ELK概述部署和Filebeat 分布式日志管理平台部署

一、ELK 简介

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。

  ilebeat 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

总结：logstash作为日志搜集器，从数据源采集数据，并对数据进行过滤，格式化处理，然后交由Elasticsearch存储，kibana对日志进行可视化处理。

二、ELK部署

2.1、部署准备

node1节点（2C/4G）	node1/192.168.11.11	Elasticsearch
node2节点（2C/4G）	node2/192.168.11.12	Elasticsearch
Apache节点	apache192.168.11.13	Logstash Kibana Apache

关闭防火墙（所有节点）

systemctl stop firewalld
setenforce 0

设置Java环境
ELK是由java开发的必须运行在jvm上
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)

设置主机名
hostnamectl set-hostname es01  su
hostnamectl set-hostname es02  su
hostnamectl set-hostname apache su

主机名映射（所有节点）

vim /etc/hosts
192.168.11.11 es01
192.168.11.12 es02
192.168.11.13 apache

部署 Elasticsearch 软件

（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.rpm

（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: ["192.168.11.11:9300", "192.168.11.12:9300"]

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

安装elasticsearch—rpm包（es01）

修改jvm配置文件优化

备份配置文件

修改配置文件

过滤一下刚刚配置

cat elasticsearch.yml | grep -v "^#"

 配置es02节点

将es01配置导给es02，做简单修改
 scp elasticsearch.yml es02:`pwd`

es 性能调优参数（es01和es02都要做）
#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       硬限制
*  hard    nofile          65536       软限制
*  soft    nproc           32000       打开进程数
*  hard    nproc           32000       打开线程数
*  soft    memlock         unlimited   内存锁定不限制
*  hard    memlock         unlimited   内存锁定不限制

vim /etc/systemd/system.conf   
DefaultLimitNOFILE=65536       文件描述符
DefaultLimitNPROC=32000        进程数
DefaultLimitMEMLOCK=infinity   内存限制

设置好之后重启生效

reboot

重启之后可以看下有没有生效

ulimit -a 

2.2、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（es01和es02节点都要做）
#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

2.3、启动elasticsearch是否成功开启

systemctl start elasticsearch.service
systemctl enable elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200

2.4、浏览器查看节点信息

浏览器访问  http://192.168.11.11:9200  、 http://192.168.11.12:9200 查看节点 Node1、Node2 的信息。

浏览器访问 http://192.168.11.11:9200/_cluster/health?pretty  、 http://192.168.11.12:9200/_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://192.168.11.11:9200/_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。

2.5、安装 Elasticsearch-head 插件

Elasticsearch 在 5.0 版本后，Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装，需要使用npm工具（NodeJS的包管理工具）安装。
安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。
node：是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。
phantomjs：是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI，可以理解为一个隐形的浏览器，任何基于 webkit 浏览器做的事情，它都可以做到。

编译安装 node、上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt

#安装依赖环境
yum install gcc gcc-c++ make -y

#解压
cd /opt
tar zxf node-v8.2.1.tar.gz

#编译安装
cd node-v8.2.1/
./configure
make -j2 && make install

安装 phantomjs
上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到/opt。

#解压
cd /opt
tar jxf 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

#复制相关文件
cp phantomjs /usr/local/bin

 安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具
 上传软件包 elasticsearch-head-master.zip 到/opt。

#解压软件包
cd /opt
unzip elasticsearch-head-master.zip

#安装依赖包
cd /opt/elasticsearch-head-master/
npm install		

修改 Elasticsearch 主配置文件

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
--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

启动 elasticsearch-head 服务

#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 /opt/elasticsearch-head-master/
npm run start &

#elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100

通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息

#浏览器访问
http://192.168.11.14:9100/ 
连接群集
#如果看到群集健康值为 green 绿色，代表群集很健康

插入索引

#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"}'

#浏览器访问 
http://192.168.11.14:9100/ 

#查看索引信!(https://img-blog.csdnimg.cn/14b6ef17fff24f08ba3a8c94c67ef327.png)
息
可以看见索引默认被分片5个，并且有一个副本

#点击“数据浏览”
会发现在node1上创建的索引为 index-demo，类型为 test 的相关信息。

2.6、ELK Logstash 部署（在 Apache 节点上操作）

Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。

在本案例中，Logstash 部署在 Apache 服务器上，用于收集 Apache 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch。

安装logstash和相关服务
安装Apahce服务（httpd）

yum -y install httpd
systemctl start httpd

安装Java环境

yum -y install java
java -version

安装logstash
上传软件包 logstash-6.7.2.rpm 到/opt目录下

#rpm安装
cd /opt
rpm -ivh logstash-6.7.2.rpm                                               
systemctl enable logstash.service --now

#做软链接，方便使用
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/

测试 Logstash，将信息写入 Elasticsearch 中

#使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.11.14:9200"] } }'
			 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										#键入内容（标准输入）

#结果不在标准输出显示，而是发送至 Elasticsearch 中

修改 logstash配置文件

#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}"}
    }
}
output {
    elasticsearch {
    hosts => ["192.168.11.14:9200","192.168.11.15:9200"]
        index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}"	
    }
}

#配置文件详解
#输入部分
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

##输出
output {
    elasticsearch {												#输出到 elasticsearch
        hosts => ["192.168.2.100:9200","192.168.2.102:9200"]	#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
    }
}

#新建文件路径
mkdir /etc/logstash/sincedb_path/

touch /etc/logstash/sincedb_path/log_progress

#修改文件的属主属组
chown logstash:logstash /etc/logstash/sincedb_path/log_progress

#使用logstash启动配置文件
logstash -f system.conf

浏览器访问 
http://192.168.11.14:9100/ 
查看索引信息

2.7、ELK Kiabana 部署（在 Node1 节点上操作)

安装Kibana

#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

修改kibana主配置文件

vim /etc/kibana/kibana.yml

#2行 取消注释，Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601

#7行 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行 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://192.168.11.14:9200","http://192.168.11.15:9200"] 

#37行 取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"

#96行 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

   创建日志文件，启动 Kibana 服务

touch /var/log/kibana.log
chown kibana:kibana /var/log/kibana.log

systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service

ss -natp | grep 5601

验证 Kibana

浏览器访问 
http://192.168.11.14:5601

#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

将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示

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 => ["192.168.11.14:9200","192.168.11.15:9200"]
            index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
	if [type] == "error" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.11.14:9200","192.168.11.15:9200"]
            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://192.168.11.14:9100 查看索引是否创建

浏览器访问 http://192.168.11.14:5601 

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。
再用相同的方法添加 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。

三、Filebeat作为日志收集器

Server	IP	Components	System
Node1	192.168.11.14	Elasticsearch 、 Kibana	CentOS7.4(64 位)
Node2	192.168.11.15	Elasticsearch	CentOS7.4(64 位)
Apache	192.168.11.13	Logstash Apache	CentOS7.4(64 位)
Filebeat节点	192.168.11.16	Filebeat	CentOS7.4(64 位)

安装Filebeat（Node1节点）
上传软件包 filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz 到/opt目录

#解压软件包
tar zxvf filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz

mv filebeat-6.7.2-linux-x86_64/ /usr/local/filebeat

修改filebeat的主配置文件（Node1节点）

cd /usr/local/filebeat

vim filebeat.yml
filebeat.inputs:
- type: log         
#指定 log 类型，从日志文件中读取消息
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/messages       
    #指定监控的日志文件
    - /var/log/*.log
  tags: ["sys"]		#设置索引标签
  fields:           #可以使用 fields 配置选项设置一些参数字段添加到 output 中
    service_name: filebeat
    log_type: syslog
    from: 192.168.2.105
    
    --------------Elasticsearch output-------------------
(全部注释掉)

----------------Logstash output---------------------
output.logstash:
  hosts: ["192.168.11.13:5044"]      #指定 logstash 的 IP 和端口

启动 filebeat

#启动 filebeat
nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml > filebeat.out &
#-e：输出到标准输出，禁用syslog/文件输出
#-c：指定配置文件
#nohup：在系统后台不挂断地运行命令，退出终端不会影响程序的运行

在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件

cd /etc/logstash/conf.d

vim filebeat.conf
input {
    beats {
        port => "5044"
    }
}

#filebeat发送给logstash的日志内容会放到message字段里面，logstash使用grok插件正则匹配message字段内容进行字段分割
#Kibana自带grok的正则匹配的工具：http://<your kibana IP>:5601/app/kibana#/dev_tools/grokdebugger
# %{IPV6}|%{IPV4} 为 logstash 自带的 IP 常量
filter {
  grok {
    match => ["message", "(?%{IPV6}|%{IPV4})[\s\-]+\[(?.*)\]\s+\"(?\S+)\s+(?.+)\"\s+(?\d+) \d+ \"(?.+)\" \"(?.*)\""]
  }
}

output {
    elasticsearch {
        hosts => ["192.168.11.14:9200","192.168.11.15:9200"]
        index => "%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
    stdout {
        codec => rubydebug
    }
}

#启动 logstash
logstash -f filebeat.conf

浏览器访问验证

浏览器访问 http://192.168.11.14:5601 

登录 Kibana
单击“Create Index Pattern”按钮添加索引“filebeat-*”
单击 “create” 按钮创建

单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。