• filebeat安装部署


    简单概述

      最近在了解ELK做日志采集相关的内容,这篇文章主要讲解通过filebeat来实现日志的收集。日志采集的工具有很多种,如fluentd, flume, logstash,betas等等。首先要知道为什么要使用filebeat呢?因为logstash是jvm跑的,资源消耗比较大,启动一个logstash就需要消耗500M左右的内存,而filebeat只需要10来M内存资源。常用的ELK日志采集方案中,大部分的做法就是将所有节点的日志内容通过filebeat送到kafka消息队列,然后使用logstash集群读取消息队列内容,根据配置文件进行过滤。然后将过滤之后的文件输送到elasticsearch中,通过kibana去展示。

    filebeat介绍

      Filebeat由两个主要组成部分组成:prospector和 harvesters。这些组件一起工作来读取文件并将事件数据发送到您指定的output。

    什么是harvesters?
      harvesters负责读取单个文件的内容。harvesters逐行读取每个文件,并将内容发送到output中。每个文件都将启动一个harvesters。harvesters负责文件的打开和关闭,这意味着harvesters运行时,文件会保持打开状态。如果在收集过程中,即使删除了这个文件或者是对文件进行重命名,Filebeat依然会继续对这个文件进行读取,这时候将会一直占用着文件所对应的磁盘空间,直到Harvester关闭。默认情况下,Filebeat会一直保持文件的开启状态,直到超过配置的close_inactive参数,Filebeat才会把Harvester关闭。

    关闭Harvesters会带来的影响:
      file Handler将会被关闭,如果在Harvester关闭之前,读取的文件已经被删除或者重命名,这时候会释放之前被占用的磁盘资源。
      当时间到达配置的scan_frequency参数,将会重新启动为文件内容的收集。
      如果在Havester关闭以后,移动或者删除了文件,Havester再次启动时,将会无法收集文件数据。
      当需要关闭Harvester的时候,可以通过close_*配置项来控制。

    什么是Prospector?

      Prospector负责管理Harvsters,并且找到所有需要进行读取的数据源。如果input type配置的是log类型,Prospector将会去配置度路径下查找所有能匹配上的文件,然后为每一个文件创建一个Harvster。每个Prospector都运行在自己的Go routine里。

      Filebeat目前支持两种Prospector类型:log和stdin。每个Prospector类型可以在配置文件定义多个。log Prospector将会检查每一个文件是否需要启动Harvster,启动的Harvster是否还在运行,或者是该文件是否被忽略(可以通过配置 ignore_order,进行文件忽略)。如果是在Filebeat运行过程中新创建的文件,只要在Harvster关闭后,文件大小发生了变化,新文件才会被Prospector选择到。

    filebeat工作原理

      Filebeat可以保持每个文件的状态,并且频繁地把文件状态从注册表里更新到磁盘。这里所说的文件状态是用来记录上一次Harvster读取文件时读取到的位置,以保证能把全部的日志数据都读取出来,然后发送给output。如果在某一时刻,作为output的ElasticSearch或者Logstash变成了不可用,Filebeat将会把最后的文件读取位置保存下来,直到output重新可用的时候,快速地恢复文件数据的读取。在Filebaet运行过程中,每个Prospector的状态信息都会保存在内存里。如果Filebeat出行了重启,完成重启之后,会从注册表文件里恢复重启之前的状态信息,让FIlebeat继续从之前已知的位置开始进行数据读取。
    Prospector会为每一个找到的文件保持状态信息。因为文件可以进行重命名或者是更改路径,所以文件名和路径不足以用来识别文件。对于Filebeat来说,都是通过实现存储的唯一标识符来判断文件是否之前已经被采集过。
      如果在你的使用场景中,每天会产生大量的新文件,你将会发现Filebeat的注册表文件会变得非常大。这个时候,你可以参考(the section called “Registry file is too large?edit),来解决这个问题。

    安装filebeat服务

    下载和安装key文件

    rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

    创建yum源文件

    [root@localhost ~]# vim /etc/yum.repos.d/elk-elasticsearch.repo
    [elastic-5.x]
    name=Elastic 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

    开始安装

    yum install filebeat

    启动服务

    systemctl start filebeat
    systemctl status filebeat

    收集日志

    这里我们先以收集docker日志为例,简单来介绍一下filebeat的配置文件该如何编写。具体内容如下:

    [root@localhost ~]# grep "^s*[^# 	].*$" /etc/filebeat/filebeat.yml 
    filebeat.prospectors:
    - input_type: log
      paths:
        - /var/lib/docker/containers/*/*.log
    output.elasticsearch:
      hosts: ["192.168.58.128:9200"]

    和我们看的一样,其实并没有太多的内容。我们采集/var/lib/docker/containers/*/*.log,即filebeat所在节点的所有容器的日志。输出的位置是我们ElasticSearch的服务地址,这里我们直接将log输送给ES,而不通过Logstash中转。

    再启动之前,我们还需要向ES提交一个filebeat index template,以便让elasticsearch知道filebeat输出的日志数据都包含哪些属性和字段。filebeat.template.json这个文件安装完之后就有,无需自己编写,找不到的同学可以通过find查找。加载模板到elasticsearch中:

    [root@localhost ~]# curl -XPUT 'http://192.168.58.128:9200/_template/filebeat?pretty' -d@/etc/filebeat/filebeat.template.json
    {
      "acknowledged" : true
    }

    重启服务

    systemctl restart filebeat

    提示:如果你启动的是一个filebeat容器,需要将/var/lib/docker/containers目录挂载到该容器中;

    Kibana配置

    如果上面配置都没有问题,就可以访问Kibana,不过这里需要添加一个新的index pattern。按照manual中的要求,对于filebeat输送的日志,我们的index name or pattern应该填写为:"filebeat-*"。

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