企业级日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)
企业级日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)
- 前言
- 一、ELK概述
- 1、ELK日志分析系统
- 2、ELK日志处理特点
- 3、Elasticsearch概述
- (1)Elasticsearch的特性
- (2)分片和副本
- 4、LogStash概述
- 5、Kibana概述
- 二、部署ELK日志分析系统
- 1、配置elasticsearch环境
- 2、部署elasticsearch软件
- (1)安装elasticsearch—rpm包
- (2)加载系统服务
- (3)更改elasticsearch主配置文件
- (4)创建数据存放路径并授权
- (5)启动elasticsearch并查看是否成功开启
- (6)查看节点信息
- (7)检验集群健康状态
- (8)查看集群状态
- 3、安装elasticsearch-head插件
- (1)编译安装node组件依赖包
- (2)安装phantomjs(前端框架)
- (3)安装elasticsearch-head(数据可视化工具)
- (4)修改主配置文件
- (5)启动elasticsearch-head
- (6)使用elasticsearch-head插件查看集群状态
- (7)创建索引
- 4、安装logstash
- (1)安装Apahce服务(httpd)
- (2)安装Java环境
- (3)安装logstash
- (4)测试logstash命令
- (5)在Apache主机上做对接配置
- 5、安装kibana
- (6)对接Apache主机的Apache 日志文件(访问日志、错误日志)
- 总结
前言
一般我们需要进行日志分析场景:直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中,此方法效率低下,面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理,所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统,将所有节点上的日志统一收集,管理,访问。
一般大型系统是一个分布式部署的架构,不同的服务模块部署在不同的服务器上,问题出现时,大部分情况需要根据问题暴露的关键信息,定位到具体的服务器和服务模块,构建一套集中式日志系统,可以提高定位问题的效率。
一、ELK概述
1、ELK日志分析系统
ELK是由Elasticsearch、Logstash、Kiban三个开源软件的组合。在实时数据检索和分析场合,三者通常是配合共用,而且又都先后归于 Elastic.co 公司名下,故有此简称。
2、ELK日志处理特点
一个完整的集中式日志系统,需要包含以下几个主要特点:
- 收集-能够采集多种来源的日志数据——将日志进行集中化管理(beats)
- 传输-能够稳定的把日志数据传输到中央系统——将日志格式化(Logstash),然后将格式化后的数据输出到Elasticsearch
- 存储-如何存储日志数据——对格式化后的数据进行索引和存储(Elasticsearch)
- 分析-可以支持 UI 分析——前端数据的展示(Kibana) 警告-能够提供错误报告,监控机制
ELK提供了一整套解决方案,并且都是开源软件,之间互相配合使用,完美衔接,高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。
3、Elasticsearch概述
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它基于RESTful web接口提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。
Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是第二流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。
(1)Elasticsearch的特性
接近实时的搜索
集群
节点
索引
索引(库)→类型(表)→文档(记录)
分片和副本
(2)分片和副本
在上述特性中,最重要的就是分片和副本,也是让es数据库(Elasticsearch)成为百度这些主流搜索引擎的主要原因,理论上能提升4倍的性能。
结合实际情况分析:索引存储的数据可能超过单个节点的硬件限制,如一个10亿文档需1TB空间可能不适合存储在单个节点的磁盘上,或者从单个节点搜索请求太慢了,为了解决这个问题,elasticsearch提供将索引分成多个分片的功能,当在创建索引时,可以定义想要分片的数量。每个分片就是一个全功能的独立索引,可以位于集群中任何节点上。
分片的特点:
水平分割扩展,增大存储量
分布式并行跨分片操作,提供性能和吞吐量
分布式分片的机制和搜索请求的文档如何汇总完全是有elasticsearch控制的,这些对用户而言是透明的
网络问题等等其他问题可以在任何时候不期而至,为了健壮性,强烈建议要有个故障切换机制,无论何种故障以防止分片或者节点不可用,为此,elasticsearch让我们将索引分片复制一份或多份,称为分片副本或副本
副本的特点:
高可用性,以应对分片或者节点故障,出于这个原因,分片副本要在不同的节点上
性能加强,增加吞吐量,搜索可以并行在所有副本上执行
4、LogStash概述
一款强大的数据处理工具
可实现数据传输、格式处理、格式化输出
数据输入、数据加工(如过滤,改写等)以及数据输出
常用插件:Input、Filter Plugin、Output
- Input:收集源数据(访问日志、错误日志等)
- Filter Plugin:用于过滤日志和格式处理
- Output:输出日志
5、Kibana概述
一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台
搜索、查看存储在Elasticsearch索引中的数据
通过各种图表进行高级数据分析及展示
Kibana主要功能
- Elasticsearch无缝之集成
Kibana架构为Elasticsearch定制,可以将任何结构化和非结构化数据加入Elasticsearch索引。Kibana还充分利用了Elasticsearch强大的搜索和分析功能。
- 整合数据
Kibana能够更好地处理海量数据,并据此创建柱形图、折线图、散点图、直方图、饼图和地图。
- 复杂数据分析
Kibana提升了Elasticsearch分析能力,能够更加智能地分析数据,执行数学转换并且根据要求对数据切割分块。
- 让更多团队成员收益
强大的数据库可视化接口让各业务岗位都能够从数据集合受益。
- 接口灵活,分享更容易
使用Kibana可以更加方便地创建、保存、分享数据,并将可视化数据快速交流。
- 配置简单
Kibana的配置和启用非常简单,用户体验非常友好。Kibana自带Web服务器,可以快速启动运行。
- 可视化多数据源
Kibana可以非常方便地把来自Logstash、ES-Hadoop、Beats或第三方技术的数据整合到Elasticsearch,支持的第三方技术包括Apache flume、 Fluentd 等。
- 简单数据导出
Kibana可以方便地导出感兴趣的数据,与其它数据集合并融合后快速建模分析,发现新结果。
二、部署ELK日志分析系统
实验ELK拓扑图
- 需求描述
配置ELK日志分析集群
使用Logstash收集日志
使用Kibana查看分析日志
- 此次ELK环境搭建
配置和安装ELK日志分析系统,安装集群方式,2个elasticsearch节点,并监控apache服务器日志
主机 | IP地址 | 软件 |
---|---|---|
node1 | 192.168.140.11 | Elasticsearch/Kibana |
node2 | 192.168.140.12 | Elasticsearch |
apache | 192.168.140.13 | httpd / Logstash |
客户机(宿主机) | 192.168.140.10 |
实验准备
关防火墙和系统安全机制
更改主机名
systemctl stop firewalld.service
systemctl disable firewalld.service
setenforce 0hostnamectl set-hostname 主机名
1、配置elasticsearch环境
node1:192.168.140.11
node2:192.168.140.12
echo '192.168.140.11 node1' >> /etc/hosts
echo '192.168.140.12 node2' >> /etc/hostsjava -version #如果没有安装,yum -y install java
2、部署elasticsearch软件
node1:192.168.140.11
node2:192.168.140.12
(1)安装elasticsearch—rpm包
上传elasticsearch-5.5.0.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm
(2)加载系统服务
systemctl daemon-reload
systemctl enable elasticsearch.service
(3)更改elasticsearch主配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bakvim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
#17行;取消注释,修改;集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
#23行;取消注释,修改;节点名字(node2修改成node2)
node.name: node1
#33行;取消注释,修改;数据存放路径
path.data: /data/elk_data
#37行;取消注释,修改;日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch
#43行;取消注释,修改;不在启动的时候锁定内存
bootstrap.memory_lock: false
#55行;取消注释,修改;提供服务绑定的IP地址,0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
#59行;取消注释;侦听端口为9200(默认)
http.port: 9200
#68行;取消注释,修改;集群发现通过单播实现,指定要发现的节点 node1、node2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"]
检验配置
grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
(4)创建数据存放路径并授权
mkdir -p /data/elk_data
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/
(5)启动elasticsearch并查看是否成功开启
systemctl start elasticsearch
netstat -antp |grep 9200
(6)查看节点信息
宿主机:192.168.140.10上访问
http://192.168.140.11:9200
http://192.168.140.12:9200
(7)检验集群健康状态
宿主机:192.168.140.10上访问
http://192.168.140.11:9200/_cluster/health?pretty
http://192.168.140.12:9200/_cluster/health?pretty
(8)查看集群状态
宿主机:192.168.140.10上访问
http://192.168.140.11:9200/_cluster/state?pretty
http://192.168.140.12:9200/_cluster/state?pretty
3、安装elasticsearch-head插件
安装elasticsearch-head插件,用于管理集群
(1)编译安装node组件依赖包
node1:192.168.140.11
node2:192.168.140.12
yum -y install gcc gcc-c++ make上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
cd /opt
tar xzvf node-v8.2.1.tar.gz
cd node-v8.2.1/
./configure && make && make install
这里耗时比较长估计20-30分钟
(2)安装phantomjs(前端框架)
node1:192.168.140.11
node2:192.168.140.12
上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到/opt目录下
cd /opt
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/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)
node1:192.168.140.11
node2:192.168.140.12
上传软件包 elasticsearch-head.tar.gz 到/opt
cd /opt
tar zxvf elasticsearch-head.tar.gz -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm install
(4)修改主配置文件
node1:192.168.140.11
node2:192.168.140.12
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
#-------末尾;添加以下内容--------
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"#-----------参数解释-----------------------------
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.service
(5)启动elasticsearch-head
node1:192.168.140.11
node2:192.168.140.12
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 /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start &> elasticsearch-head@0.0.0 start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt serverRunning "connect:server" (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100
(6)使用elasticsearch-head插件查看集群状态
宿主机:192.168.140.10上访问
http://192.168.140.11:9100
在Elasticsearch 的栏目中输入
http://192.168.140.11:9200http://192.168.140.12:9100
在Elasticsearch 的栏目中输入
http://192.168.140.12:9200
(7)创建索引
node1:192.168.140.11
创建索引为index-demo,类型为test
curl -XPUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'
回到宿主机192.168.140.10
打开浏览器输入地址,查看索引信息
http://192.168.140.11:9100
下图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, 相关的信息
4、安装logstash
收集日志输出到elasticsearch中
apache:192.168.140.13
(1)安装Apahce服务(httpd)
yum -y install httpd
systemctl start httpd
(2)安装Java环境
apache:192.168.140.13
java -version ###如果没有装 安装yum -y install java
(3)安装logstash
apache:192.168.140.13
上传logstash-5.5.1.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh logstash-5.5.1.rpmsystemctl start logstash.service
systemctl enable logstash.service#建立logstash软连接
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/
(4)测试logstash命令
apache:192.168.140.13
字段描述解释:
-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
-e 后面跟着字符串 该字符串可以被当做logstash的配置(如果是” ”,则默认使用stdin做为输入、stdout作为输出)
-t 测试配置文件是否正确,然后退出
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)
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'
使用rubydebug显示详细输出,codec为一种编解码器
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'
使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.140.11:9200"] } }'
宿主机:192.168.140.10上访问
查看索引信息
多出 logstash-日期
http://192.168.140.11:9100
点击数据浏览查看响应的内容
(5)在Apache主机上做对接配置
apache:192.168.140.13
Logstash配置文件主要由三部分组成:input、output、filter(根据需要)
chmod o+r /var/log/messages
ll /var/log/messagesvim /etc/logstash/conf.d/system.conf
input {file{path => "/var/log/messages"type => "system"start_position => "beginning"}}
output {elasticsearch {hosts => ["192.168.140.11:9200"]index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"}}systemctl restart logstash.service
宿主机:192.168.140.10上访问
查看索引信息
多出 system-日期
http://192.168.140.11:9100
5、安装kibana
node1:192.168.140.11
上传kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpmcd /etc/kibana/
cp kibana.yml kibana.yml.bakvim kibana.yml
#2行;取消注释;kibana打开的端口(默认5601)
server.port: 5601
#7行;取消注释,修改;kibana侦听的地址
server.host: "0.0.0.0"
#21行;取消注释,修改;和elasticsearch建立联系
elasticsearch.url: "http://192.168.2.11:9200"
#30行;取消注释;在elasticsearch中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana" systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service
宿主机:192.168.140.10上访问
192.168.140.11:5601
然后点最左上角的Discover按钮 会发现system-*信息
然后点下面的host旁边的add 会发现右面的图只有 Time 和host 选项了 这个比较友好
(6)对接Apache主机的Apache 日志文件(访问日志、错误日志)
apache:192.168.140.13
cd /etc/logstash/conf.d/vim 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 => ["192.168.2.11:9200"]index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"}}if [type] == "error" {elasticsearch {hosts => ["192.168.2.11:9200"]index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"}}
}/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf
宿主机:192.168.140.10上访问
打开浏览器输入http://192.168.140.13,制造点访问记录
打开浏览器 输入http://192.168.140.11:9100/ 查看索引信息
发现apache_error-2021.03.15和apache_access-2021.03.15已生成并显示出来
打开浏览器 输入http://192.168.140.11:5601
点击左下角有个management选项—index patterns—create index pattern
分别创建apache_error-* 和 apache_access-* 的索引
总结
- 此架构仍存在不完美之处,能继续优化、扩充架构,例如扩充为efk架构。
- efk架构是由elasticsearch+logstash+filebeat+kafka+kibana+redis构成
即
elasticsearch(分布式搜索引擎。具有高可伸缩、高可靠、易管理等特点。
用于数据的索引和存储)
+logstash(格式转换)
+filebeat(日志收集,更加轻量化,,它的后端是logstash)
+kafka(中间件,用于传递、处理交互请求,处理高并发和高吞吐量,每秒处理几万并发数据通常和redis一起使用)
+kibana(可视化化平台。它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。
使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。)
+redis(缓存加速,减轻缓存压力,为logstash分压)
企业级日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)
企业级日志分析系统ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)
- 前言
- 一、ELK概述
- 1、ELK日志分析系统
- 2、ELK日志处理特点
- 3、Elasticsearch概述
- (1)Elasticsearch的特性
- (2)分片和副本
- 4、LogStash概述
- 5、Kibana概述
- 二、部署ELK日志分析系统
- 1、配置elasticsearch环境
- 2、部署elasticsearch软件
- (1)安装elasticsearch—rpm包
- (2)加载系统服务
- (3)更改elasticsearch主配置文件
- (4)创建数据存放路径并授权
- (5)启动elasticsearch并查看是否成功开启
- (6)查看节点信息
- (7)检验集群健康状态
- (8)查看集群状态
- 3、安装elasticsearch-head插件
- (1)编译安装node组件依赖包
- (2)安装phantomjs(前端框架)
- (3)安装elasticsearch-head(数据可视化工具)
- (4)修改主配置文件
- (5)启动elasticsearch-head
- (6)使用elasticsearch-head插件查看集群状态
- (7)创建索引
- 4、安装logstash
- (1)安装Apahce服务(httpd)
- (2)安装Java环境
- (3)安装logstash
- (4)测试logstash命令
- (5)在Apache主机上做对接配置
- 5、安装kibana
- (6)对接Apache主机的Apache 日志文件(访问日志、错误日志)
- 总结
前言
一般我们需要进行日志分析场景:直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中,此方法效率低下,面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理,所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统,将所有节点上的日志统一收集,管理,访问。
一般大型系统是一个分布式部署的架构,不同的服务模块部署在不同的服务器上,问题出现时,大部分情况需要根据问题暴露的关键信息,定位到具体的服务器和服务模块,构建一套集中式日志系统,可以提高定位问题的效率。
一、ELK概述
1、ELK日志分析系统
ELK是由Elasticsearch、Logstash、Kiban三个开源软件的组合。在实时数据检索和分析场合,三者通常是配合共用,而且又都先后归于 Elastic.co 公司名下,故有此简称。
2、ELK日志处理特点
一个完整的集中式日志系统,需要包含以下几个主要特点:
- 收集-能够采集多种来源的日志数据——将日志进行集中化管理(beats)
- 传输-能够稳定的把日志数据传输到中央系统——将日志格式化(Logstash),然后将格式化后的数据输出到Elasticsearch
- 存储-如何存储日志数据——对格式化后的数据进行索引和存储(Elasticsearch)
- 分析-可以支持 UI 分析——前端数据的展示(Kibana) 警告-能够提供错误报告,监控机制
ELK提供了一整套解决方案,并且都是开源软件,之间互相配合使用,完美衔接,高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。
3、Elasticsearch概述
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它基于RESTful web接口提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。
Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是第二流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。
(1)Elasticsearch的特性
接近实时的搜索
集群
节点
索引
索引(库)→类型(表)→文档(记录)
分片和副本
(2)分片和副本
在上述特性中,最重要的就是分片和副本,也是让es数据库(Elasticsearch)成为百度这些主流搜索引擎的主要原因,理论上能提升4倍的性能。
结合实际情况分析:索引存储的数据可能超过单个节点的硬件限制,如一个10亿文档需1TB空间可能不适合存储在单个节点的磁盘上,或者从单个节点搜索请求太慢了,为了解决这个问题,elasticsearch提供将索引分成多个分片的功能,当在创建索引时,可以定义想要分片的数量。每个分片就是一个全功能的独立索引,可以位于集群中任何节点上。
分片的特点:
水平分割扩展,增大存储量
分布式并行跨分片操作,提供性能和吞吐量
分布式分片的机制和搜索请求的文档如何汇总完全是有elasticsearch控制的,这些对用户而言是透明的
网络问题等等其他问题可以在任何时候不期而至,为了健壮性,强烈建议要有个故障切换机制,无论何种故障以防止分片或者节点不可用,为此,elasticsearch让我们将索引分片复制一份或多份,称为分片副本或副本
副本的特点:
高可用性,以应对分片或者节点故障,出于这个原因,分片副本要在不同的节点上
性能加强,增加吞吐量,搜索可以并行在所有副本上执行
4、LogStash概述
一款强大的数据处理工具
可实现数据传输、格式处理、格式化输出
数据输入、数据加工(如过滤,改写等)以及数据输出
常用插件:Input、Filter Plugin、Output
- Input:收集源数据(访问日志、错误日志等)
- Filter Plugin:用于过滤日志和格式处理
- Output:输出日志
5、Kibana概述
一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台
搜索、查看存储在Elasticsearch索引中的数据
通过各种图表进行高级数据分析及展示
Kibana主要功能
- Elasticsearch无缝之集成
Kibana架构为Elasticsearch定制,可以将任何结构化和非结构化数据加入Elasticsearch索引。Kibana还充分利用了Elasticsearch强大的搜索和分析功能。
- 整合数据
Kibana能够更好地处理海量数据,并据此创建柱形图、折线图、散点图、直方图、饼图和地图。
- 复杂数据分析
Kibana提升了Elasticsearch分析能力,能够更加智能地分析数据,执行数学转换并且根据要求对数据切割分块。
- 让更多团队成员收益
强大的数据库可视化接口让各业务岗位都能够从数据集合受益。
- 接口灵活,分享更容易
使用Kibana可以更加方便地创建、保存、分享数据,并将可视化数据快速交流。
- 配置简单
Kibana的配置和启用非常简单,用户体验非常友好。Kibana自带Web服务器,可以快速启动运行。
- 可视化多数据源
Kibana可以非常方便地把来自Logstash、ES-Hadoop、Beats或第三方技术的数据整合到Elasticsearch,支持的第三方技术包括Apache flume、 Fluentd 等。
- 简单数据导出
Kibana可以方便地导出感兴趣的数据,与其它数据集合并融合后快速建模分析,发现新结果。
二、部署ELK日志分析系统
实验ELK拓扑图
- 需求描述
配置ELK日志分析集群
使用Logstash收集日志
使用Kibana查看分析日志
- 此次ELK环境搭建
配置和安装ELK日志分析系统,安装集群方式,2个elasticsearch节点,并监控apache服务器日志
主机 | IP地址 | 软件 |
---|---|---|
node1 | 192.168.140.11 | Elasticsearch/Kibana |
node2 | 192.168.140.12 | Elasticsearch |
apache | 192.168.140.13 | httpd / Logstash |
客户机(宿主机) | 192.168.140.10 |
实验准备
关防火墙和系统安全机制
更改主机名
systemctl stop firewalld.service
systemctl disable firewalld.service
setenforce 0hostnamectl set-hostname 主机名
1、配置elasticsearch环境
node1:192.168.140.11
node2:192.168.140.12
echo '192.168.140.11 node1' >> /etc/hosts
echo '192.168.140.12 node2' >> /etc/hostsjava -version #如果没有安装,yum -y install java
2、部署elasticsearch软件
node1:192.168.140.11
node2:192.168.140.12
(1)安装elasticsearch—rpm包
上传elasticsearch-5.5.0.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm
(2)加载系统服务
systemctl daemon-reload
systemctl enable elasticsearch.service
(3)更改elasticsearch主配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bakvim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
#17行;取消注释,修改;集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
#23行;取消注释,修改;节点名字(node2修改成node2)
node.name: node1
#33行;取消注释,修改;数据存放路径
path.data: /data/elk_data
#37行;取消注释,修改;日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch
#43行;取消注释,修改;不在启动的时候锁定内存
bootstrap.memory_lock: false
#55行;取消注释,修改;提供服务绑定的IP地址,0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
#59行;取消注释;侦听端口为9200(默认)
http.port: 9200
#68行;取消注释,修改;集群发现通过单播实现,指定要发现的节点 node1、node2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"]
检验配置
grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
(4)创建数据存放路径并授权
mkdir -p /data/elk_data
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/
(5)启动elasticsearch并查看是否成功开启
systemctl start elasticsearch
netstat -antp |grep 9200
(6)查看节点信息
宿主机:192.168.140.10上访问
http://192.168.140.11:9200
http://192.168.140.12:9200
(7)检验集群健康状态
宿主机:192.168.140.10上访问
http://192.168.140.11:9200/_cluster/health?pretty
http://192.168.140.12:9200/_cluster/health?pretty
(8)查看集群状态
宿主机:192.168.140.10上访问
http://192.168.140.11:9200/_cluster/state?pretty
http://192.168.140.12:9200/_cluster/state?pretty
3、安装elasticsearch-head插件
安装elasticsearch-head插件,用于管理集群
(1)编译安装node组件依赖包
node1:192.168.140.11
node2:192.168.140.12
yum -y install gcc gcc-c++ make上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
cd /opt
tar xzvf node-v8.2.1.tar.gz
cd node-v8.2.1/
./configure && make && make install
这里耗时比较长估计20-30分钟
(2)安装phantomjs(前端框架)
node1:192.168.140.11
node2:192.168.140.12
上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到/opt目录下
cd /opt
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/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)
node1:192.168.140.11
node2:192.168.140.12
上传软件包 elasticsearch-head.tar.gz 到/opt
cd /opt
tar zxvf elasticsearch-head.tar.gz -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm install
(4)修改主配置文件
node1:192.168.140.11
node2:192.168.140.12
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
#-------末尾;添加以下内容--------
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"#-----------参数解释-----------------------------
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.service
(5)启动elasticsearch-head
node1:192.168.140.11
node2:192.168.140.12
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 /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start &> elasticsearch-head@0.0.0 start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt serverRunning "connect:server" (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100
(6)使用elasticsearch-head插件查看集群状态
宿主机:192.168.140.10上访问
http://192.168.140.11:9100
在Elasticsearch 的栏目中输入
http://192.168.140.11:9200http://192.168.140.12:9100
在Elasticsearch 的栏目中输入
http://192.168.140.12:9200
(7)创建索引
node1:192.168.140.11
创建索引为index-demo,类型为test
curl -XPUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'
回到宿主机192.168.140.10
打开浏览器输入地址,查看索引信息
http://192.168.140.11:9100
下图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, 相关的信息
4、安装logstash
收集日志输出到elasticsearch中
apache:192.168.140.13
(1)安装Apahce服务(httpd)
yum -y install httpd
systemctl start httpd
(2)安装Java环境
apache:192.168.140.13
java -version ###如果没有装 安装yum -y install java
(3)安装logstash
apache:192.168.140.13
上传logstash-5.5.1.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh logstash-5.5.1.rpmsystemctl start logstash.service
systemctl enable logstash.service#建立logstash软连接
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/
(4)测试logstash命令
apache:192.168.140.13
字段描述解释:
-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
-e 后面跟着字符串 该字符串可以被当做logstash的配置(如果是” ”,则默认使用stdin做为输入、stdout作为输出)
-t 测试配置文件是否正确,然后退出
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)
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'
使用rubydebug显示详细输出,codec为一种编解码器
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'
使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.140.11:9200"] } }'
宿主机:192.168.140.10上访问
查看索引信息
多出 logstash-日期
http://192.168.140.11:9100
点击数据浏览查看响应的内容
(5)在Apache主机上做对接配置
apache:192.168.140.13
Logstash配置文件主要由三部分组成:input、output、filter(根据需要)
chmod o+r /var/log/messages
ll /var/log/messagesvim /etc/logstash/conf.d/system.conf
input {file{path => "/var/log/messages"type => "system"start_position => "beginning"}}
output {elasticsearch {hosts => ["192.168.140.11:9200"]index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"}}systemctl restart logstash.service
宿主机:192.168.140.10上访问
查看索引信息
多出 system-日期
http://192.168.140.11:9100
5、安装kibana
node1:192.168.140.11
上传kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpmcd /etc/kibana/
cp kibana.yml kibana.yml.bakvim kibana.yml
#2行;取消注释;kibana打开的端口(默认5601)
server.port: 5601
#7行;取消注释,修改;kibana侦听的地址
server.host: "0.0.0.0"
#21行;取消注释,修改;和elasticsearch建立联系
elasticsearch.url: "http://192.168.2.11:9200"
#30行;取消注释;在elasticsearch中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana" systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service
宿主机:192.168.140.10上访问
192.168.140.11:5601
然后点最左上角的Discover按钮 会发现system-*信息
然后点下面的host旁边的add 会发现右面的图只有 Time 和host 选项了 这个比较友好
(6)对接Apache主机的Apache 日志文件(访问日志、错误日志)
apache:192.168.140.13
cd /etc/logstash/conf.d/vim 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 => ["192.168.2.11:9200"]index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"}}if [type] == "error" {elasticsearch {hosts => ["192.168.2.11:9200"]index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"}}
}/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf
宿主机:192.168.140.10上访问
打开浏览器输入http://192.168.140.13,制造点访问记录
打开浏览器 输入http://192.168.140.11:9100/ 查看索引信息
发现apache_error-2021.03.15和apache_access-2021.03.15已生成并显示出来
打开浏览器 输入http://192.168.140.11:5601
点击左下角有个management选项—index patterns—create index pattern
分别创建apache_error-* 和 apache_access-* 的索引
总结
- 此架构仍存在不完美之处,能继续优化、扩充架构,例如扩充为efk架构。
- efk架构是由elasticsearch+logstash+filebeat+kafka+kibana+redis构成
即
elasticsearch(分布式搜索引擎。具有高可伸缩、高可靠、易管理等特点。
用于数据的索引和存储)
+logstash(格式转换)
+filebeat(日志收集,更加轻量化,,它的后端是logstash)
+kafka(中间件,用于传递、处理交互请求,处理高并发和高吞吐量,每秒处理几万并发数据通常和redis一起使用)
+kibana(可视化化平台。它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。
使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。)
+redis(缓存加速,减轻缓存压力,为logstash分压)