文章目录
- [ELK Elasticsearch 集群部署](#ELK Elasticsearch 集群部署)
-
- 常用的几种日志收集方式
- [ELK 简介](#ELK 简介)
- ELK组件
- 工作原理
- ElasticSearch索引管理
- [Logstash filter模块常用的插件](#Logstash filter模块常用的插件)
- ELK优化
- ELK
- Filebeat+ELK
ELK Elasticsearch 集群部署
常用的几种日志收集方式
shell/python脚本 rsyslog ELK(elastic stack) Loki(云原生、容器) Zabbix SLS(阿里云)
项目的服务器数量较少时
1）不做任何日志集中管理，直接登录到服务器捞日志查看（缺点明显：当服务器不可用时，无法及时收集查看日志；操作繁琐效率低下）
2）通过 rsyslog 或 shell/python脚本 实现自动化收集日志，集中保存到统一的日志服务器中（缺点：服务器数量较多时，管理成本会比较高）
项目的服务器数量较多时
采用大型的日志系统 ELK/EFK ，实现自动收集日志、日志集中存储、日志图形化展示等功能
云原生、容器场景：EFK Loki SLS
ELK 简介
ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案，将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具配合使用， 完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。
●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。
●Kiabana：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。
●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（Logstash 对内存、CPU、IO 等资源消耗比较高） ，是对 Logstash 的替代。常应用于 ELFK 架构当中，也叫做 ELK Stack。
#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，该系统会吸收传入的吞吐量，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，因为使用 go 语言所以经常用于 K8S 集群进行数据统一收集。
ELK组件
Logstash 负责采集日志数据，还可以通过插件模块对日志数据进行过滤、分析、格式化处理，再输出给ES
支持多实例部署，由input、filter、output插件模块组成
ElasticSearch 负责对日志数据进行分片、存储，并创建索引，方便全文检索
集群化部署，节点分三种类型：master/data/client；通过设置相同的集群名称cluster.name，并使用Zen Discovery发现模块通过Ping的方式查找其他节点加入集群
Kibana 用于连接ES，查询日志数据，可将日志数据进行图形化展示，方便用户通过浏览器查看、搜索日志
Filebeat 用于替代Logstash采集日志数据，优点：比Logstash更轻量，CPU、内存资源消耗更少
Fluentd 也是Logstash的一种替代方案，也能采集日志数据和过程转换等
Kafka/Redis 作为消息队列MQ，实现流量削峰、数据缓冲、应用解耦等功能
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。
ElasticSearch索引管理
1）命令行管理方式
创建索引
curl -XPUT http://NODEIP:9200/\<索引名>?pretty
-d '{"index.number_of_shards":"3"}' -H 'content-Type: application/json' #创建索引时指定合适的分片数量，索引创建后不可更改分片数量
删除索引
curl -XDELETE http://NODEIP:9200/\<索引名>
查看索引列表
curl -XGET http://NODEIP:9200/_cat/indices?pretty
插入/更新索引内容
curl -XPUT http://NODEIP:9200/\<索引名>/<索引类型>/<对象ID>?pretty -d '{"键1":"值1", "键2":"值2"}' -H 'content-Type: application/json'
查看索引内容
curl -XGET http://NODEIP:9200/\<索引名>/<索引类型>/<对象ID>?pretty
查看索引配置
curl -XGET http://NODEIP:9200/\<索引名>/_settings
修改索引配置
curl -XPUT http://NODEIP:9200/\<索引名>/_settings?pretty -d '{"number_of_replicas":"0"}' -H 'content-Type: application/json'
2）使用Kibana接入ElasticSearch，可在Kibana的Web页面【管理】-【索引管理】中图形化管理管理
Logstash filter模块常用的插件
grok：将大文本字段通过正则表达式切分成若干个小字段
内置正则格式：%{内置正则:字段变量}
自定义正则格式：(?<字段变量>正则表达式)
mutate：对logstash收集的日志事件的字段进行格式化处理
比如rename(字段重命名)、add_field(增加字段)、remove_field(删除字段)、replace(修改字段的值)、gsub(根据正则修改字段的值)等
multiline：将多行日志内容合并程一个日志事件
pattern（通过正则表达式匹配行内容）
negate（false|true，是否取反。false表示不取反，将正则表达式匹配的行按照what的设置进行合并
true表示取反，将正则表达式不匹配的行按照what的设置进行合并）
what（previous|next，previous表示向上合并，next表示向下合并）
date：将logstash收集日志事件的时间戳@timestamp与日志实际的打印时间进行统一
1）先配置grok插件切分成出打印日志时间的字段
2）再配置date插件，用match指定日志时间字段和时间格式
3）用target输出给@timestamp字段，进行时间统一
ELK优化
1、内核优化
/etc/security/limits.conf #内核资源限制文件
- soft nofile 65536 #增加能打开的文件数
- hard nofile 65536
- soft nproc 65536 #增加能打开的进程数
- hard nproc 65536
- soft memlock unlimited #不限制锁定内存
- hard memlock unlimited
/etc/sysctl.conf #内核参数配置文件
#解决TIME_WAIT数量过多问题
net.ipv4.tcp_tw_reuse=1 #开启TIME_WAIT连接重用于新的TCP连接
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets=5000 #减少系统可以处理的TIME WAIT连接的最大数量，如果超过该值不需要等待2MSL，直接关闭TIME_WAIT连接，默认值为16384
net.ipv4.tcp_fin_timeout=15 #减少处于TIME_WAIT状态的超时时间，尽快释放系统资源，默认值为60
#增加TCP连接的队列数
net.core.netdev_max_backlog=65535 #增加网络接口队列长度，可以避免在高负载情况下丢包，默认值为1000
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=65535 #增加半连接队列容量（TCP三次握手建立阶段接受SYN请求队列的最大长度），默认值为128
net.core.somaxconn=65535 #增加系统中每个端口监听队列的最大长度，默认值为128
#增加最大映射文件的数量，因为ES通过文件映射来读取磁盘中的文件
vm.max_map_count=262144
2、JVM优化
修改 jvm.options 文件
-Xms2g #堆内存
-Xmx2g
-XX:PermSize=1024m #非堆内存
-XX:MaxPermSize=1024m
-Xmn768m #堆内存新生代的大小
-XX:ParallelGCThreads=2 #并行GC垃圾回收的线程数
3、logstash优化
加大服务器内存和JVM堆内存大小
可以使用多实例实现负载均衡
使用filebeat/fluentd代替logstash，降低性能的损耗
4、ES优化
因为ES作为日志存储时的特性是 高并发写、读少、接收一定的延时、可容忍部分日志数据的丢失。所以ES可以围绕以下方面优化：
1）修改索引的refresh、fsync、merge参数，优化索引的读写性能：
优化refresh，可适当加大把数据从内存写入操作系统缓存os cache的间隔时间（index.refresh_interval，默认为1s，调整到5-10s）
优化fsync，可适当加大translog刷盘间隔时间（index.translog.sync_interval，默认为5s，可加到到30-60s）
优化merge，可根据硬盘的性能适当调整并发merge合并线程数（index.merge.scheduler.max_thread_count，可调整成1，最多可允许3个并发merge线程）
2）对write线程池优化，减少拒绝任务的情况，修改ES配置文件elasticsearch.yml，设置write线程数为CPU总数+1
thread_pool:
write:
size: N #N为CPU总数+1
queue_size: 10000 #还可以适当的加大队列数，缓解峰值时拒绝任务的情况
3）锁定内存，不让ES使用swap，降低ES的性能
swapoff -a #关闭swap文件系统
修改内核参数：vm.swappiness=1 #使系统尽可能的不使用swap
修改ES配置文件：bootstrap.memory_lock: true #启动ES锁定内存
4）适当的减少索引的分片数、副本数
分片数：index.number_of_shards ，默认为5，如果索引数据比较少，可调整分片数为3
副本数：index.number_of_replicas ，默认为1，即每个索引会有一份额外的副本数据，对于不需要太高安全性的场景有一个副本即可，可调整副本数为0
curl -XPUT http://NODEIP:9200/\<索引名>?pretty -d '{"index.number_of_shards":"3"}' -H 'content-Type: application/json'
curl -XPOST 'http://localhost:9200/索引名/_close' #先关闭索引，_all代表所有索引
curl -XPUT -H 'content-Type: application/json' http://localhost:9200/index-demo/_settings?pretty -d '{
"index.merge.scheduler.max_thread_count":"1",
"index.refresh_interval":"5s",
"index.translog.durability":"async",
"index.translog.sync_interval":"30s",
"index.translog.flush_threshold_size":"1024mb",
"index.number_of_replicas":"1"
}'
curl -XPOST 'http://localhost:9200/索引名/_open' #修改完索引配置后，再开启索引
ELK
环境准备
node1节点：node1/192.168.80.10 20.0.0.51 Elasticsearch
node2节点：node2/192.168.80.11 20.0.0.52 Elasticsearch
Apache节点：apache/192.168.80.12 20.0.0.53 Logstash Kibana Apache
具体流程
Elasticsearch 集群部署
node1节点：node1 20.0.0.51
node2节点：node2 20.0.0.52
设置Java环境
java -version #如果没有安装，yum -y install java-1.8.0-openjdk*
#软件包下载地址
https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch
2．部署 Elasticsearch 软件
（1）安装elasticsearch---rpm包
#上传elasticsearch-6.7.2.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-6.7.2.rpm
（2）修改elasticsearch主配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--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
--33--取消注释，指定数据存放路径
path.data: /var/lib/elasticsearch
--37--取消注释，指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch
--43--取消注释，将系统内存锁定到es进程中，以保证es能够维护一定的内存空间，避免es使用swap交换分区
bootstrap.memory_lock: true
--55--取消注释，设置监听地址，0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
--59--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
--68--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: ["192.168.80.10:9300", "192.168.80.11:9300"]
grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
（3）es 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
DefaultLimitNOFILE=65536
DefaultLimitNPROC=32000
DefaultLimitMEMLOCK=infinity
需重启生效
#优化elasticsearch用户拥有的虚拟内存
由于ES构建基于lucene, 而lucene设计强大之处在于lucene能够很好的利用操作系统内存来缓存索引数据，以提供快速的查询性能。lucene的索引文件segements是存储在单文件中的，并且不可变，对于OS来说，能够很友好地将索引文件保持在cache中，以便快速访问；因此，我们很有必要将一半的物理内存留给lucene ; 另一半的物理内存留给ES（JVM heap )。所以， 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
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是否成功开启
systemctl start elasticsearch.service
systemctl enable elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200
（5）查看节点信息
浏览器访问
http://20.0.0.51:9200
http://20.0.0.52:9200
查看节点 Node1、Node2 的信息。
浏览器访问
http://20.0.0.51:9200/_cluster/health?pretty
http://20.0.0.52:9200/_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://20.0.0.51:9200/_cluster/state?pretty
检查群集状态信息。
#使用上述方式查看群集的状态对用户并不友好，可以通过安装 Elasticsearch-head 插件，可以更方便地管理群集。
3．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。
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 nodejs
#上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
yum install gcc gcc-c++ make -y
cd /opt
tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz
cd node-v8.2.1/
./configure
make && make install
（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-master/
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm install //安装依赖包
（4）修改 Elasticsearch 主配置文件
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://20.0.0.51:9100/
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）创建索引
API基本格式：http://ip:port/<索引>/<类型>/<文档id>
#通过命令创建一个测试索引，索引为 index-demo，类型为 test。
curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' \
-H 'content-Type: application/json' \
-d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'
//输出结果如下：
{
"_index" : "index-demo",
"_type" : "test",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 2,
"failed" : 0
},
"created" : true
}
浏览器访问
http://20.0.0.51:9100/
查看索引信息，可以看见索引默认被分片5个，并且有一个副本。
点击"数据浏览"，会发现在node1上创建的索引为 index-demo，类型为 test 的相关信息。
//Elasticsearch 索引管理
#创建索引
curl -XPUT localhost:9200/index-demo
#查看索引
curl -XGET localhost:9200/index-demo/_settings
#修改索引
curl -XPUT localhost:9200/index-demo/_settings \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"number_of_replicas": 2}
#创建索引别名
curl -XPOST localhost:9200/_aliases \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"actions":[{"add":{"index":"index-demo","alias":"user_info_alicas"}}]}'
#删除索引别名
curl -XPOST localhost:9200/_aliases \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"actions":[{"remove":{"index":"index-demo","alias":"user_info_alicas"}}]}'
#删除索引
删除单个索引:
curl -XDELETE localhost:9200/index-demo
删除多个索引：
curl -XDELETE localhost:9200/index-demo,index-demo2
Logstash 部署
Apache节点： 20.0.0.53 Logstash 部署
1．更改主机名
hostnamectl set-hostname apache
2．安装Apahce服务（httpd）
yum -y install httpd
systemctl start httpd
3．安装Java环境
yum -y install java-1.8.0-openjdk*
java -version
4．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/
5．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。
-w：指定filter线程数量，默认线程数是 5
-l：指定日志文件名称
定义输入和输出流：
#输入采用标准输入，输出采用标准输出（类似管道），新版本默认使用 rubydebug 格式输出
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'
#使用 rubydebug 输出详细格式显示，codec 为一种编解码器
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'
......
www.baidu.com #键入内容（标准输入）
{
"@timestamp" => 2020-12-22T02:15:39.136Z, #输出结果（标准输出处理后的结果）
"@version" => "1",
"host" => "apache",
"message" => "www.baidu.com"
}
#使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["20.0.0.51:9200"] } }'
输入 输出 对接
......
www.baidu.com #键入内容（标准输入）
www.sina.com.cn #键入内容（标准输入）
www.google.com #键入内容（标准输入）
//结果不在标准输出显示，而是发送至 Elasticsearch 中，可浏览器访问
http://20.0.0.51:9100/
查看索引信息和数据浏览。
6．定义 logstash配置文件
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）。
参考资料：https://blog.csdn.net/weixin_42073629/article/details/110154037
●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 可以重命名，删除，替换和修改事件中的字段。比如对一些无用的字段进行剔除，或增加自定义的字段
multiline 对多行数据进行统一编排，将多行数据汇总为一个单一的行
●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
#格式如下：
input {...}
filter {...}
output {...}
#在每个部分中，也可以指定多个访问方式。例如，若要指定两个日志来源文件，则格式如下：
input {
file { path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"}
file { path =>"/var/log/httpd/access.log" type =>"apache"}
}
#修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，并将其输出到 elasticsearch 中。
chmod +r /var/log/messages #让 Logstash 可以读取日志
cd /etc/logstash/conf.d/
vim /etc/logstash/conf.d/system.conf
input {
file{
path =>"/var/log/messages"
type =>"system"
start_position =>"beginning"
# ignore_older => 86400
sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress"
add_field => {"log_hostname"=>"${HOSTNAME}"}
}
}
---------------------------------------------------------------------------------------
常用参数：
path：表示要收集的日志的文件位置，必须使用绝对路径，可使用通配符匹配。如果同时指定多个文件使用 , 号间隔
exclude：排除不想监听的文件
type：指定Event的type字段。若是输入ES时，没有指定document_type，那么这里的type将做为ES中index的type
start_position：可以设置为beginning或者end，beginning表示从头开始读取文件，end表示读取最新的，默认是end，这个要和ignore_older一起使用。该选项只在第一次启动logstash时有效
ignore_older：表示了针对多久的文件进行监控，默认一天，单位为秒，可以自己定制，比如默认只读取一天内被修改的文件
sincedb_path：表示文件读取进度的记录，每行表示一个文件，其中记录了inode、主设备号、次设备号以及读取的位置。默认为$HOME/.sincedb*
sincedb_write_interval：设置多长时间会写入读取的位置信息，单位为秒
add_field：用于向Event中添加自定义的字段。这里使用了${HOSTNAME}，即本机的环境变量
delimiter：文件内容的行分隔符，默认按照"\n"进行Event封装
---------------------------------------------------------------------------------------
output {
elasticsearch { #输出到 elasticsearch
hosts => ["20.0.0.51:9200","20.0.0.52:9200"] #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
}
}
#sincedb_path 必须指定一个文件而不是目录
mkdir /etc/logstash/sincedb_path/
touch /etc/logstash/sincedb_path/log_progress
chown logstash:logstash /etc/logstash/sincedb_path/log_progress
logstash -f system.conf
浏览器访问
http://20.0.0.51:9100/
查看索引信息
rm -f /var/lib/logstash/.lock
Kiabana 部署
node1节点：node1 20.0.0.51
1．安装 Kiabana
#上传软件包 kibana-6.7.2-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-6.7.2-x86_64.rpm
2．设置 Kibana 的主配置文件
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.hosts: ["http://20.0.0.51:9200","http://20.0.0.52:9200"]
--37--取消注释
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
--113--取消注释，指定页面字符格式为中文
i18n.locale: "zh-CN"
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．验证 Kibana
浏览器访问
http://20.0.0.51:5601
第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 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
5．将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示
vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf
input {
file{
path => "/etc/httpd/logs/access_log"
type => "access"
start_position => "beginning"
}
file{
path => "/etc/httpd/logs/error_log"
type => "error"
start_position => "beginning"
}
}
output {
if [type] == "access" {
elasticsearch {
hosts => ["20.0.0.5:9200","20.0.0.52:9200"]
index => "apache_access-%{+yyyy.MM.dd}"
}
}
if [type] == "error" {
elasticsearch {
hosts => ["20.0.0.51:9200","20.0.0.52:9200"]
index => "apache_error-%{+yyyy.MM.dd}"
}
}
}
cd /etc/logstash/conf.d/
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf
浏览器访问 http://20.0.0.51:9100 查看索引是否创建
浏览器访问 http://20.0.0.51:5601 登录 Kibana，单击"Index Pattern -> Create Index Pattern"按钮添加索引， 在索引名中输入之前配置的 Output 前缀 apache_access-*，并单击"Create"按钮。在用相同的方法添加 apache_error-*索引。
选择"Discover"选项卡，在中间下拉列表中选择刚添加的 apache_access-* 、apache_error-* 索引， 可以查看相应的图表及日志信息。
Filebeat+ELK
环境准备
Node1节点（2C/4G）：node1 20.0.0.51 Elasticsearch
Node2节点（2C/4G）：node2 20.0.0.52 Elasticsearch
Apache节点： apache 20.0.0.53 Logstash Kibana Apache
Filebeat节点： filebeat 20.0.0.54 Filebeat
具体流程
//在 Node1 节点上操作
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/nginx/access.log #指定监控的日志文件
- /var/log/*.log
tags: ["filebeat"] #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: nginx
log_type: access
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
#启动 filebeat
nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml > filebeat.out &
#-e：输出到标准输出，禁用syslog/文件输出
#-c：指定配置文件
#nohup：在系统后台不挂断地运行命令，退出终端不会影响程序的运行
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"
}
}
#filebeat发送给logstash的日志内容会放到message字段里面，logstash使用grok插件正则匹配message字段内容进行字段分割
#Kibana自带grok的正则匹配的工具：http://<your kibana IP>:5601/app/kibana#/dev_tools/grokdebugger
# %{IPV6}|%{IPV4} 为 logstash 自带的 IP 常量
filter {
grok {
match => ["message", "(?<remote_addr>%{IPV6}|%{IPV4})[\s\-]+\[(?<logTime>.*)\]\s+\"(?<method>\S+)\s+(?<url_path>/.*) (?<http_ver>.+)\"\s+(?<rev_code>\d+) \d+ \"(?<req_addr>.*/?)\" \"(?<UserAgents>.*)\" \"(?<other_info>.*)\""]
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.80.10:9200","192.168.80.11:9200"]
index => "%{[fields][service_name]}-%{+yyyy.MM.dd}"
}
stdout {
codec => rubydebug
}
}
#启动 logstash
logstash -f filebeat.conf
5．浏览器访问 http://192.168.80.10:5601 登录 Kibana，单击"Create Index Pattern"按钮添加索引"filebeat-*"，单击 "create" 按钮创建，单击 "Discover" 按钮可查看图表信息及日志信息。