ELK简介

“ELK”是三个开源项目的首字母缩写:Elasticsearch,Logstash和Kibana。Elasticsearch是一个搜索和分析引擎。Logstash是一个服务器端数据处理管道,它同时从多个源中提取数据,对其进行转换,然后将其发送到像Elasticsearch这样的“存储”。Kibana允许用户使用Elasticsearch中的图表和图形可视化数据。

ELK原理

在所有需要收集日志的服务上部署logstash,作为logstashagent用于监控并过滤所手机的日志,将过滤后的内容整合在一起,最终全部交给elasticsearch检索引擎;可以用elasticsearch进行自定义搜索,再通过Kibana结合自定义搜索内容生成图标,进行日志展示。

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。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。
代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。

ELK基本模型

基于弹性堆栈(ELK堆栈)的日志分析、存储及展示

日志分析存在的困境

  • 开发人员不能登录线上服务器查看日志
  • 各个系统都有日志,日志分散难以查找
  • 日志数据量大,查找慢,数据不够实时

环境准备

关闭防火墙及selinux

虚拟机分配

主机名 IP地址 所用软件
node-1 172.16.10.21 Elasticsearch、logstash、kibana
node-1 172.16.10.29 Elasticsearch、logstash、kibana

ES群集的搭建

es群集需要两台虚拟机,一台作为主,一台作为从。两台服务器的软件安装方式都相同,不同之处在于软件的配置文件的修改,但是也是区别不大。

安装es软件

加载gpg验证密钥

rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

创建yum仓库

rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
vim /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo

[elasticsearch-2.x]
name=Elasticsearch repository for 2.x packages
baseurl=http://packages.elastic.co/elasticsearch/2.x/centos
gpgcheck=1
gpgkey=http://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enable=1

安装软件包

yum install elasticsearch -y
yum install java -y

配置es群集

修改配置文件(两台服务器不同的地方会注明)

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
cluster.name: chen  //自定义,两台服务器保持一致
node.name: linux-node1   //节点名称两台服务器各不相同
path.data: /data/es-data    //自定义,需手动创建,若不创建服务会启动失败
path.logs: /var/log/elasticsearch/   //默认路径,不可更改
bootstrap.memory_lock: true   //开启防止交换分区,避免数据丢失
network.host: 0.0.0.0    //允许任意地址监听
http.port: 9200     //开启服务器端口
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.16.10.21", "172.16.10.29"]
//识别形式选用单播,host1为本地地址,host2为对方地址,在两一台服务器上地址书写顺序相反

创建文件夹并赋予权限

mkdir -p /data/es-data
chown -R elasticsearch:elasticsearch /data/es-data/   //用户在安装软件时自动创建

系统优化

vim /etc/security/limits.conf    //以下内容文件末尾插入即可
elasticsearch soft memlock unlimited
elasticsearch hard memlock unlimited    //普通用户内存解锁
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535    //文件限制

启动服务

systemctl start elasticsearch.service
netstat -ntap | grep 9200

加载es插件

/usr/share/elasticsearch/bin/plugin install mobz/elasticsearch-head

数据的存储,展示

访问网页

访问网页即可查看到两个服务器,此时两个服务器已经完成了选举,指定了主从服务器
基于弹性堆栈(ELK堆栈)的日志分析、存储及展示

存储数据

使用json格式在网页中添加数据
基于弹性堆栈(ELK堆栈)的日志分析、存储及展示

查询数据

基于弹性堆栈(ELK堆栈)的日志分析、存储及展示

数据删除

基于弹性堆栈(ELK堆栈)的日志分析、存储及展示

数据索引分片

数据的索引会自动创建5个分片,单击概览即可看到
基于弹性堆栈(ELK堆栈)的日志分析、存储及展示

配置logstash

数据通常以多种格式分散在许多系统中。Logstash支持各种输入,这些输入同时从众多公共源中提取事件。通过连续的流媒体方式轻松从日志,指标,Web应用程序,数据存储和各种AWS服务中提取数据。实验中并不是两台服务器都需要安装该软件,当你需要分析某个服务器中的日志文件时,即可安装。

配置yum源

vim /etc/yum.repos.d/logstash.repo
[logstash-2.1]
name=Logstash repository for 2.1.x packages
baseurl=http://packages.elastic.co/logstash/2.1/centos
gpgcheck=1
gpgkey=http://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enable=1

安装软件

yum install logstash -y

收集系统日志

创建配置文件

vim file.conf    //文件位置自定义,演示是在/目录下创建

input {
      file {
          path => "/var/log/messages"    //路径为系统日志存放路径
          type => "system"               //类型自定义
          start_position => "beginning"   //从头开始获取
      }
}

output {
     elasticsearch {
          hosts => ["172.16.10.21:9200"]
          index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"    //年月日固定格式
     }
}

开启收集

ln -s /opt/logstash/bin/logstash /usr/bin/
logstash -f /root/file.conf

基于弹性堆栈(ELK堆栈)的日志分析、存储及展示

网页查看数据

基于弹性堆栈(ELK堆栈)的日志分析、存储及展示
基于弹性堆栈(ELK堆栈)的日志分析、存储及展示

部署kibana

软件安装

wget https://download.elastic.co/kibana/kibana/kibana-4.3.1-linux-x64.tar.gz
tar zxvf kibana-4.3.1-linux-x64.tar.gz -C /opt/
mv /opt/kibana-4.3.1-linux-x64/ /usr/local/kibana

配置文件修改

vim /usr/local/kibana/config/kibana.yml
server.port: 5601   //开启端口
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.url: "http://172.16.10.21:9200"   //此处为es地址
kibana.index: ".kibana"

启动监听

screen    //启用分屏,若是没有该命令,则使用yum安装
/usr/local/kibana/bin/kibana    //启用监听
ctrl+a+d  //放入后台执行 

基于弹性堆栈(ELK堆栈)的日志分析、存储及展示

访问网站、创建索引

基于弹性堆栈(ELK堆栈)的日志分析、存储及展示

查看数据

基于弹性堆栈(ELK堆栈)的日志分析、存储及展示
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