企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)

企业级日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)

文章目录

  • 企业级日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)
  • 前言
  • 一、ELK概述
    • 1、ELK日志分析系统
    • 2.ELK日志处理特点
    • 3、Elasticsearch概述
      • (1)Elasticsearch的特性
      • (2)分片和副本
    • 4、LogStash概述
    • 5、Kibana概述
  • 二、部署ELK日志分析系统
    • 1、配置elasticsearch环境
    • 2、部署elasticsearch软件
      • (1)安装elasticsearch—rpm包
      • (2)加载系统服务
      • (3)更改elasticsearch主配置文件
      • (4)创建数据存放路径并授权
      • (5)启动elasticsearch并查看是否成功开启
      • (6)查看节点信息
      • (7)检验集群健康状态
      • (8)查看集群状态
    • 3、安装elasticsearch-head插件
      • (1)编译安装node组件依赖包
      • (2)安装phantomjs(前端框架)
      • (3)安装elasticsearch-head(数据可视化工具)
      • (4)修改主配置文件
      • (5)启动elasticsearch-head
      • (6)使用elasticsearch-head插件查看集群状态
      • (7)创建索引
    • 4、安装logstash
      • (1)安装Apahce服务(httpd)
      • (2)安装Java环境
      • (3)安装logstash
      • (4)测试logstash命令
      • (5)在Apache主机上做对接配置
    • 5、安装kibana
      • (6)对接Apache主机的Apache 日志文件(访问日志、错误日志)
  • 总结

前言

一般我们需要进行日志分析场景:直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中,此方法效率低下,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。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。
一般大型系统是一个分布式部署的架构,不同的服务模块部署在不同的服务器上,问题出现时,大部分情况需要根据问题暴露的关键信息,定位到具体的服务器和服务模块,构建一套集中式日志系统,可以提高定位问题的效率。

一、ELK概述

1、ELK日志分析系统

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。

2.ELK日志处理特点

一个完整的集中式日志系统,需要包含以下几个主要特点:

  • 收集-能够采集多种来源的日志数据——将日志进行集中化管理(beats)
  • 传输-能够稳定的把日志数据传输到中央系统——将日志格式化(Logstash),然后将格式化后的数据输出到Elasticsearch
  • 存储-如何存储日志数据——对格式化后的数据进行索引和存储(Elasticsearch)
  • 分析-可以支持 UI 分析——前端数据的展示(Kibana)
  • 警告-能够提供错误报告,监控机制
    企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第1张图片

ELK提供了一整套解决方案,并且都是开源软件,之间互相配合使用,完美衔接,高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。

3、Elasticsearch概述

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它基于RESTful web接口提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。
Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是第二流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。

(1)Elasticsearch的特性

接近实时的搜索
集群
节点
索引
索引(库)→类型(表)→文档(记录)
分片和副本

(2)分片和副本

在上述特性中,最重要的就是分片和副本,也是让es数据库(Elasticsearch)成为百度这些主流搜索引擎的主要原因,理论上能提升4倍的性能。
结合实际情况分析: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。

分片的特点:
水平分割扩展,增大存储量
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

副本的特点:
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
性能加强,增加吞吐量,搜索可以并行在所有副本上执行

4、LogStash概述

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
常用插件:Input、Filter Plugin、Output

  • Input:收集源数据(访问日志、错误日志等)
  • Filter Plugin:用于过滤日志和格式处理
  • Output:输出日志

5、Kibana概述

一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台
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
Kibana主要功能

  • Elasticsearch无缝之集成
    Kibana架构为Elasticsearch定制,可以将任何结构化和非结构化数据加入Elasticsearch索引。Kibana还充分利用了Elasticsearch强大的搜索和分析功能。
  • 整合数据
    Kibana能够更好地处理海量数据,并据此创建柱形图、折线图、散点图、直方图、饼图和地图。
  • 复杂数据分析
    Kibana提升了Elasticsearch分析能力,能够更加智能地分析数据,执行数学转换并且根据要求对数据切割分块。
  • 让更多团队成员收益
    强大的数据库可视化接口让各业务岗位都能够从数据集合受益。
  • 接口灵活,分享更容易
    使用Kibana可以更加方便地创建、保存、分享数据,并将可视化数据快速交流。
  • 配置简单
    Kibana的配置和启用非常简单,用户体验非常友好。Kibana自带Web服务器,可以快速启动运行。
  • 可视化多数据源
    Kibana可以非常方便地把来自Logstash、ES-Hadoop、Beats或第三方技术的数据整合到Elasticsearch,支持的第三方技术包括Apache flume、 Fluentd 等。
  • 简单数据导出
    Kibana可以方便地导出感兴趣的数据,与其它数据集合并融合后快速建模分析,发现新结果。

二、部署ELK日志分析系统

一共六个安装包
相关安装包
此次实验ELK拓扑图
企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第2张图片

  • 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

  • 此次ELK环境搭建

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地址 软件
node1 CentOS7 192.168.2.11 Elasticsearch/Kibana
node2 CentOS7 192.168.2.12 Elasticsearch
apache CentOS7 192.168.2.6 httpd / Logstash
客户机(宿主机) Windows10 192.168.2.1

实验准备
关防火墙和系统安全机制
更改主机名

systemctl stop firewalld.service
systemctl disable firewalld.service
setenforce 0

hostnamectl set-hostname 主机名

企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第3张图片

1、配置elasticsearch环境

node1:192.168.2.11
node2:192.168.2.12

echo '192.168.2.11 node1' >> /etc/hosts
echo '192.168.2.12 node2' >> /etc/hosts

java -version    #如果没有安装,yum -y install java

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2、部署elasticsearch软件

node1:192.168.2.11
node2:192.168.2.12

(1)安装elasticsearch—rpm包

上传elasticsearch-5.5.0.rpm到/opt目录下

cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm

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(2)加载系统服务

systemctl daemon-reload
systemctl enable elasticsearch.service

在这里插入图片描述

(3)更改elasticsearch主配置文件

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(node2修改成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"]

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检验配置

grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第7张图片

(4)创建数据存放路径并授权

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

在这里插入图片描述

(5)启动elasticsearch并查看是否成功开启

systemctl start elasticsearch
netstat -antp |grep 9200

在这里插入图片描述

(6)查看节点信息

宿主机:192.168.2.1上访问

http://192.168.2.11:9200
http://192.168.2.12:9200

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(7)检验集群健康状态

宿主机:192.168.2.1上访问

http://192.168.2.11:9200/_cluster/health?pretty
http://192.168.2.12:9200/_cluster/health?pretty

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(8)查看集群状态

宿主机:192.168.2.1上访问

http://192.168.2.11:9200/_cluster/state?pretty
http://192.168.2.12:9200/_cluster/state?pretty

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3、安装elasticsearch-head插件

安装elasticsearch-head插件,用于管理集群

(1)编译安装node组件依赖包

node1:192.168.2.11
node2:192.168.2.12

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20-30分钟

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(2)安装phantomjs(前端框架)

node1:192.168.2.11
node2:192.168.2.12

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

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(3)安装elasticsearch-head(数据可视化工具)

node1:192.168.2.11
node2:192.168.2.12

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

企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第13张图片

(4)修改主配置文件

node1:192.168.2.11
node2:192.168.2.12

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

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(5)启动elasticsearch-head

node1:192.168.2.11
node2:192.168.2.12

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 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

企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第15张图片

(6)使用elasticsearch-head插件查看集群状态

宿主机:192.168.2.1上访问

http://192.168.2.11:9100
在Elasticsearch 的栏目中输入
http://192.168.2.11:9200

http://192.168.2.12:9100
在Elasticsearch 的栏目中输入
http://192.168.2.12:9200

企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第16张图片

(7)创建索引

node1:192.168.2.11
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"}'

企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第17张图片

回到宿主机192.168.2.1
打开浏览器输入地址,查看索引信息

http://192.168.2.11:9100

下图可以看见索引默认被分片5个,并且有一个副本
企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第18张图片

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
企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第19张图片

4、安装logstash

收集日志输出到elasticsearch中
apache:192.168.2.6

(1)安装Apahce服务(httpd)

yum -y install httpd
systemctl start httpd

企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第20张图片

(2)安装Java环境

apache:192.168.2.6

java -version        ###如果没有装 安装yum -y install java

在这里插入图片描述

(3)安装logstash

apache:192.168.2.6

上传logstash-5.5.1.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm

systemctl start logstash.service
systemctl enable logstash.service

#建立logstash软连接
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/

企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第21张图片

(4)测试logstash命令

apache:192.168.2.6

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{} }'

企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第22张图片

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 } }'

企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第23张图片

使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中

logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.2.11:9200"] } }'

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宿主机:192.168.2.1上访问
查看索引信息

多出 logstash-日期
http://192.168.2.11:9100

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点击数据浏览查看响应的内容
企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第26张图片

(5)在Apache主机上做对接配置

apache:192.168.2.6
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

vim /etc/logstash/conf.d/system.conf
input {
       file{
        path => "/var/log/messages"
        type => "system"
        start_position => "beginning"
        }
      }
output {
        elasticsearch {
          hosts => ["192.168.2.11:9200"]
          index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
          }
        }


systemctl restart logstash.service

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宿主机:192.168.2.1上访问
查看索引信息

多出 system-日期
http://192.168.2.11:9100

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5、安装kibana

node1:192.168.2.11

上传kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpm

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

vim 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://192.168.2.11:9200"
#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

企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第30张图片
宿主机:192.168.2.1上访问

192.168.2.11:5601

企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第31张图片
然后点最左上角的Discover按钮 会发现system-*信息
企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第32张图片
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 这个比较友好
企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第33张图片

(6)对接Apache主机的Apache 日志文件(访问日志、错误日志)

apache:192.168.2.6

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 => ["192.168.2.11:9200"]
          index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
    if [type] == "error" {
        elasticsearch {
          hosts => ["192.168.2.11:9200"]
          index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
}

/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf

企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第34张图片
宿主机:192.168.2.1上访问
打开浏览器输入http://192.168.2.6,制造点访问记录
企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第35张图片
打开浏览器 输入http://192.168.2.11:9100/ 查看索引信息
发现apache_error-2021.03.15和apache_access-2021.03.15已生成并显示出来
企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第36张图片
打开浏览器 输入http://192.168.2.11:5601
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
企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第37张图片
企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)_第38张图片

总结

此架构仍存在不完美之处,能继续优化、扩充架构,例如扩充为efk架构。
efk架构是由elasticsearch+logstash+filebeat+kafka+kibana+redis构成

elasticsearch(分布式搜索引擎。具有高可伸缩、高可靠、易管理等特点。
用于数据的索引和存储)
+logstash(格式转换)
+filebeat(日志收集,更加轻量化,,它的后端是logstash)
+kafka(中间件,用于传递、处理交互请求,处理高并发和高吞吐量,每秒处理几万并发数据通常和redis一起使用)
+kibana(可视化化平台。它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。
使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。)
+redis(缓存加速,减轻缓存压力,为logstash分压)

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