ELK企业级日志分析系统
ELK概述
1.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。
2.ELK组件
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
- 图形化界面。可以更好地分析存储在ES上的日志数据，提供了一个图形化的界面，来浏览ES上的日志数据；可以用来汇总、分析、搜索重要数据。
Logstash
- 数据收集引擎，支持动态的(实时)从各种服务应用收集日志资源，还可以对收集到的日志数据进行过滤，分析，丰富，统一格式等操作，然后将数据同步到ES存储引擎；
- 由RUBY语言编写的，运行在Java虚拟机上的一个强大的数据处理工具。数据传输，格式化处理，格式化输出，主要用来处理日志。
可添加的其他组件
Fliebeat
开源的轻量级日志收集工具。收集的速度较快，但是没有数据分析和过滤的能力，一般是结合Logstash一起使用。
Kafka、RabbitMQ等
缓存/消息队列。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、性能低、资源消耗比较多的缺点，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。
3.ELK的作用
当我们管理一个大集群时，需要分析和定位的日志就会很多，每一台服务器需要分别去分析，将会耗时耗力，所以我们应运而生了一个集中、统一的日志管理和分析系统。极大的提高了定位问题的效率。
4.完整日志系统基本特征
- 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
5.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。
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。
ELK集群部署
实验组件：
20.0.0.10：Logstash+Kibana
20.0.0.20：ES1
20.0.0.30：ES2ELK Elasticsearch集群部署
1.环境准备
#设置Java环境
systemctl stop firewalld
setenforce 0
java -version
#如果没有安装，yum -y install java
2.部署Elasticsearch软件
（1）安装elasticsearch—rpm包
node1、node2：
cd /opt
--拖入elasticsearch-6.7.2.rpm包--
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--
cluster.name: my-elk-cluster
--23--取消注释，指定节点名字
node.name: node1 #node2节点名字为node2
node.master: true #是否master节点，node2节点为false
node.data: true #是否数据节点
--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
--56--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
--60--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: ["20.0.0.20:9300", "20.0.0.30:9300"]
grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
（3）ES性能调优参数
//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
* hard nofile 65536
* soft nproc 32000
* hard nproc 32000
* soft memlock unlimited
* hard memlock unlimited
vim /etc/systemd/system.conf
DefaultLimitNOFILE=65536
#一个用户会话的默认最大文件描述符的限制量。
DefaultLimitNPROC=32000
#一个用户可以打开的最大进程数量的限制是32000。
DefaultLimitMEMLOCK=infinity
#一个用户的终端默认锁定内存的限制，取消对锁定内存大小的限制。
(需重启生效)
//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
#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
vm.max_map_count 参数用于限制一个进程可以拥有的最大内存映射区域数。
内存映射是一种将文件或其他设备映射到进程地址空间的方法，
允许进程直接读取或写入文件，而无需进行常规的文件 I/O 操作。
Elasticsearch 和 Lucene 等搜索引擎： 这些引擎使用内存映射来加速索引和搜索操作。
大量的映射区域可以用于存储索引和缓存，提高搜索性能。
数据库系统： 一些数据库系统使用内存映射来管理数据文件，以加速读写操作。
科学计算和大数据处理： 在某些科学计算和大数据处理应用中，内存映射可以用于高效地处理大型数据集。
sysctl -p
sysctl -a | grep vm.max_map_count
（4）启动elasticsearch是否成功开启
systemctl start elasticsearch.service
systemctl enable elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200
（5）查看节点信息
浏览器访问：
20.0.0.20:9200
20.0.0.30:9200
查看节点 Node1、Node2 的信息。
浏览器访问：
http://20.0.0.20:9200/_cluster/health?pretty
http://20.0.0.30:9200/_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://20.0.0.20:9200/_cluster/state?pretty
检查群集状态信息。
3.安装Elasticsearch-head插件
（1）编译安装node
#node：是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境。
cd /opt
--拖入node-v8.2.1.tar.gz包--
yum install gcc gcc-c++ make -y
tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz
cd node-v8.2.1/
./configure
make -j 2 && make install
（2）安装 phantomjs
cd /opt
--拖入phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2包--
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
（3）安装Elasticsearch-head数据可视化工具
cd /opt
--拖入elasticsearch-head-master.zip包--
cd /opt
unzip elasticsearch-head-master.zip
cd elasticsearch-head-master/
npm install #安装依赖包
#速度慢，可以指定为淘宝镜像
npm config set registry http://registry.npm.taobao.org/
#再次安装
npm install
（4）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
（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 &
> [email protected] start /opt/elasticsearch-head-master
> 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
（6）通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息
浏览器访问：
20.0.0.20:9100/
20.0.0.30:9100/
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。
（7）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"}'
//输出结果如下：
{
"_index" : "index-demo",
"_type" : "test",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 2,
"failed" : 0
},
"created" : true
}
浏览器访问：
20.0.0.20:9100/
查看索引信息，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。
Elasticsearch 的可视化工具中，以索引分区（Shard）为单位，
可能采用不同的标识颜色来表示它们的状态。黑色的边框通常表示主分片（Primary Shard）。
在 Elasticsearch 中，索引被分成多个分区，这些分区称为分片。
每个索引可能包含一个或多个主分片以及它们的副本。主分片是数据的主要存储，
副本用于提高冗余和可用性。
删除测试时插入的数据：
curl -X DELETE 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'
ELK Logstash部署
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。
1.更改主机名
hostnamectl set-hostname apache2.安装Apahce服务(httpd)
yum -y install httpd
systemctl start httpd3.安装Java环境
yum -y install java
java -version4.安装Logstash
cd /opt
--上传logstash-6.7.2.rpm包--
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/
#可以指定logstash的工作目录，默认为：/etc/logstash/conf.d
path.config: /opt/log5.测试Logstash
Logstash 命令常用选项：
-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 的输入和输出流。
-e：从命令行中获取，输入、输出后面跟着字符串，
该字符串可以被当作 Logstash 的配置（如果是空，则默认使用 stdin 作为输入，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），新版本默认使用 rubydebug 格式输出
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'
#使用 rubydebug 输出详细格式显示，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=>["20.0.0.20:9200","20.0.0.30:9200"] } }'
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，可浏览器访问 http://192.168.233.12:9100/ 查看索引信息和数据浏览。
6.定义Logstash配置文件
Logstash 配置文件基本由三部分组成：input、output 以及 filter（可选，根据需要选择使用）。
●input：表示从数据源采集数据，常见的数据源如Kafka、日志文件等
●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
●output：表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。
#格式如下：
input {...}
filter {...}
output {...}
#在每个部分中，也可以指定多个访问方式。例如，若要指定两个日志来源文件，则格式如下：
input {
file { path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"}
file { path =>"/var/log/httpd/access.log" type =>"apache"}
}
#可以指定logstash的工作目录，默认为：/etc/logstash/conf.d
path.config: /opt/log
#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
vim /etc/logstash/conf.d/system.conf
input {
file{
path =>"/var/log/messages" #指定要收集的日志的位置
type =>"system" #自定义日志类型标识
start_position =>"beginning" #表示从开始处收集，另外一个是end.
}
}
output {
elasticsearch { #输出到 elasticsearch
hosts => ["20.0.0.20:9200","20.0.0.30:9200"] #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
}
}
logstash -f system.conf --path.data /opt/test1 &
浏览器访问 http://20.0.0.20:9100/ 查看索引信息
ELK Kibana部署
1.安装Kibana
cd /opt
--上传kibana-6.7.2-x86_64.rpm软件包--
rpm -ivh kibana-6.7.2-x86_64.rpm2.设置Kibana的主配置文件
vim /etc/kibana/kibana.yml
--2--取消注释，Kibana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601
--7--取消注释，设置 Kibana 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://192.168.80.12:9200","http://192.168.80.13:9200"]
--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
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
4.验证Kibana
浏览器访问：
20.0.0.20:5601
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
5.将Apache服务器的日志添加到ES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 => ["20.0.0.20:9200","20.0.0.30:9200"]
index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "error" {
elasticsearch {
hosts => ["20.0.0.20:9200","20.0.0.30:9200"]
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://20.0.0.20:9100
查看索引是否创建
浏览器访问 http://20.0.0.20:5601 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。
