一、 ELK简介
ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案，将 ElasticSearch、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。
1. ELK组件介绍
- 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。
- 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。
- 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。
2. 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。常应用于 EFLK 架构当中。
filebeat 结合 logstash 带来好处：
（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
- 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：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、资源消耗更少、性能更高，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，以便它在每个 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。
3. 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。
4. 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
5. 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、ELK集群部署
1. 实验环境
准备三台服务器
node1: 192.168.50.200 安装elasticsearch、kibana
node2: 192.168.50.100 安装elasticsearch
Apach: 192.168.50.150 安装apache、logstash
关闭防火墙、增强功能
2. 安装elasticsearch
1 node1、node2执行： 2 systemctl stop firewalld 3 setenforce 0 4 #关闭防火墙和selinux 5 cd /opt 6 将es的rpm安装包上传到/opt目录下 7 rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm 8 #安装elasticsearch 9 systemctl daemon-reload 10 #重新加载system管理 11 systemctl enable elasticsearch.service 12 #设置服务开机自启 13 vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 14 #修改elasticsearch配置文件 15 添加内容： 16 cluster.name: my-elk-cluster 17 #设置es集群名称 18 node.name: node2 19 #设置本机节点名称 20 path.data: /data/elk_data 21 #指定数据存放路径 22 path.logs: /var/log/elasticsearch 23 #指定日志存放路径(固定) 24 bootstrap.memory_lock: false 25 #启动时不锁定内存 26 network.host: "0.0.0.0" 27 #监听地址所有 28 http.port: 9200 29 #监听端口为9200ES的默认端口 30 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"] 31 #集群发现通过单播实现，指定要发现的节点名，保存退出 32 grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 33 #过滤非#开头的行检查配置是否有问题 34 mkdir -p /data/elk_data 35 chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data 36 #创建数据存放路径并授权 37 systemctl start elasticsearch.service 38 netstat -antp | grep 9200 39 #启动ELK并检查是否启动成功，netstat查看端口会有延迟，可以直接查看服务状态 40 浏览器验证节点信息网页显示status是green则表示状态正常： 41 192.168.50.200:9200/_cluster/health?pretty 42 192.168.50.150:9200/_cluster/health?pretty
3. 安装logstash
1 apache机器执行：
2 systemctl stop firewalld
3 setenforce 0
4 #关闭防火墙和selinux
5 cd /opt
6 #将logstash的rpm安装包上传到/opt目录下
7 rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm
8 #安装logstash
9 systemctl enable logstash.service --now
10 #设置开机自启logstash并立即启动
11 ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/
12 #配置logstash命令全局可用
13 chmod +r /var/log/messages
14 #设置任何人可读此日志
15 vim /etc/logstash/conf.d/system.conf
16 #编辑一个新的logstash子配置文件读取
17 文件内容：
18 input {
19 file{
20 path =>"/var/log/messages" #指定要收集的日志的位置
21 type =>"system" #自定义日志类型标识
22 start_position =>"beginning" #表示从开始处收集
23 }
24 }
25 output {
26 elasticsearch { #输出到 elasticsearch
27 hosts => ["192.168.30.11:9200"] #指定 elasticsearch 服务器的地址和端口
28 index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}" #指定输出到 elasticsearch 的索引格式
29 }
30 }
31 systemctl restart logstash
32 #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。
33 Logstash 命令常用选项：
34 -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。
35 -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）。
36 -t：测试配置文件是否正确，然后退出。
37 logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'
38 www.baidu.com
39 #测试logstash，输完命令后输入www.baidu.com查看是否会出现下图内容，出现则表示无问题退出即可
40
41
4. 安装kibana
1 node1节点操作： 2 cd /opt 3 #上传软件包 kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录 4 rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpm 5 #安装kibana 6 vim /etc/kibana/kibana.yml 7 添加内容： 8 server.port: 5601 9 #监听端口5601 10 server.host: "0.0.0.0" 11 #监听地址所有 12 elasticsearch.url: "http://192.168.50.200:9200" 13 #从那台es中获取数据 14 kibana.index: ".kibana" 15 systemctl enable kibana.service --now 16 netstat -natp | grep 5601 17 #启动 Kibana 服务 18 验证 Kibana 19 浏览器访问 http://192.168.50.200:5601 20 第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引： 21 Index name or pattern 22 //输入：system-* #在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system” 23 单击 “create” 按钮创建，单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。 24 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，如下图
5. 监控Apach日志
1 apache节点：
2 yum install -y apache
3 systemctl start httpd
4 #安装启动apache并在本机页面访问apache 192.168.50.150
5 vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf
6 #创建一个apache的logstash子配置文件
7 添加内容：
8 input {
9 file {
10 path => "/etc/httpd/logs/access_log"
11 type => "access"
12 start_position => "beginning"
13 }
14 file {
15 path => "/etc/httpd/logs/error_log"
16 type => "error"
17 start_position => "beginning"
18 }
19 }
20 output {
21 if [type] == "access" {
22 elasticsearch {
23 hosts => ["192.168.50.200:9200"]
24 index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
25 }
26 }
27 if [type] == "error" {
28 elasticsearch {
29 hosts => ["192.168.50.200:9200"]
30 index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
31 }
32 }
33 }
34 cd /etc/logstash/conf.d/
35 #进入logstash子配置文件路径
36 logstash -f apache_log.conf
37 #热加载新的子配置文件apache
38 #浏览器访问 http://192.168.50.200:5601 登录 Kibana，单击“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。
39 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。
三、Filebeat+ELK部署
1. 实验环境
准备四台服务器
node1: 192.168.50.200 安装elasticsearch、kibana
node2: 192.168.50.100 安装elasticsearch
Apach: 192.168.50.150 安装apache、logstash
pc4: 192.168.50.160 安装filebeat
关闭防火墙、增强功能
2. 部署filebeat
1 pc4机器上执行： 2 cd /opt 3 tar zxvf filebeat-6.2.4-linux-x86_64.tar.gz 4 #将filebeat压缩包上传到/opt路径下并解压 5 mv filebeat-6.2.4-linux-x86_64/ /usr/local/filebeat 6 #解压后的文件夹移动到/usr/local路径下并改名为filebeat 7 vim /usr/local/filebeat/filebeat.yml 8 #编辑filebeat配置文件，注意格式 9 filebeat.prospectors: //filebeat.input: 10 - type: log 11 #指定 log 类型，从日志文件中读取消息 12 enabled: true 13 paths: 14 - /var/log/messages 15 #指定监控的日志文件 16 - /var/log/*.log 17 fields: #可以使用 fields 配置选项设置一些参数字段添加到 output 中 18 service_name: filebeat 19 log_type: log 20 service_id: 192.168.50.160 21 #filebeat的地址 22 23 --------------Elasticsearch output------------------- 24 (全部注释掉) 25 26 ----------------Logstash output--------------------- 27 output.logstash: 28 hosts: ["192.168.50.160:5044"] 29 #指定 logstash 的 IP 和端口 30 /usr/local/filebeat/filebeat -e -c filebeat.yml 31 #启动 filebeat
3. logstash配置
1 logstash即apache节点:
2 cd /etc/logstash/conf.d
3
4 vim logstash.conf
5 input {
6 beats {
7 port => "5044"
8 #输入从5044端口
9 }
10 }
11 output {
12 elasticsearch {
13 hosts => ["192.168.50.200:9200"]
14 #输出到es中，格式为调用filebeat的变量+年月日
15 index => "%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}"
16 }
17 stdout {
18 codec => rubydebug
19 }
20 }
21
22 #启动 logstash
23 logstash -f logstash.conf
24 浏览器访问 http://192.168.50.200:5601 登录 Kibana，单击“Create Index Pattern”按钮添加索引“filebeat-*”，单击 “create” 按钮创建，单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
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