ELK 搭建实战

一, 软件介绍

　　　　01,为什么用到ELK?

 1     一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大
　　如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的
　　日志统一收集，管理，访问。 
 2 　　一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建
　　一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。
 3  一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点：
     收集－能够采集多种来源的日志数据
     传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统
     存储－如何存储日志数据
      分析－可以支持 UI 分析
      警告－能够提供错误报告，监控机制 
   ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统

　　　　elk简介:

　　ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，
Filebeat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。

　　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。

　　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。

Filebeat隶属于Beats。目前Beats包含四种工具：

        Packetbeat（搜集网络流量数据）
        Topbeat（搜集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据）
        Filebeat（搜集文件数据）
        Winlogbeat（搜集 Windows 事件日志数据）

　　　　>>>>连接参考文档<<<<　

Filebeat：
    https://www.elastic.co/cn/products/beats/filebeat
    https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/5.6/index.html

Logstash：
    https://www.elastic.co/cn/products/logstash
    https://www.elastic.co/guide/en/logstash/5.6/index.html

Kibana:
    https://www.elastic.co/cn/products/kibana
    https://www.elastic.co/guide/en/kibana/5.5/index.html

Elasticsearch：
    https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch
    https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/index.html

elasticsearch中文社区：
    https://elasticsearch.cn/

二, 基础部署

　　环境准备:

　　　　配置管理的用户(默认需要使用普通用户启动)

　　　　　　groupadd elk

　　　　　　useradd -g elk elk

　　　　　　chown -R elk:elk /elk

　　　　对防火墙规则不熟悉的建议关闭

　　　环境分配:

　　　　Java 环境1.8

　　　　elasticsearch 6.6.0 https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.6.0.tar.gz

　　　　logstash 6.6.0 https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-6.6.0.tar.gz

　　　　kibana 6.6.0　　https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.6.0-linux-x86_64.tar.gz

　　java 安装:

　　　　下载地址:　　　

http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html

　　　　解压安装包　　

tar -xzvf jdk-8u111-linux-x64.tar.gz

　　　　　　配置环境

　vim /etc/profile
　　JAVA_HOME=/application/evn/jdk
　　CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar 
　　JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
　　PATH=$JAVA_HOME/bin:$HOME/bin:$HOME/.local/bin:$PATH
 
　　source /etc/profile

elasticsearch安装:

　　解压安装包

　　tar zxvf elasticsearch-6.6.0.tar-1.gz
　　cd elasticsearch-6.6.0/
　　ln -s elasticsearch-6.6.0 elasticsearch

　　vim config/elasticsearch.yml 修改默认配置

cluster.name: elk_cluster
　　node.name: node-0
　　path.data: /elk/elasticsearch/data
　　path.logs: /elk/elasticsearch/logs
　　network.host: elk-master 填写主机名或者ip都可以,注意主机名解析
　　http.port: 9200

　　配置好了后启动

　/elk/elasticsearch/bin/elasticsearch &

 错误:

　　　 　　　　登入elk用户然后启动软件
　　　　　　su elk
　　　　　　　　/elk/elasticsearch/bin/elasticsearch &
　　　
　　max file descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536]

vi /etc/security/limits.conf
elk soft nofile 819200 
elk hard nofile 819200

 　　max number of threads [1024] for user [work] likely too low, increase to at least [2048]　

vi /etc/security/limits.d/90-nproc.conf
*          soft    nproc     1024
#修改为：
*          soft    nproc     2048

 　 max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144]

vi /etc/sysctl.conf
#增加改行配置：
vm.max_map_count=655360  

sysctl -p

　　另外再配置ES的时候，threadpool.bulk.queue_size 已经变成了thread_pool.bulk.queue_size ，ES_HEAP_SIZE，ES_MAX_MEM等配置都变为ES_JAVA_OPTS这一配置项，如限制内存最大最小为1G：

export ES_JAVA_OPTS="-Xms1g -Xmx1g"
 
最后:进程显示出来,端口也有了则表示安装成功
 
　　　　　　即配置成功
 
　　　Logstash安装:
　
tar -zxvf logstash-6.6.0.tar.gz
`　　ln -s logstash-6.6.0 logstash
　　cd logstash

　　编写配置文件

　　　　vim config/logstash.config

# Sample Logstash configuration for creating a simple
　　# Beats -> Logstash -> Elasticsearch pipeline.

input {
  beats {
    port => 5044
    codec => "json"
}
}
filter {
  #Only matched data are send to output.
  #
}
output {
  elasticsearch {
    action => "index"
    hosts => ["http://10.0.0.223:9200"]
    index => "%{[@metadata][beat]}-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}"
    user => "elk"
    password => "123456"
  }
}

 　　　启动logstash　

/elk/logstash/bin/logstash -f /elk/logstash/config/logstash.config &

 　　　　
　　　　
 
　　　
　　　kibana 安装:

　　    tar -zxvf kibana-6.6.0-linux-x86_64.tar.gz
　　　　ln -s  kibana-6.6.0-linux-x86_64 kibana
　　　　cd kibana
　　　vim config/kibana.yml
　　　
　　　　server.port: 5601
　　　　server.host: “10.0.0.223”
　　　　elasticsearch.url: http://10.0.0.223:9200
　　　　kibana.index: “.kibana”

　　启动kibana:
　　　　 　　/elk/kibana/bin/kibana &
　　　　　　　　
三, 使用详解
　创建index
 
第二步
　　
 这些是自动生成的域　　也可以理解为 跟数据库中的字段类似,其中有一个message字段,就是我们想要的日志信息。 

　　再次点击discover
　　　　　　显示时间范围生成的日志

添加过滤

posted on 2019-02-10 20:40 kingle-l 阅读(499) 评论(0) 编辑收藏举报