一、ELK日志分析工具介绍
1) Elasticsearch
1.1) Elasticsearch介绍
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是第二流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。
1.2) Elasticsearch几个重要术语
- NRT
elasticsearch是一个近似实时的搜索平台,从索引文档到可搜索有些延迟,通常为1秒。
- 集群
集群就是一个或多个节点存储数据,其中一个节点为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,并提供跨节点的联合索引和搜索的功能。集群有一个唯一性标示的名字,默认是elasticsearch,集群名字很重要,每个节点是基于集群名字加入到其集群中的。因此,确保在不同环境中使用不同的集群名字。一个集群可以只有一个节点。强烈建议在配置elasticsearch时,配置成集群模式。
- 节点
节点就是一台单一的服务器,是集群的一部分,存储数据并参与集群的索引和搜索功能。像集群一样,节点也是通过名字来标识,默认是在节点启动时随机分配的字符名。当然啦,你可以自己定义。该名字也蛮重要的,在集群中用于识别服务器对应的节点。
节点可以通过指定集群名字来加入到集群中。默认情况下,每个节点被设置成加入到elasticsearch集群。如果启动了多个节点,假设能自动发现对方,他们将会自动组建一个名为elasticsearch的集群。
- 索引
索引是有几分相似属性的一系列文档的集合。如nginx日志索引、syslog索引等等。索引是由名字标识,名字必须全部小写。这个名字用来进行索引、搜索、更新和删除文档的操作。
索引相对于关系型数据库的库。
- 类型
在一个索引中,可以定义一个或多个类型。类型是一个逻辑类别还是分区完全取决于你。通常情况下,一个类型被定于成具有一组共同字段的文档。如ttlsa运维生成时间所有的数据存入在一个单一的名为logstash-ttlsa的索引中,同时,定义了用户数据类型,帖子数据类型和评论类型。
类型相对于关系型数据库的表。
- 文档
文档是信息的基本单元,可以被索引的。文档是以JSON格式表现的。
在类型中,可以根据需求存储多个文档。
虽然一个文档在物理上位于一个索引,实际上一个文档必须在一个索引内被索引和分配一个类型。
文档相对于关系型数据库的列。
- 分片和副本
在实际情况下,索引存储的数据可能超过单个节点的硬件限制。如一个十亿文档需1TB空间可能不适合存储在单个节点的磁盘上,或者从单个节点搜索请求太慢了。为了解决这个问题,elasticsearch提供将索引分成多个分片的功能。当在创建索引时,可以定义想要分片的数量。每一个分片就是一个全功能的独立的索引,可以位于集群中任何节点上。
分片的两个最主要原因:
a) 水平分割扩展,增大存储量;
b) 分布式并行跨分片操作,提高性能和吞吐量;
分布式分片的机制和搜索请求的文档如何汇总完全是有elasticsearch控制的,这些对用户而言是透明的。
网络问题等等其它问题可以在任何时候不期而至,为了健壮性,强烈建议要有一个故障切换机制,无论何种故障以防止分片或者节点不可用。
为此,elasticsearch让我们将索引分片复制一份或多份,称之为分片副本或副本。
副本也有两个最主要原因:
a) 高可用性,以应对分片或者节点故障。出于这个原因,分片副本要在不同的节点上。
b) 提供性能,增大吞吐量,搜索可以并行在所有副本上执行。
总之,每一个索引可以被分成多个分片。索引也可以有0个或多个副本。复制后,每个索引都有主分片(母分片)和复制分片(复制于母分片)。分片和副本数量可以在每个索引被创建时定义。索引创建后,可以在任何时候动态的更改副本数量,但是,不能改变分片数。
默认情况下,elasticsearch为每个索引分片5个主分片和1个副本,这就意味着集群至少需要2个节点。索引将会有5个主分片和5个副本(1个完整副本),每个索引总共有10个分片。 每个elasticsearch分片是一个Lucene索引。一个单个Lucene索引有最大的文档数LUCENE-5843, 文档数限制为2147483519(MAX_VALUE – 128)。 可通过_cat/shards来监控分片大小。
2) Logstash
2.1) Logstash 介绍
LogStash由JRuby语言编写,基于消息(message-based)的简单架构,并运行在Java虚拟机(JVM)上。不同于分离的代理端(agent)或主机端(server),LogStash可配置单一的代理端(agent)与其它开源软件结合,以实现不同的功能。
2.2) LogStash的四大组件
Shipper:发送事件(events)至LogStash;通常,远程代理端(agent)只需要运行这个组件即可;
Broker and Indexer:接收并索引化事件;
Search and Storage:允许对事件进行搜索和存储;
Web Interface:基于Web的展示界面
正是由于以上组件在LogStash架构中可独立部署,才提供了更好的集群扩展性。
2.3) LogStash主机分类
代理主机(agent host):作为事件的传递者(shipper),将各种日志数据发送至中心主机;只需运行Logstash 代理(agent)程序;
中心主机(central host):可运行包括中间转发器(Broker)、索引器(Indexer)、搜索和存储器(Search and Storage)、Web界面端(Web Interface)在内的各个组件,以实现对日志数据的接收、处理和存储。
3) Kibana
Logstash是一个完全开源的工具,他可以对你的日志进行收集、分析,并将其存储供以后使用(如,搜索),您可以使用它。说到搜索,logstash带有一个web界面,搜索和展示所有日志。
二、使用ELK日志分析工具的必要性(解决运维痛点)
- 开发人员不能登录线上服务器查看详细日志;
- 各个系统都有日志,日志数据分散难以查找;
- 日志数据量大,查询速度慢,或者数据不够实时;
三、ELK日志分析环境部署
1) 准备机器
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两台虚拟机: hostname :linux-node1 和 linux-node2 ip地址:192.168.56.11 和 192.168.56.22 |
2) 系统环境(两台完全一致)
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[root@linux-node2 ~] # cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.1.1503 (Core) [root@linux-node2 ~] # uname -a Linux linux-node2 3.10.0-229.el7.x86_64 #1 SMP Fri Mar 6 11:36:42 UTC 2015 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@linux-node2 ~] # cat /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 192.168.56.11 linux-node1.oldboyedu.com linux-node1 192.168.56.12 linux-node2.oldboyedu.com linux-node2 |
3) elk准备环境(两台完全一致)
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1) elasticsearch安装 下载并安装GPG key [root@linux-node2 ~] # rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch 添加yum仓库 [root@linux-node2 ~] # vim /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo [elasticsearch-2.x] name=Elasticsearch repository for 2.x packages baseurl=http: //packages .elastic.co /elasticsearch/2 .x /centos gpgcheck=1 gpgkey=http: //packages .elastic.co /GPG-KEY-elasticsearch enabled=1 安装elasticsearch [root@hadoop-node2 ~] # yum install -y elasticsearch 2) logstash安装 下载并安装GPG key [root@linux-node2 ~] # rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch 添加yum仓库 [root@linux-node2 ~] # vim /etc/yum.repos.d/logstash.repo [logstash-2.1] name=Logstash repository for 2.1.x packages baseurl=http: //packages .elastic.co /logstash/2 .1 /centos gpgcheck=1 gpgkey=http: //packages .elastic.co /GPG-KEY-elasticsearch enabled=1 安装logstash [root@linux-node2 ~] # yum install -y logstash 3) kibana安装 [root@linux-node2 ~] # cd /usr/local/src [root@linux-node1 src] # wget https://download.elastic.co/kibana/kibana/kibana-4.3.1-linux-x64.tar.gz [root@linux-node1 src] # tar -zvxf kibana-4.3.1-linux-x64.tar.gz [root@linux-node1 src] # mv kibana-4.3.1-linux-x64 /usr/local/ [root@linux-node2 src] # ln -s /usr/local/kibana-4.3.1-linux-x64/ /usr/local/kibana 安装Redis,nginx和java [root@linux-node2 ~] # yum install -y redis nginx java |
4) 管理配置elasticsearch
4.1) 管理linux-node1的elasticsearch
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修改elasticsearch配置文件,并授权 [root@linux-node1 src] # grep -n '^[a-Z]' /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 17:cluster.name: chuck-cluster #判别节点是否是统一集群 23:node.name: linux-node1 #节点的hostname 33:path.data: /data/es-data #数据存放路径 37:path.logs: /var/log/elasticsearch/ #日志路径 43:bootstrap.mlockall: true #锁住内存,使内存不会再swap中使用 54:network.host: 0.0.0.0 #允许访问的ip 58:http.port: 9200 #端口 [root@linux-node1 ~] # mkdir -p /data/es-data [root@linux-node1 src] # chown elasticsearch.elasticsearch /data/es-data/ 启动elasticsearch [root@linux-node1 src] # systemctl start elasticsearch [root@linux-node1 src] # systemctl enable elasticsearch ln -s '/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service' '/etc/systemd/system/multi-user.target.wants/elasticsearch.service' [root@linux-node1 src] # systemctl status elasticsearch elasticsearch.service - Elasticsearch Loaded: loaded ( /usr/lib/systemd/system/elasticsearch .service; enabled) Active: active (running) since Thu 2016-01-14 09:30:25 CST; 14s ago Docs: http: //www .elastic.co Main PID: 37954 (java) CGroup: /system .slice /elasticsearch .service └─37954 /bin/java -Xms256m -Xmx1g -Djava.awt.headless= true -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConc... Jan 14 09:30:25 linux-node1 systemd[1]: Starting Elasticsearch... Jan 14 09:30:25 linux-node1 systemd[1]: Started Elasticsearch. [root@linux-node1 src] # netstat -lntup|grep 9200 tcp6 0 0 :::9200 :::* LISTEN 37954 /java |
访问9200端口,会把信息显示出来
elasticsearch进行交互
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1) 交互的两种方法 a) Java API : node client Transport client b) RESTful API Javascript .NET php Perl Python Ruby 2) 使用RESTful API进行交互 查看当前索引和分片情况,稍后会有插件展示 [root@linux-node1 src] # curl -i -XGET 'http://192.168.56.11:9200/_count?pretty' -d '{ "query" { "match_all" : {} } }' HTTP /1 .1 200 OK Content-Type: application /json ; charset=UTF-8 Content-Length: 95 { "count" : 0, 索引0个 "_shards" : { 分区0个 "total" : 0, "successful" : 0, 成功0个 "failed" : 0 失败0个 } } 使用 head 插件显示索引和分片情况 [root@linux-node1 src] # /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install mobz/elasticsearch-head |
在插件中添加一个index-demo/test的索引,提交请求
发送一个GET(当然可以使用其他类型请求)请求,查询上述索引id
在基本查询中查看所建索引
4.2) 管理linux-node2的elasticsearch
将linux-node1的配置文件拷贝到linux-node2中,并修改配置文件并授权配置文件中cluster.name的名字一定要一致,当集群内节点启动的时候,默认使用组播(多播),寻找集群中的节点:
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[root@linux-node1 src] # scp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 192.168.56.12:/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml [root@linux-node2 elasticsearch] # sed -i '23s#node.name: linux-node1#node.name: linux-node2#g' elasticsearch.yml [root@linux-node2 elasticsearch] # mkdir -p /data/es-data [root@linux-node2 elasticsearch] # chown elasticsearch.elasticsearch /data/es-data/ 启动elasticsearch [root@linux-node2 elasticsearch] # systemctl enable elasticsearch.service ln -s '/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service' '/etc/systemd/system/multi-user.target.wants/elasticsearch.service' [root@linux-node2 elasticsearch] # systemctl start elasticsearch.service [root@linux-node2 elasticsearch] # systemctl status elasticsearch.service elasticsearch.service - Elasticsearch Loaded: loaded ( /usr/lib/systemd/system/elasticsearch .service; enabled) Active: active (running) since Thu 2016-01-14 02:56:35 CST; 4s ago Docs: http: //www .elastic.co Process: 38519 ExecStartPre= /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-systemd-pre-exec (code=exited, status=0 /SUCCESS ) Main PID: 38520 (java) CGroup: /system .slice /elasticsearch .service └─38520 /bin/java -Xms256m -Xmx1g -Djava.awt.headless= true -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConc... Jan 14 02:56:35 linux-node2 systemd[1]: Starting Elasticsearch... Jan 14 02:56:35 linux-node2 systemd[1]: Started Elasticsearch. 在linux-node2配置中添加如下内容,使用单播模式(尝试了使用组播,但是不生效) [root@linux-node1 ~] # grep -n "^discovery" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 79:discovery.zen. ping .unicast.hosts: [ "linux-node1" , "linux-node2" ] [root@linux-node1 ~] # systemctl restart elasticsearch.service |
在浏览器中查看分片信息,一个索引默认被分成了5个分片,每份数据被分成了五个分片(可以调节分片数量),下图中外围带绿色框的为主分片,不带框的为副本分片,主分片丢失,副本分片会复制一份成为主分片,起到了高可用的作用,主副分片也可以使用负载均衡加快查询速度,但是如果主副本分片都丢失,则索引就是彻底丢失。
4.3) 使用kopf插件监控elasticsearch
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[root@linux-node1 bin] # /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install lmenezes/elasticsearch-kopf |
从下图可以看出节点的负载,cpu适应情况,java对内存的使用(heap usage),磁盘使用,启动时间
除此之外,kopf插件还提供了REST API 等,类似kopf插件的还有bigdesk,但是bigdesk目前还不支持2.1!!安装bigdesk的方法如下:
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# /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install lukas-vlcek/bigdesk |
4.4) node间组播通信和分片
当第一个节点启动,它会组播发现其他节点,发现集群名字一样的时候,就会自动加入集群。随便一个节点都是可以连接的,并不是主节点才可以连接,连接的节点起到的作用只是汇总信息展示:
最初可以自定义设置分片的个数,分片一旦设置好,就不可以改变。主分片和副本分片都丢失,数据即丢失,无法恢复,可以将无用索引删除。有些老索引或者不常用的索引需要定期删除,否则会导致es资源剩余有限,占用磁盘大,搜索慢等。如果暂时不想删除有些索引,可以在插件中关闭索引,就不会占用内存了。
5) 配置Logstash
5.1) 循序渐进学习Logstash
启动一个logstash, 其中-e:在命令行执行;input输入,stdin标准输入,是一个插件;output输出,stdout:标准输出
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[root@linux-node1 bin] # /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }' Settings: Default filter workers: 1 Logstash startup completed chuck ==>输入 2016-01-14T06:01:07.184Z linux-node1 chuck ==>输出 www.chuck-blog.com ==>输入 2016-01-14T06:01:18.581Z linux-node1 www.chuck-blog.com ==>输出 |
使用rubudebug显示详细输出,codec为一种编解码器
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[root@linux-node1 bin] # /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec => rubydebug} }' Settings: Default filter workers: 1 Logstash startup completed chuck ==>输入 { "message" => "chuck" , "@version" => "1" , "@timestamp" => "2016-01-14T06:07:50.117Z" , "host" => "linux-node1" } ==>使用rubydebug输出 |
上述每一条输出的内容称为一个事件,多个相同的输出的内容合并到一起称为一个事件(举例:日志中连续相同的日志输出称为一个事件)! 使用logstash将信息写入到elasticsearch
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[root@linux-node1 bin] # /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts => ["192.168.56.11:9200"] } }' Settings: Default filter workers: 1 Logstash startup completed maliang chuck chuck-blog.com www.chuck-blog.com |
在elasticsearch中查看logstash新加的索引
在elasticsearch中写一份,同时在本地输出一份,也就是在本地保留一份文本文件,也就不用在elasticsearch中再定时备份到远端一份了。此处使用的保留文本文件三大优势:1)文本最简单; 2) 文本可以二次加工; 3) 文本的压缩比最高;
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[root@linux-node1 bin] # /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{} } output { huihuisearch { hosts => ["192.168.56.11:9200"] } stdout{ codec => rubydebug } }' Settings: Default filter workers: 1 Logstash startup completed www.shibo.com { "message" => "www.shibo.com" , "@version" => "1" , "@timestamp" => "2016-01-14T06:27:49.014Z" , "host" => "linux-node1" } www.huihui.co { "message" => "www.huihui.co" , "@version" => "1" , "@timestamp" => "2016-01-14T06:27:58.058Z" , "host" => "linux-node1" } |
使用logstash启动一个配置文件,会在elasticsearch中写一份
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[root@linux-node1 ~] # cat normal.conf input { stdin { } } output { elasticsearch { hosts => [ "localhost:9200" ] } stdout { codec => rubydebug } } [root@linux-node1 ~] # /opt/logstash/bin/logstash -f normal.conf Settings: Default filter workers: 1 Logstash startup completed 123 { "message" => "123" , "@version" => "1" , "@timestamp" => "2016-01-14T06:51:13.411Z" , "host" => "linux-node1 |
5.2) 学习编写conf格式
- 输入插件配置,此处以file为例,可以设置多个
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input { file { path => "/var/log/messages" type => "syslog" } file { path => "/var/log/apache/access.log" type => "apache" } } |
- 介绍几种收集文件的方式,可以使用数组方式或者用*匹配,也可以写多个path
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path => [ "/var/log/messages" , "/var/log/*.log" ] path => [ "/data/mysql/mysql.log" ] |
- 设置boolean值
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ssl_enable => true |
- 文件大小单位
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my_bytes => "1113" # 1113 bytes my_bytes => "10MiB" # 10485760 bytes my_bytes => "100kib" # 102400 bytes my_bytes => "180 mb" # 180000000 bytes |
- jason收集
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codec => “json” |
- hash收集
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match => { "field1" => "value1" "field2" => "value2" ... } |
- 端口
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port => 33 |
- 密码
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my_password => "password" |
5.3) 学习编写input的file插件
input插件之input
sincedb_path:记录logstash读取位置的路径
start_postion :包括beginning和end,指定收集的位置,默认是end,从尾部开始
add_field: 加一个域
discover_internal: 发现间隔,每隔多久收集一次,默认15秒
5.4) 学习编写output的file插件
5.5) 通过input和output插件编写conf文件
- 收集系统日志的conf
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[root@linux-node1 ~] # cat system.conf input { file { path => "/var/log/messages" type => "system" start_position => "beginning" } } output { elasticsearch { hosts => [ "192.168.56.11:9200" ] index => "system-%{+YYYY.MM.dd}" } } [root@linux-node1 ~] # /opt/logstash/bin/logstash -f system.conf |
- 收集elasticsearch的error日志
此处把上个system日志和这个error(java程序日志)日志,放在一起。使用if判断,两种日志分别写到不同索引中.此处的type(固定的就是type,不可更改)不可以和日志格式的任何一个域(可以理解为字段)的名称重复,也就是说日志的域不可以有type这个名称。
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[root@linux-node1 ~] # cat all.conf input { file { path => "/var/log/messages" type => "system" start_position => "beginning" } file { path => "/var/log/elasticsearch/chuck-cluster.log" type => "es-error" start_position => "beginning" } } output { if [ type ] == "system" { elasticsearch { hosts => [ "192.168.56.11:9200" ] index => "system-%{+YYYY.MM.dd}" } } if [ type ] == "es-error" { elasticsearch { hosts => [ "192.168.56.11:9200" ] index => "es-error-%{+YYYY.MM.dd}" } } } [root@linux-node1 ~] # /opt/logstash/bin/logstash -f all.conf |
5.6) 把多行整个报错收集到一个事件中
举例说明
以at.org开头的内容都属于同一个事件,但是显示在不同行,这样的日志格式看起来很不方便,所以需要把他们合并到一个事件中.
- 引入codec的multiline插件
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input { stdin { codec => multiline { `pattern => "pattern, a regexp" negate => "true" or "false" what => "previous" or "next" ` } } } |
regrxp:使用正则,什么情况下把多行合并起来
negate: 正向匹配和反向匹配
what: 合并到当前行还是下一行
在标准输入和标准输出中测试以证明多行收集到一个日志成功
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[root@linux-node1 ~] # cat muliline.conf input { stdin { codec => multiline { pattern => "^[" negate => true what => "previous" } } } output { stdout { codec => "rubydebug" } } [root@linux-node1 ~] # /opt/logstash/bin/logstash -f muliline.conf Settings: Default filter workers: 1 Logstash startup completed [1 [2 { "@timestamp" => "2016-01-15T06:46:10.712Z" , "message" => "[1" , "@version" => "1" , "host" => "linux-node1" } chuck chuck-blog.com 123456 [3 { "@timestamp" => "2016-01-15T06:46:16.306Z" , "message" => "[2
chuck
chuck-blog
chuck-blog.com
123456" , "@version" => "1" , "tags" => [ [0] "multiline" ], "host" => "linux-node1" |
继续将上述实验结果放到all.conf的es-error索引中
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[root@linux-node1 ~] # cat all.conf input { file { path => "/var/log/messages" type => "system" start_position => "beginning" } file { path => "/var/log/elasticsearch/chuck-clueser.log" type => "es-error" start_position => "beginning" codec => multiline { pattern => "^[" negate => true what => "previous" } } } output { if [ type ] == "system" { elasticsearch { hosts => [ "192.168.56.11:9200" ] index => "system-%{+YYYY.MM.dd}" } } if [ type ] == "es-error" { elasticsearch { hosts => [ "192.168.56.11:9200" ] index => "es-error-%{+YYYY.MM.dd}" } } } |
6) 了解 Kibana
6.1) 编辑kinaba配置文件使之生效
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[root@linux-node1 ~] # grep '^[a-Z]' /usr/local/kibana/config/kibana.yml server.port: 5601 #kibana端口 server.host: "0.0.0.0" #对外服务的主机 elasticsearch.url: "http://192.168.56.11:9200" #访问elasticsearch的地址 kibana.index: ".kibana #在elasticsearch中添加.kibana索引 |
开启一个screen,并启动kibana
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[root@linux-node1 ~] # screen [root@linux-node1 ~] # /usr/local/kibana/bin/kibana 注意: 使用crtl +a+d退出 screen |
6.2) 验证error的muliline插件生效
在kibana中添加一个es-error索引
可以看到默认的字段
选择discover查看
验证error的muliline插件生效
7) Logstash收集nginx、syslog和tcp日志
7.1) 收集nginx的访问日志
在这里使用codec的json插件将日志的域进行分段,使用key-value的方式,使日志格式更清晰,易于搜索,还可以降低cpu的负载
更改nginx的配置文件的日志格式,使用json
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[root@linux-node1 ~] # sed -n '15,33p' /etc/nginx/nginx.conf log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"' ; log_format json '{ "@timestamp": "$time_local", ' '"@fields": { ' '"remote_addr": "$remote_addr", ' '"remote_user": "$remote_user", ' '"body_bytes_sent": "$body_bytes_sent", ' '"request_time": "$request_time", ' '"status": "$status", ' '"request": "$request", ' '"request_method": "$request_method", ' '"http_referrer": "$http_referer", ' '"body_bytes_sent":"$body_bytes_sent", ' '"http_x_forwarded_for": "$http_x_forwarded_for", ' '"http_user_agent": "$http_user_agent" } }' ; # access_log /var/log/nginx/access_json.log main; access_log /var/log/nginx/access .log json; |
启动nginx
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[root@linux-node1 ~] # nginx -t nginx: the configuration file /etc/nginx/nginx .conf syntax is ok nginx: configuration file /etc/nginx/nginx .conf test is successful [root@linux-node1 ~] # nginx [root@linux-node1 ~] # netstat -lntup|grep 80 tcp 0 0 0.0.0.0:80 0.0.0.0:* LISTEN 43738 /nginx : master tcp6 0 0 :::80 :::* LISTEN 43738 /nginx : master |
日志格式显示如下
使用logstash将nginx访问日志收集起来,继续写到all.conf中
将nginx-log加入kibana中并显示
7.2) 收集系统syslog日志
前文中已经使用文件file的形式收集了系统日志/var/log/messages,但是实际生产环境是需要使用syslog插件直接收集
修改syslog的配置文件,把日志信息发送到514端口上
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[root@linux-node1 ~] # vim /etc/rsyslog.conf 90 *.* @@192.168.56.11:514 |
将system-syslog放到all.conf中,启动all.conf
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[root@linux-node1 ~] # cat all.conf input { syslog { type => "system-syslog" host => "192.168.56.11" port => "514" } file { path => "/var/log/messages" type => "system" start_position => "beginning" } file { path => "/var/log/nginx/access_json.log" codec => json start_position => "beginning" type => "nginx-log" } file { path => "/var/log/elasticsearch/chuck-cluster.log" type => "es-error" start_position => "beginning" codec => multiline { pattern => "^[" negate => true what => "previous" } } } output { if [ type ] == "system" { elasticsearch { hosts => [ "192.168.56.11:9200" ] index => "system-%{+YYYY.MM.dd}" } } if [ type ] == "es-error" { elasticsearch { hosts => [ "192.168.56.11:9200" ] index => "es-error-%{+YYYY.MM.dd}" } } if [ type ] == "nginx-log" { elasticsearch { hosts => [ "192.168.56.11:9200" ] index => "nginx-log-%{+YYYY.MM.dd}" } } if [ type ] == "system-syslog" { elasticsearch { hosts => [ "192.168.56.11:9200" ] index => "system-syslog-%{+YYYY.MM.dd}" } } } [root@linux-node1 ~] # /opt/logstash/bin/logstash -f all.conf |
在elasticsearch插件中就可见到增加的system-syslog索引
7.3) 收集tcp日志
编写tcp.conf
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[root@linux-node1 ~] # cat tcp.conf input { tcp { host => "192.168.56.11" port => "6666" } } output { stdout { codec => "rubydebug" } } |
使用nc对6666端口写入数据
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[root@linux-node1 ~] # nc 192.168.56.11 6666 </var/log/yum.log |
将信息输入到tcp的伪设备中
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[root@linux-node1 ~] # echo "chuck" >/dev/tcp/192.168.56.11/6666 |
8) Logstash解耦之消息队列
8.1) 图解使用消息队列架构
上图中,数据流向:
- 数据源Datasource把数据写到input插件中;
- output插件使用消息队列把消息写入到消息队列Message Queue中
- Logstash indexing Instance启动logstash使用input插件读取消息队列中的信息
- Fliter插件过滤后在使用output写入到elasticsearch中。如果生产环境中不适用正则grok匹配,可以写Python脚本从消息队列中读取信息,输出到elasticsearch中.
8.2 )上图架构的优点
- 解耦,松耦合
- 解除了由于网络原因不能直接连elasticsearch的情况
- 方便架构演变,增加新内容
- 消息队列可以使用rabbitmq,zeromq等,也可以使用redis,kafka(消息不删除,但是比较重量级)等.
9) 引入redis到架构中
9.1) 使用redis收集logstash的信息
修改redis的配置文件并启动redis
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[root@linux-node1 ~] # vim /etc/redis.conf 37 daemonize yes 65 bind 192.168.56.11 [root@linux-node1 ~] # systemctl start redis [root@linux-node1 ~] # netstat -lntup|grep 6379 tcp 0 0 192.168.56.11:6379 0.0.0.0:* LISTEN 45270 /redis-server |
编写redis.conf
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[root@linux-node1 ~] # cat redis-out.conf input{ stdin{ } } output{ redis{ host => "192.168.56.11" port => "6379" db => "6" data_type => "list" #数据类型为list key => "demo" } |
启动配置文件输入信息
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[root@linux-node1 ~] # /opt/logstash/bin/logstash -f redis-out.conf Settings: Default filter workers: 1 Logstash startup completed chuck chuck-blog |
使用redis-cli连接到redis并查看输入的信息
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[root@linux-node1 ~] # redis-cli -h 192.168.56.11 192.168.56.11:6379> info #输入info查看信息 # Server redis_version:2.8.19 redis_git_sha1:00000000 redis_git_dirty:0 redis_build_id:c0359e7aa3798aa2 redis_mode:standalone os:Linux 3.10.0-229.el7.x86_64 x86_64 arch_bits:64 multiplexing_api:epoll gcc_version:4.8.3 process_id:45270 run_id:83f428b96e87b7354249fe42bd19ee8a8643c94e tcp_port:6379 uptime_in_seconds:1111 uptime_in_days:0 hz:10 lru_clock:10271973 config_file: /etc/redis .conf # Clients connected_clients:2 client_longest_output_list:0 client_biggest_input_buf:0 blocked_clients:0 # Memory used_memory:832048 used_memory_human:812.55K used_memory_rss:5193728 used_memory_peak:832048 used_memory_peak_human:812.55K used_memory_lua:35840 mem_fragmentation_ratio:6.24 mem_allocator:jemalloc-3.6.0 # Persistence loading:0 rdb_changes_since_last_save:0 rdb_bgsave_in_progress:0 rdb_last_save_time:1453112484 rdb_last_bgsave_status:ok rdb_last_bgsave_time_sec:0 rdb_current_bgsave_time_sec:-1 aof_enabled:0 aof_rewrite_in_progress:0 aof_rewrite_scheduled:0 aof_last_rewrite_time_sec:-1 aof_current_rewrite_time_sec:-1 aof_last_bgrewrite_status:ok aof_last_write_status:ok # Stats total_connections_received:2 total_commands_processed:2 instantaneous_ops_per_sec:0 total_net_input_bytes:164 total_net_output_bytes:9 instantaneous_input_kbps:0.00 instantaneous_output_kbps:0.00 rejected_connections:0 sync_full:0 sync_partial_ok:0 sync_partial_err:0 expired_keys:0 evicted_keys:0 keyspace_hits:0 keyspace_misses:0 pubsub_channels:0 pubsub_patterns:0 latest_fork_usec:9722 # Replication role:master connected_slaves:0 master_repl_offset:0 repl_backlog_active:0 repl_backlog_size:1048576 repl_backlog_first_byte_offset:0 repl_backlog_histlen:0 # CPU used_cpu_sys:1.95 used_cpu_user:0.40 used_cpu_sys_children:0.00 used_cpu_user_children:0.00 # Keyspace db6:keys=1,expires=0,avg_ttl=0 192.168.56.11:6379> select 6 #选择db6 OK 192.168.56.11:6379[6]> keys * #选择demo这个key 1) "demo" 192.168.56.11:6379[6]> LINDEX demo -2 #查看消息 "{"message":"chuck","@version":"1","@timestamp":"2016-01-18T10:21:23.583Z","host":"linux-node1"}" 192.168.56.11:6379[6]> LINDEX demo -1 #查看消息 "{"message":"chuck-blog","@version":"1","@timestamp":"2016-01-18T10:25:54.523Z","host":"linux-node1"}" |
为了下一步写input插件到把消息发送到elasticsearch中,多在redis中写入写数据
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[root@linux-node1 ~] # /opt/logstash/bin/logstash -f redis-out.conf Settings: Default filter workers: 1 Logstash startup completed chuck chuck-blog a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z |
查看redis中名字为demo的key长度
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192.168.56.11:6379[6]> llen demo (integer) 28 |
9.2) 使用redis发送消息到elasticsearch中
编写redis-in.conf
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[root@linux-node1 ~] # cat redis-in.conf input{ redis { host => "192.168.56.11" port => "6379" db => "6" data_type => "list" key => "demo" } } output{ elasticsearch { hosts => [ "192.168.56.11:9200" ] index => "redis-demo-%{+YYYY.MM.dd}" } } |
启动配置文件
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[root@linux-node1 ~] # /opt/logstash/bin/logstash -f redis-in.conf Settings: Default filter workers: 1 Logstash startup completed |
不断刷新demo这个key的长度(读取很快,刷新一定要速度)
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192.168.56.11:6379[6]> llen demo (integer) 28 192.168.56.11:6379[6]> llen demo (integer) 28 192.168.56.11:6379[6]> llen demo (integer) 19 #可以看到redis的消息正在写入到elasticsearch中 192.168.56.11:6379[6]> llen demo (integer) 7 #可以看到redis的消息正在写入到elasticsearch中 192.168.56.11:6379[6]> llen demo (integer) 0 |
在elasticsearch中查看增加了redis-demo
9.3) 将all.conf的内容改为经由redis
编写shipper.conf作为redis收集logstash配置文件
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[root@linux-node1 ~] # cp all.conf shipper.conf [root@linux-node1 ~] # vim shipper.conf input { syslog { type => "system-syslog" host => "192.168.56.11" port => "514" } tcp { type => "tcp-6666" host => "192.168.56.11" port => "6666" } file { path => "/var/log/messages" type => "system" start_position => "beginning" } file { path => "/var/log/nginx/access_json.log" codec => json start_position => "beginning" type => "nginx-log" } file { path => "/var/log/elasticsearch/chuck-cluster.log" type => "es-error" start_position => "beginning" codec => multiline { pattern => "^[" negate => true what => "previous" } } } output { if [ type ] == "system" { redis { host => "192.168.56.11" port => "6379" db => "6" data_type => "list" key => "system" } } if [ type ] == "es-error" { redis { host => "192.168.56.11" port => "6379" db => "6" data_type => "list" key => "es-error" } } if [ type ] == "nginx-log" { redis { host => "192.168.56.11" port => "6379" db => "6" data_type => "list" key => "nginx-log" } } if [ type ] == "system-syslog" { redis { host => "192.168.56.11" port => "6379" db => "6" data_type => "list" key => "system-syslog" } } if [ type ] == "tcp-6666" { redis { host => "192.168.56.11" port => "6379" db => "6" data_type => "list" key => "tcp-6666" } } } |
在redis中查看keys
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192.168.56.11:6379[6]> select 6 OK 192.168.56.11:6379[6]> keys * 1) "system" 2) "nginx-log" 3) "tcp-6666" |
编写indexer.conf作为redis发送elasticsearch配置文件
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[root@linux-node1 ~] # cat indexer.conf input { redis { type => "system-syslog" host => "192.168.56.11" port => "6379" db => "6" data_type => "list" key => "system-syslog" } redis { type => "tcp-6666" host => "192.168.56.11" port => "6379" db => "6" data_type => "list" key => "tcp-6666" } redis { type => "system" host => "192.168.56.11" port => "6379" db => "6" data_type => "list" key => "system" } redis { type => "nginx-log" host => "192.168.56.11" port => "6379" db => "6" data_type => "list" key => "nginx-log" } redis { type => "es-error" host => "192.168.56.11" port => "6379" db => "6" data_type => "list" key => "es-error" } } output { if [ type ] == "system" { elasticsearch { hosts => "192.168.56.11" index => "system-%{+YYYY.MM.dd}" } } if [ type ] == "es-error" { elasticsearch { hosts => "192.168.56.11" index => "es-error-%{+YYYY.MM.dd}" } } if [ type ] == "nginx-log" { elasticsearch { hosts => "192.168.56.11" index => "nginx-log-%{+YYYY.MM.dd}" } } if [ type ] == "system-syslog" { elasticsearch { hosts => "192.168.56.11" index => "system-syslog-%{+YYYY.MM.dd}" } } if [ type ] == "tcp-6666" { elasticsearch { hosts => "192.168.56.11" index => "tcp-6666-%{+YYYY.MM.dd}" } } } |
启动shipper.conf
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[root@linux-node1 ~] # /opt/logstash/bin/logstash -f shipper.conf Settings: Default filter workers: 1 |
由于日志量小,很快就会全部被发送到elasticsearch,key也就没了,所以多写写数据到日志中
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[root@linux-node1 ~] # for n in `seq 10000` ;do echo $n >>/var/log/elasticsearch/chuck-cluster.log;done [root@linux-node1 ~] # for n in `seq 10000` ;do echo $n >>/var/log/nginx/access_json.log;done [root@linux-node1 ~] # for n in `seq 10000` ;do echo $n >>/var/log/messages;done |
查看key的长度看到key在增长
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(integer) 2481 192.168.56.11:6379[6]> llen system (integer) 2613 192.168.56.11:6379[6]> llen system (integer) 2795 192.168.56.11:6379[6]> llen system (integer) 2960 |
启动indexer.conf
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[root@linux-node1 ~] # /opt/logstash/bin/logstash -f indexer.conf Settings: Default filter workers: 1 Logstash startup completed |
查看key的长度看到key在减小
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192.168.56.11:6379[6]> llen nginx-log (integer) 9680 192.168.56.11:6379[6]> llen nginx-log (integer) 9661 192.168.56.11:6379[6]> llen nginx-log (integer) 9661 192.168.56.11:6379[6]> llen system (integer) 9591 192.168.56.11:6379[6]> llen system (integer) 9572 192.168.56.11:6379[6]> llen system (integer) 9562 |
kibana查看nginx-log索引
10) 学习logstash的fliter插件
10.1) 熟悉grok
前面介绍了input和output插件,在这里学习fliter插件
filter插件有很多,在这里就学习grok插件,使用正则匹配日志里的域来拆分。在实际生产中,apache日志不支持jason,就只能使用grok插件匹配;mysql慢查询日志也是无法拆分,只能石油grok正则表达式匹配拆分。
在如下链接,github上有很多写好的grok模板,可以直接引用https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/blob/master/patterns/grok-patterns 在装好的logstash中也会有grok匹配规则,直接可以引用,路径如下:
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[root@linux-node1 patterns] # pwd /opt/logstash/vendor/bundle/jruby/1 .9 /gems/logstash-patterns-core-2 .0.2 /patterns |
10.2) 根据官方文档提供而编写的grok.conf
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[root@linux-node1 ~] # cat grok.conf input { stdin {} } filter { grok { match => { "message" => "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}" } } } output { stdout { codec => "rubydebug" } } |
启动logstash,并根据官方文档提供输入,可得到拆分结果如下显示
10.3) 使用logstash收集mysql慢查询日志
倒入生产中mysql的slow日志,示例格式如下:
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# Time: 160108 15:46:14 # User@Host: dev_select_user[dev_select_user] @ [192.168.97.86] Id: 714519 # Query_time: 1.638396 Lock_time: 0.000163 Rows_sent: 40 Rows_examined: 939155 SET timestamp=1452239174; SELECT DATE(create_time) as day,HOUR(create_time) as h,round(avg(low_price),2) as low_price FROM t_actual_ad_num_log WHERE create_time>= '2016-01-07' and ad_num<=10 GROUP BY DATE(create_time),HOUR(create_time); |
使用multiline处理,并编写slow.conf
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[root@linux-node1 ~] # cat mysql-slow.conf input{ file { path => "/root/slow.log" type => "mysql-slow-log" start_position => "beginning" codec => multiline { pattern => "^# User@Host:" negate => true what => "previous" } } } filter { # drop sleep events grok { match => { "message" => "SELECT SLEEP" } add_tag => [ "sleep_drop" ] tag_on_failure => [] # prevent default _grokparsefailure tag on real records } if "sleep_drop" in [tags] { drop {} } grok { match => [ "message" , "(?m)^# User@Host: %{USER:user}[[^]]+] @ (?:(?<clienthost>S*) )?[(?:%{IP:clientip})?]s+Id: %{NUMBER:row_id:int}s*# Query_time: %{NUMBER:query_time:float}s+Lock_time: %{NUMBER:lock_time:float}s+Rows_sent: %{NUMBER:rows_sent:int}s+Rows_examined: %{NUMBER:rows_examined:int}s*(?:use %{DATA:database};s*)?SET timestamp=%{NUMBER:timestamp};s*(?<query>(?<action>w+)s+.*)
#s*" ] } date { match => [ "timestamp" , "UNIX" ] remove_field => [ "timestamp" ] } } output { stdout{ codec => "rubydebug" } } |
执行该配置文件,查看grok正则匹配结果
11) 生产如何上线ELK
11.1) 日志分类
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系统日志 rsyslog logstash syslog插件 访问日志 nginx logstash codec json 错误日志 file logstash file + mulitline 运行日志 file logstash codec json 设备日志 syslog logstash syslog插件 debug日志 file logstash json or mulitline |
10.2) 日志标准化
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- 路径固定标准化 - 格式尽量使用json |