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ELK是个啥?看完就懂了!

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java技术爱好者
发布2020-11-09 10:11:17
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发布2020-11-09 10:11:17
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文章被收录于专栏:java技术爱好者

思维导图

文章已收录Github精选,欢迎Star:https://github.com/yehongzhi/learningSummary

概述

我们都知道,在生产环境中经常会遇到很多异常,报错信息,需要查看日志信息排查错误。现在的系统大多比较复杂,即使是一个服务背后也是一个集群的机器在运行,如果逐台机器去查看日志显然是很费力的,也不现实

如果能把日志全部收集到一个平台,然后像百度,谷歌一样通过关键字搜索出相关的日志,岂不快哉。于是就有了集中式日志系统。ELK就是其中一款使用最多的开源产品。

一、什么是ELK

ELK其实是Elasticsearch,Logstash 和 Kibana三个产品的首字母缩写,这三款都是开源产品。

ElasticSearch(简称ES),是一个实时的分布式搜索和分析引擎,它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析。

Logstash,是一个数据收集引擎,主要用于进行数据收集、解析,并将数据发送给ES。支持的数据源包括本地文件、ElasticSearch、MySQL、Kafka等等。

Kibana,为 Elasticsearch 提供了分析和 Web 可视化界面,并生成各种维度表格、图形。

二、搭建ELK

环境依赖:CentOS7.5,JDK1.8,ElasticSearch7.9.3,Logstash 7.9.3,Kibana7.9.3。

2.1 安装ElasticSearch

首先,到官网下载安装包,然后使用tar -zxvf命令解压。

找到config目录下的elasticsearch.yml文件,修改配置:

代码语言:javascript
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cluster.name: es-application
node.name: node-1
#对所有IP开放
network.host: 0.0.0.0
#HTTP端口号
http.port: 9200
#elasticsearch数据文件存放目录
path.data: /usr/elasticsearch-7.9.3/data
#elasticsearch日志文件存放目录
path.logs: /usr/elasticsearch-7.9.3/logs

配置完之后,因为ElasticSearch使用非root用户启动,所以创建一个用户。

代码语言:javascript
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# 创建用户
useradd yehongzhi
# 设置密码
passwd yehongzhi
# 赋予用户权限
chown -R yehongzhi:yehongzhi /usr/elasticsearch-7.9.3/

然后切换用户,启动:

代码语言:javascript
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# 切换用户
su yehongzhi
# 启动 -d表示后台启动
./bin/elasticsearch -d

使用命令netstat -nltp查看端口号:

访问http://192.168.0.109:9200/可以看到如下信息,表示安装成功。

2.2 安装Logstash

首先在官网下载安装压缩包,然后解压,找到/config目录下的logstash-sample.conf文件,修改配置:

代码语言:javascript
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input {
  file{
    path => ['/usr/local/user/*.log']
    type => 'user_log'
    start_position => "beginning"
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://192.168.0.109:9200"]
    index => "user-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

input表示输入源,output表示输出,还可以配置filter过滤,架构如下:

配置完之后,要有数据源,也就是日志文件,准备一个user.jar应用程序,然后后台启动,并且输出到日志文件user.log中,命令如下:

代码语言:javascript
复制
nohup java -jar user.jar >/usr/local/user/user.log &

接着再后台启动Logstash,命令如下:

代码语言:javascript
复制
nohup ./bin/logstash -f /usr/logstash-7.9.3/config/logstash-sample.conf &

启动完之后,使用jps命令,可以看到两个进程在运行:

2.3 安装Kibana

首先还是到官网下载压缩包,然后解压,找到/config目录下的kibana.yml文件,修改配置:

代码语言:javascript
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server.port: 5601
server.host: "192.168.0.111"
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.0.109:9200"]

和elasticSearch一样,不能使用root用户启动,需要创建一个用户:

代码语言:javascript
复制
# 创建用户
useradd kibana
# 设置密码
passwd kibana
# 赋予用户权限
chown -R kibana:kibana /usr/kibana/

然后使用命令启动:

代码语言:javascript
复制
#切换用户
su kibana
#非后台启动,关闭shell窗口即退出
./bin/kibana
#后台启动
nohup ./bin/kibana &

启动后在浏览器打开http://192.168.0.111:5601,可以看到kibana的web交互界面:

2.4 效果展示

全部启动成功后,整个过程应该是这样,我们看一下:

浏览器打开http://192.168.0.111:5601,到管理界面,点击“Index Management”可以看到,有一个user-2020.10.31的索引。

点击Index Patterns菜单栏,然后创建,命名为user-*。

最后,就可以到Discover栏进行选择,选择user-*的Index Pattern,然后搜索关键字,就找到相关的日志了!

三、改进优化

上面只是用到了核心的三个组件简单搭建的ELK,实际上是有缺陷的。如果Logstash需要添加插件,那就全部服务器的Logstash都要添加插件,扩展性差。所以就有了FileBeat,占用资源少,只负责采集日志,不做其他的事情,这样就轻量级,把Logstash抽出来,做一些滤处理之类的工作。

FileBeat也是官方推荐用的日志采集器,首先下载Linux安装压缩包:

代码语言:javascript
复制
https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.9.3-linux-x86_64.tar.gz

下载完成后,解压。然后修改filebeat.yml配置文件:

代码语言:javascript
复制
#输入源
filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /usr/local/user/*.log
#输出,Logstash的服务器地址
output.logstash:
  hosts: ["192.168.0.110:5044"]
#输出,如果直接输出到ElasticSearch则填写这个
#output.elasticsearch:
  #hosts: ["localhost:9200"]
  #protocol: "https"

然后Logstash的配置文件logstash-sample.conf,也要改一下:

代码语言:javascript
复制
#输入源改成beats
input {
  beats {
    port => 5044
    codec => "json"
  }
}

然后启动FileBeat:

代码语言:javascript
复制
#后台启动命令
nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml >/dev/null 2>&1 &

再启动Logstash:

代码语言:javascript
复制
#后台启动命令
nohup ./bin/logstash -f /usr/logstash-7.9.3/config/logstash-sample.conf &

怎么判断启动成功呢,看Logstash应用的/logs目录下的logstash-plain.log日志文件:

写在最后

目前,很多互联网公司都是采用ELK来做日志集中式系统,原因很简单:开源、插件多、易扩展、支持数据源多、社区活跃、开箱即用等等。我见过有一个公司在上面的架构中还会加多一个Kafka的集群,主要是基于日志数据量比较大的考虑。但是呢,基本的三大组件ElasticSearch,Logstash,Kibana是不能少的。

希望这篇文章能帮助大家对ELK有一些初步的认识,感谢大家的阅读。

觉得有用就点个赞吧,你的点赞是我创作的最大动力~

我是一个努力让大家记住的程序员。我们下期再见!!!

能力有限,如果有什么错误或者不当之处,请大家批评指正,一起学习交流!

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原始发表:2020-11-03,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 思维导图
  • 概述
  • 一、什么是ELK
  • 二、搭建ELK
    • 2.1 安装ElasticSearch
      • 2.2 安装Logstash
        • 2.3 安装Kibana
          • 2.4 效果展示
          • 三、改进优化
          • 写在最后
          相关产品与服务
          Elasticsearch Service
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