02.分布式日志采集ELK+Kafka

课程标题:<基于ELK+Kafka构建分布式日志采集系统>
1.传统日志采集存在哪些缺点
2.elk+kafka日志采集的原理
3.基于docker compose 安装elk+kafka环境
4.基于AOP+并发队列实现日志的采集

20点25分准时开始

分布式日志采集产生背景

在传统项目中,如果在生产环境中,有多台不同的服务器集群,如果生产环境需要通过日志定位项目的Bug的话,需要在每台节点上使用传统的命令方式查询,这样效率非常低下。

因此我们需要集中化的管理日志,ELK则应运而生。

02.分布式日志采集ELK+Kafka_第1张图片

传统方式服务器搜索日志命令:tail -200f 日志文件名称

ELK+Kafka组成

Elk E= ElasticSeach(存储日志信息)

l Logstash(搬运工)

K Kibana连接到我们ElasticSeach图形化界面查询日志

Elk+kafka实现分布式日志采集

为什么需要将日志存储在ElasticSeach 而不是MySQL中呢

ElasticSeach 底层使用到倒排索引存储数据 ,在 搜索日志效率比mysql要高的。

elk+kafka原理

\1. springboot项目会基于aop的方式拦截系统中日志

请求与响应日志信息—前置或者环绕通知;

\2. 将该日志投递到我们kafka中 注意该过程一定要是异步的形式,如果是同步形式会影响到整体

接口的响应速度。

\3. Logstash 数据源—kafka 订阅kafka的主题 获取日志消息内容

\4. Logstash 在将日志消息内容输出到es中存放

5.开发者使用Kibana连接到ElasticSeach 查询存储日志内容。

为什么ELK需要结合Kafka

如果只整合elk 不结合kafka这样的话 每个服务器节点上都会安装Logstash做读写日志IO操作,可能性能不是很好,而且比较冗余。

02.分布式日志采集ELK+Kafka_第2张图片

ELK+Kafka环境构建

docker compose构建ELK+Kafka环境

整个环境采用 docker compose 来实现构建

注意:环境 cpu 多核 内存 4GB以上

02.分布式日志采集ELK+Kafka_第3张图片

kafka环境的安装:

1.使用docker compose 安装 kafka

对docker compose 不熟悉可以查看:http://www.mayikt.com/front/couinfo/301/0#

docker compose 安装包 https://note.youdao.com/ynoteshare1/index.html?id=b72a076dc75471fb86deba42924a0a3d&type=note

docker 相关学习文档:http://note.youdao.com/noteshare?id=e99e3eba0355e7c9905d0395d20b9f27&sub=962FA9CD33974C77A948376958D4B3DD

\2. docker compose文件

\3. mkdir dockerkakfa

4.cd dockerkakfa

5.创建docker-compose.yml

version: '2'
services:
  zookeeper:
    image: wurstmeister/zookeeper
    ports:
      - "2181:2181"
    restart: always
  kafka:
    image: wurstmeister/kafka:2.12-2.3.0
    ports:
      - "9092:9092"
    environment:
      - KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181
      - KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.75.129:9092
      - KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://:9092
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
    restart: always
  kafka-manager:  
    image: sheepkiller/kafka-manager                ## 镜像:开源的web管理kafka集群的界面
    environment:
        ZK_HOSTS: 192.168.75.129                   ## 修改:宿主机IP
    ports:  
      - "9001:9000"                                 ## 暴露端口
  elasticsearch:
    image: daocloud.io/library/elasticsearch:6.5.4
    restart: always
    container_name: elasticsearch
    environment:
       - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ports:
    - 9200:9200
  kibana:
    image: daocloud.io/library/kibana:6.5.4
    restart: always
    container_name: kibana
    ports:
    - 5601:5601
    environment:
      - elasticsearch_url=http://192.168.75.129:9200
    depends_on:
      - elasticsearch

docker run zookeeper容器

docker run kafka容器

docker run kafka容器ElasticSeach

docker run Kibana容器

docker run Logstash容器

使用容器编排技术

6.关闭防火墙

systemctl stop firewalld

service iptables stop

7.docker-compose up 执行即可。

img

没有这个命令 需要先安装docker-compose

02.分布式日志采集ELK+Kafka_第4张图片

注意:构建elk+kafka环境过程中,需要非常多的依赖镜像。

02.分布式日志采集ELK+Kafka_第5张图片

如果es启动报错: 无法启动大多数内存不足的原因

建议虚拟机内存4G以上

es 启动报错:max virtual memory areas vm.max_count(65530) is too

解决步骤:

1.先切换到root用户;

2.执行命令:

sysctl -w vm.max_map_count=262144

可以查看结果:

sysctl -a|grep vm.max_map_count

会显示如下信息:

vm.max_map_count = 262144

注意:

上述方法修改之后,如果重启虚拟机将失效,所以:

一劳永逸的解决办法:

在/etc/sysctl.conf文件的最后添加一行代码:

vm.max_map_count=262144

即可永久修改。

验证elk+kafka 环境

docker ps

02.分布式日志采集ELK+Kafka_第6张图片

访问:zk 192.168.75.143:2181

访问:es http://192.168.75.143:9200/

访问:kibana http://192.168.75.143:5601/app/kibana#/dev_tools/console?_g=()

02.分布式日志采集ELK+Kafka_第7张图片

02.分布式日志采集ELK+Kafka_第8张图片

02.分布式日志采集ELK+Kafka_第9张图片

安装 logstash

上传logstash-6.4.3.tar.gz到服务中
tar zxvf  logstash-6.4.3.tar.gz
cd logstash-6.4.3
bin/logstash-plugin install logstash-input-kafka
bin/logstash-plugin install logstash-output-elasticsearch

注意:安装

bin/logstash-plugin install logstash-input-kafka

bin/logstash-plugin install logstash-output-elasticsearch

本机电脑需要有JDK的环境,如果没有JDK环境直接安装 logstash-input-kafka 或者logstash-output-elasticsearch会报错的

img

img

创建 在 logstash config 目录 创建 kafka.conf

input {
  kafka {
    bootstrap_servers => "192.168.75.143:9092"
    topics => "mayikt-log"
 }
}
filter {
  #Only matched data are send to output.
}
output {
   
   elasticsearch {
    action => "index"          #The operation on ES
    hosts  => "192.168.75.143:9200"   #ElasticSearch host, can be array.
    index  => "my_logs"         #The index to write data to.
  }
   
}

进入logstash bin 目录 执行 ./logstash -f …/config/kafka.conf

02.分布式日志采集ELK+Kafka_第10张图片

springboot项目整合elk+kafka

maven依赖

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
                    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.66</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>commons-lang</groupId>
            <artifactId>commons-lang</artifactId>
            <version>2.6</version>
        </dependency>
    </dependencies>

aop拦截系统日志

import java.net.InetAddress;
import java.net.UnknownHostException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;

import com.mayikt.container.LogContainer;
import org.aspectj.lang.JoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;

import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;
import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder;
import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes;

@Aspect
@Component
public class AopLogAspect {
    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    // 申明一个切点 里面是 execution表达式
    @Pointcut("execution(* com.mayikt.api.service.*.*(..))")
    private void serviceAspect() {
    }

    //
    @Autowired
    private LogContainer logContainer;

    //
    // 请求method前打印内容
    @Before(value = "serviceAspect()")
    public void methodBefore(JoinPoint joinPoint) {
        ServletRequestAttributes requestAttributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder
                .getRequestAttributes();
        HttpServletRequest request = requestAttributes.getRequest();
        JSONObject jsonObject = new JSONObject();
        SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");// 设置日期格式
        jsonObject.put("request_time", df.format(new Date()));
        jsonObject.put("request_url", request.getRequestURL().toString());
        jsonObject.put("request_method", request.getMethod());
        jsonObject.put("signature", joinPoint.getSignature());
        jsonObject.put("request_args", Arrays.toString(joinPoint.getArgs()));
        // IP地址信息
        jsonObject.put("ip_addres", getIpAddr(request) + ":" + serverPort);
        JSONObject requestJsonObject = new JSONObject();
        requestJsonObject.put("request", jsonObject);
        jsonObject.put("request_time", df.format(new Date()));
        jsonObject.put("log_type", "info");
        // 将日志信息投递到kafka中
        String log = requestJsonObject.toJSONString();
//      ListenableFuture> send = kafkaTemplate.send("mayikt-log",ctx);
        logContainer.addLog(log);
    }
    //
//    // 在方法执行完结后打印返回内容
//    @AfterReturning(returning = "o", pointcut = "serviceAspect()")
//    public void methodAfterReturing(Object o) {
//        ServletRequestAttributes requestAttributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder
//                .getRequestAttributes();
//        HttpServletRequest request = requestAttributes.getRequest();
//        JSONObject respJSONObject = new JSONObject();
//        JSONObject jsonObject = new JSONObject();
//        SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");// 设置日期格式
//        jsonObject.put("response_time", df.format(new Date()));
//        jsonObject.put("response_content", JSONObject.toJSONString(o));
//        // IP地址信息
//        jsonObject.put("ip_addres", getIpAddr(request) + ":" + serverPort);
//        jsonObject.put("log_type", "info");
//        respJSONObject.put("response", jsonObject);
//        // 将日志信息投递到kafka中
      kafkaTemplate.send("mayikt-log",respJSONObject.toJSONString());
        logContainer.put(respJSONObject.toJSONString());
//    }
//
//

    /**
     * 异常通知
     *
     * @param point
     */
    @AfterThrowing(pointcut = "serviceAspect()", throwing = "e")
    public void serviceAspect(JoinPoint point, Exception e) {
        ServletRequestAttributes requestAttributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder
                .getRequestAttributes();
        HttpServletRequest request = requestAttributes.getRequest();
        JSONObject jsonObject = new JSONObject();
        SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");// 设置日期格式
        jsonObject.put("request_time", df.format(new Date()));
        jsonObject.put("request_url", request.getRequestURL().toString());
        jsonObject.put("request_method", request.getMethod());
        jsonObject.put("signature", point.getSignature());
        jsonObject.put("request_args", Arrays.toString(point.getArgs()));
        jsonObject.put("error", e.toString());
        // IP地址信息
        jsonObject.put("ip_addres", getIpAddr(request) + ":" + serverPort);
        jsonObject.put("log_type", "info");
        JSONObject requestJsonObject = new JSONObject();
        requestJsonObject.put("request", jsonObject);
        // 将日志信息投递到kafka中
        String log = requestJsonObject.toJSONString();
        logContainer.addLog(log);
    }

    //
    public static String getIpAddr(HttpServletRequest request) {
        //X-Forwarded-For(XFF)是用来识别通过HTTP代理或负载均衡方式连接到Web服务器的客户端最原始的IP地址的HTTP请求头字段。
        String ipAddress = request.getHeader("x-forwarded-for");
        if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ipAddress)) {
            ipAddress = request.getHeader("Proxy-Client-IP");
        }
        if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ipAddress)) {
            ipAddress = request.getHeader("WL-Proxy-Client-IP");
        }
        if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ipAddress)) {
            ipAddress = request.getRemoteAddr();
            if (ipAddress.equals("127.0.0.1") || ipAddress.equals("0:0:0:0:0:0:0:1")) {
                //根据网卡取本机配置的IP
                InetAddress inet = null;
                try {
                    inet = InetAddress.getLocalHost();
                } catch (UnknownHostException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                ipAddress = inet.getHostAddress();
            }
        }
        //对于通过多个代理的情况,第一个IP为客户端真实IP,多个IP按照','分割
        if (ipAddress != null && ipAddress.length() > 15) { //"***.***.***.***".length() = 15
            if (ipAddress.indexOf(",") > 0) {
                ipAddress = ipAddress.substring(0, ipAddress.indexOf(","));
            }
        }
        return ipAddress;
    }
}

配置文件内容

spring:
  application:
    ###服务的名称
    name: mayikt-elkkafka
  jackson:
    date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.75.143:9092 #指定kafka server的地址,集群配多个,中间,逗号隔开
    producer:
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      group-id: default_consumer_group #群组ID
      enable-auto-commit: true
      auto-commit-interval: 1000
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
server:
  port: 9000

02.分布式日志采集ELK+Kafka_第11张图片

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