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4、在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件
ELK是由 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具所组成, 完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。
作用:存储日志数据,创建索引,方便全文检索
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是使用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。
作用:负责收集日志数据,通过模块对数据进行过滤、格式化处理,再输出
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。
可以添加的其它组件:
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。
filebeat 结合 logstash 带来好处:
1)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
2)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
3)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
4)使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道
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。
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 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,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。
Logstash配置文件由三部分组成
1)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)
格式如下:
input { #指定两个日志来源
file { path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"} #日志来源为syslog
file { path =>"/var/log/httpd/access.log" type =>"apache"} #日志来源apache服务
}
2)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。(可选,根据需要选择使用)
filter中的插件有:grok、date、mutate、mutiline
3)output:表示将logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出道ElasticSearch。
作用:负责从elasticsearch中提取数据,并在web页面进行数据展示
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。
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
(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。
| 主机名 | IP地址 | 部署的应用 |
| node01 | 192.168.3.101 | ElasticSearch、kibana |
| node02 | 192.168.3.102 | ElasticSearch |
| apache | 192.168.3.100 | Logstash、Apache |
关闭防火墙和selinux,安装java环境(所有节点上都要做)
systemctl stop firewalld #关闭防火墙
setenforce 0 #关闭selinuxjava -version #查看java的版本
yum install -y java #若没有安装,安装java就好
#apache节点修改主机名hostnamectl set-hostname apache
#node01节点修改主机名
hostnamectl set-hostname node01
#node02节点修改主机名
hostnamectl set-hostname node02






1)安装ElasticSearch软件(node01,node02节点上安装)
- #首先传入rpm安装包到节点上的opt目录下
- cd /opt
- rpm -ivh elasticsearch-6.7.2.rpm #安装elasticsearch


2)修改es的主配置文件
修改elasticsearch主配置文件,以下是node01节点上的配置,node02上的配置与node01上的配置几乎一样,只有23行的node.name的值与57行监听的地址可以都写0.0.0.0,也可以写本机的地址
- #修改elasticsearch主配置文件
- cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml{,.bak} #先将原来的配置文件备份一份
- vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml #修改配置文件
- --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
- node.master: true #是否master节点,false为否
- node.data: true #是否数据节点,false为否
- --35--取消注释,指定数据存放路径
- path.data: /var/lib/elasticsearch
- --39--取消注释,指定日志存放路径
- path.logs: /var/log/elasticsearch
- --45--取消注释,避免es使用swap交换分区
- bootstrap.memory_lock: true
- --57--取消注释,设置监听地址,0.0.0.0代表所有地址,也可以写本机地址
- network.host: 0.0.0.0
- --61--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: ["192.168.3.101:9300", "192.168.3.102:9300"]



3)es性能调优
- 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
- DefaultLimitNPROC=32000
- DefaultLimitMEMLOCK=infinity
-
- 然后需重启生效


- 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
-
- sysctl -p
- sysctl -a | grep vm.max_map_count


4)启动elasticsearch是否启动成功
- systemctl start elasticsearch.service #启动es
- systemctl enable elasticsearch.service #设置开机自启
- netstat -antp | grep 9200 #查看es的默认端口,判断是否启动es成功

5)查看节点信息
浏览器访问http://192.168.3.101:9200、http://192.168.3.102:9200
浏览器访问 http://192.168.3.101:9200/_cluster/health?pretty 、 http://192.168.3.102:9200/_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://192.168.3.101:9200/_cluster/state?pretty 检查群集状态信息。




ElasticSearch-head插件部署在node01节点或node02节点任意一个节点上即可
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 #安装依赖环境
-
- cd /opt
- tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz #解压安装包
-
- cd node-v8.2.1/
- ./configure
- make -j2 && make install #编译安装




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 /opt/elasticsearch-head/
- npm install //安装依赖包


4)修改 Elasticsearch 主配置文件并重启elasticsearch服务
- 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 &
- #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://192.168.3.101:9100/ 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。


7)插入索引,并在浏览器访问查看
curl -X PUT '192.168.3.101:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'



在apache节点安装logstash
1)安装apache服务httpd
- yum -y install httpd
- systemctl start httpd
2)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/

3)配置logstash配置文件
让其收集系统日志/var/log/messages,并将其输出到 elasticsearch群集。
- 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/messages"
- type =>"system"
- start_position =>"beginning"
- # ignore_older => 604800
- sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress"
- add_field => {"log_hostname"=>"${HOSTNAME}"}
- }
- }
- output {
- elasticsearch { #输出到 elasticsearch
- hosts => ["192.168.3.101:9200","192.168.3.102:9200"] #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
- }
- }


4)启动logstash,并在浏览器查看
- 创建并设置属主和属组,为logstash采集日志数据做准备
- mkdir /etc/logstash/sincedb_path/
- touch /etc/logstash/sincedb_path/log_progress
- chown logstash:logstash /etc/logstash/sincedb_path/log_progress
-
- logstash -f /etc/logstash/conf.d/system.conf #启动logstash根据配置文件采集相关日志数据




在node01上部署
1)安装Kibana
# 上传软件包到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-6.7.2-x86_64.rpm

2)修改Kibana的配置文件
- 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://192.168.3.101:9200","http://192.168.3.102:9200"]
- --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)在浏览器访问http://192.168.3.101:5601

5)添加索引
- 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



基于上方的ELK的部署,另起一台部署Filebeat
Filebeat节点IP:192.168.3.103
- #上传软件包 filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz 到/opt目录
- tar zxvf filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz
- mv filebeat-6.7.2-linux-x86_64/ /usr/local/filebeat


- cd /usr/local/filebeat
- vim filebeat.yml
- filebeat.inputs:
- - type: log #指定 log 类型,从日志文件中读取消息
- enabled: true
- paths:
- - /var/log/messages #指定监控的日志文件
- - /var/log/*.log
- tags: ["sys"] #设置索引标签
- fields: #可以使用 fields 配置选项设置一些参数字段添加到 output 中
- service_name: filebeat
- log_type: syslog
- from: 192.168.80.13
-
- --------------Elasticsearch output-------------------
- (全部注释掉)
-
- ----------------Logstash output---------------------
- output.logstash:
- hosts: ["192.168.80.12:5044"] #指定 logstash 的 IP 和端口


nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml > filebeat.out &

- cd /etc/logstash/conf.d
-
- vim filebeat.conf
- input {
- beats {
- port => "5044"
- }
- }
- filter {
- grok {
- match => ["message", "(?
%{IPV6}|%{IPV4})[\s\-]+\[(?.*)\]\s+\" (?<method>\S+)\s+(?<url_path>.+)\"\s+(?\d+) \d+ \" (?<req_addr>.+)\" \"(?<content>.*)\""] - }
- }
-
- output {
- elasticsearch {
- hosts => ["192.168.3.101:9200","192.168.3.102:9200"]
- index => "%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}"
- }
- stdout {
- codec => rubydebug
- }
- }

5、启动logstash,并在浏览器查看
logstash -f filebeat.conf




