标签：ELK 系统索引 Elasticsearch 日志数据 Logstash

ELK

ELK 概述

# 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。
●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。

●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，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。
 #中间件指的就是消息队列
 #ELK优化可以围绕着 linux内核、JVM、ES配置文件优化、架构filebeat替代logstash、加入kafka做消息队列

●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。

ELK架构图

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。

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

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。

总结：logstash作为日志搜集器，从数据源采集数据，并对数据进行过滤，格式化处理，然后交由Elasticsearch存储，kibana对日志进行可视化处理。

ELK Elasticsearch 集群部署

（在Node1、Node2、Node3节点上操作）

Node1 192.168.19.22

Node2 192.168.19.27

Node3 192.168.19.23

#看有无安装jaca

#安装elasticsearch—rpm包

#备份

#过滤出有效值

#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）

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

#三个服务器重启

#重启elasticsearch.service

#查看节点信息

浏览器访问  http://192.168.19.22:9200  、http://192.168.19.27:9200 、http://192.168.19.2:9200     查看节点 Node1、Node2  Node3的信息。

浏览器访问 http://192.16819.22:9200/_cluster/health?pretty  、 http://192.168.19.27:9200/_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://192.168.19.22:9200/_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。

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。

#安装依赖环境，且安装node-v8.2.1.tar.gz包

#解压

#编译安装

安装 phantomjs
#上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到/opt

末尾添加以下内容
#开启跨域访问支持，默认为 false
#指定跨域访问允许的域名地址为所有

#重启服务必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务

#健康值为green代表集群很健康(出不来的话检查现防火墙，安全机制有无关闭)

# 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

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

#更改主机名

#安装Apahce服务（httpd）

#起http

#安装logstash

#做软连接

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{} }'

#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

#使用 rubydebug 输出详细格式显示，codec 为一种编解码器

结果不在标准输出显示，而是发送至 Elasticsearch 中，可浏览器访问 http://192.168.19.27:9100/ 查看索引信息和数据浏览。

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

加可读全选 #让 Logstash 可以读取日志

#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$HOME/.sincedb*
#add_field增加属性。这里使用了${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

ELK Kiabana 部署

#启动 Kibana 服务

#切换中文

#重启服务

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

# 将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示

#只有error索引，没有access索引

#去查看下发现access_log文件里没有东西，所以access这个索引没有出来

#在浏览器里访问apache这个服务器的IP地址

#再次查看下access_log文件里有无东西。已有东西

#刷新一下就有access这个索引

浏览器访问 http://192.168.19.27:9100 查看索引是否创建

总结

日志管理方案
服务器数量较少时：
直接登录到目标服务器捞日志查看 --> 通过 rsyslog 或 shell/python等脚本实现日志收集，并集中保存到统一的日志服务器

服务器较多时：
ELK EFK 大型的日志系统，实现日志收集、日志存储、日志检索和分析

容器环境：
EFK LOKI+GRANFANA

ELK组件 
#数据流向顺序展示
Logstash  #收集数据，通过插件模块对数据进行过滤、格式化处理，在输出 输出到(ElasticSearch)
ElasticSearch  #存储数据，对日志数据进行分片、存储、并创建索引方便全文检索
集群化部署，系欸但分三种类型：master/data/client，设置相同的cluster、name并使用Zen Discovery模块通过单播方式加入到集群中

Kiabana  #展示数据，接入ElasticSearch的数据源，将日志数据进行图像化展示，方便用户通过浏览器查看、统计分析日志

Filebeat #替代logstash采集日志数据
Fluentd   #替代logstash采集日志数据和过滤转换等功能，常用于K8S容器环境

Kafka/Redis  #作为MQ消息队列，实现流量削峰、缓冲

ELK --> ELFK(ELK+Filebeat) --> EFLFK(ELK+Filebeat+KAFKA)

#ElasticSearch索引管理
#创建索引
curl -X PUT[POST] http://地址IP:9100/<索引名> 可以跟上索引类型，文档ID?pretty&pretty -H 'content-Type: application/json'(指定格式为json格式) -d '{"键名1":"键值","键名2","键值"}

#删除索引
curl -X DELETE http://IP:9200/<索引名>

#查看索引配置
curl -X GET http://IP:9200/<索引名>/_setting

#修改索引配置
curl -X PUT http://IP:9200/<索引名>/_setting \
-H 'content-Type:application/json' -d '{"键名":"键值"}'

#创建索引别名
curl -X POST http:////IP:9200/_aliases \
-H 'content-Type:application/json'-d '{"actions":{"add":{"index":"索引名","alias":"索引别名"}}]}'

#删除索引
curl -X PoST http://IP:9200/ aliases \
-H 'content-Type: application/json'-d'{"actions":[{"remove":{"index":"索引名","alias":"索引别名"}}]}'

elasticsearch官网 (https://www.elastic.co/cn/)

标签：ELK,系统,索引,Elasticsearch,日志,数据,Logstash
From： https://www.cnblogs.com/yanrui07/p/17973344

ELK日志系统

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