目录

一、什么是elk. 1

二、ELK 常用架构及使用场景介绍... 2

1、最简单架构... 2

2、以Logstash 作为日志搜集器... 2

3、以Beats 作为日志搜集器... 3

4、引入消息队列模式... 3

三、基于 Filebeat+ELK架构的配置部署详解... 4

1、安装jdk. 5

2、安装elasticsearch. 5

3、安装kibana. 7

4、安装logstash. 8

5、安装filebeats. 9

一、什么是elk

ELK 不是一款软件,而是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三种软件产品的首字母缩写。这三者都是开源软件,通常配合使用,而且又先后归于 Elastic.co 公司名下,所以被简称为 ELK Stack。根据 Google Trend 的信息显示,ELK Stack 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案。

  • Elasticsearch:分布式搜索和分析引擎,具有高可伸缩、高可靠和易管理等特点。基于 Apache Lucene 构建,能对大容量的数据进行接近实时的存储、搜索和分析操作。通常被用作某些应用的基础搜索引擎,使其具有复杂的搜索功能;
  • Logstash:数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据,并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作,然后存储到用户指定的位置;
  • Kibana:数据分析和可视化平台。通常与 Elasticsearch 配合使用,对其中数据进行搜索、分析和以统计图表的方式展示;
  • Filebeat:ELK 协议栈的新成员,一个轻量级开源日志文件数据搜集器,基于 Logstash-Forwarder 源代码开发,是对它的替代。在需要采集日志数据的 server 上安装 Filebeat,并指定日志目录或日志文件后,Filebeat 就能读取数据,迅速发送到 Logstash 进行解析,亦或直接发送到 Elasticsearch 进行集中式存储和分析。

二、ELK 常用架构及使用场景介绍

1、最简单架构

在这种架构中,只有一个 Logstash、Elasticsearch 和 Kibana 实例。Logstash 通过输入插件从多种数据源(比如日志文件、标准输入 Stdin 等)获取数据,再经过滤插件加工数据,然后经 Elasticsearch 输出插件输出到 Elasticsearch,通过 Kibana 展示。

这种架构非常简单,使用场景也有限。初学者可以搭建这个架构,了解 ELK 如何工作

2、以Logstash 作为日志搜集器

这种结构因为需要在各个服务器上部署 Logstash,而它比较消耗 CPU 和内存资源,所以比较适合计算资源丰富的服务器,否则容易造成服务器性能下降,甚至可能导致无法正常工作。

3、以Beats 作为日志搜集器

这种架构引入 Beats 作为日志搜集器。目前 Beats 包括四种:

  • 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)。

Beats 将搜集到的数据发送到 Logstash,经 Logstash 解析、过滤后,将其发送到 Elasticsearch 存储,并由 Kibana 呈现给用户。

这种架构解决了 Logstash 在各服务器节点上占用系统资源高的问题。相比 Logstash,Beats 所占系统的 CPU 和内存几乎可以忽略不计。另外,Beats 和 Logstash 之间支持 SSL/TLS 加密传输,客户端和服务器双向认证,保证了通信安全。

因此这种架构适合对数据安全性要求较高,同时各服务器性能比较敏感的场景。

4、引入消息队列模式

Beats 还不支持输出到消息队列新版本除外:5.0版本及以上),所以在消息队列前后两端只能是 Logstash 实例。logstash从各个数据源搜集数据,不经过任何处理转换仅转发出到消息队列(kafka、redis、rabbitMQ等),后logstash从消息队列取数据进行转换分析过滤,输出到elasticsearch,并在kibana进行图形化展示

模式特点:这种架构适合于日志规模比较庞大的情况。但由于 Logstash 日志解析节点和 Elasticsearch 的负荷比较重,可将他们配置为集群模式,以分担负荷。引入消息队列,均衡了网络传输,从而降低了网络闭塞,尤其是丢失数据的可能性,但依然存在 Logstash 占用系统资源过多的问题

工作流程:Filebeat采集—>  logstash转发到kafka—>  logstash处理从kafka缓存的数据进行分析—>  输出到es—>  显示在kibana

三、基于 Filebeat+ELK架构的配置部署详解

1、Filebeat负责收集应用写到磁盘上的日志,并将日志发送给logstash

2、logstash处理来自filebeat的日志,并将处理后的日志保存elasticsearch索引库。

3、elasticsearch存储来自logstash的日志。

4、kibana从elasticsearch搜索日志,并展示到页面。

系统环境及软件:

centos7.5,java8

Filebeat,logstash,elasticsearch,kibana(可以去官网下载,这里用的版本是6.8.1)

1、安装jdk

至少jdk 7以上。一般推荐使用 Oracle JDK 1.8 或者 OpenJDK 1.8。我们这里使用 Oracle JDK 1.8。

mkdir /usr/java
tar xf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz
mv jdk1..0_171/ /usr/java/jdk1.

#添加java环境变量

echo 'export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8' >>/etc/profile
echo 'export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/lib/tools.jar' >>/etc/profile
echo 'export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH' >>/etc/profile
source /etc/profile
java -version

2、安装elasticsearch

2.1创建用户

出于安全考虑,elasticsearch默认不允许以root账号运行。

groupadd es
useradd -g es es
echo ""|passwd --stdin es

2.2 调整系统参数

echo "vm.max_map_count = 655360" >> /etc/sysctl.conf
sysctl -p

vim /etc/security/limits.conf ==》新增如下内容 * soft nofile * hard nofile * soft nproc * hard nproc

2.3 安装配置es

[root@linux01 ~]# tar xf elasticsearch-6.8..tar.gz

[root@linux01 ~]# mv elasticsearch-6.8. /usr/local/elasticsearch

[root@linux01 ~]# cd /usr/local/elasticsearch/config/

[root@linux01 config]# cp elasticsearch.yml elasticsearch.yml.bak

[root@linux01 config]# > elasticsearch.yml

[root@linux01 config]# vim elasticsearch.yml   #配置文件修改成如下

cluster.name: "elasticsearch_petition"

node.name: node-

transport.host: 0.0.0.0

transport.publish_host: 0.0.0.0

transport.bind_host: 0.0.0.0

network.host: 0.0.0.0

http.port: 

path.data: /usr/local/elasticsearch/data

path.logs: /usr/local/elasticsearch/logs

http.cors.enabled: true

http.cors.allow-origin: "*"

[root@linux01 config]# mkdir /usr/local/elasticsearch/data

[root@linux01 config]# mkdir /usr/local/elasticsearch/logs

[root@linux01 ~]# chown -R es.es /usr/local/elasticsearch/

2.4启动

su - es

/usr/local/elasticsearch/bin/elasticsearch &

#启动比较慢,稍等几分钟

2.5 验证 elasticsearch

[es@linux01 ~]$ curl 127.0.0.1:   #出来以下内容,安装成功

{

  "name" : "node-01",

  "cluster_name" : "elasticsearch_petition",

  "cluster_uuid" : "jPmcOZu5Rfi5JOq1wsWUSQ",

  "version" : {

    "number" : "6.8.1",

    "build_flavor" : "default",

    "build_type" : "tar",

    "build_hash" : "1fad4e1",

    "build_date" : "2019-06-18T13:16:52.517138Z",

    "build_snapshot" : false,

    "lucene_version" : "7.7.0",

    "minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",

    "minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"

  },

  "tagline" : "You Know, for Search"

}

2.6 安装head插件(非必须安装)

elasticsearch-head是Elasticsearch的图形化界面,方便用户对数据进行增删改查,基于REST的进行数据交互。

head插件维护地址:https://github.com/mobz/elasticsearch-head

直接使用docker启动head

docker run -p : mobz/elasticsearch-head:

访问:

3、安装kibana

3.1解压

[root@linux01 ~]# tar xf kibana-6.8.-linux-x86_64.tar.gz
[root@linux01 ~]# mv kibana-6.8.-linux-x86_64 /usr/local/kibana

3.2修改配置文件

[root@linux01 ~]# grep '^[a-Z]' /usr/local/kibana/config/kibana.yml

server.port: 

server.host: "0.0.0.0"  #监听地址

elasticsearch.hosts: ["http://192.168.100.163:9200"]   #es地址

kibana.index: ".kibana"  #在es中添加.kibana索引

i18n.locale: "zh-CN"  #设置为中文

3.3 后台运行 Kibana:

[root@linux01 ~]# /usr/local/kibana/bin/kibana &

3.4 浏览器访问:http://ip:5601

4、安装logstash

4.1解压文件

tar xf logstash-6.8..tar.gz

mv logstash-6.8. /usr/local/logstash

4.2新增测试配置文件

[root@linux01 ~]# cat /usr/local/logstash/config/logstash-sample.conf

input {

beats {

port => ""}

}

output {

elasticsearch {hosts => "192.168.100.163:9200" } #elasticsearch服务地址

stdout { codec=> rubydebug }

}

4.3 启动

[root@linux01 config]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f /usr/local/logstash/config/logstash-sample.conf

5、安装filebeats

5.1解压

[root@linux01 ~]# tar xf filebeat-6.8.-linux-x86_64.tar.gz

[root@linux01 ~]# mv filebeat-6.8.-linux-x86_64 /usr/local/filebeat

5.2修改配置文件

cd /usr/local/filebeat/

vim filebeat.yml

#=========================== Filebeat inputs ====================

filebeat.inputs:

# Each - is an input. Most options can be set at the input level, so

# you can use different inputs for various configurations.

# Below are the input specific configurations.

- type: log

  # Change to true to enable this input configuration.

  enabled: true   #注意是否为true

  # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.

  paths:

    - /var/log/messages   #收集日志路径

    #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*

  # Exclude lines. A list of regular expressions to match. It drops the lines that are

  # matching any regular expression from the list.

  #exclude_lines: ['^DBG']

#-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------

# Elasticsearch这部分全部注释掉 

#output.elasticsearch:   

  # Array of hosts to connect to.

  #hosts: ["localhost:9200"]

#----------------------------- Logstash output --------------------------------

output.logstash:    #去掉注释

  # The Logstash hosts

  hosts: ["192.168.100.163:5044"]   #logstash地址

filebeat.yml 配置的主要有两个部分,一个是日志收集,一个是日志输出的配置。

配置解释:

type: log 读取日志文件的每一行(默认)
enabled: true 该配置是否生效,如果改为false,将不收集该配置的日志
paths: 要抓取日志的全路径
fields: 自定义属性,可以定义多个,继续往下排就行
multiline.pattern: 正则表达式
multiline.negate: true 或 false;默认是false,匹配pattern的行合并到上一行;true,不匹配pattern的行合并到上一行
multiline.match: after 或 before,合并到上一行的末尾或开头

exclude_lines: ['DEBUG'] 该属性配置不收集DEBUG级别的日志,如果配置多行 这个配置也要放在多行的后面

192.168.100.163:5044 为输出到Logstash的地址和端口。

5.3
启动服务

./filebeat -e -c filebeat.yml

5.4 添加索引到kibana

至此ELK+Filebeat已全部连通

ELk架构解析和部署的更多相关文章

  1. 万字长文:ELK(V7)部署与架构分析

    ELK(7版本)部署与架构分析 1.ELK的背景介绍与应用场景 在项目应用运行的过程中,往往会产生大量的日志,我们往往需要根据日志来定位分析我们的服务器项目运行情况与BUG产生位置.一般情况下直接在日 ...

  2. ELK(V7)部署与架构分析

    1.ELK的背景介绍与应用场景 在项目应用运行的过程中,往往会产生大量的日志,我们往往需要根据日志来定位分析我们的服务器项目运行情况与BUG产生位置.一般情况下直接在日志文件中tailf. grep. ...

  3. 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 ...

  4. ELK学习笔记之ELK架构与介绍

    0x00 为什么用到ELK 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 ...

  5. Magento的基本架构解析

    Magento的基本架构解析 magento 是在Zend框架基础上建立起来的,这点保证了代码的安全性及稳定性.选择Zend的原因有很多,但是最基本的是因为 zend框架提供了面向对象的代码库并且有很 ...

  6. Hadoop工程包架构解析

    Hadoop源码解析 1 --- Hadoop工程包架构解析 1 Hadoop中各工程包依赖简述    Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算 ...

  7. OpenStack最新版本Folsom架构解析

    OpenStack最新版本Folsom架构解析摘要:OpenStack的第6版,版本代号为Folsom的最新版于今年九月底正式发布,Folsom将支持下一代软件定义网络(SDN)作为其核心组成部分.F ...

  8. ELK 架构之 Logstash 和 Filebeat 安装配置

    上一篇:ELK 架构之 Elasticsearch 和 Kibana 安装配置 阅读目录: 1. 环境准备 2. 安装 Logstash 3. 配置 Logstash 4. Logstash 采集的日 ...

  9. ELK 架构之 Logstash 和 Filebeat 配置使用(采集过滤)

    相关文章: ELK 架构之 Elasticsearch 和 Kibana 安装配置 ELK 架构之 Logstash 和 Filebeat 安装配置 ELK 使用步骤:Spring Boot 日志输出 ...

随机推荐

  1. XGboost数据比赛实战之调参篇(完整流程)

    这一篇博客的内容是在上一篇博客Scikit中的特征选择,XGboost进行回归预测,模型优化的实战的基础上进行调参优化的,所以在阅读本篇博客之前,请先移步看一下上一篇文章. 我前面所做的工作基本都是关 ...

  2. MySQL——Alias

    查询时,当表名很长或者执行一些特殊查询的时候,为了方便操作或者需要多次使用相同的表时,可以为表指定别名,用这个别名代替表原来的名称. 设置别名为表设置别名 <表名> [AS] <别名 ...

  3. python之sys._getframe() 用于查看函数被什么函数调用以及被第几行调用及被调用函数所在文件

    import sys def get_cur_info(): print(sys._getframe().f_code.co_filename) # 当前文件名,可以通过__file__获得 prin ...

  4. vue项目中监听sessionStorage值发生变化

    首先在main.js中给Vue.protorype注册一个全局方法, 其中,我们约定好了想要监听的sessionStorage的key值为’watchStorage’, 然后创建一个StorageEv ...

  5. 这个 'ip' 竟然把我搞蒙圈了……

    1.查看redis连接配置(某项目) <bean id="redisCacheServer" class="com.spring.cache.RedisCacheS ...

  6. java实现视频断点上传文件

    一.概述 所谓断点续传,其实只是指下载,也就是要从文件已经下载的地方开始继续下载.在以前版本的HTTP协议是不支持断点的,HTTP/1.1开始就支持了.一般断点下载时才用到Range和Content- ...

  7. Codeforces 950C Zebras ( 贪心 && 模拟 )

    题意 : 给出一个 01 串,要求你将其分隔出若干个子序列 ( 每个数字只能属于某一个子序列 ) ,子序列必须满足由 0 开头和结尾,且中间需 01 交替构成.若无法做到,则输出 -1. 分析 :  ...

  8. CDOJ 1063 堆排序模板

    D - 秋实大哥与妹纸 Time Limit:1000MS     Memory Limit:1500KB     64bit IO Format:%lld & %llu Submit Sta ...

  9. HDU 6191 Query on A Tree(字典树+离线)

    Query on A Tree Time Limit: 20000/10000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 132768/132768 K (Java/Othe ...

  10. mac 绑定阿里企业邮箱

    注意事项: 1. 收件服务器 千万得写对, 选 pop 就写 pop.mxhichina.com; 选 imap 就写 imap.mxhichina.com 2. 发件服务器 必须写,smtp.mxc ...