Docker ELKF平台搭建单机_elastatic port 9200 docker-优快云博客

申明

本文是基于 hub.docker.com 站点提供的 Docker 容器进行搭建的，且是 单机 ，仅用于学习。

简介

ELKF 是 Elasticsearch 、 Logstash 、 Kibana 、 Filebeat。

filebeat 是轻量级的开源日志文件数据搜集器，负责对服务的日志进行收集。

logstash 是数据收集引擎，可以对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，存储到用户指定的位置，包含但不限于文件、 elasticsearch 。

elasticsearch 是存储、搜索和分析引擎，特点是高可伸缩、高可靠和易管理等。

kibana 是数据分析和可视化平台，通常依赖 elasticsearch 。
图片来源于网络

说明

为了能够达到更好的学习效果，这里将 elasticsearch 设置成了无需密码的状态。

同时，elasticsearch 也用的是免费版。

镜像版本

Docker 镜像版本： 7.1.1。

logstash:7.1.1
kibana:7.1.1
elasticsearch:7.1.1
store/elastic/filebeat:7.1.1

配置文件目录

elkf
  ├─elasticsearch
  │ └─elasticsearch.yml
  ├─filebeat
  │ └─filebeat.yml
  ├─kibana
  │ └─kibana.yml
  └─logstash
    ├─logstash.yml
    └─pipeline
      └─logstash.conf

编写 docker-compose.yml

version: "3"
services:
    filebeat:
        image: store/elastic/filebeat:7.1.1
        volumes:
            - ./logs:/var/log
            - ./elkf/filebeat/filebeat.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro
        user: "root"
    elasticsearch:
        image: elasticsearch:7.1.1
        ports: 
            - "9200:9200"
            - "9300:9300"
        volumes:
            - ./elkf/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data
            - ./elkf/elasticsearch/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:ro
        environment:
            ELASTICSEARCH_USERNAME: "root"
            ELASTICSEARCH_PASSWORD: "123456"
            ES_JAVA_OPTS: "-Xmx256m -Xms256m"
            discovery.type: single-node
            xpack.security.enabled: 'false'
    logstash:
        image: logstash:7.1.1
        ports: 
            - "5044:5044"
        volumes:
            - ./elkf/logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline:ro
            - ./elkf/logstash/logstash.yml:/usr/share/logstash/config/logstash.yml:ro
        environment:
            LS_JAVA_OPTS: "-Xmx256m -Xms256m"
        depends_on:
            - elasticsearch
    kibana:
        image: kibana:7.1.1
        ports: 
            - "5601:5601"
        volumes:
            - ./elkf/kibana/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml:ro
        environment:
            I18N_LOCALE: zh-CN
        depends_on:
            - elasticsearch

filebeat部分

filebeat:
    image: store/elastic/filebeat:7.1.1
    volumes:
        - ./logs:/var/log
        - ./elkf/filebeat/filebeat.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro
    user: "root"

./logs:/var/log 是将本地的 log 映射到容器中。我这里是将日志存储在容器外的

./elkf/filebeat/filebeat.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro 是将容器外的配置映射到容器内。

filebeat.yml 文件：

filebeat.config:
  modules:
    path: ${path.config}/modules.d/*.yml
    reload.enabled: false

filebeat.inputs:
  - type: log
    enabled: true
    fields:
      log_source: nginx_access_log
    paths:
      - /var/log/nginx/access.log
  - type: log
    enabled: true
    fields:
      log_source: nginx_error_log
    paths:
      - /var/log/nginx/error.log

output.logstash:
  hosts: ['logstash:5044']

elasticsearch部分

elasticsearch:
    image: elasticsearch:7.1.1
    ports: 
        - "9200:9200"
        - "9300:9300"
    volumes:
        - ./elkf/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data
        - ./elkf/elasticsearch/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:ro
    environment:
        ELASTICSEARCH_USERNAME: "root"
        ELASTICSEARCH_PASSWORD: "123456"
        ES_JAVA_OPTS: "-Xmx256m -Xms256m"
        discovery.type: single-node
        xpack.security.enabled: 'false'

ports 用于端口映射。

./elkf/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data 将 elasticsearch 的数据存储到容器外，防止容器重新创建，造成数据丢失。

environment 设置一些容器所需要的一些环境变量。

xpack.security.enabled: 'false' 这个是设置使用 elasticsearch 的 基本许可证。因为默认的有使用时间限制。

elasticsearch.yml 文件：

## Default Elasticsearch configuration from Elasticsearch base image.
## https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/master/distribution/docker/src/docker/config/elasticsearch.yml
#
cluster.name: "docker-cluster"
network.host: 0.0.0.0

## X-Pack settings
## see https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/setup-xpack.html
#
# xpack.license.self_generated.type: trial

logstash部分

logstash:
    image: logstash:7.1.1
    ports: 
        - "5044:5044"
    volumes:
        - ./elkf/logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline:ro
        - ./elkf/logstash/logstash.yml:/usr/share/logstash/config/logstash.yml:ro
    environment:
        LS_JAVA_OPTS: "-Xmx256m -Xms256m"
    depends_on:
        - elasticsearch

depends_on 是因为 logstash 将解析之后的数据存储到 elasticsearch 中，所以 logstash 依赖 elasticsearch 。

logstash.yml 文件：

## Default Logstash configuration from Logstash base image.
## https://github.com/elastic/logstash/blob/master/docker/data/logstash/config/logstash-full.yml
#
http.host: "0.0.0.0"
xpack.monitoring.elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch:9200" ]

## X-Pack security credentials
#
xpack.monitoring.enabled: true

path.logs: /var/log/logstash

pipeline.workers: 4

logstash.conf 文件：

input {
    beats {
        port => 5044
    }
}

## Add your filters / logstash plugins configuration here
filter {
    if [fields][log_source] == "nginx_access_log" {
        grok {
            match => {
                "message" => '%{IPV4:remote_addr} - %{USERNAME:remote_user} \[%{HTTPDATE:timestamp}\] \"%{WORD:request_method} %{URIPATHPARAM:request_uri} HTTP/%{BASE10NUM:http_version}\" %{IPORHOST:http_host} %{INT:status} %{INT:request_length} %{INT:body_bytes_sent} %{QS:http_referer} %{QS:http_user_agent} %{BASE10NUM:request_time} (?<upstream_response_time>([0-9]+.[0-9]+)|-)'
            }
            remove_field  => "message"
        }
        mutate {
            convert => ["upstream_response_time", "float"]
            convert => ["request_time", "float"]
            convert => ["http_version", "float"]
            convert => ["status", "integer"]
        }
    }
    if [fields][log_source] == "nginx_error_log" {
        grok {
            match => [
                "message", '%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} \[%{DATA:log_level}\] %{NUMBER:pid:int}#%{NUMBER}: %{DATA:error_message}, client: %{IP:client_ip}, server: %{HOSTNAME:request_server}, request: \"%{WORD:request_method} %{URIPATHPARAM:request_uri} HTTP/%{BASE10NUM:http_version}\", upstream: \"%{URI:upstream}\", host: \"%{HOSTNAME:request_host}\", referrer: \"%{URI:request_referrer}\"',
                "message", '(?<timestamp>%{YEAR}/%{MONTHNUM}/%{MONTHDAY}[T ]%{HOUR}:?%{MINUTE}(?::?%{SECOND})?%{ISO8601_TIMEZONE}?) \[%{DATA:log_level}\] %{NUMBER:pid:int}#%{NUMBER}: %{DATA:error_message}, client: %{IP:client_ip}, server: %{HOSTNAME:request_server}, request: \"%{WORD:request_method} %{URIPATHPARAM:request_uri} HTTP/%{BASE10NUM:http_version}\", upstream: \"%{URI:upstream}\", host: \"%{HOSTNAME:request_host}\", referrer: \"%{URI:request_referrer}\"',
                "message", "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} \[%{LOGLEVEL:log_level}\]\s{1,}%{GREEDYDATA:error_message}"
            ]
            remove_field  => "message"
        }
    }
}

output {
    elasticsearch {
        index => "%{[fields][log_source]}-%{+YYYY.MM.dd}"
        hosts => "elasticsearch:9200"
    }
}

kibana部分

kibana:
    image: kibana:7.1.1
    ports: 
        - "5601:5601"
    volumes:
        - ./elkf/kibana/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml:ro
    environment:
        I18N_LOCALE: zh-CN
    depends_on:
        - elasticsearch

同样， kafka 依赖 elasticsearch 。

kabana.yml 文件：

## Default Kibana configuration from Kibana base image.
## https://github.com/elastic/kibana/blob/master/src/dev/build/tasks/os_packages/docker_generator/templates/kibana_yml.template.js
#
server.name: kibana
server.host: 0.0.0.0
elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch:9200" ]

可能需要扩展的部分

logstash将行日志转换成json

通过 grok 来解析

grok正则的编写验证

官方有一部分预定义 grok 的表达式，可以参考，我们也可以编写一些预定义的表达式供后续使用。

Grok Debugger 可以帮助我们验证调试解日志的正则。(可能需要自备梯子)

Kibana 也提供了相应的工具，只不过没那么好用罢了。

filebeat多行解析

直接上 Demo :

filebeat.config:
  modules:
    path: ${path.config}/modules.d/*.yml
    reload.enabled: false

filebeat.inputs:
  - type: log
    enabled: true
    fields:
      log_source: lumen_log
    paths:
      - /var/log/lumen/lumen.log
    multiline.pattern: '^\[[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}'
    multiline.negate: true
    multiline.match: after

output.logstash:
  hosts: ['logstash:5044']

这个的意思是根据 multiline.pattern 匹配到的为日志的开头， multiline.match 追加的位置， multiline.negate 是是否为否定模式。

multiline.negate	multiline.match	描述
true	after	不符合 `multiline.pattern` 的，追加 `上一个匹配` 的一行后面
false	after	符合 `multiline.pattern` 的，追加到 `上一个不匹配`的一行后面
true	before	不符合 `multiline.pattern` 的，追加 `下一个匹配` 的一行前面
false	before	符合 `multiline.pattern` 的，追加到 `上一个不匹配`的一行前面

为了方便理解，我们使用的是 true、 after 模式，大致意思是， multiline.pattern 匹配的一行开始，只要不匹配的，都追加到匹配的那一行，直至找到下一个匹配的一行结束。

filebeat不读取某些行

有时候，我们日志中会有一些框架层面的日志，这个我们是不需要看到的，可以通过某些关键字来排除(有利有弊)

Demo 如下：

filebeat.config:
  modules:
    path: ${path.config}/modules.d/*.yml
    reload.enabled: false

filebeat.inputs:
  - type: log
    enabled: true
    fields:
      log_source: lumen_log
    paths:
      - /var/log/lumen/lumen.log
    exclude_lines: ["不需要的关键字1", "不需要的关键字2"]
    multiline.pattern: '^\[[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}'
    multiline.negate: true
    multiline.match: after

output.logstash:
  hosts: ['logstash:5044']