ELK的搭建和使用

ELK的搭建和使用

1、什么是ELK

日志收集平台有多种组合方式：

  • ELK Stack 方式：Elasticsearch + Logstash + Filebeat + Kibana，业界最常见的架构。

在这里插入图片描述

  • Elasticsearch + Logstash + Kafka + Kibana，用上了消息中间件，但里面也有很多坑。

在这里插入图片描述

ELK Stack 的方式，这种方式对我们的代码无侵入，核心思想就是收集磁盘的日志文件，然后导入到

Elasticsearch。比如我们的应用系统通过 logback 把日志写入到磁盘文件，然后通过这一套组合的中间件就能把

日志采集起来供我们查询使用了。

ELK 不是一款软件，而是Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三种软件产品的首字母缩写。这三者都是开源

软件，通常配合使用，而且又先后归于 Elastic.co 公司名下，所以被简称为 ELK Stack。根据 Google Trend 的信

息显示，ELK Stack 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案。

  • Elasticsearch：分布式搜索和分析引擎，具有高可伸缩、高可靠和易管理等特点。基于 Apache Lucene 构

    建，能对大容量的数据进行接近实时的存储、搜索和分析操作。通常被用作某些应用的基础搜索引擎，使其具

    有复杂的搜索功能。

  • Logstash：数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格

    式等操作，然后存储到用户指定的位置。

  • Kibana：数据分析和可视化平台。通常与 Elasticsearch 配合使用，对其中数据进行搜索、分析和以统计图

    表的方式展示。

2、简单的ELK架构

整体的架构图如下所示：
在这里插入图片描述

流程如下：

  • 先使用 Filebeat 把日志收集起来，然后把数据再传给 Logstash。
  • 通过 Logstash 强大的数据清洗功能。
  • 最终把数据写入到 Elasticsearch 中。
  • 并由 Kibana 进行可视化。

3、安装部署

3.1 环境准备

相关软件的安装，请参考：

《Windows环境下Elasticsearch相关软件安装》

《Docker安装Elasticsearch相关软件安装》

《Linux环境下Elasticsearch相关软件安装》

3.2 配置 logstash

主要是监听某个端口来获取数据。

配置文件地址：https://www.elastic.co/guide/en/logstash/7.12/index.html

创建配置文件

$ cd /home/zhangshixing/elasticsearch/logstash-7.12.1
$ mkdir streamconf
$ cd streamconf
$ vim weblog.conf

配置文件内容如下：

input {  
  # 配置了 input 为 beats
  beats {
    port => "9900"
  }
}
 
filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
  }
 
  mutate {
    convert => {
      "bytes" => "integer"
    }
  }
 
  geoip {
    source => "clientip"
  }
 
  # 修改了 useragent
  useragent {
    source => "user_agent"
    target => "useragent"
  }
 
  date {
    match => ["timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]
  }
}
 
output {
  stdout {
    codec => dots {}
  }
 
  elasticsearch {
    hosts=>["192.168.94.186:9200"]
    # 新增了索引名字
    index => "apache_elastic_example"
  }
}

启动

$ ./bin/logstash -f /home/zhangshixing/elasticsearch/logstash-7.12.1/streamconf/weblog.conf

在这里插入图片描述

3.3 配置Filebeat

主要是监听某个数据文件的变换来获取数据。

将监听到的数据发送到配置的logstash。

配置文件地址：

https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/7.12/configuring-howto-filebeat.html

日志文件准备

在/home/zhangshixing/logs/目录下放置debug.log，error.log，info.log三个文件。

在这里插入图片描述

创建配置文件

$ cd /home/zhangshixing/elasticsearch/filebeat-7.12.1-linux-x86_64
$ vim filebeat_apache.yml

配置文件内容如下：

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /home/zhangshixing/logs/*.log
output.logstash:
  hosts: ["192.168.94.186:9900"]

$ ./filebeat -e -c /home/zhangshixing/elasticsearch/filebeat-7.12.1-linux-x86_64/filebeat_apache.yml

在这里插入图片描述

3.4 测试

索引查看

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

数据读取
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3.5 注意

注意下 logstash 中的 grok 过滤器，指定的 message 的格式需要和自己的日志的格式相匹配，这样才能将我们的

日志内容正确映射到 message 字段上。

例如我的 logback 的配置信息如下：

在这里插入图片描述

而我的 logstash 配置如下，和 logback 的 pettern 是一致的。

grok {
    match => { "message" => "%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger -%msg%n" }
  }

4、ELK部署之使用redis消息队列

整体结构如下：

在这里插入图片描述

4.1 部署filebeat配置将日志数据输入到redis

这里首先需要安装redis，redis的安装请参考《Redis的安装》。

准备日志文件：
在这里插入图片描述

filebeat_redis.yml配置文件配置内容：

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /home/zhangshixing/redislogs/info.log 
output.redis:
  hosts: ["192.168.94.186:6379"]
  key: "filebeat-redis"

启动：

$ ./filebeat -e -c /home/zhangshixing/elasticsearch/filebeat-7.12.1-linux-x86_64/filebeat_redis.yml

在这里插入图片描述

redis查看：
在这里插入图片描述

4.2 部署logstash配置读入redis数据输入到ES集群中

$ mkdir redis
$ cd redis
$ vim  redis.conf

redis.conf配置文件的内容：

input {
	redis {
		host => "192.168.94.186"
		port => "6379"
		db => "0"
		key => "filebeat-redis"
		data_type => "list"
	}
}
output {
	stdout {}
		elasticsearch {
			hosts => "192.168.94.186:9200"
			manage_template => false
			index => "filebeat-redis-%{+YYYY.MM.dd}"
	}
}

启动logstash：

$ ./bin/logstash -f  /home/zhangshixing/elasticsearch/logstash-7.12.1/redis/redis.conf

在这里插入图片描述

查看索引建立情况：

$ curl -XGET "192.168.94.186:9200/_cat/indices?v"

在这里插入图片描述

查看数据：

$ curl -XGET "192.168.94.186:9200/filebeat-redis-2022.06.28/_search

在这里插入图片描述

5、Kafka+ELK 完成海量日志收集

整体结构：

在这里插入图片描述

5.1 部署filebeat配置将日志数据输入到kafka

这里首先需要安装kafka，kafka的安装请参考《Kafka的安装》。

创建两个topic

$ docker exec -it kafka /bin/sh
$ cd /opt/kafka_2.13-2.8.1
$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.94.186:2181 --create --topic app-log-collector --partitions 1 --replication-factor 1
$ bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.94.186:2181

在这里插入图片描述

# 我们可以查看一下topic情况
$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.94.186:2181 --topic app-log-collector --describe

在这里插入图片描述

filebeat配置文件

创建filebeat_kafka.yaml配置文件

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /home/zhangshixing/kafkalogs/info.log
output.kafka:
  hosts: ["192.168.94.186:9092"]
  topic: "app-log-collector"
  partition.round_robin: 
    reachable_only: true

启动

$ ./filebeat -e -c /home/zhangshixing/elasticsearch/filebeat-7.12.1-linux-x86_64/filebeat_kafka.yml

在这里插入图片描述

查看kafka后台信息

$ docker logs -f kafka

在这里插入图片描述

5.2 部署logstash配置读入kafka数据输入到ES集群中

配置文件

$ mkdir kafka
$ cd kafka
$ vim  kafka.conf

input {
  kafka {
    bootstrap_servers => "192.168.94.186:9092"
    topics => "app-log-collector"
  }
}
output {
  stdout {}
  elasticsearch {
			hosts => ["192.168.94.186:9200"]
			manage_template => false
			index => "filebeat-kafka-%{+YYYY.MM.dd}"
	}
}

启动

$ ./bin/logstash -f  /home/zhangshixing/elasticsearch/logstash-7.12.1/kafka/kafka.conf

在这里插入图片描述

准备日志文件

在这里插入图片描述

往日志文件中插入数据，logstash后台信息：

在这里插入图片描述

查看索引建立情况：

$ curl -XGET "192.168.94.186:9200/_cat/indices?v"

在这里插入图片描述

查看数据：

$ curl -XGET "192.168.94.186:9200/filebeat-kafka-2022.06.29/_search

在这里插入图片描述

6、基于ELK搭建mysql慢查询、错误日志监控平台

6.1 mysql开启慢日志

这里为了操作方便，使用在 windows 上的 mysql 数据库。

如果 mysql 没有开启慢日志的，要先开启：

1、 登陆 mysql，查看 mysql 是否开启慢日志

$ show variables like '%slow_query_log%';

如图所示是没有开启的：

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

2、开启慢查询日志，修改配置文件C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.5\my.ini

[mysqld]
# 开启慢日志
slow_query_log=1
# 日志位置
slow_query_log_file=C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.5\Data\WIN-NISNE13T693-slow.log
# 设置阈值
long_query_time=3
# 输出形式
log_output=FILE

在这里插入图片描述

3、重启mysql
在这里插入图片描述

4、再次登陆查询，已经开启

在这里插入图片描述

6.2 错误日志查询

$ show variables like 'log_error';

在这里插入图片描述

6.3 Filebeat

新建配置文件

filebeat_mysql.yml配置文件：

filebeat.config.modules:
  path: ${path.config}/modules.d/*.yml
  reload.enabled: false
setup.template.settings:
  index.number_of_shards: 1
  index.number_of_replicas: 0
output.elasticsearch:
  hosts: ["localhost:9200"]
setup.kibana:
  host: "localhost:5601"

启用mysql模块

$ .\filebeat -e -c filebeat_mysql.yml modules enable mysql

在这里插入图片描述

在modules.d目录下会生成mysql.yml文件

# Module: mysql
# Docs: https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/7.x/filebeat-module-mysql.html

- module: mysql
  # Error logs
  error:
    enabled: true

    # Set custom paths for the log files. If left empty,
    # Filebeat will choose the paths depending on your OS.
    #var.paths:

  # Slow logs
  slowlog:
    enabled: true

    # Set custom paths for the log files. If left empty,
    # Filebeat will choose the paths depending on your OS.
    #var.paths:

修改mysql module配置文件mysql.yml

# Module: mysql
# Docs: https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/7.x/filebeat-module-mysql.html

- module: mysql
  # Error logs
  error:
    enabled: true

    # Set custom paths for the log files. If left empty,
    # Filebeat will choose the paths depending on your OS.
    var.paths: ["C:\\ProgramData\\MySQL\\MySQL Server 5.5\\Data\\WIN-NISNE13T693.err"]

  # Slow logs
  slowlog:
    enabled: true

    # Set custom paths for the log files. If left empty,
    # Filebeat will choose the paths depending on your OS.
    var.paths: ["C:\\ProgramData\\MySQL\\MySQL Server 5.5\\Data\\WIN-NISNE13T693-slow.log"]

加载kibana仪表盘

$ .\filebeat -e -c filebeat_mysql.yml setup

在这里插入图片描述

运行filebeat，注意这里不要把上述的指令中断后再执行，直接新开窗口执行，否则可能生成面板失败：

$ .\filebeat -e -c filebeat_mysql.yml

在这里插入图片描述

可视化查看

kibana主页 -> 添加数据 -> MySQL日志，中点击检查数据，如果出现成功提示则说明配置成功。
在这里插入图片描述

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在这里插入图片描述

点击检查数据：

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点击MySQL 日志仪表板：

在这里插入图片描述

执行select sleep(5);，查看结果：

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