ELK 使用教程采集系统日志 Elasticsearch、Logstash、Kibana

前言

你知道对于一个系统的上线考察，必备的几样东西是什么吗？其实这也是面试中考察求职者，是否真的做过系统开发和上线的必备问题。包括：服务治理(熔断/限流) (opens new window)、监控 (opens new window)和日志，如果你做的系统里没有这样几个东西，一种是说明系统是玩具项目，另外一种就是压根没做过或者没关心过。

Elastic Stack 技术栈，别是 Elasticsearch、Logstash、Kibana 组成，简称 ELK 是一套针对日志数据做解决方案的框架。它使您能够聚合来自所有系统和应用程序的日志，分析这些日志，并创建可视化来进行应用程序和基础设施监控、更快的故障排除、安全分析等。

综上，3个组件的组合使用。由 Logstash 将摄取、转换数据并将其发送到 Elasticsearch 为摄取的数据编制索引，并且分析和搜索这些数据。最终 Kibana 会将分析结果可视化。也就是你可以在 Kibana 上实时看到系统的运行日志。

环境配置

环境；jdk 1.8、Maven 3.6.x、Docker

组件；ELK version 7.17.14 支持 ARM&AMD

1：docker-compose.yml 运行时会加载下面的 kibana、logstash 配置信息。

2：kibana.yml 设置了资源的基本信息，包括 ES 的连接，中文汉化。

3：logstash.conf 设置了日志的格式，上报到 es:9200 的地址信息。这些都可以保持默认不用修改。

安装环境

yaml 复制代码

version: '3'
# 执行脚本；docker-compose -f docker-compose.yml up -d
# 控制台；GET _cat/indices - 查看 springboot-logstash- 是否存在，上报后存在，则表示接入成功
services:
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:7.17.14
    ports:
      - '9200:9200'
      - '9300:9300'
    container_name: elasticsearch
    restart: always
    environment:
      - 'cluster.name=elasticsearch' # 设置集群名称为elasticsearch
      - 'discovery.type=single-node' # 以单一节点模式启动
      - "cluster.name=docker-cluster" # 设置名称
      - 'ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m' # 设置使用jvm内存大小
    networks:
      - elk

  logstash:
    image: logstash:7.17.14
    container_name: logstash
    restart: always
    volumes:
      - /etc/localtime:/etc/localtime
      - ./logstash/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf
    ports:
      - '4560:4560'
      - '50000:50000/tcp'
      - '50000:50000/udp'
      - '9600:9600'
    environment:
      LS_JAVA_OPTS: -Xms1024m -Xmx1024m
      TZ: Asia/Shanghai
      MONITORING_ENABLED: false
    links:
      - elasticsearch:es # 可以用es这个域名访问elasticsearch服务
    networks:
      - elk
    depends_on:
      - elasticsearch # 依赖elasticsearch启动后在启动logstash

  kibana:
    image: kibana:7.17.14
    container_name: kibana
    restart: always
    volumes:
      - /etc/localtime:/etc/localtime
      - ./kibana/config/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml
    ports:
      - '5601:5601'
    links:
      - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务
    environment:
      - ELASTICSEARCH_URL=http://elasticsearch:9200 #设置访问elasticsearch的地址
      - 'elasticsearch.hosts=http://es:9200' #设置访问elasticsearch的地址
      - I18N_LOCALE=zh-CN
    networks:
      - elk
    depends_on:
      - elasticsearch

networks:
  elk:
    driver: bridge #网络

日志配置

引入pom.xml-logstash

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>net.logstash.logback</groupId>
    <artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
    <version>7.3</version>
</dependency>

logback 采集

xml 复制代码

# logstash部署的服务器IP
logstash:
  host: 127.0.0.1

xml 复制代码

<springProperty name="LOG_STASH_HOST" scope="context" source="logstash.host" defaultValue="127.0.0.1"/>

<!--输出到logstash的appender-->
<appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
    <!--可以访问的logstash日志收集端口-->
    <destination>${LOG_STASH_HOST}:4560</destination>
    <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"/>
</appender>

<root level="info">
    <appender-ref ref="LOGSTASH"/>
</root>

应用测试

yaml 复制代码

public class Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class);
    }

    /**
     * curl http://localhost:8091/api/ratelimiter/login?fingerprint=uljpplllll01009&uId=1000&token=8790
     */
    @RequestMapping(value = "login", method = RequestMethod.GET)
    public String login(String fingerprint, String uId, String token) {
        log.info("模拟登录 login fingerprint:{}", fingerprint);
        return "模拟登录：登录成功 " + uId;
    }

}

1：地址：http://0.0.0.0:5601/app/dev_tools#/console(opens new window)

2：命令：GET _cat/indices - 通过命令检测日志上报
配置日志

创建索引

当你的应用启动后，会上报数据。这个时候在点击 Discover 会提示你有可用的数据。
回到监控

创建索引后，回到 Discover 即可查看监控日志。在这个阶段，你可以访问应用程序接口，查看上报日志信息；http://localhost:8091/api/ratelimiter/login?fingerprint=uljpplllll01009\&uId=1000\&token=8790

当你不断的访问接口，就可以看到上报的日志数据信息了。

好了至此 ELK 使用教程采集系统日志 Elasticsearch、Logstash、Kibana 点点关注不迷路老铁们！！！！！