一篇教会搭建ELK日志分析平台

日志分析的概述

• 日志分析是运维工程师解决系统故障，发现问题的主要手段
• 日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志
• 系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因
• 经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误

日志分析的作用

• 分析日志时刻监控系统运行的状态
• 分析日志来定位程序的bug
• 分析日志监控网站的访问流量
• 分析日志可以知道哪些sql语句需要优化

主要收集工具

• 日志易：国内一款监控、审计、权限管理,收费软件

• splunk：按流量收费，国外软件,主要三个部件组成（Indexer、Search Head、Forwarder）

  • Indexder提供数据的存储，索引，类似于elasticsearch的作用
  • Search Head负责搜索，客户接入，从功能上看，一部分是kibana的UI是运行，在Search Head上的，提供所有的客户端可视化功能，还有一部分，是提供分布式的搜索功能，具有Elasticsearch部分功能
  • Forwarder负责数据接入，类似Logstash或者filebeat

• ELK：海量日志分析平台（Elasticsearch、logstash、kibana），开源且在国内被广泛应用

集中式日志系统主要特点

动作	功能
收集	能够采集多种来源的日志数据
传输	能够稳定的把日志传数据传输到中央系统
存储	安全的存储日志数据
分析	可以支持UI分析
警告	能够提供错误报告

采集日志分类

维度	举例
代理层	Nginx、HAproxy…
web层	Nginx、httpd、tomcat、Java…
数据库层	MySQL、Redis、Elasticsearch、openGauss…
系统层	message、secure

ELK概述

• ELK是一个开源的数据分析平台，由三个开源项目Elasticsearch、Logstash和Kibana组成，因此被称为ELK

• ELK主要用于处理和分析大量的日志数据，支持实时搜索、数据可视化和分析

  • Elasticsearch是一个分布式搜索引擎和分析引擎，能够实现实时搜索和分析大规模的数据集
  • Logstash是一个数据收集、处理和转换工具，能够从不同来源收集、处理和传输数据
  • Kibana是一个数据可视化工具，能够通过仪表盘、图形和地图等方式展示数据
  • ELK 三个组件相互配合，能够构建一个强大的、可扩展的日志分析平台，支持数据的快速检索、可视化和分析。

• 初级版ELK
  

• 终极版ELK

• 高级版ELK
  

ELK收集日志的两种形式

• 不修改源日志的格式：而是通过logstash的grok方式进行过滤清洗，将原始无规则的日志转换为规则的日志
  • 优点：不用修改原始日志输出格式，直接通过logstash的grok方式进行过滤分析，好处是对线上业务系统无任何影响
  • 缺点：logstash的grok方式在高压力情况下会成为性能瓶颈如果要分析的日志量超大时，日志过滤分析可能阻塞正常的日志输出；因此,在使用logstash时，能不用grok尽量不使用grok过滤功能。
• 修改源日志输出格式：按照需要的日志格式输出规则日志，logstash只负责日志的收集和传输,不对日志做任何的过滤清洗。
  • 优点：因为已经定义好了需要的日志输出格式, logstash只负责日志的收集和传输,这样就大大减轻了logstash的负担,可以更高效的收集和传输日志。
  • 缺点：需要事先定义好日志的输出格式，这可能有一定工作量，但目前常见的web服务器例如httpd、Nginx等都支持自定义日志输出格式。

搭建ELK平台

• Elasticsearch 官网：https://www.elastic.co/cn/elasticsearch

  • Elasticsearch是一个基于Lucene库的分布式搜索引擎和数据分析引擎，能够实现实时搜索和分析大规模的数据集，支持文本、数字、地理位置等多种类型的数据检索和分析。Elasticsearch是一个开源的、高度可扩展的平台，能够处理海量的数据，并支持分布式的数据存储和处理。Elasticsearch的主要特点包括：

  • 分布式搜索引擎：Elasticsearch能够对海量的数据进行快速的搜索和查询，并支持实时搜索。

  • 分布式数据存储：Elasticsearch能够将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可用性和可靠性。

  • 多数据类型支持：Elasticsearch支持多种数据类型，包括文本、数字、日期、地理位置等。

  • 实时数据分析：Elasticsearch能够对数据进行实时的聚合、过滤和分析，并支持数据可视化。

  • 可扩展性：Elasticsearch能够扩展到数百个节点，处理PB级别的数据。

  • 开源：Elasticsearch是一个开源的软件，源代码可以公开获取和修改。 Elasticsearch广泛应用于企业搜索、日志分析、安全分析和商业智能等领域。它提供了丰富的API和工具，包括RESTful API、Java API和Python API等，方便开发人员集成和使用。

• Logstash 文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/getting-started-with-logstash.html

• Logstash 是一个开源的数据收集、处理和转换工具，能够从不同来源收集、处理和传输数据。，主要用于处理和分析大量的日志数据，支持多种数据源和格式，包括文本文件、数据库、日志文件、消息队列等。Logstash能够实现以下功能：

  • 数据收集：Logstash能够从不同的数据源收集数据，并支持多种数据格式，包括JSON、CSV、XML等。

  • 数据处理：Logstash能够对收集到的数据进行处理和转换，例如过滤、分析、标准化等。

  • 数据传输：Logstash能够将处理后的数据传输到目标位置，例如Elasticsearch、Kafka、Redis等。

  • 插件扩展：Logstash提供了丰富的插件，方便用户扩展和定制功能。

  • 实时数据处理：Logstash能够实现实时数据处理，支持流式数据处理。 Logstash是一个高度可扩展的工具，能够处理大量的数据，并支持分布式部署。它能够与Elasticsearch、Kibana、Beats等工具集成，构建一个强大的、可扩展的数据分析平台。Logstash提供了丰富的文档和社区支持，方便用户学习和使用。

• Logstash工作原理

如上图，Logstash的数据处理过程主要包括：Inputs, Filters, Outputs 三部分， 另外在Inputs和Outputs中可以使用Codecs对数据格式进行处理。这四个部分均以插件形式存在，用户通过定义pipeline配置文件，设置需要使用的input，filter，output, codec插件，以实现特定的数据采集，数据处理，数据输出等功能

（1）Inputs：用于从数据源获取数据，常见的插件如file, syslog, redis, beats 等

（2）Filters：用于处理数据如格式转换，数据派生等，常见的插件如grok, mutate, drop, clone, geoip等

（3）Outputs：用于数据输出，常见的插件如elastcisearch，file, graphite, statsd等

（4）Codecs：Codecs不是一个单独的流程，而是在输入和输出等插件中用于数据转换的模块，用于对数据进行编码处理，常见的插件如json，multiline

• Logstash核心概念
  • Pipeline：包含了input—filter-output三个阶段的处理流程、插件生命周期管理、队列管理
  • Logstash Event：数据在内部流转时的具体表现形式
    • 数据在input 阶段被转换为Event，在 output被转化成目标格式数据
    • Event 其实是一个Java Object，在配置文件中，对Event 的属性进行增删改查
  • Codec (Code / Decode)：将原始数据decode成Event,将Event encode成目标数据

• Kibana 文档地址：https://www.elastic.co/guide/cn/kibana/current/install.html

• Kibana是一个数据可视化工具，能够通过仪表盘、图形和地图等方式展示数据。主要用于展示和分析从Elasticsearch中获取的数据。Kibana能够实现以下功能：

  • 数据可视化：Kibana能够通过仪表盘、图形和地图等方式展示数据，支持多种数据类型和格式。

  • 数据查询：Kibana能够实现对Elasticsearch中存储的数据进行查询和搜索。

  • 仪表盘管理：Kibana能够创建、管理和共享仪表盘，方便用户展示和分享数据。

  • 可视化插件：Kibana提供了丰富的可视化插件，方便用户扩展和定制功能。

  • 数据分析：Kibana能够实现对数据进行聚合、过滤和分析，支持实时数据处理。 Kibana的主要优点包括易用性、可扩展性和丰富的功能。它能够与Elasticsearch、Logstash、Beats等工具集成，构建一个强大的、可扩展的数据分析平台。Kibana提供了丰富的文档和社区支持，方便用户学习和使用。

• 环境准备

  • 使用模板机克隆elk并配置如下参数

主机	IP地址	网关	DNS	配额
elk	192.168.8.111/24	192.168.8.254	192.168.8.254	1CPU2G内存

[root@template ~]# hostnamectl set-hostname elk						#配置主机名
[root@elk ~]# nmcli connection modify ens160 ipv4.method manual ipv4.addresses 192.168.8.111/24 ipv4.gateway 192.168.8.254 ipv4.dns 192.168.8.254 connection.autoconnect yes 										  #配置入网参数
[root@elk ~]# nmcli connection up ens160 							#激活网卡

安装部署docker

开启路由转发，docker是通过虚拟交换机来进行通讯的，需要开启路由转发的功能

[root@elk ~]# echo "net.ipv4.ip_forward = 1" >> /etc/sysctl.conf 
[root@elk ~]# sysctl -p              		#sysctl -p 让配置立刻生效（否则需要重启虚拟机）

将2024-AI大模型Java全链路工程师环境资料/第四模块/docker文件夹上传至虚拟机elk的/root

[root@docker-0001 ~]# dnf remove podman					#卸载冲突的软件包
[root@docker-0001 ~]# dnf remove runc
[root@docker-0001 ~]# cd /root/docker
[root@docker-0001 docker]# dnf -y localinstall *.rpm	#安装docker

添加镜像加速器

• 使用华为云的镜像加速器，每个人的都不一样

[root@elk ~]# vim /etc/docker/daemon.json
[root@elk ~]# vim /etc/docker/daemon.json
{"registry-mirrors": ["这里配置镜像仓库加速器地址"],"insecure-registries":[]
}
[root@elk ~]# systemctl restart docker 
[root@elk ~]# docker info

安装部署Elasticsearch

[root@elk ~]# docker network create -d bridge elk		#创建网络
[root@elk ~]# docker network ls							#查看网络

[root@elk ~]# docker search elasticsearch				#搜索镜像
[root@elk ~]# docker pull elasticsearch:7.12.1			#下载镜像elasticsearch:7.12.1
[root@elk ~]# docker images 							#查看镜像

# 运行 elasticsearch
[root@elk ~]# docker run -d --name es --net elk -P -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.12.1# 进入容器查看配置文件路径
[root@elk ~]# docker exec -it es /bin/bash
[root@f84bda6f8389 elasticsearch] cd config[root@f84bda6f8389 config]# ls
elasticsearch.keystore  jvm.options.d           role_mapping.yml  users_roles
elasticsearch.yml       log4j2.file.properties  roles.yml
jvm.options             log4j2.properties       users[root@f84bda6f8389 config]# pwd
/usr/share/elasticsearch/config
# 在 config 中可看到 elasticsearch.yml 配置文件，
# 再执行 pwd 可以看到当前目录为： /usr/share/elasticsearch/config，所以退出容器，执行文件的拷贝
[root@f84bda6f8389 config]# exit

# 将容器内的配置文件拷贝到 /usr/local/elk/elasticsearch/ 中
[root@elk ~]#  mkdir -p /usr/local/elk/elasticsearch
[root@elk ~]#  docker cp es:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml /usr/local/elk/elasticsearch[root@elk ~]# vim /usr/local/elk/elasticsearch/elasticsearch.yml
#此处省略1万字...在最后一行下方添加
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"# 注意：这里要修改文件的权限为可写，否则进行挂载后，在外部修改配置文件，容器内部的配置文件不会更改
# 同时，创建 data 目录进行挂载。
# 修改文件权限
[root@elk ~]# chmod 666 /usr/local/elk/elasticsearch/elasticsearch.yml
[root@elk ~]# mkdir -p /usr/local/elk/elasticsearch/data
[root@elk ~]# chmod -R 777 /usr/local/elk/elasticsearch/data

#重新运行容器并挂载
[root@elk ~]# docker rm -f es						#删除测试容器es
# 运行新的容器
[root@elk ~]# docker run -d --name es \
--net elk \
-p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" \
--privileged=true \
-v /usr/local/elk/elasticsearch/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /usr/local/elk/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
elasticsearch:7.12.1[root@elk ~]# docker ps

浏览器访问地址：http://192.168.8.111:9200/

安装ElasticSearch-head（可选）

• 说明：ElasticSearch-head是 ES的可视化界面，是为了方便后面调试时看日志有没成功输入到 ES 用的，非必须安装的项目，也可跳过此步。

拉取镜像

[root@elk ~]# docker pull mobz/elasticsearch-head:5

运行容器

[root@elk ~]# docker run -d --name es_admin --net elk -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5
[root@elk ~]# docker ps

页面无数据问题

• 如果打开页面之后节点、索引等显示完全，但是数据浏览中无数据显示，那么我们还需要改一个配置文件，这是因为 ES 6 之后增加了请求头严格校验的原因（我们装的是 7.12.1 版本）：

[root@elk ~]#  docker cp es_admin:/usr/src/app/_site/vendor.js ./
[root@elk ~]#  vim vendor.js
#6886行：contentType: "application/json;charset=UTF-8"
#7573行: contentType === "application/json;charset=UTF-8"
# 改完后再将配置文件 copy 回容器，不需重启，直接刷新页面即可。[root@elk ~]# docker cp vendor.js es_admin:/usr/src/app/_site/

测试

浏览器访问地址：http://192.168.8.111:9100/

安装Kibana

root@localhost ~]# docker search kibana
[root@elk ~]# docker pull kibana:7.12.1# 注意： -e “ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200” 表示连接刚才启动的 elasticsearch 容器，
# 因为在同一网络（elk）中，地址可直接填 容器名+端口，即 es:9200， 也可以填 http://192.168.138.174:9200，即 http://ip:端口。
[root@elk ~]# docker run -d --name kibana --net elk -P -e "ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200" -e "I18N_LOCALE=zh-CN" kibana:7.12.1	#运行容器

#将容器内kibana的配置文件拷贝出来
[root@elk ~]# mkdir -p /usr/local/elk/kibana/
[root@elk ~]# docker cp kibana:/usr/share/kibana/config/kibana.yml /usr/local/elk/kibana/
[root@elk ~]# chmod 666 /usr/local/elk/kibana/kibana.yml# 拷贝完成后，修改该配置文件，主要修改 elastissearch.hosts 并新增 i18n.locale 配置：
# 1. es 地址改为刚才安装的 es 地址，因容器的隔离性，这里最好填写 http://ip:9200
# 2. kibana 界面默认是英文的，可以在配置文件中加上 i18n.locale: zh-CN（注意冒号后面有个空格）
# 这样有了配置文件，在启动容器时就不用通过 -e 指定环境变量了
# 注意：
# 如果使用挂载配置文件的方式启动的话，elasticsearch.hosts 这需填写 http://ip:9200，而不能使用容器名了，否则后面 kibana 连接 es 会失败。
[root@elk ~]# vim /usr/local/elk/kibana/kibana.yml
# 注意这个ip是docker容器内部的IP,不是虚拟机的，可以使用 docker inspect es来查看
elasticsearch.hosts: [ "http://172.18.0.2:9200" ]
i18n.locale: zh-CN

#删除原来未挂载的容器
[root@elk ~]# docker rm -f kibana#启动容器并挂载
[root@elk ~]# docker run -d --name kibana -p 5601:5601 -v /usr/local/elk/kibana/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml --net elk kibana:7.12.1

浏览器访问地址：http://192.168.8.111:9100/

测试

• 开始使用 Kibana 前，需要告诉 Kibana 您想要探索的 Elasticsearch 索引。第一次访问 Kibana 时，会提示您定义一个 index pattern(索引模式) 匹配一个或多个索引。这就是初次使用 Kibana 时所有需要配置的。任何时候都可以在 Management 页面增加索引模式。

• 默认情况下，Kibana 会连接运行在 localhost 上的 Elasticsearch 实例。如果需要连接不同的 Elasticsearch实例，可以修改 kibana.yml 配置文件中的 Elasticsearch URL 配置项并重启 Kibana。如果在生产环境节点上使用 Kibana

• 设置您想通过 Kibana 访问的 Elasticsearch 索引：

• 浏览器中指定端口号5601来访问 Kibana UI 页面。例如， localhost:5601 或者 http://YOURDOMAIN.com:5601

• 指定一个索引模式来匹配一个或多个 Elasticsearch 索引名称。默认情况下，Kibana 会认为数据是通过 Logstash 解析送进 Elasticsearch 的。这种情况可以使用默认的 logstash-* 作为索引模式。星号 (*) 匹配0或多个索引名称中的字符。如果 Elasticsearch 索引遵循其他命名约定，请输入一个恰当的模式。该模式也可以直接用单个索引的名称。

• 如果您想做一些基于时间序列的数据比较，可以选择索引中包含时间戳的字段。Kibana 会读取索引映射，列出包含时间戳的所有字段。如果索引中没有基于时间序列的数据，则禁用 Index contains time-based events 选项。

• 点击 Create 增加索引模式。默认情况下，第一个模式被自动配置为默认的。当索引模式不止一个时，可以通过点击 Management > Index Patterns 索引模式题目上的星星图标来指定默认的索引模式。
  全部设置完毕！Kibana 连接了 Elasticsearch 的数据。展示了一个匹配到的索引的字段只读列表。

浏览器访问地址：http://192.168.8.111:5601/

Docker 安装 LogStash

• 拉取镜像并拷贝配置

[root@elk ~]# docker pull logstash:7.12.1
[root@elk ~]# docker run -d -P --name logstash --net elk logstash:7.12.1# 拷贝数据
[root@elk ~]# mkdir -p /usr/local/elk/logstash/
[root@elk ~]# docker cp logstash:/usr/share/logstash/config /usr/local/elk/logstash/
[root@elk ~]# docker cp logstash:/usr/share/logstash/data /usr/local/elk/logstash/
[root@elk ~]# docker cp logstash:/usr/share/logstash/pipeline /usr/local/elk/logstash/#文件夹赋权
[root@elk ~]# chmod -R 777 /usr/local/elk/logstash/

• 修改相应配置文件

• 修改 logstash/config 下的 logstash.yml 文件，主要修改 es 的地址（可通过 docker inspect es查看地址）：

[root@elk ~]# vim /usr/local/elk/logstash/config/logstash.yml
http.host: "0.0.0.0"
xpack.monitoring.elasticsearch.hosts: [ "http://172.18.0.2:9200" ]

修改 logstash/pipeline 下的 logstash.conf 文件：

[root@elk ~]# vim /usr/local/elk/logstash/pipeline/logstash.confinput {tcp {mode => "server"host => "0.0.0.0"  # 允许任意主机发送日志port => 5044codec => json_lines    # 数据格式}
}output {elasticsearch {hosts  => ["http://172.18.0.2:9200"]   # ElasticSearch 的地址和端口index  => "elk"         # 指定索引名codec  => "json"}stdout {codec => rubydebug}
}

启动容器并挂载

#注意先删除之前的容器
[root@elk ~]# docker rm -f logstash# 启动容器并挂载
[root@elk ~]# docker run -d --name logstash --net elk \
--privileged=true \
-p 5044:5044 -p 9600:9600 \
-v /usr/local/elk/logstash/data/:/usr/share/logstash/data \
-v /usr/local/elk/logstash/config/:/usr/share/logstash/config \
-v /usr/local/elk/logstash/pipeline/:/usr/share/logstash/pipeline \
logstash:7.12.1

项目地址：https://gitee.com/houyworking/elk.git

注意：该项目已经搭建好，只需要把对应 resource 下的 log/logback-springxml文件中的 <destination></destination>标签中 logstash 的地址换成对应自己的即可

创建springboot应用

这个比较简单，主要就是几个配置文件：

pom文件如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.tedu</groupId><artifactId>elk</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>elk</name><description>elk</description><properties><java.version>1.8</java.version><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding><spring-boot.version>2.6.13</spring-boot.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>net.logstash.logback</groupId><artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId><version>6.6</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies><dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId><version>${spring-boot.version}</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement><build><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><version>3.8.1</version><configuration><source>1.8</source><target>1.8</target><encoding>UTF-8</encoding></configuration></plugin><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId><version>${spring-boot.version}</version><configuration><mainClass>com.tedu.elk.ElkApplication</mainClass><skip>true</skip></configuration><executions><execution><id>repackage</id><goals><goal>repackage</goal></goals></execution></executions></plugin></plugins></build></project>

创建一个TestController，每次调用接口，都会打印日志

package com.tedu.elk.controller;import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.UUID;@RestController
public class TestController {private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TestController.class);@GetMapping("/index")public String index() {String uuid = UUID.randomUUID().toString();logger.info("TestController info " + uuid);return "hello elk " + uuid;}
}

在 resource 下创建 log/logback-springxml 文件，这里我们主要填写 ip:端口，关于标签则看个人使用情况修改。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration><include resource="org/springframework/boot/logging/logback/base.xml" /><appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender"><destination>192.168.8.111:5044</destination><!-- 日志输出编码 --><encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"><providers><timestamp><timeZone>UTC</timeZone></timestamp><pattern><pattern>{<!--es索引名称 -->"index":"elk",<!--应用名称 -->"appname":"${spring.application.name}",<!--打印时间 -->"timestamp": "%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}",<!--线程名称 -->"thread": "%thread",<!--日志级别 -->"level": "%level",<!--日志名称 -->"logger_name": "%logger",<!--日志信息 -->"message": "%msg",<!--日志堆栈 -->"stack_trace": "%exception"}</pattern></pattern></providers></encoder></appender><root level="INFO"><appender-ref ref="LOGSTASH" /><appender-ref ref="CONSOLE" /></root>
</configuration>

最后修改 application.yml 文件：

server:port: 8080logging:config: classpath:log/logback-spring.xml

查看 es-head

查看Kibana

测试：调用接口 http://localhost:8080/index
再次查看 Kibana ，已经显示了在代码中打印的日志：