ELK----日志分析
ELK相关知识
ELK的概念与组件
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。
E：ElasticSearch （ES）
ES是一个开源的，分布式的存储检索引擎（索引型的非关系型数据库）。
java代码开发的。基于Lucene结构开发的一套全文检索引擎。拥有一个web接口。用户可以通过浏览器的方式和ES组件进行通信。
作用：存储日志。允许全文搜索，结构化搜索（索引点），索引点可以支持大容量的日志数据。也可以搜索其他不同类型的文档
L：Logstash
数据收集引擎，可以支持动态的（实时）从各种服务应用，手机日志资源，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。然后把数据同步到ES存储引擎。
RUBY语言编写的，运行在java虚拟机上的一个强大的处理工具。数据传输，格式化处理，格式化输出。
作用：处理日志
过滤模块是logstash的核心功能。
K：Kiabana 图形化界面。
可以更好的分析存储在ES上的日志数据。提供一个图形化界面，来浏览ES上的日志数据。汇总分析，搜索。
工作流程图：
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，每一台服务器分别去分析，将会耗时耗力，所以我们应运而生了一个集中的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。
日志系统的特征
1.收集，可以收集基本上市面上常用的软件日志
2.传输：收集到的日志需要发送到ES上
3.存储：ES负责存储数据
4.UI：图形化界面（Kiabana）
其他的数据收集工具
filebeat 轻量级开源的日志收集工具。收集的速度比较快，没有数据分离和过滤的能力，一般是结合logstash结合使用
kafka 中间件消息队列
RabbitMQ 中间件消息队列
实验部署
| ES1 | 192.168.233.30 |
| ES2 | 192.168.233.20 |
| Logstash kibana | 192.168.233.10 |
java -version
yum -y install java
安装必须要有epel源
test2,test3都要装es
test2 , test3
rpm -ivh elasticsearch-6.7.2.rpm
//rpm安装
cd /etc/elasticsearch
ls
cp elssticsearch.yml elasticsearch.yml.bak
vim elasticsearch.yml
test2:
cluster.name: my-elk-cluster
任意名字 ，但空格要保留
node.name: node1
node.master: true
node.data: true
test3:
node.name: node2
node.master: false
node.data: true
line33
path.data: /opt/log
bootstrap.memory_lock: true 注释掉
禁止es使用交换分区
line 55
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
对外提供访问的端口
transport.tcp.port" 9300
ES内部通信的端口
discovery.zen.ping.unicast.host:["192.168.233.20：9300","192.168.233.30：9300"]
test3的检测
test2 的检测
test1,2,3
systemctl enable elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200
查看端口来看服务是否启动test1,2,3
systemctl enable elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200
查看端口来看服务是否启动
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。
（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
cd /opt
tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz
cd node-v8.2.1/
./configure
make && make install
（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
（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 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
修改 Elasticsearch 主配置文件
（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
通过浏览器访问 http://192.168.233.12:9100/ 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
}
curl -X DELETE '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://192.168.233.12:9100/ 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。
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
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/
#可以指定logstash的工作目录，默认为：/etc/logstash/conf.d
path.config: /opt/log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 } }'
Ruby 调试信息使用 rubydebug 格式进行输出，显示了事件的各个字段和元数据。
......
www.baidu.com #键入内容（标准输入）
{
"@timestamp" => 2020-12-22T02:15:39.136Z, #输出结果（标准输出处理后的结果）
"@version" => "1",
"host" => "apache",
"message" => "www.baidu.com"
}
#使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.233.12:9200","192.168.233.13:9200"] } }'
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。
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
file beats kafka redis stdin
●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
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
date 对数据中的时间格式进行统一和格式化
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
●output：表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。
elasticsearch stdout
格式如下：
#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
cd /etc/logstash/conf.d/
vim system.conf
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 => ["192.168.233.12:9200","192.168.233.13:9200"] #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://192.168.233.20:9100/ 查看索引信息
bana 部署（在 Node1 节点上操作）
安装 Kiabana
#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
2．设置 Kibana 的主配置文件
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://192.168.80.12:9200","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
--113--修改为中文模式
i18n.locale: "zh-CN"
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 http://192.168.233.11:5601
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（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 => ["192.168.233.12:9200","192.168.233.13:9200"]
index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "error" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.233.12:9200","192.168.233.13:9200"]
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://192.168.80.10:9100 查看索引是否创建
浏览器访问 http://192.168.80.10:5601 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。在用相同的方法添加 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。
扩展--logstash收集nginx的文件
**nginx必须用json格式！！！！
首先配置 nginx.conf。因为他必须是json格式才能运行
Cd /usr/local/nginx/conf
Vim nginx.conf
http {
include mime.types;
default_type application/octet-stream;
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
'$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
'"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';
log_format json '{"@timestamp":"$time_iso8601",'
'"host":"$server_addr",'
'"clientip":"$remote_addr",'
'"size":$body_bytes_sent,'
'"responsetime":$request_time,'
'"upstreamtime":"$upstream_response_time",'
'"upstreamhost":"$upstream_addr",'
'"http_host":"$host",'
'"url":"$uri",'
'"referer":"$http_referer",'
'"agent":"$http_user_agent",'
'"status":"$status"}';
access_log /usr/local/nginx/logs/access.log json;
***得在http模块输入该配置文件
指定拉取数据的路径
Vim /etc/logstash/logstash.yml
此步骤指定了拉取数据的路径
Cd /opt
Vim system.conf因此拉取数据的配置文件得和上步路径一致
input {
file{
path => "/usr/local/nginx/logs/access.log"
type => "access"
start_position => "beginning"
}
file{
path => "/usr/local/nginx/logs/error.log"
type => "error"
start_position =>"beginning"
}
}
output {
if [type] == "access" {
elasticsearch {
hosts => ["20.0.0.20:9200","20.0.0.60:9200"]
index => "nginx_access-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "error" {
elasticsearch {
hosts => ["20.0.0.20:9200","20.0.0.60:9200"]
index => "nginx_error-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
}
编写完成后给日志777的权限，最后重新启动
logstash -f system.conf --path.data /opt/test1 &
--path.data 数据工作目录，此处指定
system.conf 拉取数据的配置文件
注意*****
如果进程被占用杀死进程来重启
Ps -elf | grep logstash
以上是删除方法
重启完毕之后可以进浏览器查看
可以发现nginx日志已经更新同步
最后只需要去kibana创建索引方便查看即完成
ES的性能调优
修改打开的最大文件数
针对机器
test1,test2,test3
针对机器
vim /etc/security/limits.conf
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc 32000
* hard nproc 32000
* soft memlock unlimited
* hard memlock unlimited针对用户
vim /etc/systemd/system.conf
最后一行插入
DefaultLimitNOFILE=65536
一个用户会话的默认最大文件描述符的限制量。
文件描述符：用于标识打开文件或者I/O资源限制的整数
DefaultLimitNPROC=32000
一个用户可以打开的最大进程数量的限制32000.一个用户终端可以打开多少进程
DefaultLimitMEMLOCK=infinity
一个用户的终端默认锁定内存的限制内核优化：
ES是基于lucence架构，实现的一款索引型数据库。lucence可以利用操作系统的内存来缓存es的索引数据。提供更快的查询速度。在工作中我们会把系统的一半内存留给lucence 机器内存小于64G，50%给ES，50%给操作系统。 如果机器内存大于64G，ES分配4-32G即可，其他的都给操作系统
vim /etc/sysctl.conf
vm.max.map_count=262144
一个进程可以拥有的最大内存映射区参数
内存映射：将文件或者其他设备映射进程地址空间的方法。允许进程直接读取或写入文件，无需常规的I/O方式
映射空间越大，ES和LUCENCE的速度越快
2g/262144
4g/4194304
8g/8388608
sysctl -p
立即生效总结：
elk:
es：存储数据，索引型数据库
logstash：收集日志信息，然后按照标准化格式发送给es（rubydebug）
k：可视化工具，更人性化显示日志信息，方便用户检索查询