EFK教程 - 基于多节点ES的EFK安装部署配置

通过部署elasticsearch(三节点)+filebeat+kibana快速入门EFK,并搭建起可用的demo环境测试效果

作者:“发颠的小狼”,欢迎转载与投稿


目录

▪ 用途
▪ 实验架构
▪ EFK软件安装
▪ elasticsearch配置
▪ filebeat配置
▪ kibana配置
▪ 启动服务
▪ kibana界面配置
▪ 测试
▪ 后续文章


用途

▷ 通过filebeat实时收集nginx访问日志、传输至elasticsearch集群
▷ filebeat将收集的日志传输至elasticsearch集群
▷ 通过kibana展示日志


实验架构

▷ 服务器配置

EFK教程 - 基于多节点ES的EFK安装部署配置

▷ 架构图

EFK教程 - 基于多节点ES的EFK安装部署配置


EFK软件安装

版本说明

▷ elasticsearch 7.3.2
▷ filebeat 7.3.2
▷ kibana 7.3.2

注意事项

▷ 三个组件版本必须一致
▷ elasticsearch必须3台以上且总数量为单数

安装路径

▷ /opt/elasticsearch
▷ /opt/filebeat
▷ /opt/kibana

elasticsearch安装:3台es均执行相同的安装步骤

mkdir -p /opt/software && cd /opt/software
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.3.2-linux-x86_64.tar.gz
tar -zxvf elasticsearch-7.3.2-linux-x86_64.tar.gz
mv elasticsearch-7.3.2 /opt/elasticsearch
useradd elasticsearch -d /opt/elasticsearch -s /sbin/nologin
mkdir -p /opt/logs/elasticsearch
chown elasticsearch.elasticsearch /opt/elasticsearch -R
chown elasticsearch.elasticsearch /opt/logs/elasticsearch -R

# 限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量要超过262144,不然elasticsearch会报max virtual memory areas vm.max_map_count [65535] is too low, increase to at least [262144]
echo "vm.max_map_count = 655350" >> /etc/sysctl.conf
sysctl -p

filebeat安装

mkdir -p /opt/software && cd /opt/software
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.3.2-linux-x86_64.tar.gz
mkdir -p /opt/logs/filebeat/
tar -zxvf filebeat-7.3.2-linux-x86_64.tar.gz
mv filebeat-7.3.2-linux-x86_64 /opt/filebeat

kibana安装

mkdir -p /opt/software && cd /opt/software
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.3.2-linux-x86_64.tar.gz
tar -zxvf kibana-7.3.2-linux-x86_64.tar.gz
mv kibana-7.3.2-linux-x86_64 /opt/kibana
useradd kibana -d /opt/kibana -s /sbin/nologin
chown kibana.kibana /opt/kibana -R

nginx安装(用于生成日志,被filebeat收集)

# 只在192.168.1.11安装
yum install -y nginx
/usr/sbin/nginx -c /etc/nginx/nginx.conf

elasticsearch配置

▷ 192.168.1.31 /opt/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

# 集群名字
cluster.name: my-application

# 节点名字
node.name: 192.168.1.31

# 日志位置
path.logs: /opt/logs/elasticsearch

# 本节点访问IP
network.host: 192.168.1.31

# 本节点访问
http.port: 9200

# 节点运输端口
transport.port: 9300

# 集群中其他主机的列表
discovery.seed_hosts: ["192.168.1.31", "192.168.1.32", "192.168.1.33"]

# 首次启动全新的Elasticsearch集群时,在第一次选举中便对其票数进行计数的master节点的集合
cluster.initial_master_nodes: ["192.168.1.31", "192.168.1.32", "192.168.1.33"]

# 启用跨域资源共享
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

# 只要有2台数据或主节点已加入集群,就可以恢复
gateway.recover_after_nodes: 2

▷ 192.168.1.32 /opt/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

# 集群名字
cluster.name: my-application

# 节点名字
node.name: 192.168.1.32

# 日志位置
path.logs: /opt/logs/elasticsearch

# 本节点访问IP
network.host: 192.168.1.32

# 本节点访问
http.port: 9200

# 节点运输端口
transport.port: 9300

# 集群中其他主机的列表
discovery.seed_hosts: ["192.168.1.31", "192.168.1.32", "192.168.1.33"]

# 首次启动全新的Elasticsearch集群时,在第一次选举中便对其票数进行计数的master节点的集合
cluster.initial_master_nodes: ["192.168.1.31", "192.168.1.32", "192.168.1.33"]

# 启用跨域资源共享
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

# 只要有2台数据或主节点已加入集群,就可以恢复
gateway.recover_after_nodes: 2

▷ 192.168.1.33 /opt/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

# 集群名字
cluster.name: my-application

# 节点名字
node.name: 192.168.1.33

# 日志位置
path.logs: /opt/logs/elasticsearch

# 本节点访问IP
network.host: 192.168.1.33

# 本节点访问
http.port: 9200

# 节点运输端口
transport.port: 9300

# 集群中其他主机的列表
discovery.seed_hosts: ["192.168.1.31", "192.168.1.32", "192.168.1.33"]

# 首次启动全新的Elasticsearch集群时,在第一次选举中便对其票数进行计数的master节点的集合
cluster.initial_master_nodes: ["192.168.1.31", "192.168.1.32", "192.168.1.33"]

# 启用跨域资源共享
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

# 只要有2台数据或主节点已加入集群,就可以恢复
gateway.recover_after_nodes: 2

filebeat配置

192.168.1.11 /opt/filebeat/filebeat.yml

# 文件输入
filebeat.inputs:
  # 文件输入类型
  - type: log
    # 开启加载
    enabled: true
    # 文件位置
    paths:
      - /var/log/nginx/access.log
    # 自定义参数
    fields:
      type: nginx_access  # 类型是nginx_access,和上面fields.type是一致的

# 输出至elasticsearch
output.elasticsearch:
  # elasticsearch集群
  hosts: ["http://192.168.1.31:9200",
          "http://192.168.1.32:9200",
          "http://192.168.1.33:9200"]

  # 索引配置
  indices:
    # 索引名
    - index: "nginx_access_%{+yyy.MM}"
      # 当类型是nginx_access时使用此索引
      when.equals:
        fields.type: "nginx_access"

# 关闭自带模板
setup.template.enabled: false

# 开启日志记录
logging.to_files: true
# 日志等级
logging.level: info
# 日志文件
logging.files:
  # 日志位置
  path: /opt/logs/filebeat/
  # 日志名字
  name: filebeat
  # 日志轮转期限,必须要2~1024
  keepfiles: 7
  # 日志轮转权限
  permissions: 0600

kibana配置

192.168.1.21 /opt/kibana/config/kibana.yml

# 本节点访问端口
server.port: 5601

# 本节点IP
server.host: "192.168.1.21"

# 本节点名字
server.name: "192.168.1.21"

# elasticsearch集群IP
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.1.31:9200",
                      "http://192.168.1.32:9200",
                      "http://192.168.1.33:9200"]

启动服务

# elasticsearch启动(3台es均启动)
sudo -u elasticsearch /opt/elasticsearch/bin/elasticsearch

# filebeat启动
/opt/filebeat/filebeat -e -c /opt/filebeat/filebeat.yml -d "publish"

# kibana启动
sudo -u kibana /opt/kibana/bin/kibana -c /opt/kibana/config/kibana.yml

上面的启动方法是位于前台运行。systemd配置方法,会在《EFK教程》系列后续文章中提供,敬请关注!


kibana界面配置

1️⃣ 使用浏览器访问192.168.1.21:5601,看到以下界面表示启动成功

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2️⃣ 点"Try our sample data"

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3️⃣ "Help us improve the Elastic Stack by providing usage statistics for basic features. We will not share this data outside of Elastic"点"no”

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4️⃣ "Add Data to kibana"点"Add data"

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5️⃣ 进入视图

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测试

访问nginx,生成日志

curl -I "http://192.168.1.11"

在kibana上查看数据

1️⃣ 创建索引模板

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2️⃣ 输入你要创建的索引模板的名字

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3️⃣ 查看之前CURL的数据

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后续文章

本文是《EFK教程》系列文章的第一篇,后续EFK文章将逐步发布,包含角色分离、性能优化等许多干货,敬请关注!