一，ELK日志分析系统概述
1.ELK 简介
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
Elasticsearch是一个实时的，分布式的可扩展的搜索和分析引擎，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，也可以用于搜索许多不同类型的文档
优点是能对大容量的数据进行接近实时的存储、搜索和分析操作
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 界面来刘览 Elasticsearch 日志数据，可以用来会做汇总、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JRuby 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
可以添加的其他组件 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，是对它的替代。
filebeat 结合 logstash 的好处
通过Logstash具有基于磁盘的白适应缓冲系统，该系统将吸收传入的乔叶量，从而城轻Elast1 csearch持续写入数据的压力
从其他数据源（例如数据库，s3对象存储或消息传递队列）巾提取
将数据发送到多个日的地，例s3,HDFS(Hadoop分布式文件系统)或写入文件
使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道
缓存和消息队列的概念：
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
Fluentd介绍：
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、资源消耗吏少、性能史高，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
2.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。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们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
3.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
警告: 能够提供错误报告，监控机制
4.ELK 的工作原理
(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
二 部署ELK
实验要求： 1、配置ELK日志分析集群 2、使用Logstash收集日志 3、使用Kibana查看分析日志
环境配置：
服务器类型 系统和IP地址 需要安装的组件 硬件方面 Node1节点 CentOS7.4(64 位) 192.168.111.19 Elasticsearch 、 Kibana 2核4G Node2节点 CentOS7.4(64 位) 192.168.111.20 Elasticsearch 2核4G Apache节点 CentOS7.4(64 位) 192.168.111.21 Logstash Apache 2核4G
日志分析系统原理:
首先有Apache产生大量的日志在本机中，那么Logstash就会input获取日志，然后进行Filter Plugin（过滤日志和格式处理），最后将处理好的日志outpu发送日志到ES的cluster集群中。
ES将收到的日志进行索引和存储。
最后可以使用Kibana进行查看分析日志。
ELK Elasticsearch 集群部署（在Node1、Node2节点上操作）
#更改主机名 Node1节点：hostnamectl set-hostname node1 Node2节点：hostnamectl set-hostname node2 #配置域名解析 vim /etc/hosts 192.168.111.19 node1 192.168.111.20 node2 #查看Java环境，如果没有安装，yum -y install java java -version
部署ES软件
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: ["192.168.73.105:9300", "192.168.73.106:9300"] 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 131072 * soft memlock unlimited * hard memlock unlimited 此外还需要对虚拟机本身调优 vim /ect/systemd/system.conf [Manager] DefaultLimitNOFILE=65535 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://192.168.111.19:9200 、 http://192.168.111.20:9200 查看节点 Node1、Node2 的信息。 浏览器访问 http://192.168.111.19:9200/_cluster/health?pretty 、 http://192.168.111.20:9200/_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。 #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。
验证：
查看集群状态：
安装ES插件
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 zxf node-v8.2.1.tar.gz cd node-v8.2.1/ ./configure make -j2 && make install （2）#安装 phantomjs #上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到 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 cp phantomjs /usr/local/bin （3）#安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具 #上传软件包 elasticsearch-head.tar.gz 到/opt cd /opt tar zxf elasticsearch-head.tar.gz -C /usr/local/src/ cd /usr/local/src/elasticsearch-head/ npm install （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 & > [email protected] 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://192.168.10.27:9100/ 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。访问有问题 可以将localhost 改成ip地址 （7）#插入索引 ##登录192.168.10.27 node1主机##### 索引为index-demo,类型为test,可以看到成功创建 [root@node1 ~]# curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}' { "_index" : "index-demo", "_type" : "test", "_id" : "1", "_version" : 1, "result" : "created", "_shards" : { "total" : 2, "successful" : 2, "failed" : 0 }, "created" : true }
开启机器同步
编译安装 node，这边只演示node1上，node2上的操作相同
安装phantomjs
安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具
修改 Elasticsearch 主配置文件(这边展示node1的，node2与之相同)
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。
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":"dailu","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
}
5.5 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。
（1）#修改主机名 hostnamectl set-hostname apache bash （2）#安装httpd并启动 yum -y install httpd systemctl start httpd （3）#安装java环境 yum -y install java java -version （4）#安装logstash cd /opt rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm systemctl start logstash.service systemctl enable logstash.service cd /usr/share/logstash/ ls ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/
安装logstash
5.6 测试 Logstash（Apache）与elasticsearch（node）功能是否正常，做对接
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）
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'
......
www.baidu.com #键入内容（标准输入）
{
"@timestamp" => 2022-07-06T16:50:37.163Z,
"@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=>["192.168.152.16:9200"] } }'
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）
5.7 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
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
output：表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。
#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
vim /etc/logstash/conf.d/system.conf
input {
file{
path =>"/var/log/messages" #指定要收集的日志的位置
type =>"system" #自定义日志类型标识
start_position =>"beginning" #表示从开始处收集
}
}
output {
elasticsearch { #输出到 elasticsearch
hosts => ["192.168.152.16:9200"] #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
}
}
systemctl restart logstash
5.8 ELK Kiabana 部署（在 Node1 节点上操作）
（1）#安装 Kiabana #上传软件包 kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录 cd /opt rpm -ivh kibana-5.5.1-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" --21--取消注释，设置和 Elasticsearch 建立连接的地址和端口 elasticsearch.url: "http://192.168.10.27:9200" --30--取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引 kibana.index: ".kibana" （3）#启动 Kibana 服务 systemctl start kibana.service systemctl enable kibana.service netstat -natp | grep 5601 （4）#验证 Kibana 浏览器访问 http://192.168.10.29:5601 第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引： Index name or pattern //输入：system-* #在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system” 单击 “create” 按钮创建，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
启动kibana服务
5.9 将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示
（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 => ["192.168.152.16:9200"]
index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "error" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.152.16:9200"]
index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
}
cd /etc/logstash/conf.d/
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf
6.#浏览器访问http://192.168.152.16:9100/测试，查看索引信息能发现
apache_error-2019.04.16 apache_access-2019.04.16
#浏览器访问http://192.168.152.16:5601
点击左下角有个management选项---index patterns---create index pattern
----分别创建apache_error-* 和 apache_access-* 的索引
