zipkin+elk微服务日志收集分析系统
docker安装elk日志分析系统
在win10上安装docker环境
tip：win7/8
win7、win8 系统
win7、win8 等需要利用 docker toolbox 来安装，国内可以使用阿里云的镜像来下载，下载地址：http://mirrors.aliyun.com/docker-toolbox/windows/docker-toolbox/win10
现在 Docker 有专门的 Win10 专业版系统的安装包，需要开启Hyper-V。
程序和功能->启用或关闭Windows功能->选中Hyper-V
1、安装 Toolbox
最新版 Toolbox 下载地址： https://www.docker.com/get-docker
点击 Download Desktop and Take a Tutorial，并下载 Windows 的版本，如果你还没有登录，会要求注册登录。
2、运行安装文件
双击下载的 Docker for Windows Installer 安装文件，一路 Next，点击 Finish 完成安装。
安装完成
Docker 会自动启动。通知栏上会出现个小鲸鱼的图标，这表示 Docker 正在运行。
我们可以在命令行执行 docker version 来查看版本号，docker run hello-world 来载入测试镜像测试。
如果没启动，你可以在 Windows 搜索 Docker 来启动。
镜像加速
鉴于国内网络问题，后续拉取 Docker 镜像十分缓慢，我们可以需要配置加速器来解决，我使用的是网易的镜像地址：http://hub-mirror.c.163.com。
- Win10可以点击docker图标在Settings中的Daemon来配置。
- 新版的 Docker 使用 /etc/docker/daemon.json（Linux） 或者 %programdata%\docker\config\daemon.json（Windows） 来配置 Daemon。
请在该配置文件中加入（没有该文件的话，请先建一个）：
{
"registry-mirrors": ["http://hub-mirror.c.163.com"]
}安装elk
打开cmd\powershell，输入docker命令：
docker run --ulimit nofile=65536:65536 -p 5601:5601 -p 9200:9200 -p 5044:5044 -p 5045:5045 -p 5046:5046 -d --restart=always --name elk sebp/elk下载完会自动启动，现在需要修改logstash配置：
docker exec -it elk /bin/bash #进入容器
cd etc/logstash/conf.d/
vim 02-beats-input.conf #修改input配置
--------------------------------------------覆盖
input {
tcp {
port => 5044
codec => json_lines
}
}
output{
elasticsearch {
hosts => ["localhost:9200"]
}
}退出容器，重启elk
docker restart elk访问localhost:5601可以进入kibana界面
Zipkin
需要安装zipkin最新版本，最新版可以前往zipkin的github进行获取
Maven仓库链接：https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin&a=zipkin-server&v=LATEST&c=exec
下载jar包，运行
下载jar包(版本可能会变)，在jar的目录下执行命令：
java -jar zipkin-server-2.16.2-exec.jar --STORAGE_TYPE=elasticsearch --DES_HOSTS=http://ip:9200（若在本机，可以使用localhost）
--STORAGE_TYPE 指明数据服务
--DES_HOSTS 指明地址附录
pom.xml依赖：
<dependency>
<groupId>net.logstash.logback</groupId>
<artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
<version>5.2</version>
</dependency>logback.xml配置：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!--该日志将日志级别不同的log信息保存到不同的文件中 -->
<configuration>
<include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml" />
<springProperty scope="context" name="springAppName"
source="spring.application.name" />
<!-- 日志在工程中的输出位置 -->
<property name="LOG_FILE" value="${BUILD_FOLDER:-build}/${springAppName}" />
<!-- 控制台的日志输出样式 -->
<property name="CONSOLE_LOG_PATTERN"
value="%clr(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}){faint} %clr(${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p}) %clr(${PID:- }){magenta} %clr(---){faint} %clr([%15.15t]){faint} %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}}" />
<!-- 控制台输出 -->
<appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<level>INFO</level>
</filter>
<!-- 日志输出编码 -->
<encoder>
<pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</pattern>
<charset>utf8</charset>
</encoder>
</appender>
<!-- 为logstash输出的JSON格式的Appender -->
<appender name="logstash"
class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
<destination>127.0.0.1:5044</destination>
<!-- 日志输出编码 -->
<encoder
class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
<providers>
<timestamp>
<timeZone>UTC</timeZone>
</timestamp>
<pattern>
<pattern>
{
"severity": "%level",
"service": "${springAppName:-}",
"trace": "%X{X-B3-TraceId:-}",
"span": "%X{X-B3-SpanId:-}",
"exportable": "%X{X-Span-Export:-}",
"pid": "${PID:-}",
"thread": "%thread",
"class": "%logger{40}",
"rest": "%message"
}
</pattern>
</pattern>
</providers>
</encoder>
</appender>
<!-- 日志输出级别 -->
<root level="INFO">
<appender-ref ref="console" />
<appender-ref ref="logstash" />
</root>
</configuration>来自blog.koreyoshi.work