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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。
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。
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。
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。
ilebeat 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
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。
node1节点(2C/4G) | node1/192.168.11.11 | Elasticsearch |
---|---|---|
node2节点(2C/4G) | node2/192.168.11.12 | Elasticsearch |
Apache节点 | apache192.168.11.13 | Logstash Kibana Apache |
关闭防火墙(所有节点)
systemctl stop firewalld
setenforce 0
设置Java环境
ELK是由java开发的必须运行在jvm上
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)
设置主机名
hostnamectl set-hostname es01 su
hostnamectl set-hostname es02 su
hostnamectl set-hostname apache su
主机名映射(所有节点)
vim /etc/hosts
192.168.11.11 es01
192.168.11.12 es02
192.168.11.13 apache
部署 Elasticsearch 软件
(1)安装elasticsearch—rpm包 #上传elasticsearch-6.7.2.rpm到/opt目录下 cd /opt rpm -ivh elasticsearch-6.7.2.rpm (2)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 node.master: true #是否master节点,false为否 node.data: true #是否数据节点,false为否 --33--取消注释,指定数据存放路径 path.data: /var/lib/elasticsearch --37--取消注释,指定日志存放路径 path.logs: /var/log/elasticsearch --43--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: ["192.168.11.11:9300", "192.168.11.12:9300"] grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
安装elasticsearch—rpm包(es01)
修改jvm配置文件优化
备份配置文件
修改配置文件
过滤一下刚刚配置
cat elasticsearch.yml | grep -v "^#"
配置es02节点
将es01配置导给es02,做简单修改
scp elasticsearch.yml es02:`pwd`
es 性能调优参数(es01和es02都要做) #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 硬限制 * hard nofile 65536 软限制 * soft nproc 32000 打开进程数 * hard nproc 32000 打开线程数 * soft memlock unlimited 内存锁定不限制 * hard memlock unlimited 内存锁定不限制 vim /etc/systemd/system.conf DefaultLimitNOFILE=65536 文件描述符 DefaultLimitNPROC=32000 进程数 DefaultLimitMEMLOCK=infinity 内存限制
设置好之后重启生效
reboot
重启之后可以看下有没有生效
ulimit -a
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ES(JVM heap )。所以, 在ES内存设置方面,可以遵循以下原则:
1.当机器内存小于64G时,遵循通用的原则,50%给ES,50%留给操作系统,供lucene使用
2.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(es01和es02节点都要做)
#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
systemctl start elasticsearch.service
systemctl enable elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200
浏览器访问 http://192.168.11.11:9200 、 http://192.168.11.12:9200 查看节点 Node1、Node2 的信息。
浏览器访问 http://192.168.11.11:9200/_cluster/health?pretty 、 http://192.168.11.12:9200/_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://192.168.11.11:9200/_cluster/state?pretty 检查群集状态信息。
#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。
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
#安装依赖环境
yum install gcc gcc-c++ make -y
#解压
cd /opt
tar zxf node-v8.2.1.tar.gz
#编译安装
cd node-v8.2.1/
./configure
make -j2 && make install
安装 phantomjs
上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到/opt。
#解压
cd /opt
tar jxf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
#复制相关文件
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。
#解压软件包
cd /opt
unzip elasticsearch-head-master.zip
#安装依赖包
cd /opt/elasticsearch-head-master/
npm install
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
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
通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息
#浏览器访问
http://192.168.11.14:9100/
连接群集
#如果看到群集健康值为 green 绿色,代表群集很健康
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"}'
#浏览器访问
http://192.168.11.14:9100/
#查看索引信!(https://img-blog.csdnimg.cn/14b6ef17fff24f08ba3a8c94c67ef327.png)
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。
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logstash和相关服务
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
#rpm安装
cd /opt
rpm -ivh logstash-6.7.2.rpm
systemctl enable logstash.service --now
#做软链接,方便使用
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/
测试 Logstash,将信息写入 Elasticsearch 中
#使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.11.14:9200"] } }'
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
修改 logstash配置文件
#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/messages" type =>"system" start_position =>"beginning" # ignore_older => 604800 sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress" add_field => {"log_hostname"=>"${HOSTNAME}"} } } output { elasticsearch { hosts => ["192.168.11.14:9200","192.168.11.15:9200"] index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}" } }
#配置文件详解 #输入部分 input { file{ path =>"/var/log/messages" type =>"system" start_position =>"beginning" # ignore_older => 604800 sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress" add_field => {"log_hostname"=>"${HOSTNAME}"} } } #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end,beginning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 ##输出 output { elasticsearch { #输出到 elasticsearch hosts => ["192.168.2.100:9200","192.168.2.102:9200"] #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 } }
#新建文件路径
mkdir /etc/logstash/sincedb_path/
touch /etc/logstash/sincedb_path/log_progress
#修改文件的属主属组
chown logstash:logstash /etc/logstash/sincedb_path/log_progress
#使用logstash启动配置文件
logstash -f system.conf
浏览器访问
http://192.168.11.14:9100/
查看索引信息
安装Kibana
#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
修改kibana主配置文件
vim /etc/kibana/kibana.yml #2行 取消注释,Kiabana 服务的默认监听端口为5601 server.port: 5601 #7行 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行 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://192.168.11.14:9200","http://192.168.11.15:9200"] #37行 取消注释,设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引 kibana.index: ".kibana" #96行 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
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
ss -natp | grep 5601
验证 Kibana
浏览器访问
http://192.168.11.14:5601
#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
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 => ["192.168.11.14:9200","192.168.11.15:9200"] index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}" } } if [type] == "error" { elasticsearch { hosts => ["192.168.11.14:9200","192.168.11.15:9200"] 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://192.168.11.14:9100 查看索引是否创建
浏览器访问 http://192.168.11.14:5601
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。
再用相同的方法添加 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。
Server | IP | Components | System |
---|---|---|---|
Node1 | 192.168.11.14 | Elasticsearch 、 Kibana | CentOS7.4(64 位) |
Node2 | 192.168.11.15 | Elasticsearch | CentOS7.4(64 位) |
Apache | 192.168.11.13 | Logstash Apache | CentOS7.4(64 位) |
Filebeat节点 | 192.168.11.16 | Filebeat | CentOS7.4(64 位) |
安装Filebeat(Node1节点)
上传软件包 filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz 到/opt目录
#解压软件包
tar zxvf filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz
mv filebeat-6.7.2-linux-x86_64/ /usr/local/filebeat
修改filebeat的主配置文件(Node1节点)
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: 192.168.2.105 --------------Elasticsearch output------------------- (全部注释掉) ----------------Logstash output--------------------- output.logstash: hosts: ["192.168.11.13:5044"] #指定 logstash 的 IP 和端口
启动 filebeat
#启动 filebeat
nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml > filebeat.out &
#-e:输出到标准输出,禁用syslog/文件输出
#-c:指定配置文件
#nohup:在系统后台不挂断地运行命令,退出终端不会影响程序的运行
在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件
cd /etc/logstash/conf.d vim filebeat.conf input { beats { port => "5044" } } #filebeat发送给logstash的日志内容会放到message字段里面,logstash使用grok插件正则匹配message字段内容进行字段分割 #Kibana自带grok的正则匹配的工具:http://<your kibana IP>:5601/app/kibana#/dev_tools/grokdebugger # %{IPV6}|%{IPV4} 为 logstash 自带的 IP 常量 filter { grok { match => ["message", "(?<remote_addr>%{IPV6}|%{IPV4})[\s\-]+\[(?<logTime>.*)\]\s+\"(?<method>\S+)\s+(?<url_path>.+)\"\s+(?<rev_code>\d+) \d+ \"(?<req_addr>.+)\" \"(?<content>.*)\""] } } output { elasticsearch { hosts => ["192.168.11.14:9200","192.168.11.15:9200"] index => "%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}" } stdout { codec => rubydebug } }
#启动 logstash
logstash -f filebeat.conf
浏览器访问验证
浏览器访问 http://192.168.11.14:5601
登录 Kibana
单击“Create Index Pattern”按钮添加索引“filebeat-*”
单击 “create” 按钮创建
单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
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