ELK 不香了？试试接入这款更轻量的日志框架，真的很省心！

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当我们公司内部部署很多服务以及测试、正式环境的时候，查看日志就变成了一个非常刚需的需求了。是多个环境的日志统一收集，然后使用 Nginx 对外提供服务，还是使用专用的日志收集服务 ELK 呢？这就变成了一个问题！

而 Graylog 作为整合方案，使用 elasticsearch 来存储，使用 mongodb 来缓存，并且还有带流量控制的 (throttling)，同时其界面查询简单易用且易于扩展。所以，使用 Graylog 成为了不二之选，为我们省了不少心。

ELK 不香了？试试接入这款更轻量的日志框架，真的很省心！_elasticsearch

1. Filebeat 工具介绍

服务日志收集方案：Filebeat + Graylog！

[1] Filebeat - 日志文件托运服务

Filebeat 是一个日志文件托运工具，在你的服务器上安装客户端后，filebeat 会自动监控给定的日志目录或者指定的日志文件，追踪读取这些文件，不停的读取，并且转发这些信息到 elasticsearch 或者 logstarsh 或者 graylog 中存放。

[2] Filebeat - 工作流程介绍

当你安装并启用 filebeat 程序的时候，它会启动一个或多个探测器(prospectors)去检测你指定的日志目录或文件，对于探测器找出的每一个日志文件，filebeat 都会启动一个收割进程(harvester)，每一个收割进程读取一个日志文件的最新内容，并发送这些新的日志数据到处理程序(spooler)，处理程序会集合这些事件，最后 filebeat 会发送集合的数据到你指定的地址上去(我们这里就是发送给graylog服务了)。

[3] Filebeat - 图示理解记忆

我们这里不适用 logstash 服务，主要是因为 filebeat 相比于 logstash 更加轻量级。当我们需要收集信息的机器配置或资源并不是特别多时，且并没有那么复杂的时候，还是建议使用 filebeat 来收集日志。日常使用中，filebeat 的安装部署方式多样且运行十分稳定。

图示服务架构理解记忆

2. Filebeat 配置文件

配置 Filebeat 工具的核心就是如何编写其对应的配置文件！

对应 Filebeat 工具的配置主要是通过编写其配置文件来控制的，对于通过 rpm 或者 deb 包来安装的情况，配置文件默认会存储在，/etc/filebeat/filebeat.yml 这个路径下面。而对于，对于 MAC 或者 Win 系统来说，请查看解压文件中相关文件，其中都有涉及。

下面展示了 Filebeat 工具的主配置文件，注释信息中都对其各个字段含义进行了详细的解释，我这里就不再赘述了。需要注意的是，我们将日志的输入来源统统定义去读取 inputs.d 目录下的所有 yml 配置。所以，我们可以更加不用的服务(测试、正式服务)来定义不同的配置文件，根据物理机部署的实际情况具体配置。

# 配置输入来源的日志信息
# 我们合理将其配置到了inputs.d目录下的所有yml文件
filebeat.config.inputs:
  enabled: true
  path: ${path.config}/inputs.d/*.yml
  # 若收取日志格式为json的log请开启此配置
  # json.keys_under_root: true

# 配置filebeat需要加载的模块
filebeat.config.modules:
  path: ${path.config}/modules.d/*.yml
  reload.enabled: false

setup.template.settings:
  index.number_of_shards: 1

# 配置将日志信息发送那个地址上面
output.logstash:
  hosts: ["11.22.33.44:5500"]

# output.file:
#   enable: true

processors:
  - add_host_metadata: ~
  - rename:
      fields:
        - from: "log"
          to: "message"
  - add_fields:
      target: ""
      fields:
        # 加token是为了防止无认证的服务上Graylog服务发送数据
        token: "0uxxxxaM-1111-2222-3333-VQZJxxxxxwgX "

下面展示一个简单的 inputs.d 目录下面的 yml 配置文件的具体内容，其主要作用就是配置单独服务的独立日志数据，以及追加不同的数据 tag 类型。

# 收集的数据类型
- type: log
  enabled: true
  # 日志文件的路径地址
  paths:
    - /var/log/supervisor/app_escape_worker-stderr.log
    - /var/log/supervisor/app_escape_prod-stderr.log
  symlinks: true
  # 包含的关键字信息
  include_lines: ["WARNING", "ERROR"]
  # 打上数据标签
  tags: ["app", "escape", "test"]
  # 防止程序堆栈信息被分行识别
  multiline.pattern: '^\[?[0-9]...{3}'
  multiline.negate: true
  multiline.match: after

# 需要配置多个日志时可加多个type字段
- type: log
  enabled: true
  ......

需要注意的是，针对于不同的日志类型，filebeat 还提供了不同了模块来配置不同的服务日志以及其不同的模块特性，比如我们常见的 PostgreSQl、Redis、Iptables 等。

# iptables
- module: iptables
  log:
    enabled: true
    var.paths: ["/var/log/iptables.log"]
    var.input: "file"

# postgres
- module: postgresql
  log:
    enabled: true
    var.paths: ["/path/to/log/postgres/*.log*"]

# nginx
- module: nginx
  access:
    enabled: true
    var.paths: ["/path/to/log/nginx/access.log*"]
  error:
    enabled: true
    var.paths: ["/path/to/log/nginx/error.log*"]

3. Graylog 服务介绍

服务日志收集方案：Filebeat + Graylog！

[1] Graylog - 日志监控系统

Graylog 是一个开源的日志聚合、分析、审计、展现和预警工具。在功能上来说，和 ELK 类似，但又比 ELK 要简单很多。依靠着更加简洁，高效，部署使用简单的优势很快受到许多人的青睐。当然，在扩展性上面确实没有比 ELK 好，但是其有商业版本可以选择。

[2] Graylog - 工作流程介绍

部署 graylog 最简单的架构就是单机部署，复杂的也是部署集群模式，架构图示如下所示。我们可以看到其中包含了三个组件，分别是 Elasticsearch、MongoDb 和 Graylog。其中，Elasticsearch 用来持久化存储和检索日志文件数据(IO 密集)，MongoDb 用来存储关于 Graylog 的相关配置，而 Graylog 来提供 Web 界面和对外接口的(CPU 密集)。

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最小化单机部署

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最优化集群部署

4. Graylog 组件功能

配置 Graylog 服务的核心就是理解对应组件的功能以及其运作方式！

简单来讲，Input 表示日志数据的来源，对不同来源的日志可以通过 Extractors 来进行日志的字段转换，比如将 Nginx 的状态码变成对应的英文表述等。然后，通过不同的标签类型分组成不用的 Stream，并将这些日志数据存储到指定的 Index 库中进行持久化保存。

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Graylog中的核心服务组件

Graylog 通过 Input 搜集日志，每个 Input 单独配置 Extractors 用来做字段转换。Graylog 中日志搜索的基本单位是 Stream，每个 Stream 可以有自己单独的 Elastic Index Set，也可以共享一个 Index Set。

Extractor 在 System/Input 中配置。Graylog 中很方便的一点就是可以加载一条日志，然后基于这个实际的例子进行配置并能直接看到结果。内置的 Extractor 基本可以完成各种字段提取和转换的任务，但是也有些限制，在应用里写日志的时候就需要考虑到这些限制。Input 可以配置多个 Extractors，按照顺序依次执行。

系统会有一个默认的 Stream，所有日志默认都会保存到这个 Stream 中，除非匹配了某个 Stream，并且这个 Stream 里配置了不保存日志到默认 Stream。可以通过菜单 Streams 创建更多的 Stream，新创建的 Stream 是暂停状态，需要在配置完成后手动启动。Stream 通过配置条件匹配日志，满足条件的日志添加 stream ID 标识字段并保存到对应的 Elastic Index Set 中。

Index Set 通过菜单 System/Indices 创建。日志存储的性能，可靠性和过期策略都通过 Index Set 来配置。性能和可靠性就是配置 Elastic Index 的一些参数，主要参数包括，Shards 和 Replicas。

除了上面提到的日志处理流程，Graylog 还提供了 Pipeline 脚本实现更灵活的日志处理方案。这里不详细阐述，只介绍如果使用 Pipelines 来过滤不需要的日志。下面是丢弃 level > 6 的所有日志的 Pipeline Rule 的例子。从数据采集(input)，字段解析(extractor)，分流到 stream，再到 pipeline 的清洗，一气呵成，无需在通过其他方式进行二次加工。

Sidecar 是一个轻量级的日志采集器，通过访问 graylog 进行集中式管理，支持 linux 和 windows 系统。Sidecar 守护进程会定期访问 graylog 的 REST API 接口获取 Sidecar 配置文件中定义的标签(tag) ，Sidecar 在首次运行时会从 graylog 服务器拉取配置文件中指定标签(tag) 的配置信息同步到本地。

目前 Sidecar 支持 NXLog，Filebeat 和 Winlogbeat。他们都通过 graylog 中的 web 界面进行统一配置，支持 Beats、CEF、Gelf、Json API、NetFlow 等输出类型。Graylog 最厉害的在于可以在配置文件中指定 Sidecar 把日志发送到哪个 graylog 群集，并对 graylog 群集中的多个 input 进行负载均衡，这样在遇到日志量非常庞大的时候，graylog 也能应付自如。

rule "discard debug messages"
when
  to_long($message.level) > 6
then
  drop_message();
end

日志集中保存到 Graylog 后就可以方便的使用搜索了。不过有时候还是需要对数据进行近一步的处理。主要有两个途径，分别是直接访问 Elastic 中保存的数据，或者通过 Graylog 的 Output 转发到其它服务。

5. 服务安装和部署

主要介绍部署 Filebeat + Graylog 的安装步骤和注意事项！

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使用Graylog来收集日志

[1] 部署 Filebeat 工具

官方提供了多种的部署方式，包括通过 rpm 和 deb 包安装服务，以及源代码编译的方式安装服务，同时包括了使用 Docker 或者 kubernetes 的方式安装服务。我们根据自己的实际需要，进行安装即可。

# Ubuntu(deb)
$ curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.8.1-amd64.deb
$ sudo dpkg -i filebeat-7.8.1-amd64.deb
$ sudo systemctl enable filebeat
$ sudo service filebeat start

# 使用docker启动
docker run -d --name=filebeat --user=root \
  --volume="./filebeat.docker.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro" \
  --volume="/var/lib/docker/containers:/var/lib/docker/containers:ro" \
  --volume="/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro" \
  docker.elastic.co/beats/filebeat:7.8.1 filebeat -e -strict.perms=false \
  -E output.elasticsearch.hosts=["elasticsearch:9200"]

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[2] 部署 Graylog 服务

我们这里主要介绍使用 Docker 容器来部署服务，如果你需要使用其他方式来部署的话，请自行查看官方文档对应章节的安装部署步骤。在服务部署之前，我们需要给 Graylog 服务生成等相关信息，生成部署如下所示：

# 生成password_secret密码(最少16位)
$ sudo apt install -y pwgen
$ pwgen -N 1 -s 16
zscMb65...FxR9ag

# 生成后续Web登录时所需要使用的密码
$ echo -n "Enter Password: " && head -1 </dev/stdin | tr -d '\n' | sha256sum | cut -d" " -f1
Enter Password: zscMb65...FxR9ag
77e29e0f...557515f

生成所需密码信息之后，我们将如下 yml 信息保存到 docker-comopse.yml 文件中，使用 docker-compose 命令启动该服务，即可完成部署。之后，通过浏览器访问对应服务器地址的 9000 端口，即可登录主页。

version: "3"

services:
  mongo:
    restart: on-failure
    container_name: graylog_mongo
    image: "mongo:3"
    volumes:
      - "./mongodb:/data/db"
    networks:
      - graylog_network

  elasticsearch:
    restart: on-failure
    container_name: graylog_es
    image: "elasticsearch:6.8.5"
    volumes:
      - "./es_data:/usr/share/elasticsearch/data"
    environment:
      - http.host=0.0.0.0
      - transport.host=localhost
      - network.host=0.0.0.0
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx5120m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 12g
    networks:
      - graylog_network

  graylog:
    restart: on-failure
    container_name: graylog_web
    image: "graylog/graylog:3.3"
    ports:
      - 9000:9000 # Web服务提供的访问端口
      - 5044:5044 # Filebeat工具提供端口
      - 12201:12201 # GELF TCP
      - 12201:12201/udp # GELF UDP
      - 1514:1514 # Syslog TCP
      - 1514:1514/udp # Syslog UDP
    volumes:
      - "./graylog_journal:/usr/share/graylog/data/journal"
    environment:
      - GRAYLOG_PASSWORD_SECRET=zscMb65...FxR9ag
      - GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2=77e29e0f...557515f
      - GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI=http://11.22.33.44:9000/
      - GRAYLOG_TIMEZONE=Asia/Shanghai
      - GRAYLOG_ROOT_TIMEZONE=Asia/Shanghai
    networks:
      - graylog
    depends_on:
      - mongo
      - elasticsearch

networks:
  graylog_network:
    driver: bridge

需要注意的是，GELF(Graylog Extended Log Format) 的 input 模式可以接受结构化的事件，支持压缩和分块。恰好，Docker 服务的 log-driver 驱动原生提供了 GELF 的支持。只需要我们在 Graylog 的 system/inputs 下面创建对应的 input 之后，启动容器时候指定 log-driver，就可以将容器内的输出都会发送到 Graylog 里面了。

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# [docker] 启动容器指定地址和driver
docker run --rm=true \
    --log-driver=gelf \
    --log-opt gelf-address=udp://11.22.33.44:12201 \
    --log-opt tag=myapp \
    myapp:0.0.1

# [docker-compose] 启动使用方式
version: "3"
services:
  redis:
    restart: always
    image: redis
    container_name: "redis"
    logging:
      driver: gelf
      options:
        gelf-address: udp://11.22.33.44:12201
        tag: "redis"
  ......