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[2、设置 filebeat 的主配置文件](#2、设置 filebeat 的主配置文件)
[3、启动 filebeat](#3、启动 filebeat)
[4、在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件](#4、在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件)
一、ELK概述
ELK的组成
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。
1、ElasticSearch
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。
2、Logstash
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
- grok：对若干个大文本字段进行再分割成一些小字段
(?<字段名>正则表达式) 字段名: 正则表达式匹配到的内容 - mutate：对一些无用的字段进行剔除，或增加字段
- mutiline：对多行数据进行统一编排，多行合并或拆分（将多行数据合并在一行显示）
- data：对数据中的事件格式化进行统一和格式化
3）output：表示将logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出道ElasticSearch。
3、Kiabana
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。
完整日志采集系统基本特征
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
ELK的工作原理
（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。
二、ELK的部署
|---------|---------------|----------------------|
| 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 |
[部署环境]
1、环境准备
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selinux
java -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
2、部署ElasticSearch软件
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。
3、安装Elasticsearch-head插件
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"}'
4、Logstash部署
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
5、Kibana部署
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
三、Filebeat+ELK部署
基于上方的ELK的部署，另起一台部署Filebeat
Filebeat节点IP：192.168.3.103
1、安装Filebeat
#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
2、设置 filebeat 的主配置文件
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
3、启动 filebeat
nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml > filebeat.out &
4、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"
}
}
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 => ["192.168.3.101:9200","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
