2023最新ELK日志平台（elasticsearch+logstash+kibana）搭建

前言

去年公司由于不断发展，内部自研系统越来越多，所以后来搭建了一个日志收集平台，并将日志收集功能以二方包形式引入自研系统，避免每个自研系统都要建立一套自己的日志模块，节约了开发时间，管理起来也更加容易。

这篇文章主要介绍ELK最新版本的搭建，二方包的介绍可以看小霸王的另外一篇文章。

ELK介绍

Elasticsearch 是一个分布式、Restful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。作为 Elastic Stack 的核心，Elasticsearch 会集中存储您的数据，让您飞快完成搜索，并对数据进行强大的分析。
Logstash 是免费且开放的服务器端数据处理管道，能够从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到数据库中。
Kibana 是一个免费且开放的用户界面，能够让您对 Elasticsearch 数据进行可视化，从跟踪查询负载，到查看应用请求的整个过程，都能轻松完成。

搭建平台版本

平台	版本
linux	centos stream 9
java	openjdk 17
elasticsearch	8.6.2
logstash	8.6.2
kibana	8.6.2
VMware Workstation Pro	17

安装

首先在linux虚拟机上安装docker

先卸载旧版本

sudo yum remove docker docker-client docker-client-latest docker-common docker-latest docker-latest-logrotate docker-logrotate docker-engine

升级yum

yum update

设置仓库

yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

使用阿里云镜像地址

yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

安装 Docker Engine-Community

sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

设置docker开机启动并启动docker

sudo systemctl enable docker

sudo systemctl start docker

至此，docker已安装完成，可以使用docker -v查看版本，接下来就要安装三大金刚了

docker pull elasticsearch:8.6.2

docker pull kibana:8.6.2

docker pull logstash:8.6.2

启动

elasticsearch

接着先挂载elasticsearch的配置文件，方便以后修改

首先创建elasticsearch.yml文件

cluster.name: "docker-cluster"

network.host: 0.0.0.0

discovery.seed_hosts: 0.0.0.0

network.bind_host: 0.0.0.0

http.port: 9200

# Enable security features

xpack.security.enabled: false

xpack.security.enrollment.enabled: false

# Enable encryption for HTTP API client connections, such as Kibana, Logstash, and Agents

xpack.security.http.ssl:

  enabled: false

# Enable encryption and mutual authentication between cluster nodes

xpack.security.transport.ssl:

  enabled: false

创建elasticsearch容器

docker run -d --name elasticsearch  -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /home/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:8.6.2

启动elasticsearch容器

docker start elasticsearch

浏览器输入http://你的虚拟机ip:9200 显示如下，说明es启动成功

kibana

创建kibana容器,这里使用到汉化 "-e I18N_LOCALE=zh-CN"

docker run -d --name kibana --link elasticsearch:elasticsearch -e "I18N_LOCALE=zh-CN" -p 5601:5601 kibana:8.6.2

启动kibana

docker start kibana

输入http://你的虚拟机ip:5601/ 此时kibana启动成功

logstash

在linux的/home目录下新建logstash.yml文件，其中index是索引的名称，我们使用“xiaobawang-”前缀加时间来生成每天的索引。

# 输入端

input {

  stdin { }

  #为logstash增加tcp输入口，后面springboot接入会用到

  tcp {

      mode => "server"

      host => "0.0.0.0"

      port => 5043

      codec => json_lines

  }

}

#输出端

output {

  stdout {

    codec => rubydebug

  }

  elasticsearch {

    hosts => ["http://你的虚拟机ip地址:9200"]

    # 输出至elasticsearch中的自定义index名称

    index => "xiaobawang-%{+YYYY.MM.dd}"

  }

}

然后启动logstash，这里配置文件做了映射，/home/logstash.yml映射到/usr/share/logstash/pipeline/logstash.yml

docker run -d --name logstash -p 5043:5043 -p 5044:5044  --privileged=true -v /home/logstash.yml:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.yml logstash:8.6.2

进入logstash容器

docker exec -it logstash /bin/bash

安装json_lines所需的插件

/usr/share/logstash/bin/logstash-plugin install logstash-codec-json_lines

重启logstash，至此elk已全部安装完成了。

docker restart logstash

Springboot整合logstash

下面使用logstash来将日志发送到elasticsearch，这里以springboot为例。

新建一个springboot项目，引入如下包：

<dependency>

   <groupId>ch.qos.logback</groupId>

   <artifactId>logback-classic</artifactId>

</dependency>

<dependency>

   <groupId>net.logstash.logback</groupId>

   <artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>

   <version>7.3</version>

</dependency>

在resources文件夹下，创建logback.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<configuration debug="false">

    <!--获取springboot的yml配置信息-->

    <springProperty scope="context" name="applicationName" source="spring.application.name" defaultValue="default"/>

    <!--定义日志文件的存储地址 勿在 LogBack 的配置中使用相对路径-->

    <property name="LOG_HOME" value="/home"/>

    <!--输出到控制台-->

    <appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">

        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">

            <level>INFO</level>

        </filter>

        <withJansi>false</withJansi>

        <encoder>

            <!--<pattern>%d %p (%file:%line)- %m%n</pattern>-->

            <!--格式化输出：%d:表示日期    %thread:表示线程名     %-5level:级别从左显示5个字符宽度  %msg:日志消息    %n:是换行符-->

            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %highlight(%-5level) -- %boldMagenta([%thread]) %boldCyan(%logger) : %msg%n</pattern>

            <charset>UTF-8</charset>

        </encoder>

    </appender>

    <!--  日志发送至logstash  -->

    <appender name="logstash" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">

        <!-- logstash的服务器地址和通信端口 -->

        <destination>你的虚拟机IP地址:5043</destination>

        <!-- encoder is required -->

        <encoder class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder">

            <!-- 在elasticsearch的index中追加applicationName字段  -->

            <customFields>{"applicationName":"${applicationName}"}</customFields>

        </encoder>

    </appender>

    <!-- 按照每天生成日志文件 -->

    <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">

        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">

            <!--日志文件输出的文件名-->

            <FileNamePattern>${LOG_HOME}/TestWeb.log.%d{yyyy-MM-dd}.log</FileNamePattern>

            <!--日志文件保留天数-->

            <MaxHistory>30</MaxHistory>

        </rollingPolicy>

        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">

            <!--格式化输出：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度%msg：日志消息，%n是换行符-->

            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>

        </encoder>

        <!--日志文件最大的大小-->

        <triggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy">

            <MaxFileSize>10MB</MaxFileSize>

        </triggeringPolicy>

    </appender>

    <!-- 日志输出级别 -->

    <root level="INFO">

        <appender-ref ref="logstash"/>

        <appender-ref ref="console"/>

    </root>

</configuration>

新建一个controller请求

@RestController

public class TestController {

    private final static Logger logger= LoggerFactory.getLogger(TestController.class);

    @RequestMapping("/myTest")

    public void test(){

        logger.info("日志开始"+System.currentTimeMillis());

        logger.info("日志结束"+System.currentTimeMillis());

    }

}

访问完请求后，进入Stack Management找到索引管理

可以看到springboot的3月4号日志已经生成，下面进一步查看日志的内容。

点击左侧菜单，选择Discover，创建数据视图，因为索引名称前缀是xiaobawang-，所以索引模式填写xiaobawang-*

就可以匹配每天生成的日志。

至此，ELK已经搭建完成，但kibana的功能远远不限于此，还可以查看不同维度的数据视图报表，有兴趣的童鞋可以研究研究。觉得有用的话，一键三连~