在开源的日志管理方案中,最出名的莫过于 ELK 了。ELK 是三个软件的合称:Elasticsearch、Logstash、Kibana。

Elasticsearch
一个近乎实时查询的全文搜索引擎。Elasticsearch 的设计目标就是要能够处理和搜索巨量的日志数据。

Logstash
读取原始日志,并对其进行分析和过滤,然后将其转发给其他组件(比如 Elasticsearch)进行索引或存储。Logstash 支持丰富的 Input 和 Output 类型,能够处理各种应用的日志。

Kibana
一个基于 JavaScript 的 Web 图形界面程序,专门用于可视化 Elasticsearch 的数据。Kibana 能够查询 Elasticsearch 并通过丰富的图表展示结果。用户可以创建 Dashboard 来监控系统的日志。

本节将讨论如何用 ELK 这组黄金搭档来监控 Docker 容器的日志。

日志处理流程

下图展示了 Docker 部署环境下典型的 ELK 日志处理流程:

Logstash 负责从各个 Docker 容器中提取日志,Logstash将日志转发到 Elasticsearch 进行索引和保存,Kibana 分析和可视化数据。

下面开始实践这套流程。

安装 ELK 套件

ELK 的部署方案可以非常灵活,在规模较大的生产系统中,ELK 有自己的集群,实现了高可用和负载均衡。我们的目标是在最短的时间内学习并实践 ELK,因此将采用最小部署方案:在容器中搭建 ELK。

docker run -p 5601:5601 -p 9200:9200 -p 5044:5044 -it --name elk sebp/elk

我们使用的是 sebp/elk 这个现成的 p_w_picpath,里面已经包含了整个 ELK stack。容器启动后 ELK 各组件将分别监听如下端口:

5601 - Kibana web 接口
9200 - Elasticsearch JSON 接口
5044 - Logstash 日志接收接口

先访问一下 Kibana http://[Host IP]:5601/ 看看效果。

当前 Kibana 没有可显示的数据,因为当前 Elasticsearch 还没有任何日志数据。

访问一下 Elasticsearch 的 JSON 接口 http://[Host IP]:9200/_search?pretty

确实,目前 Elasticsearch 没有与日志相关的 index

接下来的工作就是将 Docker 的日志导入 ELK,我们下一节完成

书籍:
1.《每天5分钟玩转Docker容器技术》
https://item.jd.com/16936307278.html

2.《每天5分钟玩转OpenStack》
https://item.jd.com/12086376.html