elk的搭建

什么是elk 

ELK 是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案，是三个产品的首字母缩写，分别是ElasticSearch、Logstash 和 Kibana。ElasticSearch简称ES，它是一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜索引擎，使用 Java 语言编写。Logstash是一个具有实时传输能力的数据收集引擎，用来进行数据收集（如：读取文本文件）、解析，并将数据发送给ES。Kibana为 Elasticsearch 提供了分析和可视化的 Web 平台。它可以在 Elasticsearch 的索引中查找，交互数据，并生成各种维度表格、图形。二：ELK的用途传统意义上，ELK是作为替代Splunk的一个开源解决方案。Splunk 是日志分析领域的领导者。日志分析并不仅仅包括系统产生的错误日志，异常，也包括业务逻辑，或者任何文本类的分析。而基于日志的分析，能够在其上产生非常多的解决方案，譬如：1.问题排查。我们常说，运维和开发这一辈子无非就是和问题在战斗，所以这个说起来很朴实的四个字，其实是沉甸甸的。很多公司其实不缺钱，就要稳定，而要稳定，就要运维和开发能够快速的定位问题，甚至防微杜渐，把问题杀死在摇篮里。日志分析技术显然问题排查的基石。基于日志做问题排查，还有一个很帅的技术，叫全链路追踪，比如阿里的eagleeye 或者Google的dapper，也算是日志分析技术里的一种。2.监控和预警。 日志，监控，预警是相辅相成的。基于日志的监控，预警使得运维有自己的机械战队，大大节省人力以及延长运维的寿命。3.关联事件。多个数据源产生的日志进行联动分析，通过某种分析算法，就能够解决生活中各个问题。比如金融里的风险欺诈等。这个可以可以应用到无数领域了，取决于你的想象力。4.数据分析。 这个对于数据分析师，还有算法工程师都是有所裨益的。三：ELK火热的原因？ELK之前，有没有类似解决方案呢？某大神说是有的，当时应该是基于 Sphinx + Google char的。 Sphinx 对应ES, Google char 对应 Kibana。那为啥当时它没有火而现在的ELK火了呢？一种比较玄幻的解释是：事实上开源界永远有多种选择，比如基于java的lucene的es，也有基于c的lucy的dezi。但是谁火谁不火，真的是一个很玄妙的事情。我觉得原因有很多方面，一个简单而较为核心的因数是时机，所谓时势造英雄是也。当然，任何一件事情不可能是一个因子引起的，或者我们说时机是一个较为宽泛抽象的因子。下面我从多个因素去阐述为什么ELK突然蓬勃发展？1，数据(日志)的日益增多：早年能够产生足够数据的就那么一些站点，而现在一个初创的企业可能都需要面临海量用户/海量请求/海量分析的压力，其中产生的日志自然也是非常可观，而随着业务越来越复杂，微服务重新得到重视，无论系统日志，还是业务日志都更进一步了。运维或者开发们发现，我要从这么大规模的系统中(几百个上千个服务)产生的这么多日志(千亿规模)，去排查问题，简直是没有可能了。以前有这么大数据量的公司，都是有实力的公司，他们可能有内部专用的系统去处理。然而现在突然成为了一个普遍需求，这个时候ELK顺势而上，也就水到渠成。2，开源：开源现在已经融入到IT社区的血液里。虽然我们说商业,自研，还有开源三者之间是相辅相成，相濡以沫或者偶尔会相爱相杀，但是如果有开源可以选择，显然大部分开发或者运维还是首选开源的。有位大牛说的好：ELK其开源属性，显然是比Splunk 略胜一筹的。3，行业属性：有些行业对日志的依赖是非常大的，比如 CDN 日志除了能排查错误，对其分析还能对CDN调度等很多方面产生影响，这些都是实打实的经济效益。4，运维自身发展：运维本身也在发展，不可能一直在刀耕火种的年代。而日志对于运维来说，应该算是命根子了。对一个成体系的，标准化的日志分析方案的需求，也是历史发展的必然。ELK在恰当的时候产生，运维接受他就是自然而然的了。5，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。6，大数据导致机器开始变得廉价：大数据的一个很好的副作用是让机器在某种意义上变得廉价了。少则几十上百台，多则上万甚至几十万台。服务器数量的急速攀升促进了很多技术的发展，典型的比如现在火的不要不要的深度学习。这就意味着，拿出几十台，上百台服务器做日志分析，一点问题也没有，集中式的日志分析慢慢成为主流。而ELK也是一个典型的集中式日志分析方案。7，写入时计算->查询时计算：所谓写入时计算是指将数据经过较为复杂的处理，聚合，得到的结果直接面向查询。 写入时计算规则由查询需求决定。随着存储格式的不断进步，譬如列式存储等的普及，以及强大的计算资源(一个ES集群动则上百台)，使得直接存储原汁原味的数据，然后查询的时候做各种计算变得可能。而ELK已经提供较为强大的查询功能。总体而言，写入时计算的大方向是往查询时计算转化。查询时计算最大的优势是支持任意查询，不丢失信息。
 

实验：

node1节点（2C/4G）：node1/192.168.177.10                    Elasticsearch
node2节点（2C/4G）：node2/192.168.177.11                    Elasticsearch
Apache节点：apache/192.168.177.12                        Logstash  Kibana  Apache

systemctl stop firewalld
setenforce 0
------------------- ELK Elasticsearch 集群部署（在Node1、Node2节点上操作） ----------------------------------
1．环境准备
#设置Java环境

java -version                                        #如果没有安装，yum -y install java
openjdk version "1.8.0_131"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-b12)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b12, mixed mode)
2．部署 Elasticsearch 软件
（1）安装elasticsearch—rpm包
#上传elasticsearch-6.7.2.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-6.7.2.rpm

（2）修改elasticsearch主配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--17--取消注释，指定集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
--23--取消注释，指定节点名字：Node1节点为node1，Node2节点为node2
node.name: node1
node.master: true        #是否master节点，false为否
node.data: true            #是否数据节点，false为否
--33--取消注释，指定数据存放路径
path.data: /var/lib/elasticsearch
--37--取消注释，指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch
--43--取消注释，避免es使用swap交换分区
bootstrap.memory_lock: true
--55--取消注释，设置监听地址，0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
--59--取消注释，ES 服务的默认监听端口为9200
http.port: 9200                    #指定es集群提供外部访问的接口
transport.tcp.port: 9300        #指定es集群内部通信接口
--68--取消注释，集群发现通过单播实现，指定要发现的节点
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.177.10:9300", "192.168.177.11:9300"]

grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

（3）es 性能调优参数
#优化最大内存大小和最大文件描述符的数量
vim /etc/security/limits.conf
......
*  soft    nofile          65536
*  hard    nofile          131072
*  soft    memlock         unlimited
*  hard    memlock         unlimited

需重启生效

#优化elasticsearch用户拥有的内存权限
由于ES构建基于lucene, 而lucene设计强大之处在于lucene能够很好的利用操作系统内存来缓存索引数据，以提供快速的查询性能。lucene的索引文件segements是存储在单文件中的，并且不可变，对于OS来说，能够很友好地将索引文件保持在cache中，以便快速访问；因此，我们很有必要将一半的物理内存留给lucene ; 另一半的物理内存留给ES（JVM heap )。所以， 在ES内存设置方面，可以遵循以下原则：
1.当机器内存小于64G时，遵循通用的原则，50%给ES，50%留给操作系统，供lucene使用
2.当机器内存大于64G时，遵循原则：建议分配给ES分配 4~32G 的内存即可，其它内存留给操作系统，供lucene使用

vim /etc/sysctl.conf
#一个进程可以拥有的最大内存映射区域数，参考数据（分配 2g/262144，4g/4194304，8g/8388608）
vm.max_map_count=262144

sysctl -p
sysctl -a | grep vm.max_map_count

（4）启动elasticsearch是否成功开启
systemctl start elasticsearch.service
systemctl enable elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200

（5）查看节点信息
浏览器访问  http://192.168.177.10:9200  、 http://192.168.177.11:9200 查看节点 Node1、Node2 的信息。

浏览器访问 http://192.168.177.10:9200/_cluster/health?pretty  、 http://192.168.177.11:9200/_cluster/health?pretty查看群集的健康情况，可以看到 status 值为 green（绿色）， 表示节点健康运行。

浏览器访问 http://192.168.177.10:9200/_cluster/state?pretty  检查群集状态信息。

#使用上述方式查看群集的状态对用户并不友好，可以通过安装 Elasticsearch-head 插件，可以更方便地管理群集。

3．安装 Elasticsearch-head 插件
Elasticsearch 在 5.0 版本后，Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装，需要使用npm工具（NodeJS的包管理工具）安装。
安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。
node：是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。
phantomjs：是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI，可以理解为一个隐形的浏览器，任何基于 webkit 浏览器做的事情，它都可以做到。

（1）编译安装 node
#上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
yum install gcc gcc-c++ make -y

cd /opt
tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz

cd node-v8.2.1/
./configure
make && make install

（2）安装 phantomjs
#上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到
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
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

（4）修改 Elasticsearch 主配置文件
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
--末尾添加以下内容--
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

（5）启动 elasticsearch-head 服务
#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

#elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100

（6）通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息
通过浏览器访问 http://192.168.177.10:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色，代表群集很健康。

（7）插入索引
#通过命令插入一个测试索引，索引为 index-demo，类型为 test。
curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'
//输出结果如下：
{
"_index" : "index-demo",
"_type" : "test",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 2,
"failed" : 0
},
"created" : true
}

浏览器访问 http://192.168.177.10:9100/ 查看索引信息，可以看见索引默认被分片5个，并且有一个副本。
点击“数据浏览”，会发现在node1上创建的索引为 index-demo，类型为 test 的相关信息。

---------------------- ELK Logstash 部署（在 Apache 节点上操作） ----------------------------------------
Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。在本案例中，Logstash 部署在 Apache 服务器上，用于收集 Apache 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch。

1．更改主机名
hostnamectl set-hostname apache

2．安装Apahce服务（httpd）
yum -y install httpd
systemctl start httpd

3．安装Java环境
yum -y install java
java -version

4．安装logstash
#上传软件包 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

ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/

5．测试 Logstash
Logstash 命令常用选项：
-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 的输入和输出流。
-e：从命令行中获取，输入、输出后面跟着字符串，该字符串可以被当作 Logstash 的配置（如果是空，则默认使用 stdin 作为输入，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{} }'
......
www.baidu.com                                        #键入内容（标准输入）
2020-12-22T03:58:47.799Z node1 www.baidu.com        #输出结果（标准输出）
www.sina.com.cn                                        #键入内容（标准输入）
2017-12-22T03:59:02.908Z node1 www.sina.com.cn        #输出结果（标准输出）

//执行 ctrl+c 退出

#使用 rubydebug 输出详细格式显示，codec 为一种编解码器
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'
......
www.baidu.com                                        #键入内容（标准输入）
{
    "@timestamp" => 2020-12-22T02:15:39.136Z,        #输出结果（处理后的结果）
      "@version" => "1",
          "host" => "apache",
       "message" => "www.baidu.com"
}

#使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.177.10:9200"] } }'
             输入                输出            对接
......
www.baidu.com                                        #键入内容（标准输入）
www.sina.com.cn                                        #键入内容（标准输入）
www.google.com                                        #键入内容（标准输入）

//结果不在标准输出显示，而是发送至 Elasticsearch 中，可浏览器访问 http://192.168.177.10:9100/ 查看索引信息和数据浏览。

6．定义 logstash配置文件
Logstash 配置文件基本由三部分组成：input、output 以及 filter（可选，根据需要选择使用）。
input：表示从数据源采集数据，常见的数据源如Kafka、日志文件等
filter：表示数据处理层，包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等，支持正则表达式
output：表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。

#格式如下：
input {...}
filter {...}
output {...}

#在每个部分中，也可以指定多个访问方式。例如，若要指定两个日志来源文件，则格式如下：
input {
    file { path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"}
    file { path =>"/var/log/httpd/access.log" type =>"apache"}
}

#修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，并将其输出到 elasticsearch 中。
chmod +r /var/log/messages                    #让 Logstash 可以读取日志

vim /etc/logstash/conf.d/system.conf
input {
    file{
        path =>"/var/log/messages"                        #指定要收集的日志的位置
        type =>"system"                                    #自定义日志类型标识
        start_position =>"beginning"                    #表示从开始处收集
    }
}
output {
    elasticsearch {                                        #输出到 elasticsearch
        hosts => ["192.168.177.10:9200","192.168.177.11:9200"]    #指定 elasticsearch 服务器的地址和端口
        index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}"                    #指定输出到 elasticsearch 的索引格式
    }
}

systemctl restart logstash 

浏览器访问 http://192.168.177.10:9100/ 查看索引信息

---------------------- ELK Kiabana 部署（在 Node1 节点上操作） ----------------------------------------
1．安装 Kiabana
#上传软件包 kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpm

2．设置 Kibana 的主配置文件
vim /etc/kibana/kibana.yml
--2--取消注释，Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601
--7--取消注释，设置 Kiabana 的监听地址，0.0.0.0代表所有地址
server.host: "0.0.0.0"
--28--取消注释，配置es服务器的ip，如果是集群则配置该集群中master节点的ip
elasticsearch.url:  ["http://192.168.177.10:9200","http://192.168.177.11:9200"] 
--37--取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"
--96--取消注释，配置kibana的日志文件路径（需手动创建），不然默认是messages里记录日志
logging.dest: /var/log/kibana.log

3．创建日志文件，启动 Kibana 服务
touch /var/log/kibana.log
chown kibana:kibana /var/log/kibana.log

systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service

netstat -natp | grep 5601

4．验证 Kibana
浏览器访问 http://192.168.177.10:5601
第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引：
Index name or pattern
//输入：system-*            #在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system”

单击 “create” 按钮创建，单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
数据展示可以分类显示，在“Available Fields”中的“host”，然后单击 “add”按钮，可以看到按照“host”筛选后的结果

5．将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示
vim /etc/logstash/conf.d/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 => ["192.168.80.10:9200","192.168.177.11:9200"]
            index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
    if [type] == "error" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.80.10:9200","192.168.177.11:9200"]
            index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
}

cd /etc/logstash/conf.d/
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf

浏览器访问 http://192.168.80.177:9100 查看索引是否创建

浏览器访问 http://192.168.177.10:5601 登录 Kibana，单击“Index Pattern -> Create Index Pattern”按钮添加索引， 在索引名中输入之前配置的 Output 前缀 apache_access-*，并单击“Create”按钮。在用相同的方法添加 apache_error-*索引。
选择“Discover”选项卡，在中间下拉列表中选择刚添加的 apache_access-* 、apache_error-* 索引， 可以查看相应的图表及日志信息。

---------------------- Filebeat+ELK 部署 ----------------------
Node1节点（2C/4G）：node1/192.168.177.10                    Elasticsearch
Node2节点（2C/4G）：node2/192.168.177.11                    Elasticsearch
Apache节点：apache/192.168.177.12                        Logstash  Kibana  Apache
Filebeat节点：filebeat/192.168.177.13                    Filebeat

//在 Node1 节点上操作
1．安装 Filebeat
#上传软件包 filebeat-6.2.4-linux-x86_64.tar.gz 到/opt目录
tar zxvf filebeat-6.2.4-linux-x86_64.tar.gz
mv filebeat-6.2.4-linux-x86_64/ /usr/local/filebeat

2．设置 filebeat 的主配置文件
cd /usr/local/filebeat

vim filebeat.yml
filebeat.prospectors:
- type: log         #指定 log 类型，从日志文件中读取消息
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/messages       #指定监控的日志文件
    - /var/log/*.log
  tags: ["sys"]        #设置索引标签
  fields:           #可以使用 fields 配置选项设置一些参数字段添加到 output 中
    service_name: filebeat
    log_type: syslog
    from: 192.168.177.13

--------------Elasticsearch output-------------------
(全部注释掉)

----------------Logstash output---------------------
output.logstash:
  hosts: ["192.168.177.12:5044"]      #指定 logstash 的 IP 和端口

#启动 filebeat
nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml > filebeat.out &
#-e：输出到标准输出，禁用syslog/文件输出
#-c：指定配置文件
#nohup：在系统后台不挂断地运行命令，退出终端不会影响程序的运行

4．在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件
cd /etc/logstash/conf.d

vim filebeat.conf
input {
    beats {
        port => "5044"
    }
}
output {
    elasticsearch {
        hosts => ["192.168.177.10:9200","192.168.177.11:9200"]
        index => "%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
    stdout {
        codec => rubydebug
    }
}

#启动 logstash
logstash -f filebeat.conf

5．浏览器访问 http://192.168.177.10:5601 登录 Kibana，单击“Create Index Pattern”按钮添加索引“filebeat-*”，单击 “create” 按钮创建，单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。