过程曲折且艰辛,记录下来以备不时之需。
由于这种方案,每个 logstash 都需要占用较大内存,这对线上各日志收集的应用服务器,压力太大难以承受。
filebeat是一个轻量级的日志采集器,部署简单占用内存小。这一方案总体上比较好了,只是 logstash 这一节点的压力比较大,查询到filebeat可以负载均衡输出到多个logstash,所以后边考虑了在准备的三台 elk 服务器上都安装一个 logstash ,这样就实现了下边这一方案。
上边的方案其实已经能够满足一般公司的日志需求,但超大的日志数量可能会存在数据错乱缺失,节点脑裂等多个问题。要尽量解决这些问题,要做的工作还很多,这里收集部分网上的建议,记录如下:
在个服务器上通过 yum install -y ***.rpm 直接快速安装
安装后程序位置都在 /usr/share/ 下
配置文件都在 /etc/ 下
建议用 ansible 管理
启动:elasticsearch --- logstash --- filebeat --- kibana
停止:kibana --- filebeat --- logstash --- elasticsearch
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
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