什么是ELK呢?极速赛车平台出租 Q2152876294 论坛:diguaym.com
ELK是三个组件的缩写, 分别是elasticsearch, logstash, kibana. ELK平台可以用于实现日志收集、日志搜索和日志分析
1.elasticsearch(es): 它是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等。
2.logstash: 简单说是一个日志收集工具, 可以定义从哪里获取数据, 并且可以简单处理数据, 最后可以定义将数据输出到哪里, 一般输出到es.
3.kibana: 其实就是一个数据展示界面, 并且可以分析数据, 例如从es中读取数据进行展示分析. es自己也带有简单的展示dashboard:, 当然 前提是你安装了head插件
如何搭建一个ELK日志分析平台呢?
一.单机安装elasticsearch
1.利用安装elasticsearch的rpm包安装
yum install elasticsearch-2.3.3.rpm
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2.配置elasticsearch的配置文件
cd /etc/elasticsearch/
vim elasticsearch.yml # 主配置文件
17 cluster.name: my-es # 集群的名称my-es
23 node.name: server1 # 当前节点的主机名
33 path.data: /var/lib/elasticsearch/ # 数据目录
37 path.logs: /var/log/elasticsearch/ # 日志目录
54 network.host: 172.25.1.1 # 当前主机的IP
58 http.port: 9200 # 对外端口号
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3.安装java环境(因为Elasticsearch是用Java开发的)
rpm -ivh jdk-8u121-linux-x64.rpm
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4.启动elasticsearch服务
/etc/init.d/elasticsearch start
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打开服务后可以在浏览器中输入当前主机的IP和端口号查看(只有简单的数据,没有图形界面也没有分析等,所以我们选择安装相应图形界面的插件,方便分析处理数据)
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5.安装插件:
cd /usr/share/elasticsearch/
cd /bin
./plugin list # 查看已经安装的插件
/usr/share/elasticsearch/bin/plugin install file:/root/elk/elasticsearch-head-master.zip
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6.安装插件以后,我们在浏览器中查看,得到的就是比较便于观察和分析的web界面
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7.在该web界面下建立索引尝试查询
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二 . 集群Elasticsearch的安装和配置
Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎,它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好,可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的数据。
ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过,为了处理大型数据集,实现容错和高可用性,ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。
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1.在server2和server3上安装elasticsearch-2.3.3.rpm和jdk-8u121-linux-x64.rpm
rpm -ivh jdk-8u121-linux-x64.rpm
yum install elasticsearch-2.3.3.rpm
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2.编辑sevre1上的配置文件elasticsearch.yml
72行 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["server1", "server2","server3"]
表示该集群由三台主机构成,主机名分别是server1,server2和server3
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将修改好的配置文件发送给server2和server3上,在server2上和server3上修改配置文件中的sevrername和ip
3.启动server2和sevrer3上的服务
/etc/init.d/elasticsearch start
4.为了将集群中三台主机所负责的功能模块分开,我们在配置文件中设定:
server1:
#server1是主节点,同时承担http查询任务
vim elasticsearch.yml
23 node.name: server1
24 node.master: true
25 node.data: false
26 http.enabled: true
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server2:
server2负责存储数据和http查询任务
vim elasticsearch.yml
23 node.name: server2
25 node.master: false
26 node.data: true
27 http.enabled: true
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server3:
server3和server2相同
vim elasticsearch.yml
23 node.name: server2
25 node.master: false
26 node.data: true
27 http.enabled: true
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5.重启所有节点上的服务,在浏览器中查看web界面
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6.查询集群的状态
curl -XGET
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数据查询(三个节点上的node.data均为true)
curl 172.25.1.1:9200/_nodes/_local
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删除demo索引
curl -XDELETE
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三.logstash的安装与配置
Logstash是开源的服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据,转换数据,然后将数据发送到您喜欢的“存储库”中。(我们的存储当然是Elasticsearch。)
1.安装logstash工具
rpm -ivh logstash-2.3.3-1.noarch.rpm
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添加不同的模块:
1.标准终端输入stdin和输出stdout模块
/opt/logstash/bin/logstash -e ‘input { stdin { } } output { stdout { } }‘
input输入是从终端标准输出
Settings: Default pipeline workers: 1
Pipeline main started
hello # 标准输入hello
2018-08-25T02:36:54.035Z server1 hello # 标准输出hello
world
2018-08-25T02:36:57.372Z server1 world
^CSIGINT received. Shutting down the agent. {:level=>:warn} # ctrl+c中断
stopping pipeline {:id=>"main"}
Pipeline main has been shutdown
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2.在标准终端输出的时候选择输出数据格式codec => rubydebug
/opt/logstash/bin/logstash -e ‘input { stdin { } } output { stdout { codec => rubydebug } }‘
Settings: Default pipeline workers: 1
Pipeline main started
hello # 标准输入
{
"message" => "hello", # 输出
"@version" => "1",
"@timestamp" => "2018-08-25T02:38:09.060Z",
"host" => "server1"
}
world
{
"message" => "world",
"@version" => "1",
"@timestamp" => "2018-08-25T02:38:12.447Z",
"host" => "server1"
}
^CSIGINT received. Shutting down the agent. {:level=>:warn}
stopping pipeline {:id=>"main"}
Pipeline main has been shutdown
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3.标准终端输出,输出到提供elasticsearch的主机(server1)中
/opt/logstash/bin/logstash -e ‘input { stdin { } } output { elasticsearch { hosts => ["172.25.1.1"] index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}" } }‘
Settings: Default pipeline workers: 1
Pipeline main started
hello
hello world
hello jay # 无终端输出,是因为将数据输出到了elasticsearch中
^CSIGINT received. Shutting down the agent. {:level=>:warn}
stopping pipeline {:id=>"main"}
Pipeline main has been shutdown
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在浏览器中查看:
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4.上边几种情况的集合,标准终端输入,输出分为两部分,一部分输出到elasticsearch ,另一种是输出到终端…
/opt/logstash/bin/logstash -e ‘input { stdin { } } output { elasticsearch { hosts => ["172.25.1.1"] index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}" } stdout { codec => rubydebug } }‘
Settings: Default pipeline workers: 1
Pipeline main started
hello world
{
"message" => "hello world",
"@version" => "1",
"@timestamp" => "2018-08-25T02:42:38.615Z",
"host" => "server1"
}
hello linux
{
"message" => "hello linux",
"@version" => "1",
"@timestamp" => "2018-08-25T02:42:42.556Z",
"host" => "server1"
}
^CSIGINT received. Shutting down the agent. {:level=>:warn}
stopping pipeline {:id=>"main"}
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5.上边的各种模块都是直接在命令行选择模块,输入或者输出。我们也可以在文件中编写使用的模块,选择输入和输出,
cd /etc/logstash/conf.d/
vim es.conf # 文件名,可以随意取
input {
stdin {} # 输入是标准终端输入standard input
}
output {
elasticsearch { # 第一个输出是到elasticsearch
hosts => ["172.25.1.1"] # elasticsearch所在的主机
index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"
}
stdout { # 第二个输出是标准终端输出
codec => rubydebug # 输出的风格是rubydebug
}
}
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在终端的运行情况:
/opt/logstash/bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/es.conf # 在终端利用logstash运行此文件
Settings: Default pipeline workers: 1
Pipeline main started
hello qzy # 标准终端输入
{
"message" => "hello qzy", # 输出的一部分,在终端标准输出
"@version" => "1",
"@timestamp" => "2018-08-25T02:46:38.949Z",
"host" => "server1"
}
hello jay
{
"message" => "hello jay",
"@version" => "1",
"@timestamp" => "2018-08-25T02:46:43.771Z",
"host" => "server1"
}
nice to meet you
{
"message" => "nice to meet you",
"@version" => "1",
"@timestamp" => "2018-08-25T02:46:58.730Z",
"host" => "server1"
}
^CSIGINT received. Shutting down the agent. {:level=>:warn}
stopping pipeline {:id=>"main"}
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在浏览器中的数据输出:
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6.rsyslog模块:
将server1当作一个日志收集服务器
(1).编辑一个使用模块的文件
vim message.conf
input {
syslog {
port => 514 # 输入是server2的日志,同步日志端口为514/udp
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["172.25.1.1"] # 输出到server1的elasticsearch
index => "message-%{+YYYY.MM.dd}"
}
stdout {
codec => rubydebug # 输出到标准屏幕输出
}
}
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(2).在sevrer2中编辑同步日志的文件
vim /etc/rsyslog.conf
. @@172.25.1.1:514
/etc/init.d/rsyslog restart # 重新打开rsyslog服务
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(3).查看rsyslog的端口和运行该模式的结果
在server1上netstat -antulp | grep 514
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在server1以终端占用的方式执行
/opt/logstash/bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/message.conf
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在server1上可以收集到server2上的日志信息
(4).在server上执行logger tigger,在server1上立即可以看到trigger的输出
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7.利用logstash中的模块将日志记录中的多行输出变为一行:
(1).在elasticsearch的日志记录文件中
cd /var/log/elasticsearch
cat my-es.log
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看到以[]为界线的日志有时候并不在一行
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(2).利用filter对输入进行过滤处理再指定输出
vim /etc/logstash/conf.d/message.conf
input {
file {
path => "/var/log/elasticsearch/my-es.log" # 待处理日志所在位置
start_position => "beginning" # 从日志的开始处处理
}
}
filter {
multiline {
pattern => "^["
negate => true
what => "previous"
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["172.25.1.1"]
index => "es-%{+YYYY.MM.dd}"
}
stdout {
codec => rubydebug
}
}
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(3).在终端执行操作
/opt/logstash/bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/message.conf
因为在终端出有大量的java日志,所以就不再展示
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这里有一个需要注意的点:我们在message.conf中写的是从日志文件的beginning开始,但是,此时我们接着往日志中写东西,我们发现是从上次结束的地方开始,看起来好像与我们的设置出现差异,但是不然,如果又从头开始记录,必然会造成信息的重复。
在linux中,我们有文件专门记录日志的编号:
cat /root/.sincedb_452905a167cf4509fd08acb964fdb20c
913943 0 64768 32581
ls -i /var/log/messages
913943 /var/log/messages
这里写图片描述
这两个数字是一样的,最后一个日志表示此时日志的位置为32581,当我们在日志中接着写点东西的时候,该数字会发生变化,即表示下次记录的时候从此位置开始
logger cat
cat .sincedb_452905a167cf4509fd08acb964fdb20c (该文件不发生变更,是不会重复读的)
913943 0 64768 32751
这里写图片描述
9.利用filter使httpd的日志按照规定格式输出:
1.编辑一个处理httpd日志的文件test.conf
vim test.conf
input {
stdin {} # 输入是终端标准输入
}
filter {
grok {
match => { "message" => "%IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}" }
利用filter对输入的数据进行过滤,转换为指定格式指定
}
}
output {
stdout {
codec => rubydebug # 标准终端输出
}
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在终端中
/opt/logstash/bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/test.conf
172.25.1.2 GET /index.html 15888 0.043 # 标准输入
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2.引用系统中的变量对httpd服务的输出日志进行处理,按照指定格式输出
vim message.conf
input {
file {
path => ["/var/log/httpd/access_log","/var/log/httpd/error_log"] # 日志文件所在的位置
start_position => "beginning" # 开始同步的位置=>文件开始处
}
}
filter {
grok {
match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
引用变量COMBINEDAPACHELOG
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["172.25.1.1"]
index => "apache-%{+YYYY.MM.dd}"
}
stdout {
codec => rubydebug
}
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3.在httpd的默认发布目录写默认发布文件,在主配置文件中可以看到默认的日志输出格式
这里写图片描述
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引用变量的位置在
/opt/logstash/vendor/bundle/jruby/1.9/gems/logstash-patterns-core-2.0.5/patterns/
vim grok-patterns
这里写图片描述
在终端执行输出:
这里写图片描述
四.在server3上安装kibana
Kibana是一个开源的分析与可视化平台,设计出来用于和Elasticsearch一起使用的
1.安装rpm包
rpm -ivh kibana-4.5.1-1.x86_64.rpm
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2.编辑其主配置文件,写
cd /opt/kibana/config/
vim kibana.yml
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3.打开服务并查看端倪口
/etc/init.d/kibana start
netstat -antlp
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五.ELK日志分析工具之间的解耦
思路:从nginx的日志文件中得到数据放在logstash中,由logstash将数据存在redis中,再由logstash将数据从redis中拿出来交给kibana,这样下来,数据经过redis,保证了数据的安全性也使得logstash和kibana之间得数据不是直接关联,降低了耦合性。
(一).基本服务的配置
1.在server1上安装nginx
rpm -ivh nginx-1.8.0-1.el6.ngx.x86_64.rpm
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2.在server2上安装redis
tar zxf redis-3.0.6.tar.gz
cd redis-3.0.6
make # 来一波简单的源码编译
make install
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3.打开redis
cd /root/redis-3.0.6/src/utils/
./install_server.sh
查看redis的端口netstat -antlp
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(二).nginx的安装
1.在server1上安装nginx
rpm -ivh nginx-1.8.0-1.el6.ngx.x86_64.rpm
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2.查看nginx的日志格式,nginx的配置文件
cd /etc/nginx/
vim nginx.conf
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3.引用apache的日志格式变量
cd /opt/logstash/vendor/bundle/jruby/1.9/gems/logstash-patterns-core-2.0.5/patterns/
vim grok-patterns
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4.编辑nginx.conf来对nginx的日志做处理
vim nginx.conf
input {
file {
path => "/var/log/nginx/access.log" # nginx的日志
start_position => "beginning"
}
}
filter {
grok {
match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG} %{QS:x_forwarded_for}" } # 在apache日志的前提下再加上自己的日志输出
}
}
output {
redis {
host => ["172.25.1.2"]
port => 6379 # 输出到server2的redis端口
data_type => "list" # 在redis中以列表形式存储
key => "logstash:redis" # 定义列表形式的键值对
}
stdout {
codec => rubydebug
}
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修改nginx的日志权限
chmod 644 /var/log/nginx/access.log # 保证对所有用户可写
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5.在终端执行处理nginx日志的文件
/opt/logstash/bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/nginx.conf
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6.在物理机进行压测ab -c 1 -n 10
(三).在server2上安装noarch
rpm -ivh logstash-2.3.3-1.noarch.rpm
cd /etc/logstash/conf.d/
vim es.conf
input {
redis { # 从redis中拿数据
host => "172.25.1.2"
port => 6379
data_type => "list"
key => "logstash:redis" # 格式和上边的保持一致
}
}
output {
elasticsearch { # 输出是将数据输出到elasticsearch中
hosts => ["172.25.1.1"]
index => "nginx-%{+YYYY.MM.dd}"
}
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/opt/logstash/bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/es.conf
在网页中刷新,出现nginx
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(四).在server3上配置kibana对获得的数据进行分析
选择要创建视图的项目:
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创建反映信息的试图:
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创建联系人或者时间(根据需要选择)
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将创建的视图添加到视图框中:
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根据自己的需要添加相应的模块来对数据进行分析,最终展现出来:
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原文地址:http://blog.51cto.com/13943008/2165330