ELK【elasticsearch+logstash+kibana】企业级日志分析系统

一、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，完成更加强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。

2.ElasticSearch

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。

3. Logstash

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。

4.Kiabana

Kiabana：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。

5.Filebeat

Filebeat 是一款轻量级的开源日志文件数据搜索器。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 ES 存储，性能上相比运行于 JVM 上的 Logstash 优势明显，是对它的替代。
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S3，HDFS（Hadoop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管道
日志的集中化管理 beats 包括四种工具

Packetbeat（搜索网络流量数据）
Topbeat（搜索系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据）
Filebeat（搜集文件数据）
Winlogbeat（搜集 Windows 时间日志数据）

6.为什么要用ELK（思考一下）

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。

7.ELK的工作原理

1.AppServer是一个类似于Nginx、Apache的集群，其日志信息由Logstash来收集
2.往往为了减少网络问题所带来的瓶颈，会把Logstash服务放入前者的集群内，减少网络的消耗
3.Logstash把收集到的日志数据格式化后输出转存至ES数据库内（这是一个日志进行集中化管理的过程）
4.随后，Kibana对ES数据库内格式化日志数据信息进行索引和存储
5.最后，Kibana把其展示给客户端
总结：lohstash作为日志收集器，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。

二、ELK实验（部署ELK日志分析系统）

实验环境准备

node1节点（2C/4G）：node1/192.168.169.30 Elasticsearch
node2节点（2C/4G）：node2/192.168.169.20 Elasticsearch
Apache节点：apache/192.168.169.10 Logstash Kibana Apache

1.关闭防火墙

systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld
setenforce 0
ntpdate ntp.aliyun.com
先同步时间
ElasticSearch集群部署（在Node1、Node2节点上操作）
#更改主机名
Node1节点：hostnamectl set-hostname node1
Node2节点：hostnamectl set-hostname node2

#配置域名解析
vim /etc/hosts
192.168.169.20 node1
192.168.169.30 node2
#查看Java环境，如果没有安装，yum -y install java
java -version

部署 Elasticsearch 软件

（1）#上传elasticsearch-6.7.2.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-6.7.2.rpm 
（2）#加载系统服务
systemctl daemon-reload    
systemctl enable elasticsearch.service 
（3）#修改elasticsearch主配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--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
--33--取消注释，指定数据存放路径
path.data: /data/elk_data
--37--取消注释，指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch/
--43--取消注释，改为在启动的时候不锁定内存
bootstrap.memory_lock: false
--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
--68--取消注释，集群发现通过单播实现，指定要发现的节点 node1、node2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"]
#查看主配置文件
grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
#将node1的配置文件拷贝一份在node2上并去node2上修改
scp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml node2:/etc/elasticsearch/
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--23--取消注释，指定节点名字：Node1节点为node1，Node2节点为node2
node.name: node2
（4）#创建数据存放路径并授权
mkdir -p /data/elk_data
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/ 
（5）#启动elasticsearch是否成功开启
systemctl start elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200
（6）#查看节点信息
浏览器访问 ，查看节点 Node1、Node2 的信息
http://192.168.169.20:9200  http://192.168.169.30:9200 
#原谅色：green
http://192.168.169.20:9200/_cluster/health?pretty
http://192.168.169.30:9200/_cluster/health?pretty
#######  使用以上方式查看状态并不友好，可以通过 elasticsearch-head插件来直接管理  #####
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node1

node2

2.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。

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 instal
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

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
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总结