Elastic 技术栈之快速入门

Elastic 技术栈之快速入门
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Elastic 技术栈之快速入门
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 安装
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Elastic 技术栈之快速入门

概念

ELK 是什么

ELK 是 elastic 公司旗下三款产品 ElasticSearch 、Logstash 、Kibana 的首字母组合。

ElasticSearch 是一个基于 Lucene 构建的开源，分布式，RESTful 搜索引擎。

Logstash 传输和处理你的日志、事务或其他数据。

Kibana 将 Elasticsearch 的数据分析并渲染为可视化的报表。

为什么使用 ELK ？

对于有一定规模的公司来说，通常会很多个应用，并部署在大量的服务器上。运维和开发人员常常需要通过查看日志来定位问题。如果应用是集群化部署，试想如果登录一台台服务器去查看日志，是多么费时费力。

而通过 ELK 这套解决方案，可以同时实现日志收集、日志搜索和日志分析的功能。

ELK 架构

说明

以上是 ELK 技术栈的一个架构图。从图中可以清楚的看到数据流向。

Beats 是单一用途的数据传输平台，它可以将多台机器的数据发送到 Logstash 或 ElasticSearch。但 Beats 并不是不可或缺的一环，所以本文中暂不介绍。

Logstash 是一个动态数据收集管道。支持以 TCP/UDP/HTTP 多种方式收集数据（也可以接受 Beats 传输来的数据），并对数据做进一步丰富或提取字段处理。

ElasticSearch 是一个基于 JSON 的分布式的搜索和分析引擎。作为 ELK 的核心，它集中存储数据。

Kibana 是 ELK 的用户界面。它将收集的数据进行可视化展示（各种报表、图形化数据），并提供配置、管理 ELK 的界面。

安装

准备

ELK 要求本地环境中安装了 JDK 。如果不确定是否已安装，可使用下面的命令检查：
```
java -version
```
注意

本文使用的 ELK 是 6.0.0，要求 jdk 版本不低于 JDK8。

友情提示：安装 ELK 时，三个应用请选择统一的版本，避免出现一些莫名其妙的问题。例如：由于版本不统一，导致三个应用间的通讯异常。

Elasticsearch

安装步骤如下：
1. elasticsearch 官方下载地址下载所需版本包并解压到本地。
2. 运行 bin/elasticsearch （Windows 上运行 binelasticsearch.bat）
3. 验证运行成功：linux 上可以执行 curl http://localhost:9200/ ；windows 上可以用访问 REST 接口的方式来访问 http://localhost:9200/
说明

Linux 上可以执行下面的命令来下载压缩包：
```
curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.0.0.tar.gz
```
Mac 上可以执行以下命令来进行安装：
```
brew install elasticsearch
```
Windows 上可以选择 MSI 可执行安装程序，将应用安装到本地。
Logstash

安装步骤如下：
1. 在 logstash 官方下载地址下载所需版本包并解压到本地。
2. 添加一个 logstash.conf 文件，指定要使用的插件以及每个插件的设置。举个简单的例子：
```
input { stdin { } }
output {
  elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] }
  stdout { codec => rubydebug }
}
```
3. 运行 bin/logstash -f logstash.conf （Windows 上运行bin/logstash.bat -f logstash.conf）
Kibana

安装步骤如下：
1. 在 kibana 官方下载地址下载所需版本包并解压到本地。
2. 修改 config/kibana.yml 配置文件，设置 elasticsearch.url 指向 Elasticsearch 实例。
3. 运行 bin/kibana （Windows 上运行 binkibana.bat）
4. 在浏览器上访问 http://localhost:5601
安装 FAQ

elasticsearch 不允许以 root 权限来运行

问题：在 Linux 环境中，elasticsearch 不允许以 root 权限来运行。

如果以 root 身份运行 elasticsearch，会提示这样的错误：
```
can not run elasticsearch as root
```
解决方法：使用非 root 权限账号运行 elasticsearch
```
# 创建用户组
groupadd elk
# 创建新用户，-g elk 设置其用户组为 elk，-p elk 设置其密码为 elk
useradd elk -g elk -p elk
# 更改 /opt 文件夹及内部文件的所属用户及组为 elk:elk
chown -R elk:elk /opt # 假设你的 elasticsearch 安装在 opt 目录下
# 切换账号
su elk
```
vm.max_map_count 不低于 262144

问题：vm.max_map_count 表示虚拟内存大小，它是一个内核参数。elasticsearch 默认要求 vm.max_map_count 不低于 262144。
```
max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
```
解决方法：

你可以执行以下命令，设置 vm.max_map_count ，但是重启后又会恢复为原值。
```
sysctl -w vm.max_map_count=262144
```
持久性的做法是在 /etc/sysctl.conf 文件中修改 vm.max_map_count 参数：
```
echo "vm.max_map_count=262144" > /etc/sysctl.conf
sysctl -p
```
注意

如果运行环境为 docker 容器，可能会限制执行 sysctl 来修改内核参数。

这种情况下，你只能选择直接修改宿主机上的参数了。

nofile 不低于 65536

问题： nofile 表示进程允许打开的最大文件数。elasticsearch 进程要求可以打开的最大文件数不低于 65536。
```
max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]
```
解决方法：

在 /etc/security/limits.conf 文件中修改 nofile 参数：
```
echo "* soft nofile 65536" > /etc/security/limits.conf
echo "* hard nofile 131072" > /etc/security/limits.conf
```
nproc 不低于 2048

问题： nproc 表示最大线程数。elasticsearch 要求最大线程数不低于 2048。
```
max number of threads [1024] for user [user] is too low, increase to at least [2048]
```
解决方法：

在 /etc/security/limits.conf 文件中修改 nproc 参数：
```
echo "* soft nproc 2048" > /etc/security/limits.conf
echo "* hard nproc 4096" > /etc/security/limits.conf
```
Kibana No Default Index Pattern Warning

问题：安装 ELK 后，访问 kibana 页面时，提示以下错误信息：
```
Warning No default index pattern. You must select or create one to continue.
...
Unable to fetch mapping. Do you have indices matching the pattern?
```
这就说明 logstash 没有把日志写入到 elasticsearch。

解决方法：

检查 logstash 与 elasticsearch 之间的通讯是否有问题，一般问题就出在这。

使用

本人使用的 Java 日志方案为 slf4j + logback，所以这里以 logback 来讲解。

Java 应用输出日志到 ELK

修改 logstash.conf 配置

首先，我们需要修改一下 logstash 服务端 logstash.conf 中的配置
```
input { 
  # stdin { }
  tcp { 
    # host:port就是上面appender中的 destination，
    # 这里其实把logstash作为服务，开启9250端口接收logback发出的消息 
    host => "127.0.0.1" port => 9250 mode => "server" tags => ["tags"] codec => json_lines 
  }
}
output {
  elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] }
  stdout { codec => rubydebug }
}
```
说明

这个 input 中的配置其实是 logstash 服务端监听 9250 端口，接收传递来的日志数据。

然后，在 Java 应用的 pom.xml 中引入 jar 包：
```
<dependency>
  <groupId>net.logstash.logback</groupId>
  <artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
  <version>4.11</version>
</dependency>
```
接着，在 logback.xml 中添加 appender
```
<appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
  
  <destination>127.0.0.1:9250</destination>
  <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"/>
</appender>
<logger name="io.github.dunwu.spring" level="TRACE" additivity="false">
  <appender-ref ref="LOGSTASH" />
</logger>
```
大功告成，此后，io.github.dunwu.spring 包中的 TRACE 及以上级别的日志信息都会被定向输出到 logstash 服务。

资料
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原文地址：https://www.cnblogs.com/aimei/p/12200317.html

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Logstash

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vm.max_map_count 不低于 262144

nofile 不低于 65536

nproc 不低于 2048

Kibana No Default Index Pattern Warning

使用

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