ELFK日志收集

news2024/11/24 13:42:19

文章目录

  • 第一章:ELK日志收集系统介绍
        • 日志收集重要性
        • ELK介绍
        • EFK介绍
        • ELFK介绍
        • ES部署
        • Kibana部署
  • 第二章:Logstach日志收集
        • Logstash介绍
        • Logstash安装
        • Logstash Input输入插件
        • Logstash Filter过滤插件
        • Logstash Output输出插件
        • Input file
        • Filter mutate
          • split示例
          • add_field示例
          • remove_field示例
        • Filter date
  • 第三章:配置Kibana数据展示
        • Kibana查看ES索引
        • Kibana创建索引模式
        • Kibana创建图形
        • Kibana的Buckets
        • Kibana创建Dashboard

第一章:ELK日志收集系统介绍

日志收集重要性
  • 协作困难 :项目在测试和上线阶段,开发人员需要不断的查看日志来分析项目中是否存在问题,运维需要协助开发人员提取这些日志;

  • 日志检索困难:生产环境的服务器、和应用会产生大量日志,一旦出现故障,运维人员通过手工方式检索日志,消耗大量时间和精力,难以快速定位问题;

  • 报警机制不完善:传统的日志管理方式很难实现实时报警和通知,一旦出现故障,可能错过解决问题的最佳时机;

ELK介绍

ELK是一套开源免费、功能强大的日志分析管理系统,可以将系统日志、网站日志、应用日志等各种日志进行收集、过滤、清洗,然后进行集中存放并展示。

ELK不是一个单独的技术,而是由一套日志收集工具组合而成,包括:Elasticsearch、Logstash、Kibana组成。

  • Elasticsearch(简称es):是由Java开发的一个非关系型数据库,提供日志的存储和搜索功能;
  • Logstash:是一个日志采集工具,提供数据采集、数据清洗、数据过滤等功能;
  • Kibana:是一个日志展示工具,提供web界面的数据图形分析、数据展示等功能;
  • 官方地址:https://www.elastic.co/cn/

在这里插入图片描述

EFK介绍

简单来说就是将Logstash替换成了Filebeat,由于其强大的数据处理功能,Logstash需要较多的计算资源和内存来运行,在收集日志时会消耗系统大量资源,可能会影响到系统中运行的业务。

而替换成Filebeat这种轻量级的日志收集工具后,由于Filebeat基于Go语言开发,本身占用资源少,启动速度快,也能够满足日常的日志收集需求,从而就诞生了EFK结构。

在这里插入图片描述

ELFK介绍

Logstash主要用于对数据进行复杂的处理,而Filebeat则专注于轻量级地收集和传输日志。在实际应用中,Logstash与Filebeat结合使用来提供更高效和强大的日志处理和分析功能,从而诞生了ELFK结构。

在这里插入图片描述

ES部署

ES集群为了实现高可用,通常至少由三台组成,在一个ES集群中,只能有一个Master节点(通过选举产生),Master节点用于控制整个集群。集群的数据在存储时,Master会将数据同步给其他的Node节点。

主机名 IP地址 操作系统 硬件环境
es01 192.168.0.91 CentOS 7 2Core/4G Mem/50G disk

es软件包可以从清华大学下载rpm包:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/elasticstack/yum/elastic-7.x/7.8.1/

由于es7.8版本已经内置Java JDK,无需安装

rpm -ivh elasticsearch-7.8.1-x86_64.rpm

es01修改配置文件

[root@es01 ~]# egrep -v '^#|^$' /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 

...

#集群名称(名称自定义)
cluster.name: my-es

#在集群中的节点名称(主机名称)
node.name: es01

#数据存储路径(无需修改)
path.data: /var/lib/elasticsearch

#日志存储路径(无需修改)
path.logs: /var/log/elasticsearch

#本机IP地址
network.host: 192.168.0.91

#http监听的端口号
http.port: 9200

#集群主机列表
discovery.seed_hosts: ["192.168.0.91"]

#仅第一次启动集群时参与选举的主机列表
cluster.initial_master_nodes: ["192.168.0.91"]

启动es并加入开机自启动

[root@es01 ~]# systemctl start elasticsearch
[root@es01 ~]# systemctl enable elasticsearch

[root@es01 ~]# netstat -ntlp | grep java
tcp6       0      0 192.168.0.91:9200       :::*  LISTEN      9656/java         
tcp6       0      0 192.168.0.91:9300       :::*  LISTEN      9656/java

ES端口:9200是对外部提供访问的端口,9300是对集群内部提供访问的端口。

可以使用curl或者浏览器访问IP:9200测试是否可以访问

[root@es01 ~]# curl http://192.168.0.91:9200
{
   
  "name" : "es01",
  "cluster_name" : "my-es",
  "cluster_uuid" : "B8BaoXbdSWKGMDt9AVmKyw",
  "version" : {
   
    "number" : "7.8.1",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "rpm",
    "build_hash" : "b5ca9c58fb664ca8bf9e4057fc229b3396bf3a89",
    "build_date" : "2020-07-21T16:40:44.668009Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.5.1",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}
Kibana部署

Kibana是由HTML和Javascript编写的一个开源的可视化平台,设计出来用于和Elasticsearch一起使用的,用于搜索、查看存放在Elasticsearch索引里的数据,使用各种不同的图表来展示日志中数据。

主机名 IP地址 操作系统 硬件环境
kibana 192.168.0.96 CentOS7.6 2Core/4G Mem/50G disk

Kibana软件包与ES在同一个仓库中,可以从清华大学下载rpm包:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/elasticstack/yum/elastic-7.x/7.8.1/

[root@kibana-cerebor ~]# rpm -ivh kibana-7.8.1-x86_64.rpm

修改kibana配置文件

[root@kibana-cerebor ~

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