日志分析系统——ELK

目录

一、ELK概述

ELK的组成

1、ElasticSearch

2、Logstash

3、Kiabana

完整日志采集系统基本特征

ELK的工作原理

二、ELK的部署

1、环境准备

2、部署ElasticSearch软件

3、安装Elasticsearch-head插件

4、Logstash部署

5、Kibana部署

三、Filebeat+ELK部署

1、安装Filebeat

2、设置 filebeat 的主配置文件

3、启动 filebeat

4、在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件


一、ELK概述

ELK的组成

ELK是由 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具所组成, 完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。

1、ElasticSearch

作用:存储日志数据,创建索引,方便全文检索

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是使用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。

2、Logstash

作用:负责收集日志数据,通过模块对数据进行过滤、格式化处理,再输出

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。

Logstash配置文件由三部分组成

1)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)

格式如下:

input {        #指定两个日志来源
    file { path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"}        #日志来源为syslog
    file { path =>"/var/log/httpd/access.log" type =>"apache"}        #日志来源apache服务
}

2)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。(可选,根据需要选择使用)

        filter中的插件有:grokdatemutatemutiline

  •     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
  •     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(将多行数据合并在一行显示)
  •     data:对数据中的事件格式化进行统一和格式化

3)output:表示将logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出道ElasticSearch。

3、Kiabana

作用:负责从elasticsearch中提取数据,并在web页面进行数据展示

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。

完整日志采集系统基本特征

收集:能够采集多种来源的日志数据
传输:能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统
存储:存储日志数据
分析:支持 UI 分析
警告:能够提供错误报告,监控机制

ELK的工作原理

(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。

二、ELK的部署

部署环境
主机名 IP地址 部署的应用
node01 192.168.3.101 ElasticSearch、kibana
node02 192.168.3.102 ElasticSearch
apache 192.168.3.100 Logstash、Apache

1、环境准备

关闭防火墙和selinux,安装java环境(所有节点上都要做)

systemctl stop firewalld        #关闭防火墙
setenforce 0        #关闭selinux

java -version        #查看java的版本

yum install -y java        #若没有安装,安装java就好


#apache节点修改主机名

hostnamectl  set-hostname  apache

#node01节点修改主机名

hostnamectl  set-hostname  node01

#node02节点修改主机名

hostnamectl  set-hostname  node02

 日志分析系统——ELK_第1张图片

2、部署ElasticSearch软件

1)安装ElasticSearch软件(node01,node02节点上安装)

#首先传入rpm安装包到节点上的opt目录下
cd  /opt
rpm -ivh elasticsearch-6.7.2.rpm        #安装elasticsearch

日志分析系统——ELK_第2张图片日志分析系统——ELK_第3张图片

2)修改es的主配置文件 

修改elasticsearch主配置文件,以下是node01节点上的配置,node02上的配置与node01上的配置几乎一样,只有23行的node.name的值57行监听的地址可以都写0.0.0.0,也可以写本机的地址

#修改elasticsearch主配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml{,.bak}    #先将原来的配置文件备份一份
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml    #修改配置文件
--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
--35--取消注释,指定数据存放路径
path.data: /var/lib/elasticsearch
--39--取消注释,指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch
--45--取消注释,避免es使用swap交换分区
bootstrap.memory_lock: true
--57--取消注释,设置监听地址,0.0.0.0代表所有地址,也可以写本机地址
network.host: 0.0.0.0
--61--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
--70--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: ["192.168.3.101:9300", "192.168.3.102:9300"]

日志分析系统——ELK_第4张图片日志分析系统——ELK_第5张图片日志分析系统——ELK_第6张图片

3)es性能调优

vim /etc/security/limits.conf
......
*  soft    nofile          65536
*  hard    nofile          65536
*  soft    nproc           32000
*  hard    nproc           32000
*  soft    memlock         unlimited
*  hard    memlock         unlimited

日志分析系统——ELK_第7张图片

vim /etc/systemd/system.conf
DefaultLimitNOFILE=65536
DefaultLimitNPROC=32000
DefaultLimitMEMLOCK=infinity

然后需重启生效

日志分析系统——ELK_第8张图片日志分析系统——ELK_第9张图片

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是否启动成功

systemctl start elasticsearch.service    #启动es
systemctl enable elasticsearch.service    #设置开机自启
netstat -antp | grep 9200        #查看es的默认端口,判断是否启动es成功

日志分析系统——ELK_第10张图片

5)查看节点信息

浏览器访问http://192.168.3.101:9200、http://192.168.3.102:9200

浏览器访问 http://192.168.3.101:9200/_cluster/health?pretty  、 http://192.168.3.102:9200/_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://192.168.3.101:9200/_cluster/state?pretty  检查群集状态信息。

日志分析系统——ELK_第11张图片日志分析系统——ELK_第12张图片日志分析系统——ELK_第13张图片日志分析系统——ELK_第14张图片

3、安装Elasticsearch-head插件

ElasticSearch-head插件部署在node01节点或node02节点任意一个节点上即可

1)编译安装node

#上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
yum install gcc gcc-c++ make -y    #安装依赖环境

cd /opt
tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz    #解压安装包

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

日志分析系统——ELK_第15张图片日志分析系统——ELK_第16张图片日志分析系统——ELK_第17张图片

2)安装 phantomjs

#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

日志分析系统——ELK_第18张图片

3)安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具

#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

日志分析系统——ELK_第19张图片

4)修改 Elasticsearch 主配置文件并重启elasticsearch服务

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

日志分析系统——ELK_第20张图片

5)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

日志分析系统——ELK_第21张图片

6)通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息

通过浏览器访问 http://192.168.3.101:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色,代表群集很健康。

日志分析系统——ELK_第22张图片日志分析系统——ELK_第23张图片

7)插入索引,并在浏览器访问查看

curl -X PUT '192.168.3.101:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'

日志分析系统——ELK_第24张图片日志分析系统——ELK_第25张图片日志分析系统——ELK_第26张图片

4、Logstash部署

在apache节点安装logstash

1)安装apache服务httpd

yum -y install httpd
systemctl start httpd

2)安装logstash

#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/

日志分析系统——ELK_第27张图片

3)配置logstash配置文件

让其收集系统日志/var/log/messages,并将其输出到 elasticsearch群集。

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 {												#输出到 elasticsearch
        hosts => ["192.168.3.101:9200","192.168.3.102:9200"]	#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
    }
}

日志分析系统——ELK_第28张图片日志分析系统——ELK_第29张图片

4)启动logstash,并在浏览器查看

创建并设置属主和属组,为logstash采集日志数据做准备
mkdir /etc/logstash/sincedb_path/
touch /etc/logstash/sincedb_path/log_progress
chown logstash:logstash /etc/logstash/sincedb_path/log_progress

logstash -f /etc/logstash/conf.d/system.conf    #启动logstash根据配置文件采集相关日志数据

日志分析系统——ELK_第30张图片日志分析系统——ELK_第31张图片日志分析系统——ELK_第32张图片日志分析系统——ELK_第33张图片

5、Kibana部署

在node01上部署

1)安装Kibana

# 上传软件包到/opt目录

cd /opt
rpm -ivh kibana-6.7.2-x86_64.rpm

日志分析系统——ELK_第34张图片

2)修改Kibana的配置文件

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://192.168.3.101:9200","http://192.168.3.102:9200"] 
--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

日志分析系统——ELK_第35张图片

3)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

netstat -natp | grep 5601

日志分析系统——ELK_第36张图片

4)在浏览器访问http://192.168.3.101:5601

日志分析系统——ELK_第37张图片

5)添加索引

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

日志分析系统——ELK_第38张图片日志分析系统——ELK_第39张图片日志分析系统——ELK_第40张图片

三、Filebeat+ELK部署

基于上方的ELK的部署,另起一台部署Filebeat

Filebeat节点IP:192.168.3.103

1、安装Filebeat

#上传软件包 filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz 到/opt目录
tar zxvf filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz
mv filebeat-6.7.2-linux-x86_64/ /usr/local/filebeat

2、设置 filebeat 的主配置文件

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: 192.168.80.13

--------------Elasticsearch output-------------------
(全部注释掉)

----------------Logstash output---------------------
output.logstash:
  hosts: ["192.168.80.12:5044"]      #指定 logstash 的 IP 和端口

日志分析系统——ELK_第41张图片日志分析系统——ELK_第42张图片

3、启动 filebeat

nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml > filebeat.out &

4、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"
    }
}
filter {
  grok {
    match => ["message", "(?%{IPV6}|%{IPV4})[\s\-]+\[(?.*)\]\s+\"(?\S+)\s+(?.+)\"\s+(?\d+) \d+ \"(?.+)\" \"(?.*)\""]
  }
}

output {
    elasticsearch {
        hosts => ["192.168.3.101:9200","192.168.3.102:9200"]
        index => "%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
    stdout {
        codec => rubydebug
    }
}

日志分析系统——ELK_第43张图片

5、启动logstash,并在浏览器查看

logstash -f filebeat.conf

日志分析系统——ELK_第44张图片日志分析系统——ELK_第45张图片日志分析系统——ELK_第46张图片日志分析系统——ELK_第47张图片日志分析系统——ELK_第48张图片

你可能感兴趣的:(elk)