ELK企业级日志分析系统

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原创最新推荐文章于 2026-04-01 09:09:40 发布 473 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

ELK 企业级日志分析系统 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。ELK是的缩写，这三个工具组合在一起，用于数据收集、存储、搜索和可视化分析。：核心搜索和分析引擎，负责存储数据并提供快速的全文搜索和分析功能。Logstash：数据收集和处理管道，能够从各种来源（如日志文件、数据库）收集数据，并进行过滤和转换，然后将其发送到Elasticsearch。Kibana。阅读详情

前言

在规模较大的企业场景中，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。
所以企业中都会建立日志服务器，调高安全性、集中化管理，但是相应的大量的日志文件导致对日志分析困难。而今天介绍的ELK就是为了解决这一问题。

一、ELK概述

1.ELK日志分析系统

ELK是由Elasticsearch、Logstash、Kiban三个开源软件的组合。在实时数据检索和分析场合，三者通常是配合共用，而且又都先后归于 Elastic.co 公司名下，故有此简称。

2.ELK中日志处理的步骤

第一步：将日志集中化管理（beats）
第二部：将日志格式化（Logstash），然后将格式化后的数据输出到Elasticsearch
第三步：对格式化后的数据进行索引和存储（Elasticsearch）
第四步：前端数据的展示（Kibana）
在这里插入图片描述

3.ELK火热的原因

数据(日志)的日益增多
开源
行业属性
运维自身发展
ELK自身属性问题：

引用一位大神的说法：

ELK能解决的核心问题，覆盖面也广，标准化，易扩展集成，开发和运维都对其感冒

ELK 本身非常易用，现在也有一个非常好的社区，加上需求如此之大，不火都不行。

大数据导致机器开始变得廉价
写入时计算->查询时计算

4.Elasticsearch概述

(1)Elasticsearch的特性

接近实时的搜索
集群
节点
索引
- 索引（库）→类型（表）→文档（记录）
分片和副本

（2）分片与副本
在上述特性中，最重要的就是分片和副本，也是让es数据库（Elasticsearch）成为百度这些主流搜索引擎的主要原因，理论上能提升4倍的性能。

结合实际情况分析 ：索引存储的数据可能超过单个节点的硬件限制，如一个10亿文档需1TB空间可能不适合存储在单个节点的磁盘上，或者从单个节点搜索请求太慢了，为了解决这个问题，elasticsearch提供将索引分成多个分片的功能，当在创建索引时，可以定义想要分片的数量。每个分片就是一个全功能的独立索引，可以位于集群中任何节点上。

分片的特点：
- 水平分割扩展，增大存储量
- 分布式并行跨分片操作，提供性能和吞吐量

分布式分片的机制和搜索请求的文档如何汇总完全是有elasticsearch控制的，这些对用户而言是透明的

网络问题等等其他问题可以在任何时候不期而至，为了健壮性，强烈建议要有个故障切换机制，无论何种故障以防止分片或者节点不可用，为此，elasticsearch让我们将索引分片复制一份或多份，称为分片副本或副本

副本的特点：
- 高可用性，以应对分片或者节点故障，出于这个原因，分片副本要在不同的节点上
- 性能加强，增加吞吐量，搜索可以并行在所有副本上执行

5.LogStash概述

一款强大的数据处理工具
可实现数据传输、格式处理、格式化输出
数据输入、数据加工（如过滤，改写等）以及数据输出
常用插件：Input、Filter Plugin、Output
- Input：收集源数据（访问日志、错误日志等）
- Filter Plugin：用于过滤日志和格式处理
- Output：输出日志

6.Kibana描述

一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台
搜索、查看存储在Elasticsearch索引中的数据
通过各种图表进行高级数据分析及展示
Kibana主要功能
- Elasticsearch无缝之集成
  - Kibana架构为Elasticsearch定制，可以将任何结构化和非结构化数据加入Elasticsearch索引。Kibana还充分利用了Elasticsearch强大的搜索和分析功能。
- 整合数据
  - Kibana能够更好地处理海量数据，并据此创建柱形图、折线图、散点图、直方图、饼图和地图。
- 复杂数据分析
  - Kibana提升了Elasticsearch分析能力，能够更加智能地分析数据，执行数学转换并且根据要求对数据切割分块。
- 让更多团队成员收益
  - 强大的数据库可视化接口让各业务岗位都能够从数据集合受益。
- 接口灵活，分享更容易
  - 使用Kibana可以更加方便地创建、保存、分享数据，并将可视化数据快速交流。
- 配置简单
  - Kibana的配置和启用非常简单，用户体验非常友好。Kibana自带Web服务器，可以快速启动运行。
- 可视化多数据源
  - Kibana可以非常方便地把来自Logstash、ES-Hadoop、Beats或第三方技术的数据整合到Elasticsearch，支持的第三方技术包括Apache flume、 Fluentd 等。
- 简单数据导出
  - Kibana可以方便地导出感兴趣的数据，与其它数据集合并融合后快速建模分析，发现新结果。

二、部署ELK日志分析系统

环境准备
配置和安装ELK日志分析系统，安装集群方式，2个elasticsearch节点，并监控apache服务器日志

主机	操作系统	IP地址	软件
node1	CentOS7	192.168.235.10	Elasticsearch/Kibana
node2	CentOS7	192.168.235.20	Elasticsearch
apache	CentOS7	192.168.235.30	httpd / Logstash
客户机（宿主机）	Windows10	192.168.235.100

1.配置elasticsearch环境

echo '192.168.163.11 node1' >> /etc/hosts
echo '192.168.163.12 node2' >> /etc/hosts

java -version    #如果没有安装，yum -y install java

在这里插入图片描述

2.部署elasticsearch软件

（1）安装elasticsearch—rpm包
上传elasticsearch-5.5.0.rpm到/opt目录下

cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm

在这里插入图片描述
（2）加载系统服务

systemctl daemon-reload
systemctl enable elasticsearch.service

（3）更改elasticsearch主配置文件

cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
#17行；取消注释，修改；集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
#23行；取消注释，修改；节点名字（node2修改成node2）
node.name: node1
#33行；取消注释，修改；数据存放路径
path.data: /data/elk_data
#37行；取消注释，修改；日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch
#43行；取消注释，修改；不在启动的时候锁定内存
bootstrap.memory_lock: false
#55行；取消注释，修改；提供服务绑定的IP地址，0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
#59行；取消注释；侦听端口为9200（默认）
http.port: 9200
#68行；取消注释，修改；集群发现通过单播实现，指定要发现的节点 node1、node2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"]

检验配置

# 显示非#号开头的行
grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

在这里插入图片描述
（4）创建数据存放路径并授权

mkdir -p /data/elk_data
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/

（5）启动elasticsearch是否成功开启

systemctl start elasticsearch
netstat -antp |grep 9200

在这里插入图片描述
（6）查看节点信息

在宿主机192.168.235.100上访问

http://192.168.235.10:9200
http://192.168.235.20:9200

在这里插入图片描述

（7）检验集群健康状态

http://192.168.235.10:9200/_cluster/health?pretty
http://192.168.235.20:9200/_cluster/health?pretty

在这里插入图片描述
（8）查看集群状态

http://192.168.235.10:9200/_cluster/state?pretty
http://192.168.235.20:9200/_cluster/state?pretty

在这里插入图片描述

3.安装elasticsearch-head插件

安装elasticsearch-head插件，用于管理集群

（1）编译安装node组件依赖包

yum -y install gcc gcc-c++ make

上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
cd /opt
tar xzvf node-v8.2.1.tar.gz
cd node-v8.2.1/
./configure && make && make install
这里耗时比较长估计20-30分钟

（2）安装phantomjs（前端框架）

上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到/opt目录下
cd /opt
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
#复制里面的命令包到/usr/local/bin 方便系统识别
cp phantomjs /usr/local/bin

（3）安装elasticsearch-head（数据可视化工具）

上传软件包 elasticsearch-head.tar.gz 到/opt
cd /opt
tar zxvf elasticsearch-head.tar.gz -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm install

在这里插入图片描述
（4）修改主配置文件

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
#-------末尾;添加以下内容--------
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

#-----------参数解释-----------------------------
http.cors.enabled: true				#开启跨域访问支持，默认为 false
http.cors.allow-origin: "*"			#指定跨域访问允许的域名地址为所有


systemctl restart elasticsearch.service

（5）启动elasticsearch-head

必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务，进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件，否则可能启动失败。
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start &

> elasticsearch-head@0.0.0 start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt server

Running "connect:server" (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100
#按回车
elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100

（6）使用elasticsearch-head插件查看集群状态

http://192.168.235.10:9100
在Elasticsearch 后面的栏目中输入
http://192.168.235.20:9200

http://192.168.235.10:9100
在Elasticsearch 后面的栏目中输入
http://192.168.235.20:9200

在这里插入图片描述
（7）创建索引
node1（192.168.163.11）
创建索引为index-demo,类型为test

curl -XPUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'

在这里插入图片描述
打开浏览器输入地址，查看索引信息

http://192.168.235.10:9100

在这里插入图片描述
点击数据浏览–会发现在node1上创建的索引为index-demo,类型为test, 相关的信息

4.安装logstash

收集日志输出到elasticsearch中

（1）安装Apahce服务（httpd）
apache（192.168.235.30）

（2）安装Java环境

java -version        ###如果没有装 安装yum -y install java

（3）安装logstash

上传logstash-5.5.1.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm

systemctl start logstash.service
systemctl enable logstash.service

#建立logstash软连接
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/

（4）测试logstash命令

字段描述解释：
-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
-e  后面跟着字符串 该字符串可以被当做logstash的配置（如果是” ”,则默认使用stdin做为输入、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）

logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'

在这里插入图片描述
使用rubydebug显示详细输出，codec为一种编解码器

logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'
```![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2021052016210826.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2VtcHR5X2NzeA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)

使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中

```bash
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.235.10:9200"] } }'

在这里插入图片描述
查看索引信息

多出 logstash-日期
http://192.168.235.10:9100

在这里插入图片描述

（5）在Apache主机上做对接配置
apache（192.168.235.30）

Logstash配置文件主要由三部分组成：input、output、filter（根据需要）

chmod o+r /var/log/messages
ll /var/log/messages

vim /etc/logstash/conf.d/system.conf
input {
       file{
        path => "/var/log/messages"
        type => "system"
        start_position => "beginning"
        }
      }
output {
        elasticsearch {
          hosts => ["192.168.235.10:9200"]
          index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
          }
        }


systemctl restart logstash.service

在宿主机上访问
查看索引信息

多出 system-日期
http://192.168.235.10:9100

在这里插入图片描述

5、安装kibana

node1（192.168.235.10）

上传kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpm

cd /etc/kibana/
cp kibana.yml kibana.yml.bak

vim kibana.yml
#2行；取消注释；kibana打开的端口（默认5601）
server.port: 5601
#7行；取消注释，修改；kibana侦听的地址
server.host: "0.0.0.0"
#21行；取消注释，修改；和elasticsearch建立联系
elasticsearch.url: "http://192.168.235.10:9200"
#30行;取消注释；在elasticsearch中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"              				

systemctl start kibana.service 
systemctl enable kibana.service

在宿主机访问

192.168.235.10:5601

首次登录创建一个索引名字：system-* （这是对接系统日志文件）
然后点最下面的出面的create 按钮创建
在这里插入图片描述
然后点最左上角的Discover按钮会发现system-*信息

然后点下面的host旁边的add 添加会发现右面的图只有 Time 和host 选项了这个比较友好
在这里插入图片描述
（6）对接Apache主机的Apache 日志文件（访问日志、错误日志）

cd /etc/logstash/conf.d/

vim apache_log.conf
input {
     file{
        path => "/etc/httpd/logs/access_log"
        type => "access"
        start_position => "beginning"
      }
     file{
        path => "/etc/httpd/logs/error_log"
        type => "error"
        start_position => "beginning"
      }
}
output {
    if [type] == "access" {
        elasticsearch {
          hosts => ["192.168.235.10:9200"]
          index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
    if [type] == "error" {
        elasticsearch {
          hosts => ["192.168.235.10:9200"]
          index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
}

/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf

在这里插入图片描述
在宿主机192.168.235.10上访问
打开输入http://192.168.235.30，制造点访问记录

打开浏览器输入http://192.168.235.10:9100/ 查看索引信息
能发现apache_error-2021.05.20和apache_access-2021.05.20

点击数据浏览查看响应的内容

打开浏览器输入http://192.168.235.10:5601
点击左下角有个management选项—index patterns—create index pattern
分别创建apache_error-* 和 apache_access-* 的索引

在这里插入图片描述

这套架构还是有不完美的地方，所以还能继续优化、扩充架构，例如扩充为efk架构。
efk架构是由elasticsearch+logstash+filebeat+kafka+kibana+redis构成，其中elasticsearch用于数据的索引和存储；logstash用于格式转换；filebeat（轻量级的文件收集工具）用于日志收集；kafka（消息队列，每秒可以处理几十万的并发数据）+redis（缓存服务）用于抗高并发；kibana用于前端数据的展示。