目录
一、ELK概述
1.日志服务器
2.ELK日志分析系统
3、日志处理步骤
二、Elasticsearch概述
1、 概述
2、 核心概念
①接近实时
②集群
③节点
④索引
⑤分片
⑥副本
⑦分片加上副本的使用
三、Logsstash概述
1、Logstash介绍
2、LogStash主要组件
四、Kibana概述
1、Kibana介绍
2、Kibana主要功能
五、部署ELK日志分析系统
1.部署步骤
①首先所有节点,关闭系统防火墙和安全机制且重新命名
②配置elasticsearch环境(node1、node2)
③加载系统服务
④更改elasticsearch主配置文件
⑤创建数据存放路径并授权
⑥启动elasticsearch查看是否成功开启
⑦安装elasticsearch-head插件
⑧安装logstash
⑨在node1主机安装kibana
⑩对接Apache主机的Apache 日志文件(访问日志、错误日志)
在规模较大的企业场景中,面临问题包括日志量太大如何归档?文本搜索太慢怎么办?如何多维度查询?此时需要集中化的日志管理,所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统,将所有节点上的日志统一收集,管理,访问。
所以企业中都会建立日志服务器,调高安全性、集中化管理,但是相应的大量的日志文件导致对日志分析困难。所以采用ELK日志分析系统来解决上面的问题。
①提高安全性
②集中存放日志
③缺陷
对日志的分析困难
E:Elasticsearch
L:Logstash
K:Kibana
ELK是由Elasticsearch、Logstash、Kiban三个开源软件的组合。在实时数据检索和分析场合,三者通常是配合共用,而且又都先后归于 Elastic.co 公司名下,故有此简称。
补充:EFK的构成
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)
Logstash(仅做数据格式处理的工作)收集日志 转存至 ES
Filebeat (搜集文件数据 轻量级)
Kafka
Kibana(是一个展示界面可视化Web平台 数据源来自 ES)
Redis
①AppServer 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(在生产环境中一般使用filebeat)
③Logstash 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
补充:日志的集中化管理(beats)
beats 包括四种工具: Packetbeat(搜索网络流量数据)
Topbeat(搜索系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据)
Filebeat(搜集文件数据)轻量级
Winlogbeat(搜集 Windows 时间日志数据)
提供了一个分布式多用户能力的全文搜索(索引)引擎,开源
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
指索引和数据处理的能力
一个内部组件 ES 的架构(特性)
有集群必定有节点
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
例如,一个40G的文件,分为两份20G的文件,存放至两个节点上,读取这个40G的文件时,会效率更快
核心是为了容灾,不过也可以处理任务
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
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10亿文档需1TB空间可能不适合存储在单个节点的磁盘上,或者从单个节点搜索请求太慢了,为了解决这个问题,elasticsearch提供将索引分成多个分片的功能,当在创建索引时,可以定义想要分片的数量。每个分片就是一个全功能的独立索引,可以位于集群中任何节点上。
分片:
a.水平分割扩展,增大存储量
b.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完全是有elasticsearch控制的,这些对用户而言是透明的
网络问题等等其他问题可以在任何时候不期而至,为了健壮性,强烈建议要有个故障切换机制,无论何种故障以防止分片或者节点不可用,为此,elasticsearch让我们将索引分片复制一份或多份,称为分片副本或副本
副本:
a.高可用性,以应对分片或者节点故障,出于这个原因,分片副本要在不同的节点上
b.性能加强,增加吞吐量,搜索可以并行在所有副本上执行
总结
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
一款强大的数据处理工具完全开源,基于消息(message-based)的简单架构,并运行在 java 虚拟机(JVM)上
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
Logstash由三个组件构造成,分别是input、filter以及output
Logstash三个组件的工作流程理解为:input收集数据,filter处理数据,output输出数据
一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化Web平台
用于搜索、查看存储在Elasticsearch索引中的数据
通过各种图表进行高级数据分析及展示,让数据更容易理解
Elasticsearch无缝之集成
整合数据,复杂数据分析
让更多团队成员受益
接口灵活,分享更容易
配置简单,可视化多数据源
简单数据导出
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
案例拓扑:
一共六个安装包:
ELK日志分析系统
需求描述:
配置ELK日志分析集群
使用Logstash收集日志
使用Kibana查看分析日志
配置和安装ELK日志分析系统,安装集群方式,2个elasticsearch节点,并监控apache服务器日志
主机 | 操作系统 | IP | 安装包、软件 |
node1 | centos7 | 192.168.40.10 | Elasticsearch/Kibana |
node2 | centos7 | 192.168.40.20 | Elasticsearch |
apache | centos7 | 192.168.40.30 | httpd / Logstash |
真机 | windows | 192.168.40.200 |
systemctl stop firewalld.service
setenforce 0
node1(192.168.40.10)
hostnamectl set-hostname node1
su -
node2(192.168.40.20)
hostnamectl set-hostname node2
su -
apache(192.168.40.30)
hostnamectl set-hostname apache
su -
node1(192.168.40.10)
node2(192.168.40.20)
echo '192.168.40.10 node1' >> /etc/hosts
echo '192.168.40.20 node2' >> /etc/hosts
cd /opt
rz elasticsearch-5.5.0.rpmrpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm
systemctl daemon-reload
systemctl enable elasticsearch.service
systemctl daemon-reload
systemctl enable elasticsearch.service
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
#17行;取消注释,修改;集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
#23行;取消注释,修改;节点名字(这里node2修改节点名成node2!!!)
node.name: node1
#33行;取消注释,修改;数据存放路径
path.data: /data/elk_data
#37行;取消注释,修改;日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch
#43行;取消注释,修改;不在启动的时候锁定内存
bootstrap.memory_lock: false
#55行;取消注释,修改;提供服务绑定的IP地址,0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
#59行;取消注释;侦听端口为9200(默认)
http.port: 9200
#68行;取消注释,修改;集群发现通过单播实现,指定要发现的节点 node1、node2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"]
检测配置
mkdir -p /data/elk_data
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/
[root@node1 opt]#systemctl start elasticsearch.service
[root@node1 opt]#netstat -natp | grep 9200
此时可真机访问,查看节点信息
http://192.168.40.10:9200
http://192.168.40.20:9200
真机检验集群健康状态
http://192.168.40.10:9200/_cluster/health?pretty
http://192.168.40.20:9200/_cluster/health?pretty
查看集群状态
http://192.168.182.11:9200/_cluster/state?pretty
http://192.168.182.22:9200/_cluster/state?pretty
以上查看集群的方式,及其不方便,我们可以通过安装elasticsearch-head插件后,来管理集群
a.编译安装node组件依赖包
node1(192.168.40.10)
node2(192.168.40.20)
yum -y install gcc gcc-c++ make
上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
cd /opt
tar xzvf node-v8.2.1.tar.gz
cd node-v8.2.1/
./configure && make && make install
这里耗时比较长估计15分钟左右
b.安装phantomjs(前端框架)
node1(192.168.40.10)
node2(192.168.40.20)
上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到/opt目录下
cd /opt
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
cp phantomjs /usr/local/bin
c.安装elasticsearch-head(数据可视化工具)
node1(192.168.40.10)
node2(192.168.40.20)
上传软件包 elasticsearch-head.tar.gz 到/opt
cd /opt
tar zxvf elasticsearch-head.tar.gz -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm install
node1(192.168.40.10)
node2(192.168.40.20)
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
#-------末尾;添加以下内容--------
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"#-----------参数解释-----------------------------
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.service
node1(192.168.40.10)
node2(192.168.40.20)
必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务,进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件,否则可能启动失败。
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start &> [email protected] start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt serverRunning "connect:server" (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100
http://192.168.40.10:9100
在Elasticsearch 后面的栏目中输入
http://192.168.40.10:9200http://192.168.40.20:9100
在Elasticsearch 后面的栏目中输入
http://192.168.40.20:9200
node1(192.168.40.10)
创建索引为index-demo,类型为test
curl -XPUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'
回到宿主机192.168.40.10
打开浏览器输入地址,查看索引信息
http://192.168.40.10:9100
点击数据浏览–会发现在node1上创建的索引为index-demo,类型为test, 相关的信息
收集日志输出到elasticsearch中
a.安装Apahce服务(httpd)
apache(192.168.40.30)
b.安装Java环境
apache(192.168.40.30)
java -version ###如果没有装 安装yum -y install java
c.安装logstash
安装logstash并做一些日志搜集输出到elasticsearch中
apache (192.168.40.30)
上传logstash-5.5.1.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh logstash-5.5.1.rpmsystemctl start logstash.service
systemctl enable logstash.service#建立logstash软连接
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/
e.测试logstash命令
apache(192.168.40.30)
字段描述解释:
-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做为输入、stdout作为输出)
-t 测试配置文件是否正确,然后退出
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)
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'
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 } }'
使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.40.10:9200"] } }'
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/messagesvim /etc/logstash/conf.d/system.conf
input {
file{
path => "/var/log/messages"
type => "system"
start_position => "beginning"
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.40.10:9200"]
index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
systemctl restart logstash.service
node1(192.168.40.10)
上传kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpmcd /etc/kibana/
cp kibana.yml kibana.yml.bakvim kibana.yml
#2行;取消注释;kibana打开的端口(默认5601)
server.port: 5601
#7行;取消注释,修改;kibana侦听的地址
server.host: "0.0.0.0"
#21行;取消注释,修改;和elasticsearch建立联系
elasticsearch.url: "http://192.168.40.10:9200"
#30行;取消注释;在elasticsearch中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service
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-*然后点最下面的出面的create 按钮创建
然后点最左上角的Discover按钮 会发现system-*信息
apache(192.168.40.30)
cd /etc/logstash/conf.d/
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 => ["192.168.40.10:9200"]
index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "error" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.40.10:9200"]
index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
}/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf
真机访问
打开输入http://192.168.40.30,制造点访问记录 (多刷新几下)
打开浏览器 输入http://192.168.40.10:9100/ 查看索引信息
能发现apache_error-2021.03.15和apache_access-2021.03.15
打开浏览器 输入http://192.168.40.10:5601
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