ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者是核心套件，但并非全部。
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；是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能，可扩展的分布式系统。它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上。

ELK搭建

ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者是核心套件实现日志采集、分析、展示，但并非全部。

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；是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能，可扩展的分布式系统。它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上。

Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。它支持几乎任何类型的日志，包括系统日志、错误日志和自定义应用程序日志。它可以从许多来源接收日志，这些来源包括 syslog、消息传递（例如 RabbitMQ）和JMX，它能够以多种方式输出数据，包括电子邮件、websockets和Elasticsearch。

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，不仅允许用户创建他们自己的数据的定制仪表板视图，还允许他们以特殊的方式查询和过滤数据。

一、参考资料

二、下载相关的docker镜像

docker pull elasticsearch:7.6.0
docker pull kibana:7.6.0
docker pull logstash:7.6.0
docker pull mobz/elasticsearch‐head:5

三、 安装elasticsearch

创建一个elk文件夹, 后面的elk日志采集系统的配置文件都放在这里面

mkdir /home/elk

创建elasticsearch配置文件

vi /home/elk/elasticsearch.yml

在里面添加如下配置：

cluster.name: "docker-cluster"
network.host: 0.0.0.0
# 访问ID限定，0.0.0.0为不限制，生产环境请设置为固定IP
transport.host: 0.0.0.0
# elasticsearch节点名称
node.name: node-1
# elasticsearch节点信息
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
# 下面的配置是关闭跨域验证（可以不开启）
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

创建并启动elasticsearch容器

docker run -di -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name=elasticsearch -v /home/elk/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml elasticsearch:7.6.0

Elasticsearch默认是集群模式，集群模式下对机器配置较高；可以指定使用单机版的部署。下面是启动命令:

docker run -d --restart=always --name es7 -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.6.0

之后通过9200端口在浏览器上访问（需要开启外网访问权限），有信息返回则成功；，像下面的信息：

{
  "name" : "node-1",
  "cluster_name" : "docker-cluster",
  "cluster_uuid" : "7jUr1QFPQcSbDGG4A4c5Og",
  "version" : {
    "number" : "7.6.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "docker",
    "build_hash" : "7f634e9f44834fbc12724506cc1da681b0c3b1e3",
    "build_date" : "2020-02-06T00:09:00.449973Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.4.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

注意：如果需要添加插件时，需要将容器的插件目录映射到实际的路径中或者通过命令（如安装ik分词器：docker cp ik elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/plugins/）将其拷贝到容器中

可能遇到的问题

1. 启动成功后，过了一会就停止

这与我们刚才修改的配置有关，因为elasticsearch在启动的时候会进行一些检查，比如最多打开的文件的个数以及虚拟内存
区域数量等等，如果你放开了此配置，意味着需要打开更多的文件以及虚拟内存（实际就是硬件配置达不到它的要求），所以我们还需要系统调优。

  • 修改/etc/security/limits.conf ，添加如下内容：

      * soft nofile 65536
  * hard nofile 65536

nofile是单个进程允许打开的最大文件个数 soft nofile 是软限制 hard nofile是硬限制

  • 修改/etc/sysctl.conf，追加内容

      vm.max_map_count=655360

vm.max_map_count是限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量

执行下面命令 修改内核参数马上生效，之后重启服务器和docker服务

sysctl ‐p
2. 启动失败显示如下日志信息
ERROR: [1] bootstrap checks failed
[1]: 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

这个是由于elasticsearch7是集群多节点的版本，需要在elasticsearch.yml中添加如下配置（我们已经在上面配置了无需再处理）：

# elasticsearch节点名称
node.name: node-1
# elasticsearch节点信息
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
3. 外网上已经可以通过9200端口推送数据和查询数据，但是后面安装的kibana等组件却无法连

查看日志发现如下错误

error=>"Elasticsearch Unreachable: [http://192.168.6.128:9200/][Manticore::...

这个问题通常是由于安装在一台机器上的docker容器，防火墙开启的状态下，docker容器内部无法访问宿主机服务（能够访问非宿主机的其他局域网计算机的服务），解决方法如下3种：

  1. 配置防火墙规则firewall-cmd –zone=public –add-port={port}/tcp –permanent，并重载防火墙规则firewall-cmd –reload

     firewall-cmd --zone=public --add-port=9200/tcp --permanent
 firewall-cmd --reload

  2. 启动容器时使用–net host模式（docker的4种网络模式：https://www.jianshu.com/p/22a7032bb7bd）

  3. 关闭防火墙（不建议）

安装elasticsearch‐head插件做调试使用（可以不安装）

docker run ‐di ‐‐name=es-head ‐p 9100:9100 mobz/elasticsearch‐head:5

启动成功后访问9100端口即可使用界面化进行管理elasticsearch。

在本地电脑上安装

  1. 下载head插件：https://github.com/mobz/elasticsearch-head

  2. 将grunt安装为全局命令 。Grunt是基于Node.js的项目构建工具。它可以自动运行你所 设定的任务

     npm install ‐g grunt‐cli

  3. 安装依赖

     npm install

  4. 启动

     grunt server

打开浏览器，输入 http://localhost:9100

四、安装kibana

kibana主要用于对elasticsearch的数据进行分析查看。注意选择的版本必须和elasticsearch的版本相同或者低，建议和elasticsearch的版本相同，否则会无法将无法使用kibana。

创建配置文件

vi /home/elk/kibana.yml

在里面编写如下配置：

server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.hosts: ["http://elasticsearch的IP:9200"]
# 操作界面语言设置为中文
i18n.locale: "zh-CN"

创建并启动kibana容器

docker run -di --name kibana -p 5601:5601 -v /home/elk/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml kibana:7.6.0

启动成功后访问5601端口即可进入kibana管理界面。（进入后要求选择配置，直接选择自己浏览即可）

操作说明

刚进入系统时会有如下提示，任意选择即可

创建索引模式，以便我们可以查看日志信息




五、安装logstash

logstash会将收到的日志信息推送到elasticsearch中

创建配置文件

vi /home/elk/kibana.yml

在里面添加如下配置：

input {
    tcp {
        port => 5044
		# 输入为json数据
        codec => json_lines
    }
}
filter {

}
output {
	# 这个是logstash的控制台打印（进行安装调试的时候开启，稍后成功后去掉这个配置即可）
	stdout {
		codec => rubydebug
	}
	# elasticsearch配置
	elasticsearch {
		hosts => ["elasticsearch的IP:9200"]
		# 索引名称，没有会自动创建
		index => "logstash-%{[server_name]}-%{+YYYY.MM.dd}"
	}
}

%{[server_name]} 说明：这个是取输入的json数据中的key为server_name值。

创建和启动logstash容器

docker run -di -p 5044:5044 -v /home/elk/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf --name logstash logstash:7.6.0

将微服务的日志推送到logstash中

下面以springboot项目为例

添加maven依赖

    <dependency>
        <groupId>net.logstash.logback</groupId>
        <artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
        <version>6.3</version>
    </dependency>

下面以springboot中使用logback作为日志处理工具，配置文件（logback-spring.xml）配置信息如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <!-- 控制台输出 -->
    <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %highlight(%-5level) %cyan(%logger{50}.%M.%L) - %highlight(%msg) %n</pattern>
        </layout>
    </appender>
    <!--logback输出-->
    <appender name="STASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <destination>192.168.0.111:5044</destination>
        <encoder class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder">
            <!-- 打印行号、方法名，官方不建议在生产环境开启此配置，默认为false(关闭)，具网友测试开启后的耗时是未开启的大约360倍的时间（业务量小的时候可以忽略） -->
            <includeCallerData>true</includeCallerData>
            <!-- 设置时区-->
            <timeZone>UTC</timeZone>
            <!-- 日期格式化-->
			<!-- <timestampPattern>yyyy-MM-dd\'T\'HH:mm:ss.SSS</timestampPattern>-->
            <!-- 添加自定义属性，这里的server_name是服务名-->
            <customFields>{"server_name":"demo-server"}</customFields>
        </encoder>
        <!-- 设置超时时间， 默认没有，使用集群的时候可以加上-->
		<!--<writeTimeout>30 seconds</writeTimeout>-->
    </appender>

    <root level="INFO">
        <!--本地开发调试将控制台输出打开，同时将日志文件输出关闭，提高日志性能；线上部署请务必将控制台输出关闭-->
        <appender-ref ref="STDOUT"/>
        <appender-ref ref="STASH"/>
    </root>
</configuration>

更详细的配置说明见官方文档:https://github.com/logstash/logstash-logback-encoder

注意生产环境中请把权限相关验证配置上

版权声明：本文为vchar原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://www.cnblogs.com/vchar/p/12319216.html