Elastic Stack(Beats、Logstash、ElasticSearch 、Kibana)搭建开源日志监测系统

一、Beats

Beats平台集合了多种单一用途数据采集器。这些采集器安装后可用作轻量型代理，从成百上千或成千上万台机器向Logstash或Elasticsearch发送数据。常用的Beats有Filebeat(收集文件)、Metricbeat(收集服务、系统的指标数据)、Packetbeat(收集网络包)等。这里主要介绍Filebeat插件。

1、架构图

2、安装Filebeat

官网地址： https://www.elastic.co/cn/products/beats

下载并安装Filebeat

wget  https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-6.3.2-linux-x86_64.tar.gz
tar -xzf filebeat-6.3.2-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local/
cd /usr/local/
ln -s filebeat-6.3.2-linux-x86_64 filebeat

3、自定义配置文件
① 默认的filebeats配置文件

cd /usr/local/filebeat/
cat > test.yml << END
filebeat.inputs:
- type: stdin
  enabled: true
setup.template.settings:
  index.number_of_shards: 3
output.console:
  pretty: true
  enable: true

END

#启动filebeat，启动filebeat的时候用户需要用filebeat用户或者root用户
./filebeat -e -c test.yml

#测试
启动好后输入任意字符串，如hello，即可输出对应信息。

#启动参数说明：./filebeat -e -c test.yml
-e：输出到标准输出，默认输出到syslog和logs下
-c：指定配置文件

②添加收集日志的filebeats配置文件

cd /usr/local/filebeat/
cat > test.yml << END
filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
   - /var/log/*.log
   - /var/log/messages
  exclude_lines: ['^DBG',"^$",".gz$"]
setup.template.settings:
  index.number_of_shards: 3
output.console:
  pretty: true
  enable: true
END

#启动filebeat
./filebeat -e -c test.yml

③添加自定义字段的收集日志的filebeats配置文件

cd /usr/local/filebeat/
cat > test.yml << END
filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
   - /var/log/*.log
   - /var/log/messages
  exclude_lines: ['^DBG',"^$",".gz$"]
  tags: ["web","item"]       #自定义tags
  fields:                    #添加自定义字段
    from: itcast_from        #值随便写
  fields_under_root: true    #true为添加到根节点中，false为添加到子节点中
setup.template.settings:
  index.number_of_shards: 3
output.console:
  pretty: true
  enable: true
END

#启动filebeat
./filebeat -e -c test.yml

#如果有tags字段在logstash中的书写格式
if "web" in [tags] {  }

④添加收集nginx日志文件输出到ES或者logstash中的filebeats配置文件

cd /usr/local/filebeat/
cat > nginx.yml << END
filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
   - /usr/local/nginx/access/*.log
  exclude_lines: ['^DBG',"^$",".gz$"]
  document_type: filebeat-nginx_accesslog
  tags: ["web","nginx"] 
  fields:
    from: nginx 
  fields_under_root: true 
setup.template.settings:
  index.number_of_shards: 3
output.elasticsearch:
  hosts: ["192.168.0.117:9200","192.168.0.118:9200","192.168.0.119:9200"]
#output.logstash:
#  hosts: ["192.168.0.117:5044"]
END

#启动filebeat
./filebeat -e -c nginx.yml

4、Filebeat收集各个日志到logstash，然后由logstash将日志写到redis，然后再写入到ES

filebeat配置文件

cat > dashboard.yml << END
filebeat.inputs:
- input_type: log
  paths:
    - /var/log/*.log
    - /var/log/messages
  exclude_lines: ['^DBG',"^$",".gz$"]
  document_type: filebeat-systemlog
- input_type: log
  paths:
    - /usr/local/tomcat/logs/tomcat_access_log.*.log
  exclude_lines: ['^DBG',"^$",".gz$"]
  document_type: filebeat-tomcat-accesslog
  multiline.pattern: '^[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}'
  multiline.negate: true
  multiline.match: after

- type: log
  enabled: true
  paths:
   - /usr/local/nginx/access/*.log
  exclude_lines: ['^DBG',"^$",".gz$"]
  document_type: filebeat-nginx-accesslog
output.logstash:
  hosts: ["192.168.0.117:5044"]
  enabled: true
  worker: 3
  compression_level: 3

END

##启动
./filebeat -e -c dashboard.yml

logstash配置文件
①将logstash收集的日志写入到redis中

cat > beats.conf << END
input {
  beats {
    port => "5044"
    #host => "192.168.0.117"
  }
}
output {
  if [type] == "filebeat-systemlog" {
    redis {
      data_type => "list"
      host => "192.168.0.119"
      db => "3"
      port => "6379"
      password => "123456"
      key => "filebeat-systemlog"
    }
  }
  if [type] == "filebeat-tomcat-accesslog" {
    redis {
      data_type => "list"
      host => "192.168.0.119"
      db => "3"
      port => "6379"
      password => "123456"
      key => "filebeat-tomcat-accesslog"
    }
  }
  if [type] == "filebeat-nginx-accesslog" {
    redis {
      data_type => "list"
      host => "192.168.0.119"
      db => "3"
      port => "6379"
      password => "123456"
      key => "filebeat-nginx-accesslog"
    }
  }
}
END

②从redis中读取日志写入ES

cat > redis-es.conf << END
input {
  redis {
    data_type => "list"
    host => "192.168.0.119"
    db => "3"
    port => "6379"
    password => "123456"
    key => "filebeat-systemlog"
    type => "filebeat-systemlog"
  }
  redis {
    data_type => "list"
    host => "192.168.0.119"
    db => "3"
    port => "6379"
    password => "123456"
    key => "filebeat-tomcat-accesslog"
    type => "filebeat-tomcat-accesslog"
  }
  redis {
    data_type => "list"
    host => "192.168.0.119"
    db => "3"
    port => "6379"
    password => "123456"
    key => "filebeat-nginx-accesslog"
    type => "filebeat-nginx-accesslog"
  }
}
 
output {
  if [type] == "filebeat-systemlog" {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.0.117:9200","192.168.0.118:9200","192.168.0.119:9200"]
      index => "logstash-systemlog-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }
  if [type] == "filebeat-tomcat-accesslog" {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.0.117:9200","192.168.0.118:9200","192.168.0.119:9200"]
      index => "logstash-tomcat-accesslog-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }
  if [type] == "filebeat-nginx-accesslog" {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.0.117:9200","192.168.0.118:9200","192.168.0.119:9200"]
      index => "logstash-nginx-accesslog-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }
}
END

二、Logstash 

Logstash是Elastic Stack的中央数据流引擎，用于收集、丰富和统一所有数据，而不管格式或模式。当与Elasticsearch，Kibana，及 Beats 共同使用的时候便会拥有特别强大的实时处理能力。

简单来说logstash就是一根具备实时数据传输能力的管道，负责将数据信息从管道的输入端传输到管道的输出端；与此同时这根管道还可以让你根据自己的需求在中间加上滤网，Logstash提供里很多功能强大的滤网以满足你的各种应用场景。

logstash是一个数据分析软件，主要目的是分析log日志，Logstash常用于日志关系系统中做日志采集设备。整一套软件可以当作一个MVC模型，logstash是controller层，Elasticsearch是一个model层，kibana是view层。

Logstash的事件（logstash将数据流中等每一条数据称之为一个event）处理流水线有三个主要角色完成：inputs –> filters –> outputs：

输入（inpust）：必须，负责产生事件（Inputs generate events），常用：File、syslog、redis、beats（如：Filebeats）
Logstash 支持各种输入选择 ，可以在同一时间从众多常用来源捕捉事件。能够以连续的流式传输方式，轻松地从日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。

过滤器（filters）：可选，负责数据处理与转换（filters modify them），常用：grok、mutate、drop、clone、geoip
过滤器能实时解析和转换数据
数据从源传输到存储库的过程中，Logstash 过滤器能够解析各个事件，识别已命名的字段以构建结构，并将它们转换成通用格式，以便更轻松、更快速地分析和实现商业价值。

  • 利用 Grok 从非结构化数据中派生出结构
  • 从 IP 地址破译出地理坐标
  • 将 PII 数据匿名化，完全排除敏感字段
  • 简化整体处理，不受数据源、格式或架构的影响

输出（outpus）：必须，负责数据输出（outputs ship them elsewhere），常用：elasticsearch、file、graphite、statsd
Logstash 提供众多输出选择，可以将数据发送到指定的地方，并且能够灵活地解锁众多下游用例

其中inputs和outputs支持codecs（coder&decoder）在1.3.0 版之前，logstash 只支持纯文本形式输入，然后以过滤器处理它。但现在，我们可以在输入 期处理不同类型的数据，所以完整的数据流程应该是：input | decode | filter | encode | output；codec 的引入，使得 logstash 可以更好更方便的与其他有自定义数据格式的运维产品共存，比如：graphite、fluent、netflow、collectd，以及使用 msgpack。

1、安装部署logstash

    下载指定版本的logstash并解压

         curl -O https://download.elasticsearch.org/logstash/logstash/logstash-2.1.1.tar.gz

         tar zxvf logstash-2.1.1.tar.gz

    在终端中，像下面这样运行命令来启动 Logstash 进程：

  1. 进入logstash的bin目录 cd logstash-2.1.1/bin
  2. 执行命令 ./logstash -e 'input{stdin{}}output{stdout{codec=>rubydebug}}'

    然后你会发现终端在等待你的输入。没问题，敲入Hello World，回车，然后看看会返回什么结果！

  1. ./logstash -e 'input{stdin{}}output{stdout{codec=>rubydebug}}'
  2. hello world
  3. {
  4. "message" => "hello world",
  5. "@version" => "1",
  6. "@timestamp" => "2015-11-30T09:07:18.529Z",
  7. "host" => "atman081.atmandomain"
  8. }

     没错！你搞定了！这就是全部你要做的。

2、简单场景-监控日志文件并以消息形式输出至Kafka

  • 定义一个stdout_kafka.conf文件，配置内容为

  1. input
  2. {
  3. 　　file {
  4. 　　path => ["/var/log/diagonAlley/diagonAlley.log"]
  5. 　　type => "log4j"
  6. 　　start_position => "beginning"
  7. 　　}
  8. }
  9. output
  10. {
  11. 　　kafka {
  12. 　　bootstrap_servers => "192.168.1.181:9092,192.168.1.181:9093,192.168.1.181:9094"
  13. 　　topic_id => "logstash"
  14. 　　compression_type => "gzip"
  15. 　　}
  16. }

  • 将stdout_kafka.conf文件放至bin目录

  • 运行如下命令，并查看控制台输出

      ./logstash -f stdout_kafka.conf &

3、简单场景-监控Kafka消息并输出值Elasticsearch

  • 定义一个stdout_elasticsearch.conf文件，配置内容为

  1. input
  2. {
  3. 　　kafka {
  4. 　　zk_connect => "192.168.1.181:2181"
  5. 　　topic_id => "logstash"
  6. 　　}
  7. }
  8. output {
  9. 　　elasticsearch {
  10. 　　hosts => ["192.168.1.181:9100"]
  11. 　　index => "logstash-%{type}-%{+YYYY.MM.dd}"
  12. 　　workers =>
  13. 　　}
  14. }

  • 将stdout_elasticsearch.conf文件放至bin目录

  • 运行如下命令，并查看控制台输出     

    • ./logstash -f stdout_elasticsearch.conf &

4、logstash使用的几种典型的应用场景

①通过logstash将syslog日志原始日志转发


在logstash的bin目录下新建配置文件

vi test-pipeline.conf

编辑input和output

input {
    stdin{
      type => "test-log"
    }
    syslog{
        type => "test-log"
        port => 514
    }
}
output
{
    stdout {
      codec => rubydebug
    }
    syslog{
        host => "192.168.2.185"
        port => 514
    }
}

这样就相当于把日志转发到了192.168.2.185这台机器的514端口
编辑好配置文件以后执行
./logstash -f test-pipeline.conf --config.test_and_exit 对配置文件进行检查，如果配置文件写得有问题，将会有错误提示。
配置文件检查没有问题后就可以启动logstash执行了./logstash -f test-pipeline.conf --config.reload.automatic
用udpsender工具往这台机器上发送日志信息，可以看到日志转发到192.168.2.185这台机器上了。

在控制台可以看到192.168.2.185，接收到了192.168.2.173转发过来的日志

 

②通过rsyslog、logstash采集nginx等中间件的日志送到ES

logstash可以与rsyslog、filebeat等无缝结合采集nginx等中间件日志，送给数据存储。

 

③通过logstash将日志入kafka再入mysql或ES

数据先放到kafka队列里缓存削峰，然后从kafka队列里读取数据到mysql或其他存储系统中进行保存。

 

④通过logstash进行日志补全后再转发或入库

采集原始日志以后，需要对原始日志进行调整合补齐，比如最常见的是根据IP来补齐IP的经纬度等信息。

这里就可以用logstash的geotip，也可以用其他的外部API接口，为了更具代表性的说明，这里调用的是第三方的http接口
参考配置文件如下：

input {
    stdin { }
    syslog {
      port => "514"
    }
}
filter {
    grok{
         #匹配获取IP
         match => {"message" => "%{IPV4:ip}"}
    }
    http {
        #调用外部接口获取IP的详细信息
        url => "http://ip-api.com/json/%{ip}"
        verb => "GET"
        add_field => {
          "new_field" => "new_static_value"
        }
    }
    mutate {
        replace => {     
            #这里对原始日志数据进行补全，如加了新的字段及从接口中获取的信息
            "message" => "%{message}|%{ip}: My new message|%{new_field}|%{[body][as]}"
        }
    }
}
output {
    stdout { }
    syslog {
        host => "192.168.2.173"
        port => "7514"
    }
}

通过http接口调用API取得数据，然后通过mutate重新组合补全信息，这里通过调用获取IP地址信息的API获取IP的信息，然后补全到原始日志中。

可以看出logstash是一个非常灵活好用的数据采集框架工具，可以通过简单的配置满足绝大多数数据采集场景的需求。

三、ElasticSearch 

Elasticsearch 是一个开源的分布式RESTful搜索和分析引擎，能够解决越来越多不同的应用场景。

从数据获取，存储计算到可视化，ES 开发了一整套解决方案，Logstash 、Beat 负责数据抓取，ES 负责存储计算，kibana 对数据进行展示分析。另外还有收费的 X-Pack 可以实现安全、告警、监控和 ML 等更丰富的功能。ES 在搜索、日志分析、指标分析和安全分析等领域应用广泛。从前端到后端到数据分析，从云服务到最流行的机器学习，ES 都提供了一整套解决方案。

elastcsearch 从设计之初就不是用来像mysql, oracle...那样存数据的。es不支持事务
它是搜索引擎...
重要的数据别放里面！

elasticSearch的安装配置请自行百度，可以直接使用postman调用es的接口网es中put数据，也可以和其他框架集成来使用，比如和springboot集成来完成CRUD ES。

**小刘最近在做搜索相关的事，但一直很苦恼。他之前在用数据库，如MySQL，来做搜索的业务，如知识库管理、问答和文档搜索等。在这过程中，他发现数据库并不能很好的满足他的需求。

1.响应时间

MySQL
背景：
小刘在做测试时，发现当数据库中的文档数仅仅上万条时，关键词查询就比较慢了。如果一旦到企业级的数据，响应速度就会更加不可接受。

原因：
在数据库做模糊查询时，如LIKE语句，它会遍历整张表，同时进行字符串匹配。

例如，当小刘在数据库查询“市场”时，数据库会在每一条记录去匹配“市场”这两字是否出现。实际上，并不是所有记录都包含“市场”，所以做了很多无用功。

这两个步骤都不高效，而且随着数据量的增大，消耗的资源和时间都会线性的增长。

Elasticsearch
提升：
小刘使用了云搜索服务后，发现这个问题被很好解决，TB级数据在毫秒级就能返回检索结果，很好地解决了痛点。

原因：
而Elasticsearch是基于倒排索引的，例子如下。

当小刘搜索“手机”时，Elasticsearch就会立即返回文档F，G，H。这样就不用花多余的时间在其他文档上了，因此检索速度得到了数量级的提升

2.分词

MySQL
背景：
在做中文搜索时，小刘发现组合词检索在数据库是很难完成的。

例如，当用户在搜索框输入“四川火锅”时，数据库通常只能把这四个字去进行全部匹配。可是在文本中，可能会出现“推荐四川好吃的火锅”，这时候就没有结果了。

原因：
数据库并不支持分词。如果人工去开发分词功能，费时费精力。

Elasticsearch
提升：
小刘使用云搜索服务后，就不用太过于关注分词了，因为Elasticsearch支持中文分词插件，很好地解决了问题。

原因：
当用户使用Elasticsearch时进行搜索时，Elasticsearch就自动帮他分好词了。

例如当小刘输入“四川火锅”时，Elasticsearch会自动做下面两件事
（1） 将“四川火锅”分词成“四川”和“火锅”
（2） 查找包含这两个词的文档

3.相关性

MySQL
背景：
在用数据库做搜索时，结果经常会出现一系列文档。小刘不禁思考：
· 到底什么文档是用户真正想要的呢？
· 怎么才能把用户想看的文档放在搜索列表最前面呢？

原因：
数据库并不支持相关性搜索。

例如，当用户搜索“咖啡厅”的时候，他很可能更想知道附近哪里可以喝咖啡，而不是怎么开咖啡厅。

Elasticsearch
提升：
小刘使用了云搜索服务后，发现Elasticsearch能很好地支持相关性评分。通过合理的优化，云搜索服务能够返回精准的结果，满足用户的需求。

原因：
Elasticsearch支持全文搜索和相关度评分。这样在返回结果就会根据分数由高到低排列。分数越高，意味着和查询语句越相关。

例如，当用户搜索“星巴克咖啡”，带有“星巴克咖啡”的信息就要比只包含“咖啡”的信息靠前。

四、Kibana

Kibana是通向Elastic产品集的窗口，它可以在Elasticsearch中对数据进行视觉探索和实时分析。

 

Kibana出报表的整个流程分为3步：

• 第一步：写query，在Elastic Search里搜出一批数据

• 第二步：使用搜出来的数据，创建图表

•第三步：拼接多个图表，做成一个报表 

建什么报表，就是看使用者的想象力了。我一开始是做了搜索相关的报表，像是最近一小时热搜关键词，最近一小时缓存命中率什么的。后来发现，Kibana的潜力真是无穷无尽。

Kibana加上Elastic Search，可以做实时数据分析。而且因为Elastic Search本质是个高性能搜索引擎，所以出数据很快。

现在让我们把这几个成员组装到一起。

可以看到，Beats + Logstash + Elastic Search + Kibana，可以做一套非常强大的日志系统。

官方给的图：

一套日志系统，高可用，可横向扩展，高自定义，出来的图表还好看，你说吼不吼啊！

具体怎么组装ES全家桶的，还是推荐各位上官网看文档，或者搜其他教程，或者直接把全家桶download下来把玩。毕竟日志系统里面最核心的ES索引设计，是跟着具体业务走的。

本文提供一些经验：

• 不一定全家桶都要用

在数据量不大、或者做抽样的时候，完全可以不用Beats和Logstash，数据直接用HTTP RESTful接口怼Elastic Search。如果是一些监控类的脚本，可以直接在shell里一句curl搞定，非常适合运维同学使用。

• 大数据量下的配置

数据量到了一定规模的时候，全家桶组合拳会开始体现价值。

Beats是简单高可用的，瓶颈一般会出现在Logstash（吃CPU）和Elastic Search（吃磁盘IO）上。Logstash好办，而Elastic Search在加机器的时候如果分片数量过少，会影响效果。所以建议一开始就给索引（index）配置较大的分片数量（shards）。

Elastic Search的ttl属性有点问题，如果要按时间分片的话，建议直接从索引这一层来操刀。例如搜索日志的索引名字就叫search-log-20160924。自己造个轮子，定时创建新的索引、删除过期的索引。

• 能不能不用Elastic Search

当然可以，Beats跟Logstash单独拿出来用也是很不错的工具。数据存储和分析未必要走-> ES -> Kibana这条路。可以感受到，Elastic Search逐渐成为Elastic Stack的概念了，不仅仅是搜索，而是整套数据解决方案。

posted on 2020-08-26 18:30  维尔维尔  阅读(545)  评论(0)  编辑  收藏  举报

导航