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：

• 集中式日志系统 ELK 协议栈详解
• ELK+Filebeat搭建实时日志分析平台
• 如何在CentOS 7上安装Elasticsearch，Logstash和Kibana（ELK堆栈）
• Spring Cloud Sleuth进阶实战
• How To Install Elasticsearch, Logstash, and Kibana (ELK Stack) on CentOS 7
• 如何在 CentOS 7 上安装 Elastic Stack
• 搭建ELK日志分析平台（下）—— 搭建kibana和logstash服务器（推荐）
• 搭建ELK日志分析平台（上）—— ELK介绍及搭建 Elasticsearch 分布式集群（推荐）