秋老虎的灼热——elk流程打通

1.开局一张图

全文架构如上。

注意使用的jdk版本：1.8 

2.logstash

个人理解：类似水泵，抽啊抽，把不同服务器上的日志抽取到同一个地方。上手也简单，几行配置的事。

安装

官网下载：Download Logstash Free | Get Started Now | Elastic | Elastic

检验

执行命令：bin/logstash -e 'input { stdin { } } output { stdout {} }'

-e选项允许你在命令行快速配置而不必修改配置文件

Logstash启动之后你可以在屏幕上看到"Pipeline main started"，输入hello world并回车：

出现以上信息则为成功。

如果要退出在命令行运行的Logstash可以按CTRL+D组合键。

命令行运行logstash

bin/logstash [options]

--help

来查看相关信息。

-f, --path.config CONFIG_PATH

从给定的文件或目录加载配置文件。如果给定的是目录，目录下的所有文件会按照字母顺序解析为一个文件加载。

--log.level LEVEL

​Logstash的日志目录。

--log.level LEVEL

​ 设置日志等级

-r, --config.reload.automatic

​ 监控配置文件的变化，并在其发生变化的是后重载。NOTE：使用SIGHUP信号也可以重载配置文件，默认此配置为false。

 更多配置详见官网。

服务方式运行logstash

在生产环境运行logstash建议使用服务的方式运行

进入logsttash的config目录下，修改startup.options文件：

一处是指定启动读取配置文件的目录

一处是指定启动用户和用户组

 以root身份执行logstash命令创建服务，该命令位于logstash的bin目录下：system-install

执行完后，会生成一个环境变量文件 /etc/default/logstash

另一个生成的则是主要的服务文件 /etc/systemd/system/logstash.service 

启动logstash：

systemctl start logstash

停止logstash：

systemctl stop logstash

日志查看

默认情况下日志会保存在以下两个位置

/var/log/messages

/usr/local/logstash/logs

3.kafka

消息队列，没啥好说的。加上这一层方便后期对日志进行自定义的处理逻辑。

安装

官网下载：Apache Kafka

启动

启动自带的zk

 bin/zookeeper-server-start.sh -daemon config/zookeeper.properties

关闭自带的zk

bin/zookeeper-server-stop.sh -daemon config/zookeeper.properties

启动kafka

bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

停止kafka

bin/kafka-server-stop.sh config/server.properties

测试

创建topic：

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.59.128:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic test

查看主题：

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.59.128:2181

发送消息：

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.59.128:9092 --topic test

消费消息：

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.59.128:9092 --from-beginning --topic test.logstash

--from-beginning：会把first主题中以往所有的数据都读取出来。根据业务场景选择是否增加该配置。

--bootstrap-server：生产消息的服务器

配置外网访问

1.修改主机名

​​​​​​​hostnamectl set-hostname k8s-master

 2.编辑host文件

vi /etc/hosts

3.保存退出后重启服务器，可以看到主机名变了。

4.Kafka 配置文件修改，修改 server.properties 配置文件，需要留意一下 advertised.listeners 要注释掉，listeners 才会有效。

5.修改 zookeeper.connect 配置，如果 Zookeeper 和 Kafka 不在同一台机器，请配置 Zookeeper 地址。

 

6.客户端 host 配置，在客户端机器修改 host 文件映射到远程外网 IP，内网的 consumer 机器请配置内网 IP 映射。

 

4.elasticsearch

安装

es官网下载地址：Past Releases of Elastic Stack Software | Elastic

配置

1.配置es用户

[root@localhost bin]# adduser es #添加es用户

[root@localhost bin]# passwd es #设置密码

[root@localhost bin]# chown -R es /opt/elasticsearch-7.12.0 #将对应的文件夹权限赋给该用户

2.配置es外网访问

编辑elasticsearch.yml，添加配置：

network.host: 0.0.0.0

cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]

3.配置系统设置

切换到root用户下,编辑 /etc/security/limits.conf 文件，增加配置：

*   soft   nofile  65536

*   hard  nofile  65536

增加配置后，用户退出后重新登录生效。

再次编辑 /etc/sysctl.conf 文件，增加配置 vm.max_map_count=262144，保存退出后然后执行 sysctl -p 使其生效。

启动

sh /opt/elasticsearch-7.12.0/bin/elasticsearch

打开浏览器访问 ip:9200，返回一个 json 字符串，es 启动成功!

5.kibana

安装

下载kibana安装包时注意和es的版本保持一致。

官网下载地址：Download Kibana Free | Get Started Now | Elastic | Elastic

修改配置文件

编辑kibana.yml，增加如下配置，注意es的ip：

server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.200.110:9200"]

启动 

在kibana的bin目录下执行：

./kibana --allow-root

启动成功后，登录地址：http://192.168.200.110:5601/

6.演示案例

案例基于第一张图，并且假设已经启动好了kafka、es和kibana。

部署业务服务

业务服务只要能出日志文件就行了，这里贴上日志logback.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- 日志级别从低到高分为TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR < FATAL，如果设置为WARN，则低于WARN的信息都不会输出 -->
<!-- scan:当此属性设置为true时，配置文件如果发生改变，将会被重新加载，默认值为true -->
<!-- scanPeriod:设置监测配置文件是否有修改的时间间隔，如果没有给出时间单位，默认单位是毫秒。当scan为true时，此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。 -->
<!-- debug:当此属性设置为true时，将打印出logback内部日志信息，实时查看logback运行状态。默认值为false。 -->
<configuration scan="true" scanPeriod="10 seconds">

    <!-- <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/base.xml" /> -->

    <contextName>demo-logback</contextName>
    <!-- name的值是变量的名称，value的值时变量定义的值。通过定义的值会被插入到logger上下文中。定义变量后，可以使“${}”来使用变量。 -->
    <property name="logging.maxFileSize" value="10MB"/>
    <property name="logging.maxHistory" value="60"/>
    <property name="logging.totalSizeCap" value="20GB"/>
    <property name="logging.path" value="./logs"/>
    <property name="spring.application.name" value="demo-logback"/>

    <property name="logging.pattern.file" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %level %logger - %msg%n"/>
    <property name="logging.pattern.console"
              value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n"/>
    <property name="LOG_STASH_HOST" value="192.168.59.128"/>

    <!--输出到控制台-->
    <appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <Pattern>${logging.pattern.console}</Pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <!--输出到文件，小时分割时间滚动输出-->

    <!-- all.log -->
    <appender name="file" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!-- 正在记录的日志文件的路径及文件名 -->
        <file>${logging.path}/${spring.application.name}/all.log</file>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${logging.path}/${spring.application.name}/all/log-all-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log
            </fileNamePattern>
            <maxHistory>${logging.maxHistory}</maxHistory>
            <maxFileSize>${logging.maxFileSize}</maxFileSize>
            <totalSizeCap>${logging.maxFileSize}</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <pattern>${logging.pattern.file}</pattern>
            <charset>utf-8</charset>
        </encoder>
    </appender>

    <!--warn.log-->
    <appender name="warn-file" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${logging.path}/${spring.application.name}/log_warn.log</file>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${logging.path}/${spring.application.name}/warn/log-warn-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log
            </fileNamePattern>
            <maxHistory>${logging.maxHistory}</maxHistory>
            <maxFileSize>${logging.maxFileSize}</maxFileSize>
            <totalSizeCap>${logging.maxFileSize}</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <pattern>${logging.pattern.file}</pattern>
            <charset>utf-8</charset>
        </encoder>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>warn</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>

    <!--error.log-->
    <appender name="error-file" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${logging.path}/${spring.application.name}/log_error.log</file>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${logging.path}/${spring.application.name}/error/log-error-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log
            </fileNamePattern>
            <maxHistory>${logging.maxHistory}</maxHistory>
            <maxFileSize>${logging.maxFileSize}</maxFileSize>
            <totalSizeCap>${logging.maxFileSize}</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <pattern>${logging.pattern.file}</pattern>
            <charset>utf-8</charset>
        </encoder>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>error</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>

    <!--info.log-->
    <appender name="info-file" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${logging.path}/${spring.application.name}/log_info.log</file>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${logging.path}/${spring.application.name}/info/log-info-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log
            </fileNamePattern>
            <maxHistory>${logging.maxHistory}</maxHistory>
            <maxFileSize>${logging.maxFileSize}</maxFileSize>
            <totalSizeCap>${logging.maxFileSize}</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <pattern>${logging.pattern.file}</pattern>
            <charset>utf-8</charset>
        </encoder>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>info</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>

    <!--debug.log-->
    <appender name="debug-file" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${logging.path}/${spring.application.name}/log_debug.log</file>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${logging.path}/${spring.application.name}/debug/log-debug-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log
            </fileNamePattern>
            <maxHistory>${logging.maxHistory}</maxHistory>
            <maxFileSize>${logging.maxFileSize}</maxFileSize>
            <totalSizeCap>${logging.maxFileSize}</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <pattern>${logging.pattern.file}</pattern>
            <charset>utf-8</charset>
        </encoder>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>debug</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>

    <root level="INFO">

        <appender-ref ref="error-file"/>
        <appender-ref ref="warn-file"/>
        <appender-ref ref="info-file"/>
        <appender-ref ref="debug-file"/>
        <appender-ref ref="file"/>
        <appender-ref ref="console"/>
    </root>

</configuration>

部署logstash

logstash存在的意义就是抽取业务产生的日志文件。因此需要配置

file-filter-kafka.conf

input {
  file {
	id => "2"
        path => "/opt/logstash/demo/logs/demo-logback/all.log" # 目标文件路径
	    type => "demo-yuwen-logstash-to-file" # 自定义的值，向此输入处理的所有事件添加一个字段。相当于类型
	    start_position => "beginning" # 选择 Logstash 开始读取文件的位置：开头或结尾。默认行为将文件视为实时流
 
        codec => multiline {
           pattern => "^[1-9]\d{3}-(0[1-9]|1[0-2])-(0[1-9]|[1-2][0-9]|3[0-1])\s+(20|21|22|23|[0-1]\d):[0-5]\d:[0-5]\d.\d{3}"
           negate => true
           what => "previous"
           auto_flush_interval => 3
    }
  }
}

filter{
   grok{
	  patterns_dir => ["/opt/logstash/mypatterns/postfix"]
      match => {"message" => "%{ttj_info:ttj_date}%{ttj_space:ttj_space}\[%{ttj_info:ttj_thread_info}\]%{ttj_space:ttj_space}%{ttj_info:ttj_log_level}%{ttj_space:ttj_space}%{ttj_info:ttj_package}%{ttj_space:ttj_space}-%{ttj_space:ttj_space}%{ttj_info:ttj_log_content}"}
      remove_field => ["ttj_space"]
   }
   date{
      match => ["ttj_date","yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"]
    }
}



output {
  kafka {
	bootstrap_servers => "localhost:9092" # kafka集群地址，默认值为 "localhost:9092"。格式为 host1:port1,host2:port2
        topic_id => "test.logstash" # kafka的主题
        codec => json
  }
}

配置中要注意的值：

path：日志文件的目录

codec => multiline ：合并异常堆栈日志为一条日志。

pattern：表示匹配的正则

negate：表示正选还是反选，默认为false，如果true，与模式不匹配的消息将构成多行

过滤器的匹配并what应用 

what：表示是记录匹配到的日志为上一个时间还是下一个时间

auto_flush_interval：当看到匹配的新行或在这么多秒内没有附加新数据时，多行的累积将转换为事件。没有默认。如果未设置，则没有 auto_flush。单位：秒 ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​ 

 patterns_dir ：正则语法文件的位置。在filter插件中，我们需要对日志格式进行解析，这里使用的grok正则解析。

正则语法文件 postfix：

ttj_info .*
ttj_space ( +)

部署数据存储服务 

这个服务用来消费kafka消息，存储消息到es。

springboot整合kafka：Kafka基础概念_Yuwen_forJava的博客-优快云博客

springboot整合es：elasticsearch 简介、安装与使用_Yuwen_forJava的博客-优快云博客

在kibana上浏览

使用postman访问业务服务，产生日志。

打开kibana，点击Stack Management，然后新建索引模式：

 

索引建立好之后，点击如下： 

 可以看到对应的文档和日志信息都已经被kibana读取到了。

  接下来就可以使用kibana定制自己的图表进行展示了。