ELK 架构之 Elasticsearch 和 Kibana 安装配置

阅读目录：

1. ELK Stack 简介
2. 环境准备
3. 安装 Elasticsearch
4. 安装 Kibana
5. Kibana 使用
6. Elasticsearch 命令

最近在开发分布式服务追踪，使用 Spring Cloud Sleuth Zipkin + Stream + RabbitMQ 中间件，默认使用内存存储数据，但这样应用于生产环境，就不太合适了。

最终我采用的方案：服务追踪数据使用 RabbitMQ 进行采集 + 数据存储使用 Elasticsearch + 数据展示使用 Kibana。

这篇文章主要记录 Elasticsearch 和 Kibana 环境的配置，以及采集服务追踪数据的显出处理。

1. ELK Stack 简介

ELK 是三个开源软件的缩写，分别为：Elasticsearch、Logstash 以及 Kibana，它们都是开源软件。不过现在还新增了一个 Beats，它是一个轻量级的日志收集处理工具（Agent），Beats 占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给 Logstash，官方也推荐此工具，目前由于原本的 ELK Stack 成员中加入了 Beats 工具所以已改名为 Elastic Stack。

根据 Google Trend 的信息显示，Elastic Stack 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案。

Elastic Stack 包含：

Elasticsearch 是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful 风格接口，多数据源，自动搜索负载等。详细可参考 Elasticsearch 权威指南
Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为 c/s 架构，client 端安装在需要收集日志的主机上，server 端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往 Elasticsearch 上去。
Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana 可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。
Beats 在这里是一个轻量级日志采集器，其实 Beats 家族有 6 个成员，早期的 ELK 架构中使用 Logstash 收集、解析日志，但是 Logstash 对内存、cpu、io 等资源消耗比较高。相比 Logstash，Beats 所占系统的 CPU 和内存几乎可以忽略不计。

ELK Stack （5.0版本之后）--> Elastic Stack == （ELK Stack + Beats）。

目前 Beats 包含六种工具：

Packetbeat：网络数据（收集网络流量数据）
Metricbeat：指标（收集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据）
Filebeat：日志文件（收集文件数据）
Winlogbeat： windows 事件日志（收集 Windows 事件日志数据）
Auditbeat：审计数据（收集审计日志）
Heartbeat：运行时间监控（收集系统运行时的数据）

ELK 简单架构图：

2. 环境准备

服务器环境：Centos 7.0（目前单机，后续再部署集群）

Elasticsearch 和 Logstash 需要 Java 环境，Elasticsearch 推荐的版本为 Java 8，安装教程：确定稳定的 Spring Cloud 相关环境版本

另外，我们需要修改下服务器主机信息：

[root@node1 ~]# vi /etc/hostname node1

[root@node1 ~]# vi /etc/hosts 192.168.0.11 node1 127.0.0.1 node1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 node1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6

注意：我之前安装 Elasticsearch 和 Kibana 都是最新版本（6.x），但和 Spring Cloud 集成有些问题，所以就采用了 5.x 版本（具体 5.6.9 版本）

3. 安装 Elasticsearch

运行以下命令将 Elasticsearch 公共 GPG 密钥导入 rpm：

[root@node1 ~]# rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

在/etc/yum.repos.d/目录中，创建一个名为elasticsearch.repo的文件，添加下面配置：

[elasticsearch-5.x]
name=Elasticsearch repository for 5.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/5.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md

Elasticsearch 源创建完成之后，通过 makecache 查看源是否可用，然后通过 yum 安装 Elasticsearch：

[root@node1 ~]# yum makecache && yum install elasticsearch -y

修改配置（启动地址和端口）：

[root@node1 ~]# vi /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
network.host: node1  # 默认localhost，自定义为ip
http.port: 9200

要将 Elasticsearch 配置为在系统引导时自动启动，运行以下命令：

[root@node1 ~]# sudo /bin/systemctl daemon-reload
[root@node1 ~]# sudo /bin/systemctl enable elasticsearch.service

Elasticsearch 可以按如下方式启动和停止：

[root@node1 ~]# sudo systemctl start elasticsearch.service
[root@node1 ~]# sudo systemctl stop elasticsearch.service

列出 Elasticsearch 服务的日志：

[root@node1 ~]# sudo journalctl --unit elasticsearch
-- Logs begin at 三 2018-05-09 10:13:46 CEST, end at 三 2018-05-09 10:53:53 CEST. --
5月 09 10:53:43 node1 systemd[1]: [/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service:8] Unknown lvalue 'RuntimeDirectory' in section 'Service'
5月 09 10:53:43 node1 systemd[1]: [/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service:8] Unknown lvalue 'RuntimeDirectory' in section 'Service'
5月 09 10:53:48 node1 systemd[1]: Starting Elasticsearch...
5月 09 10:53:48 node1 systemd[1]: Started Elasticsearch.
5月 09 10:53:48 node1 elasticsearch[2908]: which: no java in (/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin)
5月 09 10:53:48 node1 elasticsearch[2908]: could not find java; set JAVA_HOME or ensure java is in PATH
5月 09 10:53:48 node1 systemd[1]: elasticsearch.service: main process exited, code=exited, status=1/FAILURE
5月 09 10:53:48 node1 systemd[1]: Unit elasticsearch.service entered failed state.

出现了错误，具体信息是未找到JAVA_HOME环境变量，但我们明明已经配置过了。

解决方式（参考资料：https://segmentfault.com/q/1010000004715131）：

[root@node1 ~]# vi /etc/sysconfig/elasticsearch
JAVA_HOME=/usr/local/java

重新启动：

sudo systemctl restart elasticsearch.service

或者通过systemctl命令，查看 Elasticsearch 启动状态：

[root@node1 ~]# systemctl status elasticsearch.service
elasticsearch.service - Elasticsearch
   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service; enabled)
   Active: active (running) since 一 2018-05-14 05:13:45 CEST; 4h 5min ago
     Docs: http://www.elastic.co
  Process: 951 ExecStartPre=/usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-systemd-pre-exec (code=exited, status=0/SUCCESS)
 Main PID: 953 (java)
   CGroup: /system.slice/elasticsearch.service
           └─953 /usr/local/java/bin/java -Xms2g -Xmx2g -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingO...
5月 14 05:13:45 node1 systemd[1]: Started Elasticsearch.

发现 Elasticsearch 已经成功启动。

查看 Elasticsearch 信息：

[root@node1 ~]# curl -XGET 'http://node1:9200/?pretty'
{
  "name" : "AKmrtMm",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "r7lG3UBXQ-uTLHInJxbOJA",
  "version" : {
    "number" : "5.6.9",
    "build_hash" : "877a590",
    "build_date" : "2018-04-12T16:25:14.838Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "6.6.1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

4. 安装 Kibana

运行以下命令将 Elasticsearch 公共 GPG 密钥导入 rpm：

[root@node1 ~]# rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

在/etc/yum.repos.d/目录中，创建一个名为kibana.repo的文件，添加下面配置：

[kibana-5.x]
name=Kibana repository for 5.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/5.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md

安装 Kibana：

[root@node1 ~]# yum makecache && yum install kibana -y

修改配置（地址和端口，以及 Elasticsearch 的地址，注意server.host只能填写服务器的 IP 地址）：

[root@node1 ~]# vi /etc/kibana/kibana.yml # Kibana is served by a back end server. This setting specifies the port to use. server.port: 5601 # Specifies the address to which the Kibana server will bind. IP addresses and host names are both valid values. # The default is 'localhost', which usually means remote machines will not be able to connect. # To allow connections from remote users, set this parameter to a non-loopback address. server.host: "192.168.0.11" # The Kibana server's name. This is used for display purposes. server.name: "kibana-server" # The URL of the Elasticsearch instance to use for all your queries. elasticsearch.url: "http://node1:9200"

# 配置kibana的日志文件路径，不然默认是messages里记录日志 logging.dest: /var/log/kibana.log

创建日志文件：

[root@node1 ~]# touch /var/log/kibana.log; chmod 777 /var/log/kibana.log

要将 Kibana 配置为在系统引导时自动启动，运行以下命令：

[root@node1 ~]# sudo /bin/systemctl daemon-reload
[root@node1 ~]# sudo /bin/systemctl enable kibana.service

Kibana 可以如下启动和停止

[root@node1 ~]# sudo systemctl start kibana.service
[root@node1 ~]# sudo systemctl stop kibana.service

查看启动日志：

[root@node1 ~]# sudo journalctl --unit kibana
5月 09 11:14:48 node1 systemd[1]: Starting Kibana...
5月 09 11:14:48 node1 systemd[1]: Started Kibana.

然后浏览器访问：http://node1:5601

初次使用时，会让你配置一个默认的 index，也就是你至少需要关联一个 Elasticsearch 里的 Index，可以使用 pattern 正则匹配。

注意：如果 Elasticsearch 中没有数据的话，你是无法创建 Index 的。

如果 Spring Cloud Sleuth Zipkin + Stream + RabbitMQ 配置正确的话（以后再详细说明），服务追踪的数据就已经存储在 Elasticsearch 中了。

5. Kibana 使用

创建zipkin:*索引（*匹配后面所有字符）：

然后就可以查看服务追踪的数据了：

也可以创建自定义仪表盘：

6. Elasticsearch 命令

创建索引：

$ curl -XPUT 'http://node1:9200/twitter'

查看 Index 索引列表：

$ curl -XGET http://node1:9200/_cat/indices
yellow open twitter k1KnzWyYRDeckjt7GASh8w 5 1 1 0 5.1kb 5.1kb
yellow open .kibana 8zJGQkq8TwC4s3JJLMX44g 1 1 1 0   4kb   4kb
yellow open student iZPqPcwrQbifGOfE9DQYvg 5 1 0 0  955b  955b

添加 Document 数据：

$ curl -XPUT 'http://node1:9200/twitter/tweet/1' -d '{
    "user" : "kimchy",
    "post_date" : "2009-11-15T14:12:12",
    "message" : "trying out Elastic Search"
}'

获取 Document 数据：

$ curl -XGET 'http://node1:9200/twitter/tweet/1'
{"_index":"twitter","_type":"tweet","_id":"1","_version":1,"found":true,"_source":{
    "user" : "kimchy",
    "post_date" : "2009-11-15T14:12:12",
    "message" : "trying out Elastic Search"
}}%

查询zipkin索引下面的数据：

$ curl -XGET 'http://node1:9200/zipkin:*/_search'

参考资料：

原文地址：https://www.cnblogs.com/xishuai/p/elk-elasticsearch-kibana.html

posted @ 2019-09-28 17:21 星朝阅读(1081) 评论(0) 编辑收藏举报

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星朝