ELK日志分析系统

       随着软件行业的发展，软件系统的生产部署结构日趋复杂。对于一个分布式的系统，同一应用通常部署在不同的节点上，通过负载均衡的方式将请求分发到各个不同的节点进行处理。此时就会相对增加生产运维的复杂度，在进行问题查询的时候很难判断本次请求是在哪台机器上执行的，也就无法快速的对日志进行查询从而定位问题，因此，就需要对日志进行统一的处理和分析，以便方便开发和运维人员的问题处理速度。

本文介绍的是elastic stack开源的ELK组件，主要包括elasticsearch(简称es)，logstash，kibana三个核心组件。

es是实时全文搜索和分析引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能，对外提供REST和java api，可扩展性的分布式系统。

Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具，几乎支持所有类型的日志，能够接收多种来源的日志，包括syslog、mq，并且能够输出到多种介质中，包括es，邮件等等。

Kibana是一个基于Web的图形界面，用于搜索、分析和可视化存储在 Elasticsearch指标中的日志数据。它利用Elasticsearch的REST接口来检索数据，不仅允许用户定制仪表板视图，还允许用户使用es语法进行操作。

但是，在实际使用的过程中发现，logstash会占用很多系统资源，因此决定加入一个更轻量的日志收集组件（也是elastic stack的组件之一）filebeat。因此在加入filebeat之后，整个部署架构变成了如下图所示。

安装包：

    elasticsearch-6.6.2.tar.gz

    kibana-6.6.2-linux-x86_64.tar.gz

    logstash-6.6.2.tar.gz

    filebeat-6.6.0-linux-x86_64.tar.gz

    jdk-8u192-linux-x64.tar.gz

机器：

    192.168.45.174，192.168.45.175，192.168.45.176（ES集群）

    192.168.45.2（logstash，kibana）

    192.168.45.136（应用服务器，安装filebeat）

   注(1)：由于ELK组件都是使用java开发的，因此需要安装1.8以上版本的jdk

      jdk的安装方法： https://www.cnblogs.com/kuoAT/p/7555298.html

   注(2)：Elasticsearch不能使用root用户运行，需要单独创建用户

1）为es创建一个目录

2）创建一个elk用户，并为elk用户授权elasticsearch目录

3）上传es的安装包，并解压到elasticsearch目录

4）切换到root用户，修改以下文件

5）执行sysctl –p ，使配置生效

6）切换回elk用户，进入 elasticsearch/config/目录下，修改es的配置文件elasticsearch.yml

1）将filebeat上传到要进行日志收集的服务器上192.168.45.136，并解压

2）修改配置文件

a. 修改其中的enabled为true，并配置paths(要收集的日志路径，可以使用* 代替)。也可以根据exclude_lines和include_lines来做一些过滤日志的行为。

b. filebeat的配置文件路径，以及是否允许重新加载配置文件。并设置索引的分片数量

c. 配置kibana地址

d. 配置logstash地址

1）将logstash安装包上传到192.168.45.2服务器并解压

tar -xvf logstash-6.6.2.tar.gz

2）修改logstash输入输出的配置文件logstash-sample.yml

a.input中配置filebeat的监听端口

b.filter中可以增加过滤条件对所有或者指定索引进行过滤

c.output中可以配置filebeat输出之后的索引

1）将kibana安装包kibana-6.6.2-linux-x86_64.tar.gz上传到192.168.45.2，并解压

tar -xvf kibana-6.6.2-linux-x86_64.tar.gz

2）修改配置文件

1）分别在对应的bin目录下执行下列操作

2）启动后可以在浏览器中输入192.168.45.2:5601来进入kibana界面进行日志查询

 一套好的日志分析系统可以详细记录系统的运行情况，方便我们定位分析系统性能瓶颈、查找定位系统问题。上一篇说明了日志的多种业务场景以及日志记录的实现方式，那么日志记录下来，相关人员就需要对日志数据进行处理与分析，基于E(ElasticSearch)L(Logstash)K(Kibana)组合的日志分析系统可以说是目前各家公司普遍的首选方案。

  作为微服务集群，必须要考虑当微服务访问量暴增时的高并发场景，此时系统的日志数据同样是爆发式增长，我们需要通过消息队列做流量削峰处理，Logstash官方提供Redis、Kafka、RabbitMQ等输入插件。Redis虽然可以用作消息队列，但其各项功能显示不如单一实现的消息队列，所以通常情况下并不使用它的消息队列功能；Kafka的性能要优于RabbitMQ，通常在日志采集，数据采集时使用较多，所以这里我们采用Kafka实现消息队列功能。

  ELK日志分析系统中，数据传输、数据保存、数据展示、流量削峰功能都有了，还少一个组件，就是日志数据的采集，虽然log4j2可以将日志数据发送到Kafka，甚至可以将日志直接输入到Logstash，但是基于系统设计解耦的考虑，业务系统运行不会影响到日志分析系统，同时日志分析系统也不会影响到业务系统，所以，业务只需将日志记录下来，然后由日志分析系统去采集分析即可，Filebeat是ELK日志系统中常用的日志采集器，它是 Elastic Stack 的一部分，因此能够与 Logstash、Elasticsearch 和 Kibana 无缝协作。

软件下载：

  因经常遇到在内网搭建环境的问题，所以这里习惯使用下载软件包的方式进行安装，虽没有使用Yum、Docker等安装方便，但是可以对软件目录、配置信息等有更深的了解，在后续采用Yum、Docker等方式安装时，也能清楚安装了哪些东西，安装配置的文件是怎样的，即使出现问题，也可以快速的定位解决。

Elastic Stack全家桶下载主页： https://www.elastic.co/cn/downloads/

我们选择如下版本：

Kafka下载：

  安装前先准备好三台CentOS7服务器用于集群安装，这是IP地址为：172.16.20.220、172.16.20.221、172.16.20.222，然后将上面下载的软件包上传至三台服务器的/usr/local目录。因服务器资源有限，这里所有的软件都安装在这三台集群服务器上，在实际生产环境中，请根据业务需求设计规划进行安装。

  在集群搭建时，如果能够编写shell安装脚本就会很方便，如果不能编写，就需要在每台服务器上执行安装命令，多数ssh客户端提供了多会话同时输入的功能，这里一些通用安装命令可以选择启用该功能。

新建/usr/local/java目录

将下载的jdk软件包jdk-8u64-linux-x64.tar.gz上传到/usr/local/java目录，然后解压

配置环境变量/etc/profile

在底部添加以下内容

使环境变量生效

备注：后续可通过此命令停止elasticsearch运行

  新建kafka的日志目录和zookeeper数据目录，因为这两项默认放在tmp目录，而tmp目录中内容会随重启而丢失,所以我们自定义以下目录:

修改如下：

在data文件夹中新建myid文件，myid文件的内容为1（一句话创建：echo 1 >myid）

kafka启动时先启动zookeeper，再启动kafka；关闭时相反，先关闭kafka，再关闭zookeeper。

1、zookeeper启动命令

后台运行启动命令：

或者

查看集群状态：

2、kafka启动命令

后台运行启动命令：

或者

3、创建topic，最新版本已经不需要使用zookeeper参数创建。

参数解释:

复制两份

--replication-factor 2

创建1个分区

--partitions 1

topic 名称

--topic test

4、查看已经存在的topic（三台设备都执行时可以看到）

5、启动生产者：

6、启动消费者：

添加参数 --from-beginning 从开始位置消费，不是从最新消息

7、测试：在生产者输入test，可以在消费者的两台服务器上看到同样的字符test，说明Kafka服务器集群已搭建成功。

Logstash没有提供集群安装方式，相互之间并没有交互，但是我们可以配置同属一个Kafka消费者组，来实现统一消息只消费一次的功能。

  Filebeat用于安装在业务软件运行服务器，收集业务产生的日志，并推送到我们配置的Kafka、Redis、RabbitMQ等消息中间件，或者直接保存到Elasticsearch，下面来讲解如何安装配置：

1、进入到/usr/local目录，执行解压命令

2、编辑配置filebeat.yml

  配置文件中默认是输出到elasticsearch，这里我们改为kafka，同文件目录下的filebeat.reference.yml文件是所有配置的实例，可以直接将kafka的配置复制到filebeat.yml

后台启动命令

停止命令

2、测试logstash是消费Kafka的日志主题，并将日志内容存入Elasticsearch

自动新增的两个index，规则是logstash中配置的

数据浏览页可以看到Elasticsearch中存储的日志数据内容，说明我们的配置已经生效。

Gitee: GitEgg: GitEgg 是一款开源免费的企业级微服务应用开发框架，旨在整合目前主流稳定的开源技术框架，集成常用的最佳项目解决方案，实现可直接使用的微服务快速开发框架。

GitHub: https://github.com/wmz1930/GitEgg

ELK日志分析系统使用教程

1.登陆kibana部署机器 http://172.168.160.193:5601/ （这里的ip:port是自己将kibana部署的机器ip地址）

2.选择左侧Discover菜单选项

3.在搜索框输入要查询日志的关键字，比如事件执行订单号，商户订单号等

4.增加结果过滤设置

5.增加扩展字段显示

6.增加结果排序和显示顺序设置

从此，解放徒手登陆服务器各个结点进行查询关键字的冗余工作，秒级分析关键日志。

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