机器内存大于64G时,遵循原则:建议分配给ES分配 4~32G 的内存即可,其它内存留给操作系统,供lucene使用
vim /etc/sysctl.conf
#一个进程可以拥有的最大内存映射区域数,参考数据(分配 2g/262144,4g/4194304,8g/8388608)
vm.max_map_count=262144
sysctl -p
sysctl -a | grep vm.max_map_count
(4)启动elasticsearch是否成功开启
systemctl start elasticsearch.service
systemctl enable elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200
(5)查看节点信息
浏览器访问 http://192.168.80.10:9200 、 http://192.168.80.11:9200 查看节点 Node1、Node2 的信息。
浏览器访问 http://192.168.80.10:9200/_cluster/health?pretty 、 http://192.168.80.11:9200/_cluster/health?pretty查看群集的健康情况,可以看到 status 值为 green(绿色), 表示节点健康运行。
浏览器访问 http://192.168.80.10:9200/_cluster/state?pretty 检查群集状态信息。
使用上述方式查看群集的状态对用户并不友好,可以通过安装 Elasticsearch-head 插件,可以更方便地管理群集。
上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
yum install gcc gcc-c++ make -y
cd /opt
tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz
cd node-v8.2.1/
./configure
make && make install
上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到
cd /opt
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2
cd /opt/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
cp phantomjs /usr/local/bin
上传软件包 elasticsearch-head-master.zip 到/opt
cd /opt
unzip elasticsearch-head-master.zip
cd /opt/elasticsearch-head/
npm install //安装依赖包
末尾添加以下内容
http.cors.enabled: true #开启跨域访问支持,默认为 false
http.cors.allow-origin: "*" #指定跨域访问允许的域名地址为所有
systemctl restart elasticsearch
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start &
> [email protected] start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt server
Running "connect:server" (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100
#elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100
#通过命令插入一个测试索引,索引为 index-demo,类型为 test。
curl -X PUT ‘localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty’ -H ‘content-Type: application/json’ -d ‘{“user”:“zhangsan”,“mesg”:“hello world”}’
//输出结果如下:
{
"_index" : "index-demo",
"_type" : "test",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 2,
"failed" : 0
},
"created" : true
}
hostnamectl set-hostname apache
yum -y install httpd
systemctl start httpd
yum -y install java
java -version
上传软件包 logstash-6.7.2.rpm 到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh logstash-6.7.2.rpm
systemctl start logstash.service
systemctl enable logstash.service
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/
Logstash 命令常用选项:
定义输入和输出流:
#输入采用标准输入,输出采用标准输出(类似管道),新版本默认使用 rubydebug 格式输出
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'
#使用 rubydebug 输出详细格式显示,codec 为一种编解码器
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'
......
www.baidu.com #键入内容(标准输入)
{
"@timestamp" => 2020-12-22T02:15:39.136Z, #输出结果(标准输出处理后的结果)
"@version" => "1",
"host" => "apache",
"message" => "www.baidu.com"
}
#使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.243.100:9200"] } }'
输入 输出 对接
......
www.baidu.com #键入内容(标准输入)
www.sina.com.cn #键入内容(标准输入)
www.google.com
Logstash 配置文件基本由三部分组成:input、output 以及 filter(可选,根据需要选择使用)。
- input:表示从数据源采集数据,常见的数据源如Kafka、日志文件等
file beats kafka redis stdin
filter:表示数据处理层,包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等,支持正则表达式
- grok 对若干个大文本字段进行再分割成一些小字段 (?<字段名>正则表达式) 字段名: 正则表达式匹配到的内容
- date 对数据中的时间格式进行统一和格式化
- mutate 对一些无用的字段进行剔除,或增加字段
- mutiline 对多行数据进行统一编排,多行合并或拆分
output:表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。
elasticsearch stdout
#格式如下:
input {...}
filter {...}
output {...}
#在每个部分中,也可以指定多个访问方式。例如,若要指定两个日志来源文件,则格式如下:
input {
file { path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"}
file { path =>"/var/log/httpd/access.log" type =>"apache"}
}
#修改 Logstash 配置文件,让其收集系统日志/var/log/messages,并将其输出到 elasticsearch 中。
chmod +r /var/log/messages #让 Logstash 可以读取日志
cd /etc/logstash/conf.d/
vim system.conf
input {
file{
path =>"/var/log/messages"
type =>"system"
start_position =>"beginning"
# ignore_older => 604800
sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress"
add_field => {"log_hostname"=>"${HOSTNAME}"}
}
}
#path表示要收集的日志的文件位置
#type是输入ES时给结果增加一个叫type的属性字段
#start_position可以设置为beginning或者end,beginning表示从头开始读取文件,end表示读取最新的,这个要和ignore_older一起使用
#ignore_older表示了针对多久的文件进行监控,默认一天,单位为秒,可以自己定制,比如默认只读取一天内被修改的文件
#sincedb_path表示文件读取进度的记录,每行表示一个文件,每行有两个数字,第一个表示文件的inode,第二个表示文件读取到的位置(byteoffset)。默认为$HOME/.sincedb*
#add_field增加属性。这里使用了${HOSTNAME},即本机的环境变量,如果要使用本机的环境变量,那么需要在启动命令上加--alow-env
output {
elasticsearch { #输出到 elasticsearch
hosts => ["192.168.243.100:9200","192.168.243.102:9200"] #指定 elasticsearch 服务器的地址和端口
index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}" #指定输出到 elasticsearch 的索引格式
}
}
mkdir /etc/logstash/sincedb_path/
touch /etc/logstash/sincedb_path/log_progress
chown logstash:logstash /etc/logstash/sincedb_path/log_progress
logstash -f system.conf
浏览器访问 http://192.168.243.100:9100/ 查看索引信息
上传软件包 kibana-6.7.2-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-6.7.2-x86_64.rpm
vim /etc/kibana/kibana.yml
--2--取消注释,Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601
--7--取消注释,设置 Kiabana 的监听地址,0.0.0.0代表所有地址
server.host: "0.0.0.0"
--28--取消注释,配置es服务器的ip,如果是集群则配置该集群中master节点的ip
elasticsearch.url: ["http://192.168.243.100:9200","http://192.168.243.102:9200"]
--37--取消注释,设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"
--96--取消注释,配置kibana的日志文件路径(需手动创建),不然默认是messages里记录日志
logging.dest: /var/log/kibana.log
touch /var/log/kibana.log
chown kibana:kibana /var/log/kibana.log
systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service
netstat -natp | grep 5601
- 浏览器访问 http://192.168.80.10:5601
- 第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引:
- Management -> Index Pattern -> Create index pattern
- Index pattern 输入:system-* #在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system”
- Next step -> Time Filter field name 选择 @timestamp -> Create index pattern
- 单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
- 数据展示可以分类显示,在“Available Fields”中的“host”,然后单击 “add”按钮,可以看到按照“host”筛选后的结果
vim /etc/logstash/conf.d/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 => ["192.168.243.100:9200","192.168.243.102:9200"]
index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "error" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.243.100:9200","192.168.243.102:9200"]
index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
}
cd /etc/logstash/conf.d/
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf
- 浏览器访问 http://192.168.80.10:9100 查看索引是否创建
- 浏览器访问 http://192.168.80.10:5601 登录 Kibana,单击“Index Pattern -> Create Index Pattern”按钮添加索引, 在索引名中输入之前配置的 Output 前缀 apache_access-*,并单击“Create”按钮。在用相同的方法添加 apache_error-*索引。
- 选择“Discover”选项卡,在中间下拉列表中选择刚添加的 apache_access-* 、apache_error-* 索引, 可以查看相应的图表及日志信息