这样处理 SpringBoot 日志，太优雅了!

在排查线上异常的过程中，查询日志总是必不可缺的一部分。现今大多采用的微服务架构，日志被分散在不同的机器上，使得日志的查询变得异常困难。如果此时有一个统一的实时日志分析平台，那可谓是雪中送碳，必定能够提高我们排查线上问题的效率。本文带您了解一下开源的实时日志分析平台 ELK 的搭建及使用。

ELK 简介

ELK 是一个开源的实时日志分析平台，它主要由 Elasticsearch、Logstash 和 Kiabana 三部分组成。

Logstash

Logstash 主要用于收集服务器日志，它是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。Logstash 可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来，并将数据标准化到您所选择的目的地。

Logstash 收集数据的过程主要分为以下三个部分：

输入：数据（包含但不限于日志）往往都是以不同的形式、格式存储在不同的系统中，而 Logstash 支持从多种数据源中收集数据（File、Syslog、MySQL、消息中间件等等）。

过滤器：实时解析和转换数据，识别已命名的字段以构建结构，并将它们转换成通用格式。

输出：Elasticsearch 并非存储的唯一选择，Logstash 提供很多输出选择。

Elasticsearch

Elasticsearch （ES）是一个分布式的 Restful 风格的搜索和数据分析引擎，它具有以下特点：

查询：允许执行和合并多种类型的搜索 --- 结构化、非结构化、地理位置、度量指标 --- 搜索方式随心而变。

分析：Elasticsearch 聚合让您能够从大处着眼，探索数据的趋势和模式。

速度：很快，可以做到亿万级的数据，毫秒级返回。

可扩展性：可以在笔记本电脑上运行，也可以在承载了 PB 级数据的成百上千台服务器上运行。

弹性：运行在一个分布式的环境中，从设计之初就考虑到了这一点。

灵活性：具备多个案例场景。支持数字、文本、地理位置、结构化、非结构化，所有的数据类型都欢迎。

Kibana

Kibana 可以使海量数据通俗易懂。它很简单，基于浏览器的界面便于您快速创建和分享动态数据仪表板来追踪 Elasticsearch 的实时数据变化。其搭建过程也十分简单，您可以分分钟完成 Kibana 的安装并开始探索 Elasticsearch 的索引数据 --- 没有代码、不需要额外的基础设施。

在 ELK 中，三大组件的大概工作流程如下图所示，由 Logstash 从各个服务中采集日志并存放至 Elasticsearch 中，然后再由 Kiabana 从 Elasticsearch 中查询日志并展示给终端用户。

ELK 实现方案

filebeat,logstash和es都是ELK组件中的标准处理组件。其中，ES是一个高度可扩展的全文搜索和分析引擎，能够对大容量的数据进行接近实时的存储、搜索和分析操作，通常会跟Kibana部署在一起，由Kibana提供图形化的操作功能。LogStash是一个数据收集引擎，他可以动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析和统一格式等简单操作，并将输出结果存储到指定位置上。但是LogStash服务过重，如果在每个应用上都部署一个logStash，会给应用服务器增加很大的负担。因此，通常会在应用服务器上，部署轻量级的filebeat组件。filebeat可以持续稳定的收集简单数据，比如Log日志，统一发给logstash进行收集后，再经过处理存到ES。本篇文章中提供的解决方案如下图所示：

ELK 平台搭建

本节主要介绍搭建 ELK 日志平台，包括安装 Logstash，filebeat,Elasticsearch 以及 Kibana 组件。完成本小节，您需要做如下准备：

1、一台 centos机器或虚拟机，此处省略了 Elasticsearch 集群的搭建，且将 Logstash、filebeat、Elasticsearch 以及 Kibana 安装在同一机器上。

2、在 centos上安装 JDK，注意 Logstash 要求 JDK 在 1.7 版本以上。

安装Logstash

下载地址：www.elastic.co/cn/download...

ruby 复制代码

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.17.3-linux-x86_64.tar.gz

解压压缩包：

tar -xzvf logstash-7.17.3-linux-x86_64.tar.gz

显示更多简单用例测试，进入到解压目录，并启动一个将控制台输入输出到控制台的管道。

ruby 复制代码

cd logstash-7.17.3
elk@elk:~/elk/logstash-7.3.0$ bin/logstash -e 'input { stdin {} } output { { stdout {} } }'

显示更多看到如下日志就意味着 Logstash 启动成功。

在控制台输入 Hello Logstash ，看到如下效果代表 Logstash 安装成功。

清单 1. 验证 Logstash 是否启动成功Hello Logstash

perl 复制代码

{
    "@timestamp" =&gt; 2019-08-10T16:11:10.040Z,
          "host" =&gt; "elk",
      "@version" =&gt; "1",
       "message" =&gt; "Hello Logstash"
}

配置logstash

进入config目录，在目录下直接修改logstash-sample.conf文件即可。

配置文件名字可以随便取，后续启动时需要指定配置文件。

ini 复制代码

# Sample Logstash configuration for creating a simple
# Beats -> Logstash -> Elasticsearch pipeline.
input {
    beats {
        port => 5044
    }
}
filter {
    grok {
        match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}"}
    }
}

output {
    elasticsearch {
        hosts => ["http://localhost:9200"]
        #index => "%{[@metadata][beat]}-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}"
        index => nginxlog
        user => "elastic"
        password => "123456"
    }
}

input表示输入，这里表示从filebeat输入消息，接收的端口是5044。

output表示数据的输出，这里表示将结果输出到本机的elasticsearch中，索引是nginxlog。

filer表示对输入的内容进行格式化处理。这里指定的grok是logstash内置提供的一个处理非结构化数据的过滤器。他可以以一种类似于正则表达式的方式来解析文本。简单的配置规则比如：%{NUMBER:duration} %{IP:client} 就是从文本中按空格，解析出一个数字型内容，转化成duration字段。然后解析出一个IP格式的文本，转换成client字段。而示例中使用的COMBINEDAPACHELOG则是针对APACHE服务器提供的一种通用的解析格式，对于解析Nginx日志同样适用。

启动logstash

bash 复制代码

nohup bin/logstash -f config/logstash-sample.conf --config.reload.automatic &

config.reload.automatic表示配置自动更新，也就是说以后只要改动了配置文件，就会及时生效，不需要重启logstash

nohup指令只是表示不要占据当前控制台，将控制台日志打印到nohup.out文件中。

安装filebeat

logstash服务，通过5044端口监听filebeat服务。接下来就需要在各个应用服务器上部署filebeat，往logstash发送日志消息即可。

filebeat的下载地址： www.elastic.co/cn/download...

选择7.17.3版本filebeat-7.17.3-linux-x86_64.tar.gz。并使用指令解压

tar -zxvf filebeat-7.17.3-linuxx86_64.tar.gz

修改filebeat.yml配置文件

yaml 复制代码

# ============================== Filebeat inputs ===============================
filebeat.inputs:
- type: filestream
# Change to true to enable this input configuration.
enabled: true
# Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.
paths:
- /www/wwwlogs/access.log
#- c:\programdata\elasticsearch\logs*

# ------------------------------ Logstash Output -------------------------------
output.logstash:
# The Logstash hosts
hosts: ["192.168.65.114:5044"]

默认打开的是output.elasticsearch，输入到es，这部分配置要注释掉。

启动filebeat

bash 复制代码

nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml -d "publish" &

filebeat任务启动后，就会读取nginx的日志，一旦有新的日志记录，就会将日志转发到logstash，然后经由logstash再转发到ES中。并且filebeat对于读取过的文件，都是有记录的，即便文件改了名字也不会影响读取的进度。比如对log日志，当前记录的log文件，即便经过日志轮换改成了其他的名字，读取进度也不会有变化。而新生成的log日志也可以继续从头读取内容。如果需要清空filebeat的文件记录，只需要删除安装目录下的data/registry目录即可。

安装 Elasticsearch

安装es

ruby 复制代码

# windows
https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.17.3-windows-x86_64.zip

# centos7 
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.17.3-linux-x86_64.tar.gz

解压安装包：

tar -xzvf elasticsearch-7.3.0-linux-x86_64.tar.gz

启动 Elasticsearch：

bash 复制代码

cd elasticsearch-7.3.0/
bin/elasticsearch -d

在启动 Elasticsearch 的过程中我遇到了两个问题在这里列举一下，方便大家排查。

问题一：内存过小，如果您的机器内存小于 Elasticsearch 设置的值，就会报下图所示的错误。解决方案是，修改 elasticsearch-7.3.0/config/jvm.options 文件中的如下配置为适合自己机器的内存大小，若修改后还是报这个错误，可重新连接服务器再试一次。

问题二，如果您是以 root 用户启动的话，就会报下图所示的错误。解决方案自然就是添加一个新用户启动 Elasticsearch，至于添加新用户的方法网上有很多，这里就不再赘述。

启动成功后，另起一个会话窗口执行 curl http://localhost:9200 命令，如果出现如下结果，则代表 Elasticsearch 安装成功。

清单 2. 检查 Elasticsearch 是否启动成功

css 复制代码

elk@elk:~$ curl http://localhost:9200
{
  "name" : "elk",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "hqp4Aad0T2Gcd4QyiHASmA",
  "version" : {
    "number" : "7.3.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "tar",
    "build_hash" : "de777fa",
    "build_date" : "2019-07-24T18:30:11.767338Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.1.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

安装 Kibana

ruby 复制代码

#windows
https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.17.3-windows-x86_64.zip

#linux
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.17.3-linux-x86_64.tar.gz

解压安装包：

tar -xzvf kibana-7.3.0-linux-x86_64.tar.gz

修改配置文件 config/kibana.yml ，主要指定 Elasticsearch 的信息。

清单 3. Kibana 配置信息#Elasticsearch主机地址

bash 复制代码

elasticsearch.hosts: "http://ip:9200"
# 允许远程访问
server.host: "0.0.0.0"
# Elasticsearch用户名 这里其实就是我在服务器启动Elasticsearch的用户名
elasticsearch.username: "es"
# Elasticsearch鉴权密码 这里其实就是我在服务器启动Elasticsearch的密码
elasticsearch.password: "es"

启动 Kibana：

bash 复制代码

cd kibana-7.3.0-linux-x86_64/bin
./kibana

在浏览器中访问 http://ip:5601 ，若出现以下界面，则表示 Kibana 安装成功。

ELK 日志平台安装完成后，下面我们就将通过具体的例子来看下如何使用 ELK，下文将分别介绍如何将 Spring Boot 日志和 Nginx 日志交由 ELK 分析。

在 Spring Boot 中使用 ELK

首先我们需要创建一个 Spring Boot 的项目，之前我写过一篇文章介绍如何使用 AOP 来统一处理 Spring Boot 的 Web 日志，本文的 Spring Boot 项目就建立在这篇文章的基础之上。

修改并部署 Spring Boot 项目在项目 resources 目录下创建 spring-logback.xml 配置文件。

清单 4. Spring Boot 项目 Logback 的配置

xml 复制代码

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration debug="false">
    <contextName>Logback For demo Mobile</contextName>
    <property name="LOG_HOME" value="/log" />
    <springProperty scope="context" name="appName" source="spring.application.name"
                    defaultValue="localhost" />
    ...
 
     <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.FileAppender">
        <file>${LOG_HOME}/log.log</file>
        <append>true</append>
        <encoder>
            <pattern>[${PID:- }] %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger#%method:%L -%msg%n</pattern>

            <charset>UTF-8</charset>
        </encoder>
    </appender>
    ...
</configuration>

以上内容省略了很多内容。在上面的配置中我们定义了一个名为 ROLLING_FILE 的 Appender 往日志文件中输出指定格式的日志。而上面的 pattern 标签正是具体日志格式的配置，通过上面的配置，我们指定输出了时间、线程、日志级别、logger（通常为日志打印所在类的全路径）以及服务名称等信息。

将项目打包，并部署到服务器上。

清单 5. 打包并部署 Spring Boot 项目

ini 复制代码

# 打包命令
mvn package -Dmaven.test.skip=true
# 部署命令
java -jar sb-elk-start-0.0.1-SNAPSHOT.jar

配置Logstash

ini 复制代码

input {
   beats {
   		 port => 5044
    }
}
 
filter {
     #定义数据的格式
     grok {
       match => { 
         "message" => "(?m)^[%{INT:pid}]%{SPACE}%{TIMESTAMP_ISO8601:createTime}%{SPACE}[%{DATA:threadName}]%{SPACE}%{LOGLEVEL:LEVEL}%{SPACE}%{JAVACLASS:javaClass}#(?<methodName>[a-zA-Z_]+):%{INT:linenumber}%{SPACE}-%{GREEDYDATA:msg}"

     }
}
 
output {
    stdout {}
    elasticsearch {
        hosts => "localhost:9200"
        index => "logback"
   }
}

查看效果

经过上面的步骤，我们已经完成了整个 ELK 平台的搭建以及 Spring Boot 项目的接入。下面我们按照以下步骤执行一些操作来看下效果。

调用 Spring Boot 接口，此时应该已经有数据写入到 ES 中了。

在浏览器中访问 http://ip:5601 ，打开 Kibana 的 Web 界面，并且如下图所示添加 logback 索引。

进入 Discover 界面，选择 logback 索引，就可以看到日志数据了，如下图所示。

在 Nginx 中使用 ELK

相信通过上面的步骤您已经成功的搭建起了自己的 ELK 实时日志平台，并且接入了 Logback 类型的日志。但是实际场景下，几乎不可能只有一种类型的日志，下面我们就再在上面步骤的基础之上接入 Nginx 的日志。当然这一步的前提是我们需要在服务器上安装 Nginx，具体的安装过程网上有很多介绍，这里不再赘述。查看 Nginx 的日志如下（Nginx 的访问日志默认在 /var/log/nginx/access.log 文件中）。

清单 9. Nginx 的访问日志

ini 复制代码

192.168.142.1 - - [17/Aug/2019:21:31:43 +0800] "GET /weblog/get-test?name=elk HTTP/1.1"
200 3 "http://192.168.142.131/swagger-ui.html" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)
AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36"

解析出来的是一个json格式的数据，包含以下字段：

Information	Field Name
IP Address	clientip
User ID	ident
User Authentication	auth
timestamp	timestamp
HTTP Verb	verb
Request body	request
HTTP Version	httpversion
HTTP Status Code	response
Bytes served	bytes
User agent	agent

同样，我们需要为此日志编写一个 Grok 解析规则，如下所示：

清单 10. 针对 Nginx 访问日志的 Grok 解析规则

css 复制代码

%{IPV4:ip} - - [%{HTTPDATE:time}] "%{NOTSPACE:method} %{DATA:requestUrl}
HTTP/%{NUMBER:httpVersion}" %{NUMBER:httpStatus} %{NUMBER:bytes}
"%{DATA:referer}" "%{DATA:agent}"