基于docker微服务日志ELK+Kafka搭建

ELK 是 Elasticsearch 、 Logstash 、 Kibana 的简称
Elasticsearch 是实时全文搜索和分析引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能；是一套开放 REST 和
JAVA API 等结构提供高效搜索功能，可扩展的分布式系统。它构建于 Apache Lucene 搜索引擎库之上。
Logstash 是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。它支持几乎任何类型的日志，包括系统日志、错
误日志和自定义应用程序日志。它可以从许多来源接收日志，这些来源包括 syslog 、消息传递（例如
RabbitMQ ）和 JMX ，它能够以多种方式输出数据，包括电子邮件、 websockets 和 Elasticsearch 。
Kibana 是一个基于 Web 的图形界面，用于搜索、分析和可视化存储在 Elasticsearch 指标中的日志数
据。它利用 Elasticsearch 的 REST 接口来检索数据，不仅允许用户创建他们自己的数据的定制仪表板视
图，还允许他们以特殊的方式查询和过滤数据

使用 spring aop 进行日志收集，然后通过 kafka 将日志发送给 logstash ， logstash 再将日志写入
elasticsearch ，这样 elasticsearch 就有了日志数据了，最后，则使用 kibana 将存放在
elasticsearch 中的日志数据显示出来，并且可以做实时的数据图表分析等等。

为什么要用 ELK
最开始我些项目的时候，都习惯用 log4j 来把日志写到 log 文件中，后来项目有了高可用的要求，我们就
进行了分布式部署 web ，这样我们还是用 log4j 这样的方式来记录 log 的话，那么就有 N 台机子的 N 个 log
目录，这个时候查找 log 起来非常麻烦，不知道问题用户出错 log 是写在哪一台服务器上的，后来，想到
一个办法，干脆把 log 直接写到数据库中去，这样做，虽然解决了查找异常信息便利性的问题了，但存
在两个缺陷：
1 ， log 记录好多，表不够用啊，又得分库分表了，
2 ，连接 db ，如果是数据库异常，那边 log 就丢失了，那么为了解决 log 丢失的问题，那么还得先将 log 写
在本地，然后等 db 连通了后，再将 log 同步到 db ，这样的处理办法，感觉是越搞越复杂。
ELK 职能分工
logstash 做日志对接，接受应用系统的 log ，然后将其写入到 elasticsearch 中， logstash 可以支持 N
种 log 渠道， kafka 渠道写进来的、和 log 目录对接的方式、也可以对 reids 中的 log 数据进行监控读
取，等等。
elasticsearch 存储日志数据，方便的扩展特效，可以存储足够多的日志数据。
kibana 则是对存放在 elasticsearch 中的 log 数据进行：数据展现、报表展现，并且是实时的。

1.docker环境搭建ELK+Kafka

搭建 elasticsearch 集群环境
将 elasticsearchCluster 文件夹拷贝虚拟机
使用 Xshell 连接服务器，在服务器上切换至 elasticsearchCluster 目录
赋权 chmod 777 *.sh
创建镜像 ./createElasticsearchImage.sh
创建容器 ./createElasticsearchContainer.sh
设置宿主机内存
sysctl -w vm.max_map_count=262144
重新启动 docker
systemctl restart docker
根据集群分配修改 kibana.yml 中 elasticsearch 的地址

docker cp kibana.yml kgc_kibana:/usr/local/kibana-6.2.4-linux-x86_64/config/
重新启动 kibana docker restart kgc_kibana
安装 logstash 与 kafka, 镜像
修改 kafka 的 server.properties 连接地址

修改为宿主机 IP 如 192.168.31.113

advertised.listeners = PLAINTEXT : //kafka : 9092

修改logstash.conf文件

input{
kafka {
bootstrap_servers => ["kafka:9092"] # 修改为 kafka 的 IP
auto_offset_reset => "latest" 将文件夹 kafka 与 logstash 复制到服务器，执行命令，生产镜像
ProviderController.java
consumer_threads => 5
decorate_events => true
topics => ["user-error"] # 数组形式，可以填写多个
type => "user-error" # 可以自由指定
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => [ "elasticsearch:9200"] # 指向 Elasticsearch 服务地址，可以有多个，注意
IP 和端口和实际保持一致
index => "%{[type]}log-%{+YYYY-MM-dd}"
}
}

将文件夹kafka与logstash复制到服务器，执行命令，生产镜像

docker build -t kgc/logstash 路径 /logstash/

根据镜像，生产容器

#kafka
docker run -d --name kgc_kafka -p 9092:9092 --network kgc_elastic_cluster --
network-alias kafka kgc/kafka
#logstash
docker run -d -it --name kgc_logstash --network kgc_elastic_cluster --network
alias logstash kgc/logstash

编写程序，修改端口号与连接kafka

server :
port : 8088
spring :
kafka :
producer :
bootstrap-servers : 192.168.31.113 : 9092

ProviderController.java

java 复制代码

@RestController
public class ProviderController {
@Autowired
private KafkaTemplate<String, String> KafkaTemplate;
@RequestMapping(value = "/test" )
public String test() throws Exception{
System.out.println(KafkaTemplate);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
KafkaTemplate.send("wangzhuanyun", "dm", "wzy222222--->" + i);
}
return "send msg over...";
}
}