简单的ELK部署学习

news2024/12/23 19:39:32

简单的ELK部署学习

1. 需求

我们公司现在使用的是ELK日志跟踪，在出现问题的时候，我们可以快速定为到问题，并且可以对日志进行分类检索，比如对服务名称，ip , 级别等信息进行分类检索。此文章为本人学习了解我们公司的整体服务架构整理的文档，方便日后学习与复习。部分内容本人以前博文已经有所提及，此处则不再详细赘述了，简单记录一下。

2. 整体架构

我本次建立的主要是进行测试学习使用，所以大部分服务都是单体架构，只有kafka以及zookeeper为集群服务。本次本地部署也参考了公司的架构，我简单的整理了一下公司的架构图，公司简略架构图如下所示：
在这里插入图片描述

我们测试环境系统，简单配置架构图如下，我们服务都使用单体项目：
在这里插入图片描述

3. 本地部署步骤

本地部署相对简单，仅仅是测试使用，具体部署的应用以及各种中间件整理如下：

  1. 准备运行的spring boot jar包[配置好日志格式]，启动服务生成日志文件
  2. 准备服务需要启动运行的环境，包含redis以及mysql服务
  3. 安装kafka以及zookeeper集群启动
  4. 安装配置filebeat，采集日志文件，并且作为生产者生产日志消息
  5. 安装ES环境，测试我们使用单点服务即可
  6. 安装logstash，作为消费者消费kafka日志消息，并且过滤日志信息，发送到ES进行存储
  7. 配置kibana服务，进行可视化页面配置，提供可视化操作页面

我具体的服务器安装软件配置信息如下：

服务器ip配置hostname安装服务信息
192.168.138.1298c 16Gdocker1jdk1.8，kafka_2.12-2.4.1，apache-zookeeper-3.5.8，cerebro-0.9.4，elasticsearch-7.13.4，filebeat-6.6.0-linux-x86_64，logstash-6.6.0，spring boot jar
192.168.138.1302c 4Gdocker2jdk1.8，kafka_2.12-2.4.1，apache-zookeeper-3.5.8
192.168.138.1312c 4Gdocker3jdk1.8，kafka_2.12-2.4.1，apache-zookeeper-3.5.8
192.168.138.1332c 4Gdocker5jdk11, kibana-7.13.1-linux-x86_64

3.1 准备运行的jar

我们的jar包非常简单，就是一个标准的spring boot程序jar包，我使用了一个我的测试服务包，此处为包地址进行测试，里面已经配置好了log4j2的日志文件，具体配置信息可以参考我的另一篇日志配置博文。

日志配置文件内容信息参考人如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration schema="Log4J-V2.0.xsd" monitorInterval="600">
    <Properties>
        <!-- 日志生成目录 -->
        <Property name="LOG_HOME">logs</Property>
        <!-- 日志生系统名称 -->
        <property name="FILE_NAME">docker-hello</property>
        <!-- elk日志展示 -->
        <property name="patternLayout">[%d{yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZZ}] [%level{length=5}] [%traceId] [%logger] [${sys:hostName}] [${sys:ip}] [${sys:applicationName}] [%F,%L,%C,%M] [%m] ## '%ex'%n</property>
    </Properties>
    <Appenders>
        <Console name="CONSOLE" target="SYSTEM_OUT">
            <PatternLayout pattern="${patternLayout}"/>
            <!--控制台只输出level及其以上级别的信息（onMatch），其他的直接拒绝（onMismatch） -->
            <ThresholdFilter level="info" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
        </Console>
        <!-- 文件按照格式要求在固定目录下生成文件 "app-${FILE_NAME}.log" -->
        <RollingRandomAccessFile name="appAppender" fileName="${LOG_HOME}/app-${FILE_NAME}.log" filePattern="${LOG_HOME}/app-${FILE_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log" >
            <PatternLayout pattern="${patternLayout}" />
            <Policies>
                <!--
                    根据当前filePattern配置"%d{yyyy-MM-dd}",每interval天滚动一次
                    "%d{yyyy-MM-dd HH-mm}" 则为每interval分钟滚动一次
                -->
                <TimeBasedTriggeringPolicy interval="1"/>
                <!--日志文件大于500MB 滚动一次-->
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="500MB"/>
            </Policies>
            <!-- DefaultRolloverStrategy属性如不设置，则默认为最多同一文件夹下7个文件开始覆盖 -->
            <DefaultRolloverStrategy max="20"/>
        </RollingRandomAccessFile>
    </Appenders>

    <Loggers>
        <!-- 业务相关 异步logger 不影响系统性能 -->
        <AsyncLogger name="cn.git.*" level="info" includeLocation="true">
            <AppenderRef ref="appAppender"/>
        </AsyncLogger>

        <root level="info">
            <AppenderRef ref="CONSOLE"/>
            <Appender-Ref ref="appAppender"/>
        </root>

    </Loggers>
</Configuration>

将服务上传到我的本地虚拟机docker1
在这里插入图片描述

3.2 准备spring boot项目需要环境

项目启动需要mysql以及redis信息，我本地使用docker进行了两个环境的简单部署，测试我就简单使用了单体环境即可，自己可以随意设置或者删除也可以，我的启动脚本如下：

# mysql 启动脚本
docker run --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=101022 -v /root/mysql/data:/var/lib/mysql -v /root/mysql/log:/var/log/mysql -v /root/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d -dp 3306:3306 mysql:5.7

# redis 启动脚本
docker run --name myredis --network host -v /root/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf -v /root/redis/data:/data -dp 6379:6379 redis:latest redis-server /etc/redis/redis.conf

本地执行启动脚本发现服务已经起来了：
在这里插入图片描述
之后在启动spring boot jar包，服务启动脚本如下，执行后可以观察log日志，此日志为项目中的定时任务打印，包含业务日志以及error日志

# 启动脚本
nohup java -jar docker-hello-1.0-SNAPSHOT.jar >> app-server.log 2>&1 &

# 观察日志脚本
tail -f app-server.log

在这里插入图片描述
服务生成日志path路径地址：
在这里插入图片描述

3.3 安装kafka以及zookeeper集群

kafka与zookeeper作为ELK的日志传输中间件，需要进行部署使用，具体的操作步骤可以参考此篇文档，此处便不多赘述了。

3.4 安装配置filebeat

首先我们需要有filebeat安装包，如果没有则去官网下载即可，我本地有一个远古包，就直接使用了，不去官网下载了。上传并且解压包，然后配置filebeat.yml配置文件

tar -zxvf filebeat-6.6.0-linux-x86_64.tar.gz

cd filebeat-6.6.0-linux-x86_64
vim filebeat.yml

配置文件内容如下：

###################### Filebeat Configuration Example #########################
filebeat.prospectors:

- input_type: log

  paths:
    ## app-服务名称.log, 为什么写死，防止发生轮转抓取历史数据，此路径位置也是我们jar包生成日志文件位置
    - /usr/local/soft/springboot_jar/logs/app-docker-hello.log
  #定义写入 ES 时的 _type 值
  document_type: "app-log"
  multiline:
    pattern: '^\s*(\d{4}|\d{2})\-(\d{2}|[a-zA-Z]{3})\-(\d{2}|\d{4})'   # 指定匹配的表达式（匹配以 2017-11-15 08:04:23:889 时间格式开头的字符串）
    pattern: '^\['                              # 指定匹配的表达式（匹配以 "{ 开头的字符串）
    negate: true                                # 是否匹配到
    match: after                                # 合并到上一行的末尾
    max_lines: 2000                             # 最大的行数
    timeout: 2s                                 # 如果在规定时间没有新的日志事件就不等待后面的日志
  fields:
    logbiz: collector   ## 自定义字段 区分业务类型
    logtopic: app-log-docker-hello-collector   ## 按服务划分用作kafka topic，会在logstash filter 过滤数据时候作为 判断参数 [fields][logtopic]
    evn: dev

logging.to_files: true

# 输出到控制台
output.console:
  pretty: true
  enable: true

# 启用 Kafka 输出模块
output.kafka:
  enabled: true							# 是否启用 Kafka 输出
  hosts: ["192.168.138.129:9092"]		# Kafka 服务器地址列表
  topic: '%{[fields.logtopic]}'			# 日志消息的主题名称，支持动态字段
  partition.hash:						# 分区哈希配置
    reachable_only: true				# 只在可用的分区上进行哈希计算
  compression: gzip						# 压缩算法，这里使用 gzip 压缩
  max_message_bytes: 1000000			# 单条消息的最大字节数
  required_acks: 1						# 生产者所需的确认数，1 表示只需要 leader 确认
logging.to_files: true					# 启用日志文件输出

注意：在测试的时候，我们有时候需要观察日志是否正确获取，那我们则使用output.console输出到控制台，kafka部分进行注释，后期使用则将控制台输出注释，只写kafka输出即可。

启动服务，执行启动脚本，使用如下命令查看服务是否启动以及观察日志信息

# 校验配置文件是否正确
 ./filebeat -c filebeat.yml -configtest
# 启动服务
nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml > filebeat.log &

在这里插入图片描述

3.5 Elasticsearch环境准备

es我们测试环境使用单点环境即可，也无需设置用户名以及密码信息，具体的步骤可以参考我之前Elastic学习的博文单点安装即可。

安装完毕后，我们访问 http://192.168.138.129:9200/ 地址，确定服务启动
在这里插入图片描述
我们使用 cerebro-0.9.4 连接ES，进行测试，输入页面进行登录
在这里插入图片描述
观察ES基本信息页面
在这里插入图片描述
也可以使用 REST 调用api 进行接口数据查询
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
调用参数如下：

{
    "query": {
        "query_string": {
          "fields": ["messageInfo"],
          "query": "定时任务执行开始"
        }
  }
}

除此之外，也可以使用elasticvue插件进行连接，方便查询ES文档数据信息
在这里插入图片描述

3.6 logstash安装配置

Logstash是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。Logstash可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来，并将数据标准化到你所选择的目的地。我本地有一个上古版本 logstash-6.6.0，就没有下载新版本的logstash了，推荐使用新版本进行测试，版本问题不好解决
在这里插入图片描述
他的主要功能如下：

  1. 集中、转换和存储你的数据：
    Logstash是一个开源的服务器端数据处理管道，可以同时从多个数据源获取数据，并对其进行转换，然后将其发送到你最喜欢的“存储”。（当然，我们最喜欢的是Elasticsearch）
  2. 输入：
    采集各种样式、大小和来源的数据，数据往往以各种各样的形式，或分散或集中地存在于很多系统中。Logstash 支持各种输入选择 ，可以在同一时间从众多常用来源捕捉事件。能够以连续的流式传输方式，轻松地从您的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。
  3. 输出处理后的数据：
    输出：选择你的存储，导出你的数据，尽管 Elasticsearch 是我们的首选输出方向，能够为我们的搜索和分析带来无限可能，但它并非唯一选择。 Logstash 提供众多输出选择，您可以将数据发送到您要指定的地方，并且能够灵活地解锁众多下游用例。

安装过程：

  • 上传解压包，配置对应配置文件

    tar -zxvf logstash-6.6.0.tar.gz
cd /logstash-6.6.0/
mkdir custom-config
# 修改配置文件
vim logstash-simple.conf

    配置文件具体内容如下：

    ## multiline 插件也可以用于其他类似的堆栈式信息，比如 linux 的内核日志。
## 可以作为kafka消费者角色
input {
  kafka {
    ## app-log-服务名称
    topics_pattern => "app-log-.*"
    bootstrap_servers => "192.168.138.129:9092"
    codec => json
    consumer_threads => 1    ## 增加consumer的并行消费线程数,对应 partition数量
    decorate_events => true
    #auto_offset_rest => "latest"
    group_id => "app-log-group" ## 组id
   }
}

filter { ## 数据过滤
   
  ## 时区转换
  ruby { ## 当前时间 定位到天 elk 时间是 东八区的 比北京时间慢8小时，此处转换回来。
    code => "event.set('index_time',event.timestamp.time.localtime.strftime('%Y.%m.%d'))"
  }
 
  if "app-log" in [fields][logtopic]{
    grok {
        ## 表达式，对应的内容是在app中设置 log4j2.xml 中定义的 partten格式，notspace 没有空格, currentDateTime等字段为key，value 是打印的日志信息，名称是自定义的
        match => ["message", "\[%{NOTSPACE:currentDateTime}\] \[%{NOTSPACE:level}\] \[%{NOTSPACE:traceId}\] \[%{NOTSPACE:class}\] \[%{DATA:hostName}\] \[%{DATA:ip}\] \[%{DATA:applicationName}\] \[%{DATA:location}\] \[%{DATA:messageInfo}\] ## (\'\'|%{QUOTEDSTRING:throwable})"]
    }
  }
}

## 测试输出到控制台：
#output {
#  stdout { codec => rubydebug }
#}

## elasticsearch：
output {
    elasticsearch {
        ## es服务地址
        hosts => ["192.168.138.129:9200"]
        ## 用户名密码,没有可以不填写
        ## user => "elastic"
        ## password => "123456"
        ## 索引名，+ 号开头的，就会自动认为后面是时间格式：
        ## javalog-app-service-2019.01.23
        ## index => "app-log-%{[fields][logbiz]}-%{index_time}"
        index => "index-elk-topic-%{index_time}"
        ## 通过嗅探机制进行es集群负载均衡发日志消息
        sniffing => true
        ## logstash默认自带一个mapping模板，进行模板覆盖
        template_overwrite => true
    }
}

  • 启动服务

    cd /usr/local/soft/logstash-6.6.0/bin
./logstash -f ../custom-config/logstash-simple.conf > logstash.log 2>&1 &

  • 查看服务运行状态

    ps -ef | grep logstash
tail -f logstash.log

    注意：我们可以测试logstash是否好用，消费了kafka数据信息，那么我们暂时不需要向ES发送信息，那么我们可以放开output> stdout { codec => rubydebug }，进行控制台打印测试，后期使用ES再注释即可。

    es运行时候的情况如下所示
    在这里插入图片描述

3.7 kibana服务安装

Kibana 是一个开源的数据分析和可视化平台，它是 Elastic Stack（包括 Elasticsearch、Logstash、Kibana 和 Beats）的一部分，主要用于对 Elasticsearch 中的数据进行搜索、查看、交互操作。

Kibana 的主要功能和用途包括：

  • 数据可视化：
    Kibana 提供了丰富的数据可视化选项，如柱状图、线图、饼图、地图等，帮助用户以图形化的方式理解数据。

  • 数据探索：
    Kibana 提供了强大的数据探索功能，用户可以使用 Elasticsearch 的查询语言进行数据查询，也可以通过 Kibana 的界面进行数据筛选和排序。

  • 仪表盘：
    用户可以将多个可视化组件组合在一起，创建交互式的仪表盘，用于实时监控数据。

  • 机器学习：
    Kibana 还集成了 Elasticsearch 的机器学习功能，可以用于异常检测、预测等任务。

  • 定制和扩展：
    Kibana 提供了丰富的 API 和插件系统，用户可以根据自己的需求定制和扩展 Kibana。

注意，kibana也是不能使用root用户进行部署的，所以我们需要新建一个用户进行操作，这里我们使用新建的es用户即可：

useradd -d /home/es -m es
passwd es
su - es

我本地没有kibana包，所以下载了一个包，推荐使用新版本，具体的下载地址。或者在服务器上使用wget进行下载，具体脚本如下：

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.13.1-linux-x86_64.tar.gz
# 解压
tar -zxvf kibana-7.13.1-linux-x86_64.tar.gz

修改配置文件内容，具体内容修改如下：

cd /usr/local/soft/kibana-7.13.1-linux-x86_64/config
vim kibana.yml

# 最后文件新增如下内容，我们使用的ES为单机节点，所以设置单机即可
server.name: ccms-kibana # Kibana 服务名称
server.port: 5601 # Kibana 服务监听的端口号
server.host: "0" # Kibana 服务监听的主机地址，"0" 表示监听所有可用的网络接口
elasticsearch.hosts: [ "http://192.168.138.129:9200" ] # Elasticsearch 集群的地址列表，Kibana 将连接到这些地址
monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true # 是否启用 Kibana 监控界面中的 Elasticsearch 容器监控功能
i18n.locale: "zh-CN" # 设置 Kibana 界面的语言，这里设置为中文

服务启动命令为 :

nohup ./kibana > kibana.log 2>&1 &

服务启动后，我们可以使用 http://192.168.138.133:5601/ 访问kiban，可以进入到我们的访问首页，我们主要使用的是日志的查找以及部分统计功能，那么下面我们便开始配置日志的查找页面，首先点击我们的添加数据 进行索引添加

  • 添加ES对应索引信息
    在这里插入图片描述
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  • 创建搜索字段信息
    在这里插入图片描述
    如果没有数据，我们可以将时间跨度选择的大一些，我们是测试环境，数据很少，所以选择了两周时间跨度
    在这里插入图片描述
    点击刷新按钮，发现数据已经出现了
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    出现之后，我们开始建立搜索字段信息，这样重复添加多个，主要有applicationName，level，ip, traceId等等，最终选定字段信息如下点击保存即可。
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  • 添加搜索过滤框信息
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    此处我们添加服务名称，日志级别以及ip地址信息，因为这几个是查询常用字段，我们特别进行筛选展示
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  • 开始dashboard展示面板配置
    我们先新增一个条状图，用于展示随着时间日志数据量的变化趋势图信息
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    设置水平轴为时间，垂直轴为日志数量取和，具体配置如下
    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
    将面板排班整理下，我们再新增一个服务占比的条形图，水平轴为日志数量，垂直轴为服务名称
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    我们整理下展示面板的排版然后我们再次新增一个扇形统计图，用于统计服务日志占比，切片依据applicationName服务名称，占比使用日志数量
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    再次整理下我们的dashboard面板，最后我们再加入查询的信息展示信息即可，点击从库中添加按钮
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    最后我们再整理下我们的dashboard布局信息，整理好之后我们便可以进行保存了
    在这里插入图片描述
  • 进行查询测试
    以上我们便配置好了我们的ELK kibana查询面板，我们使用dashboard进行查询测试，首先我们使用搜索框进行搜索，里面可以任意搜索全部定义字段信息
    在这里插入图片描述
    再使用服务名称搜索，发现只搜索出自定义服务名称日志信息
    在这里插入图片描述
    使用ip进行搜索
    在这里插入图片描述
    使用日志级别搜索
    在这里插入图片描述
    至此，我们的ELK简单部署就完成了，并且进行了简单的测试，对ELK整体的运行逻辑有了简单的了解。

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阐述、总结【动手学强化学习】章节内容的学习情况&#xff0c;复现并理解代码。 文章目录 一、算法背景1.1 算法目标1.2 存在问题1.3 解决方法 二、Actor-Critic算法2.1 必要说明 优势函数 2.2 伪代码 算法流程简述 2.3 算法代码2.4 运行结果 结果分析 2.5 算法流程说明 初始化…
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MySQL【二】

MySQL【二】

查询列 SELECT [ALL | DISTINCT ] * | 列名1[,……列名n] FROM 表名; 查询所有选课学生的学号&#xff0c;结果去除重复值 select distinct sno from sc; 选择行 查询满足条件的数据集 SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 查询条件 查询不属于数学系或外国语系的学生全部信息 …
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ElasticSearch - Bucket Selector使用指南

ElasticSearch - Bucket Selector使用指南

文章目录 官方文档Bucket Selector1. 定义2. 工作原理3. 使用场景与示例使用场景官方案例示例2 4. 注意事项5. 总结 官方文档 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations.html Bucket Selector https://www.elastic.co/guide/en/…
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“死鱼眼”，不存在的，一个提词小技巧，拯救的眼神——将内容说给用户，而非读给用户！

“死鱼眼”，不存在的，一个提词小技巧，拯救的眼神——将内容说给用户，而非读给用户！

视频录制时&#xff0c;死鱼眼问题常见 即便内容再好&#xff0c;眼神死板也会减分 痛点真痛&#xff1a;拍视频时容易紧张 面对镜头&#xff0c;许多人难免紧张 神情僵硬&#xff0c;眼神无光&#xff0c;甚至忘词 这不仅影响表现&#xff0c;还让人难以专注 忘我场景&#x…
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PyQt5实战——多脚本集合包，UI以及工程布局（二）

PyQt5实战——多脚本集合包，UI以及工程布局（二）

个人博客&#xff1a;苏三有春的博客 系列往期&#xff1a; PyQt5实战——多脚本集合包&#xff0c;前言与环境配置&#xff08;一&#xff09; 布局 2.1 UI页面布局 整体框架分为分为三个部分&#xff0c;垂直分布。 第一个部分为功能选择按钮&#xff08;如UTF-8转换&#…
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《Python网络安全项目实战》项目2 Python基础练习_总复习（1）

《Python网络安全项目实战》项目2 Python基础练习_总复习（1）

《Python网络安全项目实战》项目2 Python基础练习 总复习&#xff08;1&#xff09; 班级&#xff1a; 姓名&#xff1a; 实训成绩&#xff1a; 任务单成绩 &#xff1a; 输入用户名密码并将其输出打印。 userName _____________________ passWord ______________________ #输…
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数组排序简介-基数排序（Radix Sort）

数组排序简介-基数排序（Radix Sort）

基本思想 将整数按位数切割成不同的数字&#xff0c;然后从低位开始&#xff0c;依次到高位&#xff0c;逐位进行排序&#xff0c;从而达到排序的目的。 算法步骤 基数排序算法可以采用「最低位优先法&#xff08;Least Significant Digit First&#xff09;」或者「最高位优先…
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LangChain学习之路

LangChain学习之路

何谓 LangChain&#xff1f;释放大语言模型潜能的利器 作为一种专为开发基于语言模型的应用而设计的框架&#xff0c;通过LangChain&#xff0c;我们不仅可以通过API调用如 ChatGPT、GPT-4、Llama 2 等大型语言模型&#xff0c;还可以实现更高级的功能。 我们相信&#xff0c…
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