ELK入门与简单应用 / 憋错料

1. ELK概述

ELK，也就是Elasticsearch、Logstash、Kibana三者的结合，是一套开源的分布式日志管理方案.

更多详情，请见https://github.com/jeanphorn/elk-stack

Elasticsearch：负责日志存储、检索和分析

LogStash：负责日志的收集、处理

Kibana：负责日志的可视化

方案：

2. 环境搭建

为整体环境创建一个合适的目录，mkdir $project_path/ELK, project_path 根据情况而定，例如”/usr/local”。

2.1 安装依赖

logstash和elasticsearch均依赖java，所以安装这两个之前，我们应该先安装好java，版本 > java7. java的安装这里不做赘述。

2.2 logstash

2.2.1 基础安装配置

首先，去Elastic官网下载对应平台安装文件，可下载的文件类型有zip、rpm、deb、tgz等，个人建议直接下载zip包，解压即用，方便。

wget https://download.elastic.co/logstash/logstash/logstash-all-plugins-2.4.0.zip

unzip logstash-all-plugins-2.4.0.zip

解压之后，进入logstash目录，创建”conf”目录，编写配置文件。下面以收集分析nginx access 日志为例。

input {
    file {
        path => ["/usr/local/nginx/logs/lazyapi_access.log"]
    }   
}
filter {
    grok {
        patterns_dir => "../patterns"
            match => {                "message" => "%{NGINXACCESS}"
            }   
    }   
    date {
        match => ["time_local", "dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss Z"] 
    }   
}
output {
    elasticsearch {
        hosts => ["10.16.59.99:9200"]
            index => "logstash-nginx-%{+YYYY.MM.dd}"
            workers => 1
            flush_size => 1
            idle_flush_time => 1
            template_overwrite => true
    }   
    stdout{codec => rubydebug}
}1234567891011121314151617181920212223242526272829

配置文件分为三个部分：input，filter，output。三部分文件写，也可写一块

input
定义输入，file为输入的文件，可以有多个。出file外，还有stdin、TCP、syslog、collectd等。
filter
过滤配置，可以将日志整理成自己想要的格式。logstash有丰富的过滤插件，date处理、grop正则捕获、GeoIP、JSON编码、key-value切分等等。
grok是logstash最重要的插件，在grok中定义好正在表达式，可以在其他地方引用它。语法这里不过多介绍，需要可以自己从网上学习。
这里我们要抓取Nginx日志，需要根据Nginx的日志格式写一个过滤的正则表达式，将其保存在”.logstash/patterns/nginx”文件中，内容如下：
```
NGINXACCESS %{IP:remote_addr} - - \[%{HTTPDATE:time_local}\] \"%{WORD:http_method} %{URIPATHPARAM:request} HTTP/%{NUMBER:httpversion}\" %{NUMBER:status:int} %{NUMBER:body_bytes_sent:int} (?:\"(?:%{URI:http_referer}|-)\"|%{QS:http_referer}) \"%{GREEDYDATA:agent}\" %{HOSTNAME:http_host} %{NUMBER:request_length:int} %{NUMBER:request_time:float} %{NUMBER:upstream_response_time:float}
```

注意: 此处的正则表达式要和nginx的日志格式相对应，否则会匹配失败，无法将nginx日志离散取值。

nginx 日志格式例子：

log_format  combinedio  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] '
                        '"$request" $status $body_bytes_sent '
                        '"$http_referer" "$http_user_agent" $http_host $request_length $request_time $upstream_response_time';123

output
logstash的输出也有多种，标准输出，输出到elasticsearch，redis等等，可以同时指定多个输出，stdout方便调试，查看实时的日志。
输出到es说明：hosts 为es的ip和端口；index为索引名称，按日期分方便管理；

运行logstsh：./bin/logstash -f conf/logstash-nginx.conf
选项”-f”是logstahsh的配置文件，如果有多个配置文件，也可以是一个目录。
%{NUMBER:status:int} 将status字段设为整型，
%{NUMBER:request_time:float} 将Request_time设为float类型，[重要]，方便kibana计算可视化

logstash 2.2.2 分角色部署

将logstash按功能分成三个角色：shipper、broker和indexer。每个角色使用不同的logstash配置。

shipper角色（日志收集）

input部分配置要收集的日志文件或原始日志来源
filter部分可以用grok过滤日志
output部分将格式化的日志输出到broker角色中（此处以redis为例，作为缓冲消息队列）

broker角色（消息队列）

需要为此角色启动一个redis服务，可以去redis官网进行下载，然后编译安装，这里不再做详细介绍。
启动服务时，先修改或新建一个redis配置文件（如，redis.conf）, 安全起见，配置下端口和密码，其他的可使用默认配置。

./redis-server /path/to/redis.conf

indexer角色
功能：从redis中取出日志，然后存储到elasticsearch集群中。

提示：为提高数据的写入效率，可以根据机器硬件因素适当提高threads和works的数量，也可以多设置几个indexer角色，同时运行。

2.3 elasticsearch部署

2.3.1 下载

首先下载es文件，和logstash类似，这里直接下载zip文件

wget https://download.elastic.co/elasticsearch/release/org/elasticsearch/distribution/zip/elasticsearch/2.4.1/elasticsearch-2.4.1.zip

unzip elasticsearch-2.4.1.zip123

2.3.2 配置es

主要是配置elasticsearch.yml文件，主要有network，node，path，memory等几个方面，单机模式下主要配置network，其他采用默认即可。

\# ---------------------------------- Network -----------------------------------\# Set the bind address to a specific IP (IPv4 or IPv6):

 network.host: 10.16.59.99\# Set a custom port for HTTP:

  http.port: 9200123456789101112

2.3.3 运行elasticsearch

./bin/./bin/elasticsearch

2.3.4 elasticsearch 集群部署

在日志量比较大时候，单机模式满足我们的需求，这时候可以选择将elasticsearch集群化部署。
通过配置elasticsearch.yml文件，配置各个节点。es2.4的版本是可以自动发现节点的，可以将节点的ip（多个或其中一个）放在discovery.zen.ping.unicast.hosts中即可。下面是一个节点配置的例子：

\# ======================== Elasticsearch Configuration =========================\# Use a descriptive name for your cluster:

 cluster.name: es_log_monitor

\# ------------------------------------ Node ------------------------------------\# Use a descriptive name for the node:

 node.name: node-es1

 bootstrap.memory_lock: true

 network.host: 10.16.59.99    
 http.port: 9200    

 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.16.59.112"] #node.master: true    
 #node.data: false123456789101112131415161718192021

“node.master”和”node.data”可以选择性配置

master为true，data为false：节点不存储数据，作为协调者
master为false，data为true：节点作为数据存储节点，不会被选为master节点
master为false，data为false：均衡负载
默认都为true

使用以下命令查看节点的状态：

curl 10.16.59.99:9200/_cat/nodes?v

2.3.5 使用head插件管理和查看集群状态

安装head插件，进入elasticsearch目录下，运行如下命令:

./bin/plugin install mobz/elasticsearch-head

安装之后可以便可通过流量器进行访问了，注意是否需要设置防火墙，也可以配置nginx 反向代理通过80端口访问。

2.4 kibana部署

2.4.1 下载解压kibana文件

wget https://download.elastic.co/kibana/kibana/kibana-4.6.1-linux-x86_64.tar.gz

tar -zxvf kibana-4.6.1-linux-x86_64.tar.gz -C ./

2.4.2 配置kibana.yml文件

打开kibana.yml文件，主要修改以下三个点(找到对应的地方修改)：

 server.port: 5601          #kibana 服务端口
 server.host: "127.0.0.1"   #服务绑定的地址
 elasticsearch.url: "http://10.16.59.99:9200"   #es服务地址123

2.4.3 运行kibana

./bin/kibana

运行以后可通过浏览器用地址加端口打开kibana的可视化页面。（网络开放情况下）

2.4.4 为kibana服务配置反向代理（非必须）

有些情况下，很多服务器只开发80,443等少量常用端口，这时候如果还想通过80端口访问，需要配置反向代理，这里以nginx为例。
在nginx的配置目录中(include)，添加”kibana_proxy.conf”文件，内容如下：

server {
    listen           80; 
    server_name   kibana.xxx.xxx.cn;

    location / {
        proxy_set_header Host   $http_host; 
        proxy_pass       http://127.0.0.1:5601$request_uri;
        allow all;
    }
}123456789101112

将此文件包含到nginx.conf中

“`
http {
include mime.types;
default_type application/octet-stream;

... ...
... ...

include include/*.conf;12345

}

“`
如果已包含include目录，则直接重新加载nginx

$nginx_path/sbin/nginx -s reload

3. kibana使用简单说明

3.1 设置index

首次访问kibana的时候，会被要求定义一个index pattern用来匹配一个或者多个索引名。之后还可以从顶部导航栏中的“settings”添加更多的index pattern。通过浏览器访问kibana界面，初次使用跳转到如下界面：

我们可以指定一个或者匹配多个elasticsearch所以的index pattern。通配符”*”匹配索引名中0到多个字符。选择一个包含时间戳的索引字段可以用来做基于时间处理。新索引中带有时间戳，定期生成，再选择”Use event times to create index names”选项，然后选择”Index pattern interval”可以提高搜索性能。

3.2 Discover查询数据

进入kibana的Discover，在这里可以提交搜索请求，过滤搜索结果，返回检索数据。Discover属于交互式查询数据，我们可以看到匹配搜索请求的文档总数，获取字段值得统计情况。

时间过滤器

在界面的右上角有个时间过滤器的设置，默认值为最近15分钟，它将搜索结果限定在特定的时间范围内。打开时间过滤器，有三种方式可供选择，一是快速选择一个时间段（今天，这周，最近15分钟，最近半小时，最近1小时等等）；二是相对时间选择，可以选择自多长时间到现在；三是绝对时间选择，自主选择时间段的数据。

搜索数据

支持的语法：Lucene 查询语法和基于JSON的query DSL。主要操作步骤点：

a) 简单文本搜索，直接输入文本字符串。
b) 搜索特定字段值，在值前面加上字段的值。例如，“status:200”将会显示所有status字段为200的内容。
c) 搜索一个值的范围，使用范围查询语法, [Start_value TO End_value], 例如要查找4xx的状态码，可以输入”status:[400 TO 499]”.
d) 更复杂的搜索，可以使用and，or和not。

新建查询、保存查询、加载已保存的查询

3.3 可视化功能

Visualize标签用来设计可视化，可以保存可视化的结果拱以后使用，加载合并到仪表盘里。界面如下图所示。

可视化功能基于以下几种数据源类型：

新的交互式查询
已保存的查询
已保存的可视化

可视化操作编辑器。

可视化编辑器用来配置编辑可视化视图，如下图所示：

工具栏

工具栏有交互式搜索框，可保存加载可视化，刷新可视化数据。

聚合构建器（Aggregation Builder）

左侧有metric和bucket聚合。bucket效果类似于sql group by语句。想进一步了解聚合，可以阅读elasticsearch aggregation reference.

在柱状图或折线图中，metrics做Y轴，buckets做X轴，饼图里metrics做分片大小，buckets做分片数量。

3.4 仪表盘

Kibana中dashboard能够自由排列已保存的可视化，还可以保存、重载和分享当前的仪表盘。仪表盘主要操作有以下几方面：

工具栏上

创建一个新的仪表盘
首次进入dashboard，Kibana显示一个空白仪表盘，可以通过添加可视化视图构建仪表盘。
添加可视化到仪表盘
点击右侧的“+”号按钮，从Visualize容器中选择合适的可视化放入仪表盘中，可以通过拖拽调整视图的位置和大小。
保存和加载仪表盘

容器

可进行的操作有移动容器、改变容器大小、删除容器、查看容器详细信息。

还可以修改可视化，即对可视化视图进行编辑。

4. 参考资料

[1]. https://www.elastic.co
[2]. 《ELK stack权威指南》
[3]. https://discuss.elastic.co/t/nginx-log-filter-problem/46744
[4]. http://grokdebug.herokuapp.com/
[5]. https://chenjiehua.me/linux/elk-log-system-setup.html

原文地址：http://blog.51cto.com/13120271/2074556

时间： 2024-08-30 14:37:11

ELK入门与简单应用

2. 环境搭建

2.1 安装依赖

2.2 logstash

2.2.1 基础安装配置

logstash 2.2.2 分角色部署

2.3 elasticsearch部署

2.3.1 下载

2.3.2 配置es

2.3.3 运行elasticsearch

2.3.4 elasticsearch 集群部署

2.3.5 使用head插件管理和查看集群状态

2.4 kibana部署

2.4.1 下载解压kibana文件

2.4.2 配置kibana.yml文件

2.4.3 运行kibana

2.4.4 为kibana服务配置反向代理（非必须）

3. kibana使用简单说明

3.1 设置index

3.2 Discover查询数据

3.3 可视化功能

3.4 仪表盘

4. 参考资料

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