去年公司由于不断发展，内部自研系统越来越多，所以后来搭建了一个日志收集平台，并将日志收集功能以二方包形式引入自研系统，避免每个自研系统都要建立一套自己的日志模块，节约了开发时间，管理起来也更加容易。
这篇文章主要介绍ELK最新版本的搭建，二方包的介绍可以看小霸王的另外一篇文章。
ELK介绍
Elasticsearch 是一个分布式、Restful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。作为 Elastic Stack 的核心，Elasticsearch 会集中存储您的数据，让您飞快完成搜索，并对数据进行强大的分析。
Logstash 是免费且开放的服务器端数据处理管道，能够从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到数据库中。
Kibana 是一个免费且开放的用户界面，能够让您对 Elasticsearch 数据进行可视化，从跟踪查询负载，到查看应用请求的整个过程，都能轻松完成。
搭建平台版本
平台 | 版本 |
linux | centos stream 9 |
java | openjdk 17 |
elasticsearch | 8.6.2 |
logstash | 8.6.2 |
kibana | 8.6.2 |
VMware Workstation Pro | 17 |
安装
首先在linux虚拟机上安装docker先卸载旧版本
sudo yum remove docker docker-client docker-client-latest docker-common docker-latest docker-latest-logrotate docker-logrotate docker-engine升级yum
yum update设置仓库
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2使用阿里云镜像地址
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo安装 Docker Engine-Community
sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io设置docker开机启动并启动docker
sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker至此，docker已安装完成，可以使用docker -v查看版本，接下来就要安装三大金刚了
docker pull elasticsearch:8.6.2
docker pull kibana:8.6.2
docker pull logstash:8.6.2启动
elasticsearch
接着先挂载elasticsearch的配置文件，方便以后修改首先创建elasticsearch.yml文件
cluster.name: "docker-cluster"
network.host: 0.0.0.0
discovery.seed_hosts: 0.0.0.0
network.bind_host: 0.0.0.0
http.port: 9200
# Enable security features
xpack.security.enabled: false
xpack.security.enrollment.enabled: false
# Enable encryption for HTTP API client connections, such as Kibana, Logstash, and Agents
xpack.security.http.ssl:
enabled: false
# Enable encryption and mutual authentication between cluster nodes
xpack.security.transport.ssl:
enabled: false
创建elasticsearch容器
docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /home/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:8.6.2启动elasticsearch容器
docker start elasticsearch
浏览器输入http://你的虚拟机ip:9200 显示如下，说明es启动成功
kibana
创建kibana容器,这里使用到汉化 "-e I18N_LOCALE=zh-CN"
docker run -d --name kibana --link elasticsearch:elasticsearch -e "I18N_LOCALE=zh-CN" -p 5601:5601 kibana:8.6.2启动kibana
docker start kibana输入http://你的虚拟机ip:5601/ 此时kibana启动成功
logstash
在linux的/home目录下新建logstash.yml文件，其中index是索引的名称，我们使用“xiaobawang-”前缀加时间来生成每天的索引。
# 输入端
input {
stdin { }
#为logstash增加tcp输入口，后面springboot接入会用到
tcp {
mode => "server"host => "0.0.0.0"port => 5043codec => json_lines
}
}
#输出端
output {
stdout {
codec => rubydebug
}
elasticsearch {
hosts => ["http://你的虚拟机ip地址:9200"]
# 输出至elasticsearch中的自定义index名称index => "xiaobawang-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}然后启动logstash，这里配置文件做了映射，/home/logstash.yml映射到/usr/share/logstash/pipeline/logstash.yml
docker run -d --name logstash -p 5043:5043 -p 5044:5044 --privileged=true -v /home/logstash.yml:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.yml logstash:8.6.2进入logstash容器
docker exec -it logstash /bin/bash安装json_lines所需的插件
/usr/share/logstash/bin/logstash-plugin install logstash-codec-json_lines重启logstash，至此elk已全部安装完成了。
docker restart logstashSpringboot整合logstash
下面使用logstash来将日志发送到elasticsearch，这里以springboot为例。
新建一个springboot项目，引入如下包：
<dependency>
<groupId>ch.qos.logback</groupId>
<artifactId>logback-classic</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>net.logstash.logback</groupId>
<artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
<version>7.3</version>
</dependency>在resources文件夹下，创建logback.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration debug="false">
<!--获取springboot的yml配置信息-->
<springProperty scope="context" name="applicationName" source="spring.application.name" defaultValue="default"/>
<!--定义日志文件的存储地址 勿在 LogBack 的配置中使用相对路径-->
<property name="LOG_HOME" value="/home"/>
<!--输出到控制台-->
<appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<level>INFO</level>
</filter>
<withJansi>false</withJansi>
<encoder>
<!--<pattern>%d %p (%file:%line)- %m%n</pattern>-->
<!--格式化输出：%d:表示日期 %thread:表示线程名 %-5level:级别从左显示5个字符宽度 %msg:日志消息 %n:是换行符-->
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %highlight(%-5level) -- %boldMagenta([%thread]) %boldCyan(%logger) : %msg%n</pattern>
<charset>UTF-8</charset>
</encoder>
</appender>
<!-- 日志发送至logstash -->
<appender name="logstash" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
<!-- logstash的服务器地址和通信端口 -->
<destination>你的虚拟机IP地址:5043</destination>
<!-- encoder is required -->
<encoder class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder">
<!-- 在elasticsearch的index中追加applicationName字段 -->
<customFields>{"applicationName":"${applicationName}"}</customFields>
</encoder>
</appender>
<!-- 按照每天生成日志文件 -->
<appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<!--日志文件输出的文件名-->
<FileNamePattern>${LOG_HOME}/TestWeb.log.%d{yyyy-MM-dd}.log</FileNamePattern>
<!--日志文件保留天数-->
<MaxHistory>30</MaxHistory>
</rollingPolicy>
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<!--格式化输出：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度%msg：日志消息，%n是换行符-->
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
</encoder>
<!--日志文件最大的大小-->
<triggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy">
<MaxFileSize>10MB</MaxFileSize>
</triggeringPolicy>
</appender>
<!-- 日志输出级别 -->
<root level="INFO">
<appender-ref ref="logstash"/>
<appender-ref ref="console"/>
</root>
</configuration>新建一个controller请求
@RestControllerpublicclassTestController {
privatefinalstatic Logger logger= LoggerFactory.getLogger(TestController.class);
@RequestMapping("/myTest")publicvoidtest(){
logger.info("日志开始"+System.currentTimeMillis());
logger.info("日志结束"+System.currentTimeMillis());
}
}
访问完请求后，进入Stack Management找到索引管理
可以看到springboot的3月4号日志已经生成，下面进一步查看日志的内容。
点击左侧菜单，选择Discover，创建数据视图，因为索引名称前缀是xiaobawang-，所以索引模式填写xiaobawang-*
就可以匹配每天生成的日志。
至此，ELK已经搭建完成，但kibana的功能远远不限于此，还可以查看不同维度的数据视图报表，有兴趣的童鞋可以研究研究。觉得有用的话，一键三连~
