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一、ELK 简介: 1.开源工具介绍#xff1a; 2.其它组件#xff1a; 2.1 Filebeat#xff1a; 2.2 Fluentd#xff1a; 2.3 缓存/消息队列#xff08;redis、kafka、RabbitMQ等#xff09;#xff1a; 3. filebeat 结合 logstash 带来好处#xff1a;
二、为什么要…目录
一、ELK 简介: 1.开源工具介绍 2.其它组件 2.1 Filebeat 2.2 Fluentd 2.3 缓存/消息队列redis、kafka、RabbitMQ等 3. filebeat 结合 logstash 带来好处
二、为什么要使用 ELK
三、完整日志系统基本特征
四、ELK 的工作原理
五、ELK 日志分析系统部署 1. 环境准备 视图 2. Elasticsearch 集群部署 2.1 设置Java环境 2.2 部署 Elasticsearch 软件 2.3 性能参数调优 2.4 优化elasticsearch用户拥有的内存权限
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 2.5 启动elasticsearch 3. 安装 Elasticsearch-head 插件 3.1 编译安装 node 3.2 安装 phantomjs 3.3 安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具 3.4 修改 Elasticsearch 主配置文件 3.5 启动 elasticsearch-head 服务 4. Apache 节点 ELK Logstash 部署 4.2 安装Java环境 4.3 安装logstash 4.4 测试 Logstash 5. Node1 ELK Kiabana 部署 5.1 安装 Kiabana 5.2 设置 Kibana 的主配置文件 5.3 创建日志文件启动 Kibana 服务 5.4 验证kibana 添加Elasticsearch 索引 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。 1.开源工具介绍
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。
KiabanaKibana 通常与 Elasticsearch 一起部署Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 DashboardKibana 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。 2.其它组件 2.1 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。 2.2 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 logstashFluentd 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。 2.3 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。 3. filebeat 结合 logstash 带来好处
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将数据发送到多个目的地例如S3HDFSHadoop分布式文件系统或写入文件使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理er
二、为什么要使用 ELK
日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷性能安全性从而及时采取措施纠正错误。 往往单台机器的日志我们使用grep、awk等工具就能基本实现简单分析但是当日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理例如开源的syslog将所有服务器上的日志收集汇总。集中化管理日志后日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情一般我们使用 grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。 一般大型系统是一个分布式部署的架构不同的服务模块部署在不同的服务器上问题出现时大部分情况需要根据问题暴露的关键信息定位到具体的服务器和服务模块构建一套集中式日志系统可以提高定位问题的效率。
三、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
四、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。 2Logstash 收集日志将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中。 3Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储。 4Kibana 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。
五、ELK 日志分析系统部署 1. 环境准备
node1节点2C/4Gnode1/192.168.88.101 Elasticsearch node2节点2C/4Gnode2/192.168.80.103 Elasticsearch Apache节点apache/192.168.88.100 Logstash Kibana Apache 视图 systemctl stop firewalld
setenforce 0##更改主机名
hostnamectl set-hostname apache
su ##切换用户hostnamectl set-hostname node01
suhostnamectl set-hostname node02
su##编写hosts文件
vim /etc/hosts
192.168.88.101 node01
192.168.88.103 node02
192.168.88.100 apache ##所有节点配置2. Elasticsearch 集群部署 2.1 设置Java环境
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)2.2 部署 Elasticsearch 软件
#上传elasticsearch-6.7.2.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-6.7.2.rpm2修改elasticsearch主配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bakvim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml --行数都是大概--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node1Node2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
--36--取消注释指定数据存放路径
path.data: /var/lib/elasticsearch
--40--取消注释指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch
--46--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: [192.168.80.10:9300, 192.168.80.11:9300]grep -v ^# /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 2.3 性能参数调优
#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 unlimitedvim /etc/systemd/system.conf
DefaultLimitNOFILE65536
DefaultLimitNPROC32000
DefaultLimitMEMLOCKinfinity需重启生效 2.4 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ESJVM heap )。所以 在ES内存设置方面可以遵循以下原则
当机器内存小于64G时遵循通用的原则50%给ES50%留给操作系统供lucene使用 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/2621444g/41943048g/8388608
vm.max_map_count262144sysctl -p2.5 启动elasticsearch
systemctl start elasticsearch.service
systemctl enable elasticsearch.servicenetstat -antp | grep 9200
#查看elasticsearch是否成功开启 浏览器访问
http://192.168.88.101:9200 、 http://192.168.88.103:9200 查看节点 Node1、Node2 的信息。 浏览器访问
http://192.168.88.101:9200/_cluster/health?pretty、http://192.168.80.11:9200/_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。
#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。 3. 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。 3.1 编译安装 node
#上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
yum install gcc gcc-c make -ycd /opt
tar zxvf node-v8.2.1.tar.gzcd node-v8.2.1/
./configure
make make install3.2 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/bin3.3 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3.4 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 3.5 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 /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start elasticsearch-head0.0.0 start /usr/local/src/elasticsearch-head grunt server
Running connect:server (connect) task Waiting forever... Started connect web server on http://localhost:9100 出现这个便是成功 #elasticsearch-head 监听的端口是 9100 netstat -natp |grep 9100 #通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息 通过浏览器访问 http://192.168.88.101:9100/ 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。 4. Apache 节点 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。 4.1 安装Apahce服务httpd
yum -y install httpd
systemctl start httpd 4.2 安装Java环境
yum -y install javajava -version ##查看版本 4.3 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.serviceln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/4.4 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{ codecrubydebug } } #使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts[192.168.88.101:9200] } } #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/messagestype systemstart_position beginning# ignore_older 604800sincedb_path /etc/logstash/sincedb_path/log_progressadd_field {log_hostname${HOSTNAME}}}
}output {elasticsearch { #输出到 elasticsearchhosts [192.168.80.10:9200,192.168.80.11:9200] #指定 elasticsearch 服务器的地址和端口index system-%{YYYY.MM.dd} #指定输出到 elasticsearch 的索引格式}
} #path表示要收集的日志的文件位置 #type是输入ES时给结果增加一个叫type的属性字段 #start_position可以设置为beginning或者endbeginning表示从头开始读取文件end表示读取最新的这个要和ignore_older一起使用 #ignore_older表示了针对多久的文件进行监控默认一天单位为秒可以自己定制比如默认只读取一天内被修改的文件 #sincedb_path表示文件读取进度的记录每行表示一个文件每行有两个数字第一个表示文件的inode第二个表示文件读取到的位置byteoffset。默认为$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 mkdir /etc/logstash/sincedb_path/
touch /etc/logstash/sincedb_path/log_progress
chown logstash:logstash /etc/logstash/sincedb_path/log_progresslogstash -f system.conf 浏览器访问 http://192.168.88.101:9100/ 查看索引信息 5. Node1 ELK Kiabana 部署 5.1 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 5.2 设置 Kibana 的主配置文件 配置文件最后一行更改 i18n.locale: zh-CN 可以把kibana界面切换成中文
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://192.168.80.10:9200,http://192.168.80.11:9200]
--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.log5.3 创建日志文件启动 Kibana 服务
touch /var/log/kibana.log
chown kibana:kibana /var/log/kibana.logsystemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.servicenetstat -natp | grep 56015.4 验证kibana 添加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 5.5 收集 Apache 服务器的日志
将访问的、错误的添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示
vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.confinput {file{path /etc/httpd/logs/access_logtype accessstart_position beginning}file{path /etc/httpd/logs/error_logtype errorstart_position beginning}
}
output {if [type] access {elasticsearch {hosts [192.168.88.101:9200,192.168.88.103:9200]index apache_access-%{YYYY.MM.dd}}}if [type] error {elasticsearch {hosts [192.168.88.101:9200,192.168.88.103:9200]index apache_error-%{YYYY.MM.dd}}}
}
