本文总结了ELK实用知识点，包括编码转换、删除多余行、grok处理、多行合并、date使用和日志分类处理。还对ELK整体性能进行优化，分析性能瓶颈，对比logstash和filebeat，给出logstash、Redis、elasticsearch的优化配置，最后介绍了性能检查方法。
ELK重难点总结和整体优化配置
分类: Linux架构篇
本文收录在Linux运维企业架构实战系列
做了几周的测试，踩了无数的坑，总结一下，全是干货，给大家分享~
一、elk 实用知识点总结
1、编码转换问题（主要就是中文乱码）
codec => plain {
charset => "GB2312"
}
filebeat.prospectors:
- input_type: log
paths:
- c:\Users\Administrator\Desktop\performanceTrace.txt
encoding: GB2312
2、删除多余日志中的多余行
if ([message] =~ "^20.*-\ task\ request,.*,start\ time.*") { #用正则需删除的多余行
drop {}
}
2018-03-20 10:44:01,523 [33]DEBUG Debug - task request,task Id:1cbb72f1-a5ea-4e73-957c-6d20e9e12a7a,start time:2018-03-20 10:43:59 #需删除的行
-- Request String : {"UserName":"15046699923","Pwd":"ZYjyh727","DeviceType":2,"DeviceId":"PC-20170525SADY","EquipmentNo":null,"SSID":"pc","RegisterPhones":null,"AppKey":"ab09d78e3b2c40b789ddfc81674bc24deac","Version":"2.0.5.3"} -- End
-- Response String : {"ErrorCode":0,"Success":true,"ErrorMsg":null,"Result":null,"WaitInterval":30} -- End
3、grok 处理多种日志不同的行
2018-03-20 10:44:01,523 [33]DEBUG Debug - task request,task Id:1cbb72f1-a5ea-4e73-957c-6d20e9e12a7a,start time:2018-03-20 10:43:59
-- Request String : {"UserName":"15046699923","Pwd":"ZYjyh727","DeviceType":2,"DeviceId":"PC-20170525SADY","EquipmentNo":null,"SSID":"pc","RegisterPhones":null,"AppKey":"ab09d78e3b2c40b789ddfc81674bc24deac","Version":"2.0.5.3"} -- End
-- Response String : {"ErrorCode":0,"Success":true,"ErrorMsg":null,"Result":null,"WaitInterval":30} -- End
（2）在logstash filter中grok 分别处理3行
match => {
"message" => "^20.*-\ task\ request,.*,start\ time\:%{TIMESTAMP_ISO8601:RequestTime}"
match => {
"message" => "^--\ Request\ String\ :\ \{\"UserName\":\"%{NUMBER:UserName:int}\",\"Pwd\":\"(?<Pwd>.*)\",\"DeviceType\":%{NUMBER:DeviceType:int},\"DeviceId\":\"(?<DeviceId>.*)\",\"EquipmentNo\":(?<EquipmentNo>.*),\"SSID\":(?<SSID>.*),\"RegisterPhones\":(?<RegisterPhones>.*),\"AppKey\":\"(?<AppKey>.*)\",\"Version\":\"(?<Version>.*)\"\}\ --\ \End.*"
}
match => {
"message" => "^--\ Response\ String\ :\ \{\"ErrorCode\":%{NUMBER:ErrorCode:int},\"Success\":(?<Success>[a-z]*),\"ErrorMsg\":(?<ErrorMsg>.*),\"Result\":(?<Result>.*),\"WaitInterval\":%{NUMBER:WaitInterval:int}\}\ --\ \End.*"
}
... 等多行
4、日志多行合并处理—multiline插件（重点）
2018-03-20 10:44:01,523 [33]DEBUG Debug - task request,task Id:1cbb72f1-a5ea-4e73-957c-6d20e9e12a7a,start time:2018-03-20 10:43:59
-- Request String : {"UserName":"15046699923","Pwd":"ZYjyh727","DeviceType":2,"DeviceId":"PC-20170525SADY","EquipmentNo":null,"SSID":"pc","RegisterPhones":null,"AppKey":"ab09d78e3b2c40b789ddfc81674bc24deac","Version":"2.0.5.3"} -- End
-- Response String : {"ErrorCode":0,"Success":true,"ErrorMsg":null,"Result":null,"WaitInterval":30} -- End
② logstash grok 对合并后多行的处理（合并多行后续都一样，如下）
filter {
grok {
match => {
"message" => "^%{TIMESTAMP_ISO8601:InsertTime}\ .*-\ task\ request,.*,start\ time:%{TIMESTAMP_ISO8601:RequestTime}\n--\ Request\ String\ :\ \{\"UserName\":\"%{NUMBER:UserName:int}\",\"Pwd\":\"(?<Pwd>.*)\",\"DeviceType\":%{NUMBER:DeviceType:int},\"DeviceId\":\"(?<DeviceId>.*)\",\"EquipmentNo\":(?<EquipmentNo>.*),\"SSID\":(?<SSID>.*),\"RegisterPhones\":(?<RegisterPhones>.*),\"AppKey\":\"(?<AppKey>.*)\",\"Version\":\"(?<Version>.*)\"\}\ --\ \End\n--\ Response\ String\ :\ \{\"ErrorCode\":%{NUMBER:ErrorCode:int},\"Success\":(?<Success>[a-z]*),\"ErrorMsg\":(?<ErrorMsg>.*),\"Result\":(?<Result>.*),\"WaitInterval\":%{NUMBER:WaitInterval:int}\}\ --\ \End"
}
}
}
（2）在filebeat中使用multiline 插件（推荐）
negate：true/false，匹配到pattern 部分开始合并，还是不配到的合并
after：匹配到pattern 部分后合并，注意：这种情况最后一行日志不会被匹配处理
before：匹配到pattern 部分前合并（推荐）
filebeat.prospectors:
- input_type: log
paths:
- /root/performanceTrace*
fields:
type: zidonghualog
multiline.pattern: '.*\"WaitInterval\":.*--\ End'
multiline.negate: true
multiline.match: before
filebeat.prospectors:
- input_type: log
paths:
- /root/performanceTrace*
input_type: log
multiline:
pattern: '^20.*'
negate: true
match: after
（3）在logstash input中使用multiline 插件（没有filebeat 时推荐）
negate：true/false，匹配到pattern 部分开始合并，还是不配到的合并
previous：相当于filebeat 的after
next：相当于filebeat 的before
input {
file {
path => ["/root/logs/log2"]
start_position => "beginning"
codec => multiline {
pattern => "^20.*"
negate => true
what => "previous"
}
}
}
（4）在logstash filter中使用multiline 插件（不推荐）
① filter设置multiline后，pipline worker会自动将为1
② 5.5 版本官方把multiline 去除了，要使用的话需下载，下载命令如下：
/usr/share/logstash/bin/logstash-plugin install logstash-filter-multiline
filter {
multiline {
pattern => "^20.*"
negate => true
what => "previous"
}
}
5、logstash filter 中的date使用
2018-03-20 10:44:01 [33]DEBUG Debug - task request,task Id:1cbb72f1-a5ea-4e73-957c-6d20e9e12a7a,start time:2018-03-20 10:43:59
date {
match => ["InsertTime","YYYY-MM-dd HH:mm:ss "]
remove_field => "InsertTime"
}
match => ["timestamp" ,"dd/MMM/YYYY H:m:s Z"]
匹配这个字段，字段的格式为：日日/月月月/年年年年 时/分/秒 时区
也可以写为：match => ["timestamp","ISO8601"]（推荐）
就是将匹配日志中时间的key 替换为@timestamp 的时间，因为@timestamp 的时间是日志送到logstash 的时间，并不是日志中真正的时间。
6、对多类日志分类处理（重点）
filebeat:
prospectors:
-
paths:
#- /mnt/data/WebApiDebugLog.txt*
- /mnt/data_total/WebApiDebugLog.txt*
fields:
type: WebApiDebugLog_total
-
paths:
- /mnt/data_request/WebApiDebugLog.txt*
#- /mnt/data/WebApiDebugLog.txt*
fields:
type: WebApiDebugLog_request
-
paths:
- /mnt/data_report/WebApiDebugLog.txt*
#- /mnt/data/WebApiDebugLog.txt*
fields:
type: WebApiDebugLog_report
② 在logstash filter中使用if，可进行对不同类进行不同处理
filter {
if [fields][type] == "WebApiDebugLog_request" { #对request 类日志
if ([message] =~ "^20.*-\ task\ report,.*,start\ time.*") { #删除report 行
drop {}
}
grok {
match => {"... ..."}
}
}
if [fields][type] == "WebApiDebugLog_total" {
elasticsearch {
hosts => ["6.6.6.6:9200"]
index => "logstashl-WebApiDebugLog_total-%{+YYYY.MM.dd}"
document_type => "WebApiDebugLog_total_logs"
}
二、对elk 整体性能的优化
1、性能分析
每天每台机器可处理：24h*60min*60sec*3000*250Byte=64,800,000,000Bytes，约64G
③ 瓶颈在logstash 从redis中取数据存入ES，开启一个logstash，每秒约处理6000条数据；开启两个logstash，每秒约处理10000条数据（cpu已基本跑满）；
④ logstash的启动过程占用大量系统资源，因为脚本中要检查java、ruby以及其他环境变量，启动后资源占用会恢复到正常状态。
2、关于收集日志的选择：logstash/filter
（1）没有原则要求使用filebeat或logstash，两者作为shipper的功能是一样的，区别在于：
① logstash由于集成了众多插件，如grok，ruby，所以相比beat是重量级的；
② logstash启动后占用资源更多，如果硬件资源足够则无需考虑二者差异；
③ logstash基于JVM，支持跨平台；而beat使用golang编写，AIX不支持；
④ AIX 64bit平台上需要安装jdk（jre） 1.7 32bit，64bit的不支持；
⑤ filebeat可以直接输入到ES，但是系统中存在logstash直接输入到ES的情况，这将造成不同的索引类型造成检索复杂，最好统一输入到els 的源。
logstash/filter 总之各有千秋，但是，我推荐选择：在每个需要收集的日志服务器上配置filebeat，因为轻量级，用于收集日志；再统一输出给logstash，做对日志的处理；最后统一由logstash 输出给els。
3、logstash的优化相关配置
默认配置 ---> pipeline.workers: 2
可优化为 ---> pipeline.workers: CPU内核数（或几倍cpu内核数）
默认配置 ---> pipeline.output.workers: 1
可优化为 ---> pipeline.output.workers: 不超过pipeline 线程数
默认配置 ---> pipeline.batch.size: 125
可优化为 ---> pipeline.batch.size: 1000
默认配置 ---> pipeline.batch.delay: 5
可优化为 ---> pipeline.batch.size: 10
通过设置-w参数指定pipeline worker数量，也可直接修改配置文件logstash.yml。这会提高filter和output的线程数，如果需要的话，将其设置为cpu核心数的几倍是安全的，线程在I/O上是空闲的。
默认每个输出在一个pipeline worker线程上活动，可以在输出output 中设置workers设置，不要将该值设置大于pipeline worker数。
还可以设置输出的batch_size数，例如ES输出与batch size一致。
filter设置multiline后，pipline worker会自动将为1，如果使用filebeat，建议在beat中就使用multiline，如果使用logstash作为shipper，建议在input 中设置multiline，不要在filter中设置multiline。
Logstash是一个基于Java开发的程序，需要运行在JVM中，可以通过配置jvm.options来针对JVM进行设定。比如内存的最大最小、垃圾清理机制等等。JVM的内存分配不能太大不能太小，太大会拖慢操作系统。太小导致无法启动。默认如下：
4、引入Redis 的相关问题
（1）filebeat可以直接输入到logstash（indexer），但logstash没有存储功能，如果需要重启需要先停所有连入的beat，再停logstash，造成运维麻烦；另外如果logstash发生异常则会丢失数据；引入Redis作为数据缓冲池，当logstash异常停止后可以从Redis的客户端看到数据缓存在Redis中；
（2）Redis可以使用list(最长支持4,294,967,295条)或发布订阅存储模式；
② requirepass ilinux.io #加密码，为了安全运行
③ 只做队列，没必要持久存储，把所有持久化功能关掉：快照（RDB文件）和追加式文件（AOF文件），性能更好
save "" 禁用快照
appendonly no 关闭RDB
maxmemory 0 #maxmemory为0的时候表示我们对Redis的内存使用没有限制
5、elasticsearch 节点优化配置
① vm.swappiness = 1 #ES 推荐将此参数设置为 1，大幅降低 swap 分区的大小，强制最大程度的使用内存，注意，这里不要设置为 0, 这会很可能会造成 OOM ② net.core.somaxconn = 65535 #定义了每个端口最大的监听队列的长度 ③ vm.max_map_count= 262144 #限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量。虚拟内存区域是一个连续的虚拟地址空间区域。当VMA 的数量超过这个值，OOM ④ fs.file-max = 518144 #设置 Linux 内核分配的文件句柄的最大数量
[root@elasticsearch]# sysctl -p 生效一下
elasticsearch soft nofile 65535 elasticsearch hard nofile 65535 elasticsearch soft memlock unlimited elasticsearch hard memlock unlimited
vim /etc/pam.d/common-session-noninteractive
session required pam_limits.so
① 将最小堆大小（Xms）和最大堆大小（Xmx）设置为彼此相等。
② Elasticsearch可用的堆越多，可用于缓存的内存就越多。但请注意，太多的堆可能会使您长时间垃圾收集暂停。
③ 设置Xmx为不超过物理RAM的50％，以确保有足够的物理内存留给内核文件系统缓存。
④ 不要设置Xmx为JVM用于压缩对象指针的临界值以上；确切的截止值有所不同，但接近32 GB。不要超过32G，如果空间大，多跑几个实例，不要让一个实例太大内存
bootstrap.memory_lock: true #锁住内存，不使用swap
#缓存、线程等优化如下
bootstrap.mlockall: true
transport.tcp.compress: true
indices.fielddata.cache.size: 40%
indices.cache.filter.size: 30%
indices.cache.filter.terms.size: 1024mb
threadpool:
search:
type: cached
size: 100
queue_size: 2000
vim /etc/profile.d/elasticsearch.sh export ES_HEAP_SIZE=2g #Heap Size不超过物理内存的一半，且小于32G
① ES是分布式存储，当设置同样的cluster.name后会自动发现并加入集群；
② 集群会自动选举一个master，当master宕机后重新选举；
④ 为有效管理节点，可关闭广播 discovery.zen.ping.multicast.enabled: false，并设置单播节点组discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["ip1", "ip2", "ip3"]
6、性能的检查
Logstash和其连接的服务运行速度一致，它可以和输入、输出的速度一样快。
注意CPU是否过载。在Linux/Unix系统中可以使用top -H查看进程参数以及总计。
如果CPU使用过高，直接跳到检查JVM堆的章节并检查Logstash worker设置。
注意Logstash是运行在Java虚拟机中的，所以它只会用到你分配给它的最大内存。
检查其他应用使用大量内存的情况，这将造成Logstash使用硬盘swap，这种情况会在应用占用内存超出物理内存范围时。
使用Logstash plugin（例如使用文件输出）磁盘会发生饱和。
当发生大量错误，Logstash生成大量错误日志时磁盘也会发生饱和。
在Linux中，可使用iostat，dstat或者其他命令监控磁盘I/O
当使用大量网络操作的input、output时，会导致网络饱和。
heap设置太小会导致CPU使用率过高，这是因为JVM的垃圾回收机制导致的。
一个快速检查该设置的方法是将heap设置为两倍大小然后检测性能改进。不要将heap设置超过物理内存大小，保留至少1G内存给操作系统和其他进程。
你可以使用类似jmap命令行或VisualVM更加精确的计算JVM heap。
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