Docker安装ELK日志分析系统

Docker安装ELK 分布式日志分析系统

一、简介

ELK(分布式日志分析系统)包含ElasticSearch(可简称ES)，Logstash，Kibana三个核心组件。
ElasticSearch是实时全文搜索和分析引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能，对外提供REST和java api，可扩展性的分布式系统。
Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具，几乎支持所有类型的日志，能够接收多种来源的日志，包括syslog、mq，并且能够输出到多种介质中，包括es，邮件等等。
Kibana是一个基于Web的图形界面，用于搜索、分析和可视化存储在 Elasticsearch指标中的日志数据。它利用Elasticsearch的REST接口来检索数据，不仅允许用户定制仪表板视图，还允许用户使用es语法进行操作。

二、环境准备

VMWare版本：15.5.5
操作系统：CentOS7
Docker版本：19.03.12
ELK镜像准备：

# 建议拉取相同版本的ELK镜像
docker pull elasticsearch:7.8.0
docker pull logstash:7.8.0
docker pull kibana:7.8.0
# ElasticSearch-Head是一个用于查看ElasticSearch相关信息的管理界面
docker pull mobz/elasticsearch-head:5-alpine

三、安装操作：

1. 安装ElasticSearch（如需安装IK中文分词器，可参考这里）

docker run -d -p 5601:5601 --link=elasticsearch-ik:elasticsearch -v /docker/kibana/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml --name kibana_es kibana:7.8.0
docker run -d --restart=always --log-driver json-file --log-opt max-size=100m --log-opt max-file=2 --name kibana_es -p 5601:5601 -v /docker/kibana/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml kibana:7.8.0

创建容器并启动：docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name elasticsearch elasticsearch:7.8.0
9300：集群节点间通讯接口
9200：客户端访问接口
discovery.type=single-node ：表示单节点启动
查看实时日志：docker logs -f elasticsearch，发现ES启动失败
错误处理：

ERROR: [2] bootstrap checks failed
[1]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
[2]: the default discovery settings are unsuitable for production use; at least one of [discovery.seed_hosts, discovery.seed_providers, cluster.initial_master_nodes] must be configured

错误[1]的解决方法：

修改sysctl配置：vi /etc/sysctl.conf
添加内容：vm.max_map_count=655360
保存修改，执行：sysctl -p

错误[2]的解决方法：

删除启动失败的ES容器：`docker rm elasticsearch
在创建容器命令中加入指定discovery.type=single-node：
docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" --name elasticsearch elasticsearch:7.8.0
执行命令后查看容器运行情况：docker ps,及实时日志：docker logs -f elasticsearch

① 验证ElasticSearch

执行：curl localhost:9200,显示如下即启动成功

[root@localhost docker]# curl localhost:9200
{
  "name" : "9f832bbeb44a",
  "cluster_name" : "docker-cluster",
  "cluster_uuid" : "8GAjHyQEToO6PMl8dDoemQ",
  "version" : {
    "number" : "7.8.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "docker",
    "build_hash" : "757314695644ea9a1dc2fecd26d1a43856725e65",
    "build_date" : "2020-06-14T19:35:50.234439Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.5.1",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

[注]：容器启动成功后，可进入容器内部的/config/elasticsearch.yml进行其他配置

② 其他情况（没碰到，记录仅提供问题解决思路）

如果报如下错误

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO:
os::commit_memory(0x0000000085330000, 2060255232, 0) failed;
error=’Cannot allocate memory’ (errno=12)

这是由于elasticsearch:tag 默认分配 jvm 空间太大，内存不足以分配导致。
解决方法就是修改jvm空间分配:

查找 jvm.options 文件：find /var/lib/ -name jvm.options
修改查找到的 jvm.options 文件：（均改为 512m）
vi /var/lib/docker/overlay2/1ff5019ead459b4d090b4a72e95e3cc17dc7a8432ce0051e470a3c99ac35c4a6/diff/usr/share/elasticsearch/config/jvm.options

# Xms represents the initial size of total heap space
# Xmx represents the maximum size of total heap space

-Xms512m
-Xmx512m

################################################################
## Expert settings
################################################################

保存退出，再次运行创建运行elasticsearch命令，成功启动。

2. 安装kibana

尝试执行docker run -d -e ELASTICSEARCH_URL=http://192.168.0.199:9200 --name kibana -p 5601:5601 kibana:7.8.0
发现加了-e ELASTICSEARCH_URL=http://192.168.0.199:9200并没有什么卵用
还是中规中矩启动：
docker run -d -p 5601:5601 --name kibana_es kibana:7.8.0
查看启动日志：docker logs -f kibana_es
反复出现以下字样

{"type":"log","@timestamp":"2020-07-29T09:10:35Z","tags":["warning","elasticsearch","admin"],"pid":6,"message":"Unable to revive connection: http://elasticsearch:9200/"}
{"type":"log","@timestamp":"2020-07-29T09:10:35Z","tags":["warning","elasticsearch","admin"],"pid":6,"message":"No living connections"}

进入kibana容器内
docker exec -it kibana_es bash
vi config/kibana.yml

#
# ** THIS IS AN AUTO-GENERATED FILE **
#

# Default Kibana configuration for docker target
server.name: kibana
server.host: "0"
# 原：elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch:9200" ]
# 新：（elasticsearch服务所在的ip）
elasticsearch.hosts: [ "http://192.168.0.199:9200" ]
monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true

保存更改:wq+enter，退出容器exit，重启容器`docker restart kibana_es`
访问地址：http://127.0.0.1:5601。如果你的kibana版本高于ES的版本，访问后会报错 "Kibana server is not ready yet"。因此在安装前务必下载版本比ES低。
vi config/kibana.yml
elasticsearch.hosts: [ "http://192.168.0.199:9200" ]
docker restart
docker run -d -p 5601:5601 --name kibana --link elasticsearch:elasticsearch kibana
docker run -d -p 5601:5601 --name kibana_es --link elasticsearch-ik:elasticsearch kibana:7.8.0

3. 安装Logstash

# 创建并启动logstash
docker run -d -p 5044:5044 --name es_logstash logstash:7.8.0
# 进入容器
docker exec -it es_logstash bash
# 编辑配置
vi config/logstash.yml
# 添加配置，保存并重启
http.host: "0.0.0.0"
xpack.monitoring.elasticsearch.url: http://192.168.0.199:9200
xpack.monitoring.elasticsearch.username: elastic
xpack.monitoring.elasticsearch.password: elastic

修改pipeline下的logstash.conf文件

docker exec -it es_logstash /bin/bash
ls
bin  config  CONTRIBUTORS  data  Gemfile  Gemfile.lock  lib  LICENSE  logstash-core  logstash-core-plugin-api  modules  NOTICE.TXT  pipeline  tools  vendor
cd pipeline
ls
logstash.conf
vi logstash.conf

#原来的
#========================================
#input {
#  beats {
#    port => 5044
#  }
#}

#output {
#  stdout {
#    codec => rubydebug
#  }
#}
#========================================
#添加的部分
input {
        file {
            codec=> json
                path => "/usr/local/*.json"
        }
}
filter {
  #定义数据的格式
  grok {
    match => { "message" => "%{DATA:timestamp}\|%{IP:serverIp}\|%{IP:clientIp}\|%{DATA:logSource}\|%{DATA:userId}\|%{DATA:reqUrl}\|%{DATA:reqUri}\|%{DATA:refer}\|%{DATA:device}\|%{DATA:textDuring}\|%{DATA:duringTime:int}\|\|"}
  }
}
output {
   elasticsearch{
     hosts=> "http://192.168.0.199:9200"
   }
}

4. 安装ElasticSearch-Head

执行：docker run -d --name es_admin -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5-alpine
访问http://ip:9100,进入界面点击连接发现连接不上ES
在ES容器配置跨域处理即可连接

# 处理方式1：在创建ES容器时直接指定跨域配置
    docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "http.cors.enabled=true" -e "http.cors.allow-origin=*" -e "discovery.type=single-node" --name elasticsearch elasticsearch:7.8.0

# 处理方式2：进入ES容器内，修改/config/elasticsearch.yml
    # 进入ES容器内
    docker exec -it elasticsearch bash
    # 编辑config/elasticsearch.yml
    vi config/elasticsearch.yml
    # config/elasticsearch.yml添加跨域配置
    http.cors.enabled: true
    http.cors.allow-origin: "*"
    # 重启ES容器
    docker restart elasticsearch

博客参考：
https://www.jianshu.com/p/3c90f144775f
https://www.jianshu.com/p/a0bd70301eec
https://www.jianshu.com/p/66db4d660d9c
https://blog.csdn.net/devcloud/article/details/99681107（最简单运行）
elasticsearch.yml配置详解https://www.jianshu.com/p/c6f3368c13a3

posted @ 2020-07-29 00:34 LinWenLi 阅读(1117) 评论(0) 编辑收藏举报

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