【ELK 使用指南 1】ELK + Filebeat 分布式日志管理平台部署

ELK和EFLK

一、前言
- 1.1 日志分析的作用
- 1.2 需要收集的日志
- 1.3 完整日志系统的基本特征
二、ELK概述
- 2.1 ELK简介
- 2.2 为什么要用ELK?
- 2.3 ELK的组件
三、ELK组件详解
- 3.1 Logstash
- - 3.1.1 简介
  - 3.1.2 Logstash命令常用选项
  - 3.1.3 Logstash 的输入和输出流
  - 3.1.4 Logstash配置文件
- 3.2 ElasticSearch
- 3.3 Kiabana
- 3.4 Filebeat
- - 3.4.1 简介
  - 3.4.2 filebeat 结合 logstash 带来好处：
- 3.5 缓存/消息队列（redis、kafka、RabbitMQ等）
- 3.6 Fluentd
四、ELK的工作原理
五、部署ELK（Logstash作为日志收集器）
- 5.1 环境准备
- 5.2 ELK ElasticSearch部署（node1和node2)
- - Step1 rpm安装elasticsearch
  - Step2 修改elasticsearch主配置文件
  - Step3 es 性能调优参数（需重启生效）
  - Step4 启动elasticsearch
  - Step4 查看节点信息
  - Step5 查看集群信息
- 5.3 安装 Elasticsearch-head 插件
- - Step1 编译安装 node
  - Step2 安装 phantomjs
  - Step3 安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具
  - Step4 修改 Elasticsearch 主配置文件
  - Step5 启动 elasticsearch-head 服务
  - Step6 通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息
  - Step7 插入索引
- 5.4 ELK Logstash 部署（在 Apache 节点上操作）
- - Step1 安装logstash和相关服务
  - Step2 测试 Logstash，将信息写入 Elasticsearch 中
  - Step4 修改 logstash配置文件
- 5.5 ELK Kiabana 部署（在 Node1 节点上操作)
- - Step1 安装Kibana
  - Step2 修改kibana主配置文件
  - Step3 创建日志文件，启动 Kibana 服务
  - Step4 验证 Kibana
  - Step5 将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示
六、Filebeat作为日志收集器
- Step1 安装Filebeat（Node1节点）
- Step2 修改filebeat的主配置文件（Node1节点）
- Step3 启动 filebeat
- Step4 在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件
- Step5 浏览器访问验证

一、前言

在运维中，日志是非常重要的工具，用于记录系统、应用程序或设备的运行状态、事件和异常情况。

1.1 日志分析的作用

1）故障排除和问题诊断

日志是排查故障和诊断问题的关键信息源。

通过分析日志文件，可以查找和定位系统故障、错误和异常，帮助运维人员迅速找出问题的根本原因，并采取正确的修复措施。

2）性能分析和优化

通过监视和分析系统日志，可以了解系统的性能瓶颈、资源消耗情况和关键指标。

运维人员可以根据日志中的数据，优化系统配置、调整资源分配，以提高系统的性能和响应能力。

3）安全监控和威胁检测

日志可以帮助监控系统的安全性，并检测潜在的安全威胁。

通过分析日志，可以发现异常登录、未授权访问、恶意行为等安全问题，并及时采取措施进行应对和防范。

4）运营分析和规划

通过日志分析，可以更好地了解用户需求，进行容量规划，制定有效的运维策略和决策。

5）合规性和审计

通过记录和保留日志，可以应对合规性规定，并提供必要的审计跟踪，以满足法规和行业标准的要求。

因此，对于任何系统或应用程序，设置合适的日志记录和日志分析机制是非常重要的一环。

1.2 需要收集的日志

系统日志：为监控做准备，要收集tomcat系统日志，tomcat所在节点的日志。
服务日志：比如数据库mysql，收集慢查询日志、错误日志、普通日志，要收集tomcat服务日志。
业务日志（业务日志必须收集）：业务口子日志在log4j，log4j是由java环境开发的，跑在tomcat上。

1.3 完整日志系统的基本特征

收集：能够采集多种来源的日志数据
传输：能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统
存储：存储日志数据
分析：支持UI分析
警告：能够提供错误报告，监控机制

二、ELK概述

在这里插入图片描述

2.1 ELK简介

ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案。

将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具配合使用，完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。

2.2 为什么要用ELK?

集中化管理日志后，日志的统计和检索的效率降低。

ELK 提供了一个完整的日志管理和分析解决方案，能够帮助用户更好地理解数据、监控系统性能并进行故障排除。

2.3 ELK的组件

在这里插入图片描述

基础组件：Elasticsearch、Logstash、Kibana

扩展组件：Filebeat、Fluentd

三、ELK组件详解

3.1 Logstash

3.1.1 简介

Logstash 实现了数据的收集和处理。

在这里插入图片描述

Logstash 是一个可扩展的数据收集、转换和传输工具。

它可以从各种来源（如日志文件、消息队列、数据库等）收集数据，并将其转换为统一的格式，然后发送到 Elasticsearch 进行存储和分析。

Logstash 提供了丰富的输入插件font>和输出插件，可以与各种数据源和目标进行集成。

它还具有强大的过滤功能，可以对数据进行处理、过滤和转换，以满足不同的业务需求。

3.1.2 Logstash命令常用选项

#Logstash 命令常用选项

-f：通过这个选项可以指定 Logstash 的配置文件，根据配置文件配置 Logstash 的输入和输出流

-e：从命令行中获取，输入、输出后面跟着字符串，该字符串可以被当作 Logstash 的配置（如果是空，则默认使用 stdin 作为输入，stdout 作为输出）

-t：测试配置文件是否正确，然后退出。

3.1.3 Logstash 的输入和输出流

在这里插入图片描述

1.定义输入和输出流

#输入采用标准输入
#输出采用标准输出（类似管道）
#新版本默认使用 rubydebug 格式输出
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'

2.使用 rubydebug 输出详细格式显示

#codec 为一种编解码器
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'

##举个例子##

#键入内容（标准输入）
www.baidu.com	



#使用 `input` 插件来定义一个输入源#`stdin{}` 表示使用标准输入作为输入
#然后使用 `output` 插件来定义一个输出目标
#`stdout{ codec=>rubydebug }` 表示将数据打印到标准输出，并使用 `rubydebug` 编解码器来格式化输出。

在这里插入图片描述

3.1.4 Logstash配置文件

Logstash 配置文件基本由三部分组成：input、output 以及 filter。

filter部分选择性添加，可以没有。

input部分

表示从数据源采集数据。

常见的数据源如Kafka、日志文件等。
file beats kafka redis stdin

#基本格式
input {...}

filter部分

数据处理层，包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等，支持正则表达式。

#基本格式
filter {...}

插件	作用
grok	对若干个大文本字段进行再分割成一些小字段 (?<字段名>正则表达式)	字段名: 正则表达式匹配到的内容
date	对数据中的时间格式进行统一和格式化
mutate	对一些无用的字段进行剔除，或增加字段
mutiline	对多行数据进行统一编排，多行合并或拆分

ouput部分

表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。

elasticsearch stdout

#基本格式
output {...}

补充说明

在每个部分中，也可以指定多个访问方式font>。

#举个例子，若要指定两个日志来源文件，则格式如下：
input {
	file { path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"}
	file { path =>"/var/log/httpd/access.log" type =>"apache"}
}

3.2 ElasticSearch

Elasticsearch 提供了强大的搜索和分析引擎。
在这里插入图片描述

Elasticsearch 是一个分布式、实时的搜索和分析引擎。

它基于 Lucene 搜索引擎库构建，具有分布式搜索、实时数据分析、高性能和高可伸缩性的特点。

Elasticsearch 可以存储和索引大规模的数据(比如日志），并提供快速的全文搜索、条件过滤、聚合和分析功能。

3.3 Kiabana

Kibana 提供了可视化和交互式分析的界面。
在这里插入图片描述

Kibana 是一个针对Elasticsearch的开源数据分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。

使用Kibana，可以通过各种图表进行高级数据分析及展示，创建自定义仪表盘font>来展示关键指标和监控警报。

3.4 Filebeat

3.4.1 简介

轻量级的开源日志文件数据搜集器。

通常在需要采集数据的客户端安装 Filebeat，并指定目录与日志格式，Filebeat 就能快速收集数据，并发送给 logstash 进行解析，或是直接发给 Elasticsearch 存储。

性能上相比运行于 JVM 上的 logstash 优势明显，是对它的替代。

常应用于 EFLK 架构当中。

3.4.2 filebeat 结合 logstash 带来好处：

1）通过 Logstash 具有基于磁盘的自适应缓冲系统，该系统将吸收传入的吞吐量，从而减轻 Elasticsearch 持续写入数据的压力；

2）从其他数据源（例如数据库，S3对象存储或消息传递队列）中提取；

3）将数据发送到多个目的地，例如S3，HDFS（Hadoop分布式文件系统）或写入文件；

4）使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道。

3.5 缓存/消息队列（redis、kafka、RabbitMQ等）

对高并发日志数据进行流量削峰和缓冲。

这样的缓冲可以一定程度的保护数据不丢失，还可以对整个架构进行应用解耦。

3.6 Fluentd

Fluentd是一个流行的开源数据收集器。

由于 logstash 太重量级的缺点，Logstash 性能低、资源消耗比较多等问题，随后就有 Fluentd 的出现。

相比较 logstash，Fluentd 更易用、资源消耗更少、性能更高，在数据处理上更高效可靠，受到企业欢迎，成为 logstash 的一种替代方案，常应用于 EFK 架构当中。

在 Kubernetes 集群中也常使用 EFK 作为日志数据收集的方案。

在 Kubernetes 集群中一般是通过 DaemonSet 来运行 Fluentd，以便它在每个 Kubernetes 工作节点上都可以运行一个 Pod。

它通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据，然后将数据传递到 Elasticsearch 集群，在该集群中对其进行索引和存储。

四、ELK的工作原理

在这里插入图片描述

1）在所有需要收集日志的服务器上部署Logstash，或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上，在日志服务器上部署 Logstash。
2）Logstash 收集日志，将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中。

3）Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储。

4）Kibana 从 ES 群集中查询数据生成图表，并进行前端数据的展示。

综上所述：

logstash作为日志搜集器，从数据源采集数据，并对数据进行过滤，格式化处理，然后交由Elasticsearch存储，kibana对日志进行可视化处理。

五、部署ELK（Logstash作为日志收集器）

Server	IP	Components	System
node1	192.168.2.100	Elasticsearch 、 Kibana	CentOS7.4(64 位)
node2	192.168.2.102	Elasticsearch	CentOS7.4(64 位)
apache	192.168.2.103	Logstash Apache	CentOS7.4(64 位)

5.1 环境准备

所有节点关闭防火墙和selinux

systemctl disable firewalld --now

sed -i 's/enforcing/disabled/' /etc/selinux/config

更改主机名

#node1节点
hostnamectl set-hostname node1

#node2节点
hostnamectl set-hostname node2

#apache节点
hostnamectl set-hostname apache

在这里插入图片描述

域名解析

#node1和node2
cat > /etc/hosts << EOF
192.168.2.100   node1
192.168.2.102   node2
EOF

查看java环境

#查看Java环境，如果没有安装，yum -y install java
java -version

在这里插入图片描述

5.2 ELK ElasticSearch部署（node1和node2)

Step1 rpm安装elasticsearch

#上传elasticsearch-6.7.2.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-6.7.2.rpm

#加载系统服务
systemctl daemon-reload

systemctl enable elasticsearch.service --now

在这里插入图片描述

Step2 修改elasticsearch主配置文件

node1

yml格式的文件，冒号后要加空格。

备份配置文件

#先备份
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak

修改配置文件

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

#17行 取消注释，指定集群名字
cluster.name: my-elk-cluster

#23行 取消注释，指定节点名字：Node1节点为node1，Node2节点为node2
node.name: node1
node.master: true
node.data: true

#33行 取消注释，指定数据存放路径
path.data: /var/lib/elasticsearch/

#37行 取消注释，指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch/

#43行 取消注释，改为在启动的时候不锁定内存
bootstrap.memory_lock: false

#55行 取消注释，设置监听地址，0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0

#59行 取消注释，ES 服务的默认监听端口为9200
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
#68行 取消注释，集群发现通过单播实现，指定要发现的节点 node1、node2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.2.100:9300", "192.168.2.102:9300"]

##补充知识##

#http.port和transport.tcp.port
http.port 是用于监听来自客户端的 HTTP 请求的端口
transport.tcp.port 是用于节点之间通信的端口

http.port 是 9200 是因为它是 ES HTTP 服务的默认监听端口。
这意味着当你发送 HTTP 请求到 ES 时，默认会使用端口 9200。

而 transport.tcp.port 则是用于节点之间的内部通信，也就是数据传输的端口。
它默认为 9300，因为它是 ES 节点间通信的一种约定端口。
节点间通信需要一个专门的端口来进行数据传输和协商，这就是为什么使用了 9300 这个默认端口。

在这里插入图片描述

#查看所有配置项
grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

在这里插入图片描述

node2

#将node1的配置文件传输到node2
scp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml node2:/etc/elasticsearch/

在这里插入图片描述

#修改配置文件
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
#23行 取消注释，指定节点名字：Node1节点为node1，Node2节点为node2
node.name: node2

在这里插入图片描述

Step3 es 性能调优参数（需重启生效）

#优化最大内存大小和最大文件描述符的数量
vim /etc/security/limits.conf
......
*  soft    nofile          65536
*  hard    nofile          65536
*  soft    nproc           32000
*  hard    nproc           32000
*  soft    memlock         unlimited
*  hard    memlock         unlimited

在这里插入图片描述

vim /etc/systemd/system.conf
DefaultLimitNOFILE=65536
DefaultLimitNPROC=32000
DefaultLimitMEMLOCK=infinity



##详解## 
- DefaultLimitNOFILE 表示每个进程可以打开的最大文件描述符数量。

- DefaultLimitNPROC 表示每个用户可以创建的最大进程数量。

- DefaultLimitMEMLOCK 表示每个进程可以锁定的内存量。

在这里插入图片描述

#优化elasticsearch用户拥有的内存权限
由于ES构建基于lucene, 而lucene设计强大之处在于lucene能够很好的利用操作系统内存来缓存索引数据，以提供快速的查询性能。

lucene的索引文件segements是存储在单文件中的，并且不可变，对于OS来说，能够很友好地将索引文件保持在cache中，以便快速访问；因此，我们很有必要将一半的物理内存留给lucene ; 
另一半的物理内存留给ES（JVM heap )。

所以， 在ES内存设置方面，可以遵循以下原则：
1.当机器内存小于64G时，遵循通用的原则，50%给ES，50%留给操作系统，供lucene使用；

2.当机器内存大于64G时，遵循原则：建议分配给ES分配 4~32G 的内存即可，其它内存留给操作系统，供lucene使用。

vim /etc/sysctl.conf
#一个进程可以拥有的最大内存映射区域数，参考数据（分配 2g/262144，4g/4194304，8g/8388608）
vm.max_map_count=262144

sysctl -p
sysctl -a | grep vm.max_map_count

在这里插入图片描述

Step4 启动elasticsearch

创建数据存放路径并授权

mkdir -p /data/elk_data

#授权
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/

在这里插入图片描述

启动

#启动elasticsearch
systemctl start elasticsearch.service

netstat -antp | grep 9200

在这里插入图片描述

Step4 查看节点信息

#查看节点 Node1、Node2 的信息
#浏览器访问 
http://192.168.2.100:9200  http://192.168.2.102:9200

在这里插入图片描述

Step5 查看集群信息

#浏览器访问
http://192.168.2.100:9200/_cluster/health?pretty

http://192.168.2.102:9200/_cluster/health?pretty

在这里插入图片描述

使用以上方式查看状态并不友好，可以通过 elasticsearch-head插件来直接管理。

5.3 安装 Elasticsearch-head 插件

Elasticsearch 在 5.0 版本后，Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装，需要使用npm工具（NodeJS的包管理工具）安装。
安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。
node：是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。
phantomjs：是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI，可以理解为一个隐形的浏览器，任何基于 webkit 浏览器做的事情，它都可以做到。

Step1 编译安装 node

上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt

#安装依赖环境
yum install gcc gcc-c++ make -y

#解压
cd /opt
tar zxf node-v8.2.1.tar.gz

#编译安装
cd node-v8.2.1/
./configure
make -j2 && make install

在这里插入图片描述

Step2 安装 phantomjs

上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到/opt。

#解压
cd /opt
tar jxf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/local/src/

cd /usr/local/src/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin

#复制相关文件
cp phantomjs /usr/local/bin

在这里插入图片描述

Step3 安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具

上传软件包 elasticsearch-head-master.zip 到/opt。

#解压软件包
cd /opt
unzip elasticsearch-head-master.zip

#安装依赖包
cd /opt/elasticsearch-head/
npm install

在这里插入图片描述

Step4 修改 Elasticsearch 主配置文件

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
--末尾添加以下内容--
http.cors.enabled: true				#开启跨域访问支持，默认为 false
http.cors.allow-origin: "*"			#指定跨域访问允许的域名地址为所有

systemctl restart elasticsearch

在这里插入图片描述

Step5 启动 elasticsearch-head 服务

#必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务
#进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件
#否则可能启动失败
cd /opt/elasticsearch-head/
npm run start &

在这里插入图片描述

#elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100

在这里插入图片描述

Step6 通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息

#浏览器访问
http://192.168.2.100:9100/ 
连接群集
#如果看到群集健康值为 green 绿色，代表群集很健康

在这里插入图片描述

Step7 插入索引

#通过命令插入一个测试索引，索引为 index-demo，类型为 test。
curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'

在这里插入图片描述

#浏览器访问 
http://192.168.2.100:9100/ 

#查看索引信息
可以看见索引默认被分片5个，并且有一个副本

#点击“数据浏览”
会发现在node1上创建的索引为 index-demo，类型为 test 的相关信息。

在这里插入图片描述

5.4 ELK Logstash 部署（在 Apache 节点上操作）

Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。

在本案例中，Logstash 部署在 Apache 服务器上，用于收集 Apache 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch。

Step1 安装logstash和相关服务

安装Apahce服务（httpd）

yum -y install httpd
systemctl start httpd

在这里插入图片描述

安装Java环境

yum -y install java
java -version

在这里插入图片描述

安装logstash

上传软件包 logstash-6.7.2.rpm 到/opt目录下

#rpm安装
cd /opt
rpm -ivh logstash-6.7.2.rpm                                               
systemctl enable logstash.service --now

#做软链接，方便使用
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/

在这里插入图片描述

Step2 测试 Logstash，将信息写入 Elasticsearch 中

#使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.2.100:9200"] } }'
			 输入				输出			对接
......
www.baidu.com										#键入内容（标准输入）
www.sina.com.cn										#键入内容（标准输入）
www.google.com										#键入内容（标准输入）

#结果不在标准输出显示，而是发送至 Elasticsearch 中

在这里插入图片描述

浏览器访问 
http://192.168.2.100:9100/ 
查看索引信息和数据浏览

在这里插入图片描述

Step4 修改 logstash配置文件

#修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，并将其输出到 elasticsearch 中。
chmod +r /var/log/messages
#让 Logstash 可以读取日志

cd /etc/logstash/conf.d/

vim system.conf
input {
    file{
        path =>"/var/log/messages"
        type =>"system"
        start_position =>"beginning"
		# ignore_older => 604800
        sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress"
        add_field => {"log_hostname"=>"${HOSTNAME}"}
    }
}
output {
    elasticsearch {
    hosts => ["192.168.2.100:9200","192.168.2.102:9200"]
        index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}"	
    }
}

#配置文件详解
#输入部分
input {
    file{
        path =>"/var/log/messages"
        type =>"system"
        start_position =>"beginning"
		# ignore_older => 604800
        sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress"
        add_field => {"log_hostname"=>"${HOSTNAME}"}
    }
}
#path表示要收集的日志的文件位置
#type是输入ES时给结果增加一个叫type的属性字段
#start_position可以设置为beginning或者end，beginning表示从头开始读取文件，end表示读取最新的，这个要和ignore_older一起使用
#ignore_older表示了针对多久的文件进行监控，默认一天，单位为秒，可以自己定制，比如默认只读取一天内被修改的文件
#sincedb_path表示文件读取进度的记录，每行表示一个文件，每行有两个数字，第一个表示文件的inode，第二个表示文件读取到的位置（byteoffset）。默认为$HOME/.sincedb*
#add_field增加属性。这里使用了${HOSTNAME}，即本机的环境变量，如果要使用本机的环境变量，那么需要在启动命令上加--alow-env

##输出
output {
    elasticsearch {												#输出到 elasticsearch
        hosts => ["192.168.2.100:9200","192.168.2.102:9200"]	#指定 elasticsearch 服务器的地址和端口
        index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}"							#指定输出到 elasticsearch 的索引格式
    }
}

#新建文件路径
mkdir /etc/logstash/sincedb_path/

touch /etc/logstash/sincedb_path/log_progress

#修改文件的属主属组
chown logstash:logstash /etc/logstash/sincedb_path/log_progress

#使用logstash启动配置文件
logstash -f system.conf

在这里插入图片描述

浏览器访问 
http://192.168.2.100:9100/ 
查看索引信息

在这里插入图片描述

5.5 ELK Kiabana 部署（在 Node1 节点上操作)

Step1 安装Kibana

#上传软件包 kibana-6.7.2-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-6.7.2-x86_64.rpm

在这里插入图片描述

Step2 修改kibana主配置文件

vim /etc/kibana/kibana.yml

#2行 取消注释，Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601

#7行 取消注释，设置 Kiabana 的监听地址，0.0.0.0代表所有地址
server.host: "0.0.0.0"

#28行 取消注释，配置es服务器的ip，如果是集群则配置该集群中master节点的ip
elasticsearch.url:  ["http://192.168.2.100:9200","http://192.168.2.102:9200"] 

#37行 取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"

#96行 取消注释，配置kibana的日志文件路径（需手动创建），不然默认是messages里记录日志
logging.dest: /var/log/kibana.log

在这里插入图片描述

Step3 创建日志文件，启动 Kibana 服务

touch /var/log/kibana.log
chown kibana:kibana /var/log/kibana.log

systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service

ss -natp | grep 5601

在这里插入图片描述

Step4 验证 Kibana

浏览器访问 
http://192.168.2.100:5601

在这里插入图片描述

#第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引
Management -> Index Pattern -> Create index pattern

在这里插入图片描述

Index pattern 输入：system-*	
#在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system”

Next step -> Time Filter field name 选择 @timestamp -> Create index pattern

在这里插入图片描述

单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
数据展示可以分类显示，在“Available Fields”中的“host”，然后单击 “add”按钮，可以看到按照“host”筛选后的结果

Step5 将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示

vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf

input {
    file{
        path => "/etc/httpd/logs/access_log"
        type => "access"
        start_position => "beginning"
    }
    file{
        path => "/etc/httpd/logs/error_log"
        type => "error"
        start_position => "beginning"
    }
}
output {
    if [type] == "access" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.2.100:9200","192.168.2.102:9200"]
            index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
	if [type] == "error" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.2.100:9200","192.168.2.102:9200"]
            index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
}

cd /etc/logstash/conf.d/
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf

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浏览器访问 http://192.168.2.100:9100 查看索引是否创建

在这里插入图片描述

浏览器访问 http://192.168.2.100:5601 

登录 Kibana
单击“Index Pattern -> Create Index Pattern”按钮添加索引
在索引名中输入之前配置的 Output 前缀 apache_access-*，并单击“Create”按钮。
再用相同的方法添加 apache_error-*索引。

在这里插入图片描述

选择“Discover”选项卡
在中间下拉列表中选择刚添加的 apache_access-* 、apache_error-* 索引， 可以查看相应的图表及日志信息。

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六、Filebeat作为日志收集器

在这里插入图片描述

Server	IP	Components	System
Node1	192.168.2.100	Elasticsearch 、 Kibana	CentOS7.4(64 位)
Node2	192.168.2.102	Elasticsearch	CentOS7.4(64 位)
Apache	192.168.2.103	Logstash Apache	CentOS7.4(64 位)
Filebeat节点	192.168.2.105	Filebeat	CentOS7.4(64 位)

Step1 安装Filebeat（Node1节点）

上传软件包 filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz 到/opt目录

#解压软件包
tar zxvf filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz

mv filebeat-6.7.2-linux-x86_64/ /usr/local/filebeat

Step2 修改filebeat的主配置文件（Node1节点）

cd /usr/local/filebeat

vim filebeat.yml
filebeat.inputs:
- type: log         
#指定 log 类型，从日志文件中读取消息
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/messages       
    #指定监控的日志文件
    - /var/log/*.log
  tags: ["sys"]		#设置索引标签
  fields:           #可以使用 fields 配置选项设置一些参数字段添加到 output 中
    service_name: filebeat
    log_type: syslog
    from: 192.168.2.105
    
    --------------Elasticsearch output-------------------
(全部注释掉)

----------------Logstash output---------------------
output.logstash:
  hosts: ["192.168.2.103:5044"]      #指定 logstash 的 IP 和端口

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Step3 启动 filebeat

#启动 filebeat
nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml > filebeat.out &
#-e：输出到标准输出，禁用syslog/文件输出
#-c：指定配置文件
#nohup：在系统后台不挂断地运行命令，退出终端不会影响程序的运行

Step4 在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件

cd /etc/logstash/conf.d

vim filebeat.conf
input {
    beats {
        port => "5044"
    }
}

#filebeat发送给logstash的日志内容会放到message字段里面，logstash使用grok插件正则匹配message字段内容进行字段分割
#Kibana自带grok的正则匹配的工具：http://<your kibana IP>:5601/app/kibana#/dev_tools/grokdebugger
# %{IPV6}|%{IPV4} 为 logstash 自带的 IP 常量
filter {
  grok {
    match => ["message", "(?<remote_addr>%{IPV6}|%{IPV4})[\s\-]+\[(?<logTime>.*)\]\s+\"(?<method>\S+)\s+(?<url_path>.+)\"\s+(?<rev_code>\d+) \d+ \"(?<req_addr>.+)\" \"(?<content>.*)\""]
  }
}

output {
    elasticsearch {
        hosts => ["192.168.2.100:9200","192.168.2.102:9200"]
        index => "%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
    stdout {
        codec => rubydebug
    }
}

#启动 logstash
logstash -f filebeat.conf

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Step5 浏览器访问验证

浏览器访问 http://192.168.2.100:5601 

登录 Kibana
单击“Create Index Pattern”按钮添加索引“filebeat-*”
单击 “create” 按钮创建

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单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。

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