一、ELK理论

日志管理方案

• 服务器数量较少时 使用 rsyslog 或 脚本 收集、分割日志，统一汇总到专门存放日志的日志服务器保存管理。
  （查看日志可把需要的日志文件传输到 windows 主机上，使用专业的文本工具打开分析日志）
• 服务器数量较多时 使用 ELK 收集日志，存储日志，展示日志。

为什么要使用ELK

• 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。
• 往往单台机器的日志我们使用grep、awk等工具就能基本实现简单分析，但是当日志被分散的储存不同的设备上。如果管理数十上百台服务器，还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样很繁琐而且效率低下。所以我们可以使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用 grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。
• 一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。

完整日志系统基本特征

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（即web页面展示）
警告：能够提供错误报告，监控机制

ELK 简介

• ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案，将 ElasticSearch（简称ES）、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。
• ElasticSearch：是基于Lucene（一个全文检索引擎的架构）开发的分布式存储检索引擎，用来存储各类日志。
  • Elasticsearch 是用 Java 开发的，可通过 RESTful Web 接口，让用户可以通过浏览器与 Elasticsearch 通信。（可以通过HTTP协议来发传输一些命令来控制ES执行一些管理操作）
  • Elasticsearch是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大容量的日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。
• Kiabana：Kibana 通常与 Elasticsearch 一起部署，Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard，Kibana 提供图形化的 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据，可以用来汇总、分析和搜索重要数据。
• Logstash：作为数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置，一般会发送给 Elasticsearch。
  Logstash 由 Ruby 语言编写，运行在 Java 虚拟机（JVM）上，是一款强大的数据处理工具， 可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。Logstash 具有强大的插件功能，常用于日志处理。

可以添加的其它组件：

• Filebeat：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（Logstash 对内存、CPU、IO等资源消耗比较高），是对它的替代。常应用于 ELFK 架构当中。

filebeat 结合 logstash 带来的好处：

• 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

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缓存/消息队列（redis、kafka、RabbitMQ等）

• 可以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。
  • 应用解耦：就比如游戏要更新一个皮肤，需要停掉所有服务来进行更新，解耦之后变成了皮肤模块和英雄模块还有一些其他的功能模块，在更新皮肤的时候单独停止皮肤模块进行更新，不会影响其它模块的工作。
  • 流量削峰：要对流量进行削峰，最容易想到的解决方案就是用消息队列来缓冲瞬时流量，把同步的直接调用转换成异步的间接推送，中间通过一个队列在一端承接瞬时的流量洪峰，在另一端平滑地将消息推送出去。

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ELK 的工作流程

（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。（一般不建议将Logstash部署在应用服务器上，应为Logstash是运行在JVM上的，java应用，对内存的要求很高，会影响应用服务器的内存性能。）
（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。

二、ELK实验

node1节点（2C/4G）：node1/192.168.136.52 Elasticsearch
node2节点（2C/4G）：node2/192.168.136.53 Elasticsearch
Apache节点：apache/192.168.136.51 Logstash Kibana Apache

ELK Elasticsearch 集群部署

1．环境准备
#设置Java环境

java -version #如果没有安装，yum -y install java
openjdk version “1.8.0_131”
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-b12)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b12, mixed mode)

2．部署 Elasticsearch 软件
（1）安装elasticsearch—rpm包
#上传elasticsearch-6.7.2.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-6.7.2.rpm

（2）修改elasticsearch主配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
–17–取消注释，指定集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
–23–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 #是否master节点，false为否
node.data: true #是否数据节点，false为否
–33–取消注释，指定数据存放路径
path.data: /var/lib/elasticsearch
–37–取消注释，指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch
–43–取消注释，避免es使用swap交换分区
bootstrap.memory_lock: true
–55–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–取消注释，ES 服务的默认监听端口为9200
http.port: 9200 #指定es集群提供外部访问的接口
transport.tcp.port: 9300 #指定es集群内部通信接口
–68–取消注释，集群发现通过单播实现，指定要发现的节点
discovery.zen.ping.unicast.hosts: [“192.168.80.10:9300”, “192.168.80.11:9300”]

grep -v “^#” /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

（3）es 性能调优参数
#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

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

需重启生效

#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

（4）启动elasticsearch是否成功开启
systemctl start elasticsearch.service
systemctl enable elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200

（5）查看节点信息
浏览器访问 http://192.168.80.10:9200 、 http://192.168.80.11:9200 查看节点 Node1、Node2 的信息。

浏览器访问 http://192.168.80.10:9200/_cluster/health?pretty 、 http://192.168.80.11:9200/_cluster/health?pretty查看群集的健康情况，可以看到 status 值为 green（绿色）， 表示节点健康运行。

浏览器访问 http://192.168.80.10:9200/_cluster/state?pretty 检查群集状态信息。

#使用上述方式查看群集的状态对用户并不友好，可以通过安装 Elasticsearch-head 插件，可以更方便地管理群集。

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。

（1）编译安装 node
#上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
yum install gcc gcc-c++ make -y

cd /opt
tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz

cd node-v8.2.1/
./configure
make && make install

（2）安装 phantomjs
#上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到
cd /opt
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2
cd /opt/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
cp phantomjs /usr/local/bin

（3）安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具
#上传软件包 elasticsearch-head-master.zip 到/opt
cd /opt
unzip elasticsearch-head-master.zip
cd /opt/elasticsearch-head/
npm install //安装依赖包

（4）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

（5）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 /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start &

> elasticsearch-head@0.0.0 start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt server

Running “connect:server” (connect) task
Waiting forever…
Started connect web server on http://localhost:9100

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

（6）通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息
通过浏览器访问 http://192.168.80.10:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色，代表群集很健康。

（7）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”}’
//输出结果如下：
{
“_index” : “index-demo”,
“_type” : “test”,
“_id” : “1”,
“_version” : 1,
“result” : “created”,
“_shards” : {
“total” : 2,
“successful” : 2,
“failed” : 0
},
“created” : true
}

浏览器访问 http://192.168.80.10:9100/ 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。

ELK Logstash 部署（在 apche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。

1．更改主机名
hostnamectl set-hostname apache

2．安装Apahce服务（httpd）
yum -y install httpd
systemctl start httpd

3．安装Java环境
yum -y install java
java -version

4．安装logstash
#上传软件包 logstash-6.7.2.rpm 到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh logstash-6.7.2.rpm
systemctl start logstash.service
systemctl enable logstash.service

ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/

5．测试 Logstash
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。

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{} }’

#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 } }’
…
www.baidu.com #键入内容（标准输入）
{
“@timestamp” => 2020-12-22T02:15:39.136Z, #输出结果（标准输出处理后的结果）
“@version” => “1”,
“host” => “apache”,
“message” => “www.baidu.com”
}

#使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e ‘input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>[“192.168.80.10:9200”] } }’
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，可浏览器访问 http://192.168.80.10:9100/ 查看索引信息和数据浏览。

6．定义 logstash配置文件
Logstash 配置文件基本由三部分组成：input、output 以及 filter（可选，根据需要选择使用）。
●input：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

●filter：表示数据处理层，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
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

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

#格式如下：
input {…}
filter {…}
output {…}

#在每个部分中，也可以指定多个访问方式。例如，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”}
}

#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}”}
}
}

#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KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 16: HOME/.sincedb* #̲add_field增加属性。这…{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

output {
elasticsearch { #输出到 elasticsearch
hosts => [“192.168.80.10:9200”,“192.168.80.11:9200”] #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
}
}

mkdir /etc/logstash/sincedb_path/
touch /etc/logstash/sincedb_path/log_progress
chown logstash:logstash /etc/logstash/sincedb_path/log_progress

logstash -f system.conf

浏览器访问 http://192.168.80.10:9100/ 查看索引信息

ELK Kiabana 部署（在 Node1 节点上操作)

1．安装 Kiabana
#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

2．设置 Kibana 的主配置文件
vim /etc/kibana/kibana.yml
–2–取消注释，Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601
–7–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–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://192.168.80.10:9200”,“http://192.168.80.11:9200”]
–37–取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: “.kibana”
–96–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

3．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

netstat -natp | grep 5601

4．验证 Kibana
浏览器访问 http://192.168.80.10:5601
第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引：
Management -> Index Pattern -> Create index pattern
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

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

5．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 => [“192.168.80.10:9200”,“192.168.80.11:9200”]
index => “apache_access-%{+YYYY.MM.dd}”
}
}
if [type] == “error” {
elasticsearch {
hosts => [“192.168.80.10:9200”,“192.168.80.11:9200”]
index => “apache_error-%{+YYYY.MM.dd}”
}
}
}

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

浏览器访问 http://192.168.80.10:9100 查看索引是否创建

浏览器访问 http://192.168.80.10:5601 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。在用相同的方法添加 apache_error-索引。
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。