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ELK日志采集系统搭建

作者：繁依Fanyi0 | 2024-04-28 22:33:37

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日志采集系统

需求背景

现在的系统大多比较复杂，一个服务的背后可能就是一个集群的机器在运行，各种访问日志、应用日志、错误日志量随着访问量和时间会越来越多，运维人员就无法很好的去管理日志，开发人员排查问题，需要到服务器上查日志，极为不方便。逐台登陆机器去查看日志特别费力，且效率慢。

为什么要用 ELK？

在日志分析场景一般使用最多的就是通过 grep、awk 命令获取想要的日志信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大、难以归档、搜索慢、多维度查询困难等。

如果像搜索引擎一样通过关键字搜索出相关的日志，岂不快哉。于是就有了集中式日志系统。ELK 就是其中一款使用最多的开源产品。

常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。

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。

一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点：

  • 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传输到中央系统
  • 存储－如何存储日志数据
  • 分析－可以支持 UI 分析
  • 警告－能够提供错误报告，监控机制

ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。

ELK 架构

ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）是一套开源的日志管理方案，三者组合在一起搭建实时的日志分析平台。

  • Elasticsearch：简称 ES，是个开源分布式搜索引擎，是ELK的核心，基于Apache Lucene的开源数据搜索引擎，可以实时快速的搜索和分析，性能强悍。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful 风格接口，多数据源，自动搜索负载等。
  • Logstash：一个具有实时传输能力的数据收集引擎，用来数据收集、分析、过滤日志的工具，支持多类型日志
  • Kibana：为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。

这是最简单的一种 ELK 架构方式。此架构由 Logstash 分布于各个节点上搜集相关日志、数据，并经过分析、过滤后发送给远端服务器上的 Elasticsearch 进行存储。Elasticsearch 将数据以分片的形式压缩存储并提供多种API供用户查询，操作。用户亦可以更直观的通过配置 Kibana Web 方便的对日志查询，并根据数据生成报表。

优点：搭建简单，易于上手。

缺点：Logstash 耗资源较大，占用 CPU 和内存高。另外没有消息队列缓存，存在数据丢失隐患。

为解决传统 ELK 架构上的不足，对此进行了以下扩展：

Filebeat：一个轻量级日志采集器，早期的 ELK 架构中使用 Logstash 收集、解析日志，但是 Logstash 对内存、cpu、io 等资源消耗比较高，相比 Logstash，Filebeat 所占系统的 CPU 和内存几乎可以忽略不计。适合于在各个服务器上搜集日志后传输给 Logstash，官方也推荐此工具。

Kafka：一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，如果日志量巨大，还需要引入Kafka用以均衡网络传输，降低网络闭塞，保证数据不丢失，还可以系统之间解耦，具有更好的灵活性和扩展性。

filebeat 收集需要提取的日志文件，将日志文件转存到 kafka 中，logstash 处理 kafka 日志，格式化处理，并将日志输出到 elasticsearch 中，前台页面通过 kibana 展示日志。

使用 kafka 做缓存层，而不是直接将 filebeat 收集到的日志信息写入 logstash，让整体结构更健壮，减少网络环境，导致数据丢失。filebeat 负责将收集到的数据写入 kafka，logstash 取出数据并处理。

即解决的资源消耗过大问题，也解决了消息可能丢失的隐患。

环境介绍

  1. jdk：17
  2. kafka：3.3.2
  3. elasticsearch：7.17.10
  4. filebeat：7.17.10
  5. kibana：7.17.10
  6. logstash：7.17.10

JDK17

配置 JDK 环境，elasticsearch：7.17.10 需要 Java 11 以上的版本。

Kafka

1、下载并解压

新版的 kafka 已经内置了一个 zookeeper  环境，所以我们可以直接使用。

2、配置 zookeeper

zookeeper.properties

  1. # 数据文件目录
  2. dataDir=/data/zookeeper/data
  3. # 客户端连接端口
  4. clientPort=2181
  5. # 客户端最大连接数限制
  6. maxClientCnxns=0
  7. admin.enableServer=false

启动

./bin/zookeeper-server-start.sh ./config/zookeeper.properties &

2、配置 kafka

server.properties

  1. # 监听
  2. listeners=PLAINTEXT://192.168.200.11:9092
  3. # 日志存放路径
  4. log.dirs=/data/logs/kafka
  5. # zookeeper地址和端口
  6. zookeeper.connect=192.168.200.11:2181

启动

./bin/kafka-server-start.sh ./config/server.properties &

3、测试

生产者发送消息测试

./bin/kafka-console-producer.sh --topic test --bootstrap-server 192.168.200.11:9092

消费者消费消息测试

./bin/kafka-console-consumer.sh --topic test --from-beginning --bootstrap-server 192.168.200.11:9092

 

Filebeat

如上面所说，简单搭建的 ELK 是有缺陷的，如果 Logstash 需要添加插件，那就全部服务器的 Logstash 都要添加插件，扩展性差。所以就有了 FileBeat，占用资源少，只负责采集日志，不做其他的事情。

1、下载并解压

2、配置 filebeat.yml 文件

  • inputs：Filebeat 的输入为目标日志
  • ouput：Filebeat 的输出为 kakfa，指定 topic
  1. # ============================== Filebeat inputs ===============================
  2.  
  3. filebeat.inputs:
  4. - type: log
  5.   id: filebeat-user-log
  6.   enabled: true
  7.   paths:
  8.     - /data/logs/*.log
  9.   # 定义日志标签，注意：不同的服务使用不同的标签
  10.   tags: ["user-log"]
  11.  
  12. # 注释掉
  13. # ---------------------------- Elasticsearch Output ----------------------------
  14. #output.elasticsearch:
  15.   # Array of hosts to connect to.
  16.   # hosts: ["localhost:9200"]
  17.  
  18.   # Protocol - either `http` (default) or `https`.
  19.   #protocol: "https"
  20.  
  21.   # Authentication credentials - either API key or username/password.
  22.   #api_key: "id:api_key"
  23.   #username: "elastic"
  24.   #password: "changeme"
  25.  
  26. # 新增
  27. # ------------------------------ kafka Output -------------------------------
  28. output.kafka:
  29.   enable: true
  30.   hosts: ["192.168.200.11:9092"]
  31.   topic: "elk_logs_topic"

3、启动

启动Filebeat，需要指定配置文件，即刚才配置好的 filebeat.yml

./filebeat -c filebeat.yml &

注意

filebeat.yml 文件权限为 644，否则会报错：Exiting: error loading config file: config file ("filebeat.yml") can only be writable by the owner but the permissions are "-rw--w--w-" (to fix the permissions use: 'chmod go-w /opt/filebeat/7.17.10/filebeat.yml')

权限分别由三个数字表示：

  1. r = 4
  2. w = 2
  3. x = 1

使用数字表示权限时，每组权限分别对应数字之和：

  1. rw = 4 + 2 = 6
  2. rwx = 4 + 2 + 1 = 7
  3. r-x = 4 + 1 = 5

Elasticsearch

1、下载并解压

2、创建用户

root用户不能启动 elasticsearch 需要创建独立的用户

useradd elastic

3.修改文件归属用户

chown -R elastic:elastic 7.17.10/

切换用户

su elastic

4、配置 config/elasticsearch.yml 文件

  1. http.port: 9200
  2. http.host: 0.0.0.0
  3. http.cors.enabled: true
  4. http.cors.allow-origin: "*"
  5. http.cors.allow-headers: Authorization,X-Requested-With,Content-Length,Content-Type
  6. # 如果需要设置密码需要开启下面两行
  7. # xpack.security.enabled: true
  8. # xpack.security.transport.ssl.enabled: true

5、启动

./bin/elasticsearch &

6、测试

  1. [elastic@localhost 7.17.10]$ curl 192.168.200.11:9200
  2. {
  3.   "name" : "localhost.localdomain",
  4.   "cluster_name" : "elasticsearch",
  5.   "cluster_uuid" : "6_zpcReFSTuR9hgkj9eOKg",
  6.   "version" : {
  7.     "number" : "7.17.10",
  8.     "build_flavor" : "default",
  9.     "build_type" : "tar",
  10.     "build_hash" : "fecd68e3150eda0c307ab9a9d7557f5d5fd71349",
  11.     "build_date" : "2023-04-23T05:33:18.138275597Z",
  12.     "build_snapshot" : false,
  13.     "lucene_version" : "8.11.1",
  14.     "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
  15.     "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  16.   },
  17.   "tagline" : "You Know, for Search"
  18. }

LogStash

使用 FileBeat 采集日志时就可以把 Logstash 抽出来，做一些滤处理之类的工作。

1、下载并解压

2、配置 config/logstash.yml 文件

node.name: local

3、创建 logstash-kafka.conf 配置文件

  • input ：Logstash 去接 Filebeat 发送到 Kafka 的数据，配置 Kafka 相关的信息，指定 topic，并指明类型为 json
  • output : 需要向 ES 中存储，指定ES的地址，并创建索引：名称-年份.月份
  1. input {
  2.  kafka {
  3.     bootstrap_servers => ["192.168.200.11:9092"]
  4.     group_id => "elk_logs_group"
  5.     topics => ["elk_logs_topic"]
  6.     consumer_threads => 5
  7.     codec => json {
  8.       charset => "UTF-8"
  9.     }
  10.   }
  11. }
  12.  
  13. output {
  14.     # 按照日志标签对日志进行分类处理，日志标签在 filebeat 中定义
  15.     if "user-log" in [tags] {
  16.         elasticsearch {
  17.           hosts => ["http://192.168.200.11:9200"]
  18.           index => "user-log-%{+YYYY.MM.dd}"
  19.           # user => "elastic"
  20.           # password => "elastic"
  21.         }
  22.     }
  23.     if "order-log" in [tags] {
  24.         elasticsearch {
  25.           hosts => ["http://192.168.200.11:9200"]
  26.           index => "order-log-%{+YYYY.MM.dd}"
  27.           # user => "elastic"
  28.           # password => "elastic"
  29.         }
  30.     }
  31. }

注意，需要保证格式的正确，且不能大写，要不然 LogStash会抛出异常。

3、启动

./bin/logstash  -f ./config/logstash-kafka.conf &

Kibana

1、下载并解压

2、创建用户

root用户不能启动 kibana 需要创建独立的用户

useradd kibana

3、修改文件拥有用户

chown -R kibana:kibana 7.17.10/

切换用户

su kibana

4、配置 kibana.yml 文件

  1. server.port: 5601
  2. server.host: "192.168.200.11"
  3. elasticsearch.hosts: ["http://192.168.200.11:9200"]
  4. # 中文页面
  5. i18n.locale: "zh-CN"

5、启动

./bin/kibana

6、测试

打开浏览器输入 localhost:5601 ，如果能打开说明启动成功。

到此，程序安装工作就已经结束了。

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