2023最新ELK日志平台（elasticsearch+logstash+kibana）搭建

去年公司由于不断发展，内部自研系统越来越多，所以后来搭建了一个日志收集平台，并将日志收集功能以二方包形式引入自研系统，避免每个自研系统都要建立一套自己的日志模块，节约了开发时间，管理起来也更加容易。

这篇文章主要介绍ELK最新版本的搭建，二方包的介绍可以看小霸王的另外一篇文章。

ELK介绍

• Elasticsearch 是一个分布式、Restful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。作为 Elastic Stack 的核心，Elasticsearch 会集中存储您的数据，让您飞快完成搜索，并对数据进行强大的分析。

• Logstash 是免费且开放的服务器端数据处理管道，能够从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到数据库中。

• Kibana 是一个免费且开放的用户界面，能够让您对 Elasticsearch 数据进行可视化，从跟踪查询负载，到查看应用请求的整个过程，都能轻松完成。

搭建平台版本

平台	版本
linux	centos stream 9
java	openjdk 17
elasticsearch	8.6.2
logstash	8.6.2
kibana	8.6.2
VMware Workstation Pro	17

安装

首先在linux虚拟机上安装docker先卸载旧版本

sudo yum remove docker docker-client docker-client-latest docker-common docker-latest docker-latest-logrotate docker-logrotate docker-engine

升级yum

yum update

设置仓库

yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

使用阿里云镜像地址

yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

安装 Docker Engine-Community

sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

设置docker开机启动并启动docker

sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker

至此，docker已安装完成，可以使用docker -v查看版本，接下来就要安装三大金刚了

docker pull elasticsearch:8.6.2
docker pull kibana:8.6.2
docker pull logstash:8.6.2

启动

elasticsearch

接着先挂载elasticsearch的配置文件，方便以后修改首先创建elasticsearch.yml文件

cluster.name: "docker-cluster"
network.host: 0.0.0.0
discovery.seed_hosts: 0.0.0.0
network.bind_host: 0.0.0.0
http.port: 9200

# Enable security features
xpack.security.enabled: false

xpack.security.enrollment.enabled: false

# Enable encryption for HTTP API client connections, such as Kibana, Logstash, and Agents
xpack.security.http.ssl:
  enabled: false

# Enable encryption and mutual authentication between cluster nodes
xpack.security.transport.ssl:
  enabled: false

创建elasticsearch容器

docker run -d --name elasticsearch  -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /home/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:8.6.2

启动elasticsearch容器

docker start elasticsearch

浏览器输入http://你的虚拟机ip:9200 显示如下，说明es启动成功

kibana

创建kibana容器,这里使用到汉化 "-e I18N_LOCALE=zh-CN"

docker run -d --name kibana --link elasticsearch:elasticsearch -e "I18N_LOCALE=zh-CN" -p 5601:5601 kibana:8.6.2

启动kibana

docker start kibana

输入http://你的虚拟机ip:5601/ 此时kibana启动成功

logstash

在linux的/home目录下新建logstash.yml文件，其中index是索引的名称，我们使用“xiaobawang-”前缀加时间来生成每天的索引。

# 输入端
input {
  stdin { } 
  #为logstash增加tcp输入口，后面springboot接入会用到
  tcp {
      mode => "server"host => "0.0.0.0"port => 5043codec => json_lines
  }
}
 
#输出端
output {
  stdout {
    codec => rubydebug
  }
  elasticsearch {
    hosts => ["http://你的虚拟机ip地址:9200"]
    # 输出至elasticsearch中的自定义index名称index => "xiaobawang-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

然后启动logstash，这里配置文件做了映射，/home/logstash.yml映射到/usr/share/logstash/pipeline/logstash.yml

docker run -d --name logstash -p 5043:5043 -p 5044:5044  --privileged=true -v /home/logstash.yml:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.yml logstash:8.6.2

进入logstash容器

docker exec -it logstash /bin/bash

安装json_lines所需的插件

/usr/share/logstash/bin/logstash-plugin install logstash-codec-json_lines

重启logstash，至此elk已全部安装完成了。

docker restart logstash

Springboot整合logstash

下面使用logstash来将日志发送到elasticsearch，这里以springboot为例。

新建一个springboot项目，引入如下包：

   ch.qos.logback
   logback-classic


   net.logstash.logback
   logstash-logback-encoder
   7.3

在resources文件夹下，创建logback.xml

    
    
    
    
    
    
        
            INFO
        
        false
        
            
            
            %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %highlight(%-5level) -- %boldMagenta([%thread]) %boldCyan(%logger) : %msg%n
            UTF-8
        
    

    
    
        
        你的虚拟机IP地址:5043
        
        
            
            {"applicationName":"${applicationName}"}
        
    

    
    
        
            
            ${LOG_HOME}/TestWeb.log.%d{yyyy-MM-dd}.log
            
            30
        
        
            
            %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n
        
        
        
            10MB
        
    

    
    
        
        
    

新建一个controller请求

@RestControllerpublicclassTestController {

    privatefinalstatic Logger logger= LoggerFactory.getLogger(TestController.class);
    @RequestMapping("/myTest")publicvoidtest(){
        logger.info("日志开始"+System.currentTimeMillis());
        logger.info("日志结束"+System.currentTimeMillis());
    }
}

访问完请求后，进入Stack Management找到索引管理

可以看到springboot的3月4号日志已经生成，下面进一步查看日志的内容。

点击左侧菜单，选择Discover，创建数据视图，因为索引名称前缀是xiaobawang-，所以索引模式填写xiaobawang-*

就可以匹配每天生成的日志。

至此，ELK已经搭建完成，但kibana的功能远远不限于此，还可以查看不同维度的数据视图报表，有兴趣的童鞋可以研究研究。觉得有用的话，一键三连~