ELK 日志分析系统

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

2、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

3、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。

三、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。

总结：logstash作为日志搜集器，从数据源采集数据，并对数据进行过滤，格式化处理，然后交由Elasticsearch存储，kibana对日志进行可视化处理。

四、ELK部署

1、Elasticsearch部署

①关闭防火墙和安全机制

systemctl disable --now firewalld

setenforce 0

②设置Java环境

tar xf jdk-8u361-linux-x64.tar.gz

mv jdk1.8.0_361/ /usr/local/

vim /etc/profile.d/java.sh

source /etc/profile.d/java.sh

java -version

③安装elasticsearch---rpm包

上传elasticsearch-6.7.2.rpm到/opt目录下

使用命令rpm -ivh elasticsearch-6.7.2.rpm或yum localinstall elasticsearch-6.7.2.rpm进行安装

④修改elasticsearch主配置文件

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

scp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 192.168.130.20:`pwd`

scp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 192.168.130.30:`pwd`

⑤es 性能调优参数

优化最大内存大小和最大文件描述符的数量

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

优化elasticsearch用户拥有的内存权限

vim /etc/sysctl.conf

在ES内存设置方面，可以遵循以下原则：

1.当机器内存小于64G时，遵循通用的原则，50%给ES，50%留给操作系统，供lucene使用

2.当机器内存大于64G时，遵循原则：建议分配给ES分配 4~32G 的内存即可，其它内存留给操作系统，供lucene使用

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）

sysctl -p

需重启系统生效配置

reboot

⑥启动elasticsearch是否成功开启

systemctl enable --now elasticsearch.service

⑦查看节点信息

浏览器访问 http://192.168.130.10:9200 、 http://192.168.130.20:9200、 http://192.168.130.30:9200 查看节点 Node01、Node02 、Node03的信息

2、安装 Elasticsearch-head 插件

Elasticsearch 在 5.0 版本后，Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装，需要使用npm工具（NodeJS的包管理工具）安装。

作用：在web界面实现图形化查看es集群状态，可以在任意一个es节点安装

安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。

node：是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。

phantomjs：是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI，可以理解为一个隐形的浏览器，任何基于 webkit 浏览器做的事情，它都可以做到。

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

tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz

cd node-v8.2.1/

./configure && make -j2 && make install

②安装 phantomjs

上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到/opt

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

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

在末尾添加

http.cors.enabled: true

http.cors.allow-origin: "*"

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 &

⑥通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息

浏览器访问 http://192.168.130.30:9100/

⑦插入索引

通过命令插入一个测试索引

命令格式：

创建索引

curl -X PUT[|POST] http://IP:9200/\<索引名>[/<类型>/<文档ID>?pretty&pretty] \

[-H 'content-Type: application/json' -d '{"键名1":"键值","键名2":"键值"}']

删除索引

curl -X DELETE http://IP:9200/\<索引名>[,<索引名2>,....]

查看索引配置

curl -X GET http://IP:9200/\<索引名>/_settings

修改索引配置

curl -X PUT http://IP:9200/\<索引名>/_settings \

-H 'content-Type: application/json' -d '{"键名":"键值"}'

创建索引别名

curl -X POST http://IP:9200/_aliases \

-H 'content-Type: application/json' -d '{"actions":[{"add":{"index":"索引名","alias":"索引别名"}}]}'

删除索引别名

curl -X POST http://IP:9200/_aliases \

-H 'content-Type: application/json' -d '{"actions":[{"remove":{"index":"索引名","alias":"索引别名"}}]}'

3、 ELK Logstash 部署（在 Nginx 节点上操作）

Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。在本案例中，Logstash 部署在 nginx 服务器上，用于收集 nginx 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch。

①关闭防火墙和安全机制

systemctl disable --now firewalld

setenforce 0

②更改主机名

hostnamectl set-hostname nginx

③设置Java环境

tar xf jdk-8u361-linux-x64.tar.gz

mv jdk1.8.0_361/ /usr/local/

vim /etc/profile.d/java.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_361

export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre

export CLASSPATH=.: $JAVA_HOME/lib:$ JRE_HOME/lib

export PATH= $JAVA_HOME/bin:$ JRE_HOME/bin:$PATH

source /etc/profile.d/java.sh

java -version

④安装nginx服务

yum -y install epel-release.noarch

yum -y install nginx

systemctl enable --now nginx

⑤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 enable --now logstash.service

ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/

⑥测试 Logstash

Logstash 命令常用选项：

-f：通过这个选项可以指定 Logstash 的配置文件，根据配置文件配置 Logstash 的输入和输出流。

-e：从命令行中获取，输入、输出后面跟着字符串，该字符串可以被当作 Logstash 的配置（如果是空，则默认使用 stdin 作为输入，stdout 作为输出）。

-t：测试配置文件是否正确，然后退出。

-w：指定filter线程数量，默认线程数是5

-l：指定日志文件名称

logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'

logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.130.10:9200"] } }'

⑦定义 logstash配置文件，读取nginx日志

Logstash 配置文件基本由三部分组成：input、output 以及 filter（可选，根据需要选择使用）

●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

●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

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

date 对数据中的时间格式进行统一和格式化

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

●output：表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。

elasticsearch stdout

vim /etc/logstash/conf.d/nginx.conf

bash 复制代码

input{
    file {
        path => "/var/log/nginx/access.log"
        type => "nginx_access"
        start_position => "beginning"
        sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress"
        add_field => { "log_hostname" => "${HOSTNAME}" }
    }
    file {
        path => "/var/log/nginx/error.log"
        type => "nginx_error"
        start_position => "beginning"
        sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress"
        add_field => { "log_hostname" => "${HOSTNAME}" }
    }
}

#filter{}

output{
    if [type] == "nginx_access" {
    elasticsearch{
        hosts => ["192.168.130.10:9200","192.168.130.20:9200","192.168.130.30:9200"]
        index => "nginx_access-%{+yyyy.MM.dd}"
        }
    }
    if [type] == "nginx_error" {
    elasticsearch{
        hosts => ["192.168.130.10:9200","192.168.130.20:9200","192.168.130.30:9200"]
        index => "nginx_error-%{+yyyy.MM.dd}"
        }
    }
}