ELK是什么
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ELK是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及前端展示的解决方案,是三个产品的首字母缩写,分别是ElasticSearch、Logstash和Kibana。
其中Logstash负责对日志进行处理,如日志的过滤、日志的格式化等;ElasticSearch具有强大的文本搜索能力,因此作为日志的存储容器;而Kibana负责前端的展示。
ELK搭建架构如下图:
加入了filebeat用于从不同的客户端收集日志,然后传递到Logstash统一处理。
ELK的搭建
因为ELK是三个产品,可以选择依次安装这三个产品。
这里选择使用Docker安装ELk。
Docker安装ELk也可以选择分别下载这三个产品的镜像并运行,但是本次使用直接下载elk的三合一镜像来安装。
因此首先要保证已经有了Docker的运行环境,Docker运行环境的搭建请查看:https://blog.csdn.net/qq13112...
拉取镜像
有了Docker环境之后,在服务器运行命令:
- docker pull sebp/elk
这个命令是在从Docker仓库下载elk三合一的镜像,总大小为2个多G,如果发现下载速度过慢,可以将Docker仓库源地址替换为国内源地址。
下载完成之后,查看镜像:
- docker images
Logstash配置
在/usr/config/logstash目录下新建beats-input.conf,用于日志的输入:
- input {
- beats {
- port => 5044
- }
- }
新建output.conf,用于日志由Logstash到ElasticSearch的输出:
- output {
- elasticsearch {
- hosts => ["localhost"]
- manage_template => false
- index => "%{[@metadata][beat]}"
- }
- }
其中的index为输出到ElasticSearch后的index。
运行容器
有了镜像之后直接启动即可:
- docker run -d -p 5044:5044 -p 5601:5601 -p 9203:9200 -p 9303:9300 -v /var/data/elk:/var/lib/elasticsearch -v /usr/config/logstash:/etc/logstash/conf.d --name=elk sebp/elk
-d的意思是后台运行容器;
-p的意思是宿主机端口:容器端口,即将容器中使用的端口映射到宿主机上的某个端口,ElasticSearch的默认端口是9200和9300,由于我的机器上已经运行了3台ElasticSearch实例,因此此处将映射端口进行了修改;
-v的意思是宿主机的文件|文件夹:容器的文件|文件夹,此处将容器中elasticsearch 的数据挂载到宿主机的/var/data/elk上,以防容器重启后数据的丢失;并且将logstash的配置文件挂载到宿主机的/usr/config/logstash目录。
--name的意思是给容器命名,命名是为了之后操作容器更加方便。
如果你之前搭建过ElasticSearch的话,会发现搭建的过程中有各种错误,但是使用docker搭建elk的过程中并没有出现那些错误。
运行后查看容器:
- docker ps
查看容器日志:
- docker logs -f elk
进入容器:
- docker exec -it elk /bin/bash
修改配置后重启容器:
- docker restart elk
查看kinaba
浏览器输入http://my_host:5601/
即可看到kinaba界面。此时ElasticSearch中还没有数据,需要安装Filebeat采集数据到elk中。
Filebeat搭建
Filebeat用于采集数据并上报到Logstash或者ElasticSearch,在需要采集日志的服务器上下载Filebeat并解压即可使用
- wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-6.2.1-linux-x86_64.tar.gz
- tar -zxvf filebeat-6.2.1-linux-x86_64.tar.gz
修改配置文件
进入filebeat,修改filebeat.yml。
- filebeat.prospectors:
- - type: log
- #需要设置为true配置才能生效
- enabled: true
- path:
- #配置需要采集的日志路径
- - /var/log/*.log
- #可以打一个tag以后分类使用
- tag: ["my_tag"]
- #对应ElasticSearch的type
- document_type: my_type
- setup.kibana:
- #此处为kibana的ip及端口,即kibana:5601
- host: ""
- output.logstash:
- #此处为logstash的ip及端口,即logstash:5044
- host: [""]
- #需要设置为true,否则不生效
- enabled: true
- #如果想直接从Filebeat采集数据到ElasticSearch,则可以配置output.elasticsearch的相关配置
运行Filebeat
运行:
- ./filebeat -e -c filebeat.yml -d "publish"
此时可以看到Filebeat会将配置的path下的log发送到Logstash;然后在elk中,Logstash处理完数据之后就会发送到ElasticSearch。但我们想做的是通过elk进行数据分析,因此导入到ElasticSearch的数据必须是JSON格式的。
这是之前我的单条日志的格式:
- 2019-10-22 10:44:03.441 INFO rmjk.interceptors.IPInterceptor Line:248 - {"clientType":"1","deCode":"0fbd93a286533d071","eaType":2,"eaid":191970823383420928,"ip":"xx.xx.xx.xx","model":"HONOR STF-AL10","osType":"9","path":"/applicationEnter","result":5,"session":"ef0a5c4bca424194b29e2ff31632ee5c","timestamp":1571712242326,"uid":"130605789659402240","v":"2.2.4"}
导入之后不好分析,之后又想到使用Logstash的filter中的grok来处理日志使之变成JSON格式之后再导入到ElasticSearch中,但是由于我的日志中的参数是不固定的,发现难度太大了,于是转而使用Logback,将日志直接格式化成JSON之后,再由Filebeat发送。
Logback配置
我的项目是Spring Boot,在项目中加入依赖:
net.logstash.logback logstash-logback-encoder 5.2
然后在项目中的resource目录下加入logback.xml:
service ${LOG_PATH}/${APPDIR}/log_error.log ${LOG_PATH}/${APPDIR}/error/log-error-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log 2MB true %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-5level %logger Line:%-3L - %msg%n utf-8 error ACCEPT DENY ${LOG_PATH}/${APPDIR}/log_warn.log ${LOG_PATH}/${APPDIR}/warn/log-warn-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log 2MB true %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-5level %logger Line:%-3L - %msg%n utf-8 warn ACCEPT DENY ${LOG_PATH}/${APPDIR}/log_info.log ${LOG_PATH}/${APPDIR}/info/log-info-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log 2MB true %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-5level %logger Line:%-3L - %msg%n utf-8 info ACCEPT DENY ${LOG_PATH}/${APPDIR}/log_IPInterceptor.log ${LOG_PATH}/${APPDIR}/log_IPInterceptor.%d{yyyy-MM-dd}.log 10 \u2028 - {
- "timestamp":"%date{ISO8601}",
- "uid":"%mdc{uid}",
- "requestIp":"%mdc{ip}",
- "id":"%mdc{id}",
- "clientType":"%mdc{clientType}",
- "v":"%mdc{v}",
- "deCode":"%mdc{deCode}",
- "dataId":"%mdc{dataId}",
- "dataType":"%mdc{dataType}",
- "vid":"%mdc{vid}",
- "did":"%mdc{did}",
- "cid":"%mdc{cid}",
- "tagId":"%mdc{tagId}"
- }
- converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.WhitespaceThrowableProxyConverter"/>
- converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ExtendedWhitespaceThrowableProxyConverter"/>
- value="${CONSOLE_LOG_PATTERN:-%clr(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}){faint} %clr(${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p}) %clr(${PID:- }){magenta} %clr(---){faint} %clr([%15.15t]){faint} %clr(%-40.40logger{39}){cyan} %clr(:){faint} %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}}"/>
${CONSOLE_LOG_PATTERN} utf-8 debug
其中的关键为:
在需要打印的文件中引入slf4j:
- private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger("IPInterceptor");
MDC中放入需要打印的信息:
- MDC.put("ip", ipAddress);
- MDC.put("path", servletPath);
- MDC.put("uid", paramMap.get("uid") == null ? "" : paramMap.get("uid").toString());
此时如果使用了LOG.info("msg")的话,打印的内容会输入到日志的message中,日志格式如下:
修改Logstash配置
修改/usr/config/logstash目录下的beats-input.conf:
- input {
- beats {
- port => 5044
- codec => "json"
- }
- }
只加了一句codec => "json",但是Logstash会按照JSON格式来解析输入的内容。
因为修改了配置,重启elk:
- docker restart elk
这样,当我们的日志生成完毕之后,使用Filebeat导入到elk中,就可以通过Kibana来进行日志分析了。
网页标题:Docker安装ELK并实现JSON格式日志分析
文章地址:http://www.gawzjz.com/qtweb2/news20/13970.html
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