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ELK+kafka+filebeat企业内部日志分析系统

article 2024/12/28 23:00:29

1、组件介绍

1、Elasticsearch：

是一个基于Lucene的搜索服务器。提供搜集、分析、存储数据三大功能。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，是当前流行的企业级搜索引擎。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。

2、Logstash:

主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具。用于管理日志和事件的工具，你可以用它去收集日志、转换日志、解析日志并将他们作为数据提供给其它模块调用，例如搜索、存储等。

3、Kibana:

是一个优秀的前端日志展示框架，它可以非常详细的将日志转化为各种图表，为用户提供强大的数据可视化支持,它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。

4、Kafka：

数据缓冲队列。作为消息队列解耦合处理过程，同时提高了可扩展性。具有峰值处理能力，使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。

1.发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息传递系统。
2.以容错持久的方式存储记录流。
3.处理记录发生的流。

5、Filebeat:

隶属于Beats,轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说：Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder，也会是 ELK Stack 在 Agent 的第一选择,目前Beats包含四种工具：

1.Packetbeat（搜集网络流量数据）
2.Metricbeat（搜集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据。通过从操作系统和服务收集指标，帮助您监控服务器及其托管的服务。）
3.Filebeat（搜集文件数据）
4.Winlogbeat（搜集 Windows 事件日志数据）

2、环境介绍

注：以下为环境所需所有服务器，配置为测试环境配置。

3、版本说明

Elasticsearch: 7.13.2
Logstash: 7.13.2
Kibana: 7.13.2
Kafka: 2.11-1
Filebeat: 7.13.2
相应的版本最好下载对应的插件

4、搭建架构

1、日志数据由filebate进行收集，定义日志位置，定义kafka集群，定义要传给kafka的那个topic
2、kafka接受到数据后,端口为9092，等待消费
3、logstash消费kafka中的数据，对数据进行搜集、分析，根据输入条件，过滤条件，输出条件处理后，将数据传输给es集群
4、es集群接受数据后，搜集、分析、存储
5、kibana提供可视化服务，将es中的数据展示。

相关地址：

官网地址：https://www.elastic.co

官网搭建：Starting with the Elasticsearch Platform and its Solutions | Elastic

5、实施部署

1、 Elasticsearch集群部署

服务器

软件版本：elasticsearch-7.13.2.tar.gz
示例节点：10.3.145.14

1、安装配置jdk

可以自行安装，es安装包中自带了jdk

2、安装配置ES

（1）创建运行ES的普通用户

[root@elk ~]# useradd es
[root@elk ~]# passwd es

（2）安装配置ES

[root@elk ~]# tar zxvf /usr/local/package/elasticsearch-7.13.2-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local/

[root@elk ~]# vim /usr/local/es/config/elasticsearch.yml
cluster.name: bjbpe01-elk
cluster.initial_master_nodes: ["192.168.58.158","192.168.58.159","192.168.58.160"] # 单节点模式这里的地址只填写本机地址
node.name: elk01
node.master: true
node.data: true
path.data: /data/elasticsearch/data
path.logs: /data/elasticsearch/logs
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
# 单节点模式下，将discovery开头的行注释
discovery.seed_hosts: ["192.168.58.159", "192.168.58.160"]  #填写除本机以外的IP
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
discovery.zen.ping_timeout: 150s
discovery.zen.fd.ping_retries: 10
client.transport.ping_timeout: 60s
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

# 由于我们的笔记本性能有限，如果要使用单节点多实例的话，添加在原有配置中添加
node.max_local_storage_nodes:  这个配置限制了单节点上可以开启的ES存储实例的个数

配置项含义：

cluster.name    集群名称，各节点配成相同的集群名称。
cluster.initial_master_nodes 集群ip，默认为空，如果为空则加入现有集群，第一次需配置
node.name       节点名称，各节点配置不同。
node.master     指示某个节点是否符合成为主节点的条件。
node.data       指示节点是否为数据节点。数据节点包含并管理索引的一部分。
path.data       数据存储目录。
path.logs       日志存储目录。
bootstrap.memory_lock       内存锁定，是否禁用交换，测试环境建议改为false。
bootstrap.system_call_filter    系统调用过滤器。
network.host    绑定节点IP。
http.port       rest api端口。
discovery.seed_hosts    提供其他 Elasticsearch 服务节点的单点广播发现功能，这里填写除了本机的其他ip
discovery.zen.minimum_master_nodes  集群中可工作的具有Master节点资格的最小数量，官方的推荐值是(N/2)+1，其中N是具有master资格的节点的数量。
discovery.zen.ping_timeout      节点在发现过程中的等待时间。
discovery.zen.fd.ping_retries        节点发现重试次数。
http.cors.enabled               是否允许跨源 REST 请求，用于允许head插件访问ES。
http.cors.allow-origin              允许的源地址。

（3）设置JVM堆大小 #7.0默认为4G

[root@elk ~]# sed -i 's/## -Xms4g/-Xms4g/' /usr/local/es/config/jvm.options  
[root@elk ~]# sed -i 's/## -Xmx4g/-Xmx4g/' /usr/local/es/config/jvm.options

注意：确保堆内存最小值（Xms）与最大值（Xmx）的大小相同，防止程序在运行时改变堆内存大小。如果系统内存足够大，将堆内存最大和最小值设置为31G，因为有一个32G性能瓶颈问题。堆内存大小不要超过系统内存的50%。

（4）创建ES数据及日志存储目录

[root@elk ~]# mkdir -p /data/elasticsearch/{data,logs}

[root@elk ~]# chown -R es.es /data/elasticsearch
[root@elk ~]# chown -R es.es /usr/local/es

3、系统优化

（1）增加最大文件打开数

永久生效方法：

[root@elk ~]# echo "* soft nofile 65536" >> /etc/security/limits.conf

（2）增加最大进程数

[root@elk ~]# echo "* soft nproc 65536" >> /etc/security/limits.conf

注意：更多的参数调整可以直接用这个，在/etc/security/limits.conf里直接添加

* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft nproc 4096
* hard nproc 4096

（3）增加最大内存映射数

[root@elk ~]# echo "vm.max_map_count=262144" >> /etc/sysctl.conf
[root@elk ~]# sysctl -p

启动如果报下列错误

memory locking requested for elasticsearch process but memory is not locked
elasticsearch.yml文件
bootstrap.memory_lock : false
/etc/sysctl.conf文件
vm.swappiness=0

错误:
max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]

意思是elasticsearch用户拥有的客串建文件描述的权限太低，知道需要65536个

解决：

切换到root用户下面，

vim   /etc/security/limits.conf

在最后添加
* hard nofile 65536
* hard nofile 65536
重新启动elasticsearch，还是无效？
必须重新登录启动elasticsearch的账户才可以，例如我的账户名是elasticsearch，退出重新登录。
另外*也可以换为启动elasticsearch的账户也可以，* 代表所有，其实比较不合适

启动还会遇到另外一个问题，就是
max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
意思是：elasticsearch用户拥有的内存权限太小了，至少需要262114。这个比较简单，也不需要重启，直接执行
sysctl -w vm.max_map_count=262144
就可以了

4、启动ES

[root@elk ~]# su - es -c "cd /usr/local/es && nohup bin/elasticsearch &"

测试：浏览器访问192.168.58.158:9200

192.168.58.159:9200

192.168.58.160:9200

5.安装配置head监控插件（只在第一台es部署）

服务器

（1）安装node

[root@elk ~]# wget https://npm.taobao.org/mirrors/node/latest-v10.x/node-v10.0.0-linux-x64.tar.gz
[root@elk ~]# tar -zxf node-v10.0.0-linux-x64.tar.gz –C /usr/local
[root@elk ~]# echo "
NODE_HOME=/usr/local/node-v10.0.0-linux-x64
PATH=\$NODE_HOME/bin:\$PATH
export NODE_HOME PATH
" >>/etc/profile
[root@elk ~]# source /etc/profile
[root@elk ~]# node --version   #检查node版本号

（2）下载head插件

[root@elk ~]# wget https://github.com/mobz/elasticsearch-head/archive/master.zip
[root@elk ~]# unzip –d /usr/local elasticsearch-head-master.zip

（3）安装grunt

[root@elk ~]# cd /usr/local/elasticsearch-head-master
[root@elk ~]# npm install -g grunt-cli
[root@elk ~]# grunt -version  #检查grunt版本号

（4）修改head源码

[root@elk ~]# vim /usr/local/elasticsearch-head-master/Gruntfile.js  +95

添加信息：添加hostname，注意在上一行末尾添加逗号，hostname 不需要添加逗号

[root@elk ~]# vim /usr/local/elasticsearch-head-master/_site/app.js +4373

将localhost改为192.168.58.158 ，如果head和ES不在同一个节点，注意修改成ES的IP地址

（5）下载head必要的文件

[root@elk ~]# wget https://github.com/Medium/phantomjs/releases/download/v2.1.1/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2
[root@elk ~]# yum -y install bzip2
[root@elk ~]# mkdir /tmp/phantomjs
[root@elk ~]# mv phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 /tmp/phantomjs/
[root@elk ~]# chmod 777 /tmp/phantomjs -R

（6）运行head

[root@elk ~]# cd /usr/local/elasticsearch-head-master/
[root@elk ~]# npm install 

npm install 执行错误解析：
npm ERR! code ELIFECYCLE
npm ERR! errno 1
npm ERR! phantomjs-prebuilt@2.1.16 install: `node install.js`
npm ERR! Exit status 1
npm ERR! 
npm ERR! Failed at the phantomjs-prebuilt@2.1.16 install script.
npm ERR! This is probably not a problem with npm. There is likely additional logging output above.

npm ERR! A complete log of this run can be found in:
npm ERR!     /root/.npm/_logs/2021-04-21T09_49_34_207Z-debug.log

解决：
npm install phantomjs-prebuilt@2.1.16 --ignore-scripts  # 具体的版本按照上述报错修改

# 启动服务
[root@elk ~]# nohup grunt server &
[root@elk ~]# ss -tnlp

（7）测试

访问：192.168.58.158:9100，这里由于电脑性能问题，仅配置了elk01与elk03。

2、 Kibana部署

服务器

1. 安装配置Kibana

（1）安装

[root@elk ~]# tar zxf kibana-7.13.2-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local/

（2）配置

[root@elk ~]# echo '
server.port: 5601
server.host: "10.3.145.14"
elasticsearch.hosts: ["http://10.3.145.14:9200"]
kibana.index: ".kibana"
i18n.locale: "zh-CN"
'>>/usr/local/kibana-7.13.2-linux-x86_64/config/kibana.yml

配置项含义：

server.port kibana  服务端口，默认5601
server.host kibana  主机IP地址，默认localhost
elasticsearch.url   用来做查询的ES节点的URL，默认http://localhost:9200
kibana.index        kibana在Elasticsearch中使用索引来存储保存的searches, visualizations和dashboards，默认.kibana

（3）启动

[root@elk ~]# cd /usr/local/kibana-7.13.2-linux-x86_64/
[root@elk ~]# nohup ./bin/kibana &

# 如果未启动用以下方式启动
[root@elk ~]# nohup ./bin/kibana --allow-root

2. 安装配置Nginx反向代理

（1）配置YUM源：

[root@elk ~]# rpm -ivh http://nginx.org/packages/centos/7/noarch/RPMS/nginx-release-centos-7-0.el7.ngx.noarch.rpm

（2）安装：（注意：httpd-tools用于生成nginx认证访问的用户密码文件）

[root@elk ~]# yum install -y nginx httpd-tools

（3）配置反向代理（可删除原有内容，复制以下内容，需要修改相应IP）

[root@elk ~]# vim /etc/nginx/nginx.conf
[root@elk ~]# cat /etc/nginx/nginx.conf
user  nginx;
worker_processes  4;
error_log  /var/log/nginx/error.log;
pid        /var/run/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 65535;

events {
    worker_connections  65535;
    use epoll;
}

http {
    include       mime.types;
    default_type  application/octet-stream;

    log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
                      '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
                      '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';

    access_log  /var/log/nginx/access.log  main;
    server_names_hash_bucket_size 128;
    autoindex on;

    sendfile        on;
    tcp_nopush     on;
    tcp_nodelay on;

    keepalive_timeout  120;
    fastcgi_connect_timeout 300;
    fastcgi_send_timeout 300;
    fastcgi_read_timeout 300;
    fastcgi_buffer_size 64k;
    fastcgi_buffers 4 64k;
    fastcgi_busy_buffers_size 128k;
    fastcgi_temp_file_write_size 128k;

    #gzip模块设置
    gzip on; #开启gzip压缩输出
    gzip_min_length 1k;    #最小压缩文件大小
    gzip_buffers 4 16k;    #压缩缓冲区
    gzip_http_version 1.0;    #压缩版本（默认1.1，前端如果是squid2.5请使用1.0）
    gzip_comp_level 2;    #压缩等级
    gzip_types text/plain application/x-javascript text/css application/xml;    #压缩类型，默认就已经包含textml，所以下面就不用再写了，写上去也不会有问题，但是会有一个warn。
    gzip_vary on;
    #开启限制IP连接数的时候需要使用
    #limit_zone crawler $binary_remote_addr 10m;
    #tips:
    #upstream bakend{#定义负载均衡设备的Ip及设备状态}{
    #    ip_hash;
    #    server 127.0.0.1:9090 down;
    #    server 127.0.0.1:8080 weight=2;
    #    server 127.0.0.1:6060;
    #    server 127.0.0.1:7070 backup;
    #}
    #在需要使用负载均衡的server中增加 proxy_pass http://bakend/;
    server {
        listen       80;
        server_name  192.168.58.158;

        #charset koi8-r;

       # access_log  /var/log/nginx/host.access.log  main;
        access_log off;

         location / {  
             auth_basic "Kibana";   #可以是string或off，任意string表示开启认证，off表示关闭认证。
             auth_basic_user_file /etc/nginx/passwd.db;   #指定存储用户名和密码的认证文件。
             proxy_pass http://192.168.58.158:5601;
             proxy_set_header Host $host:5601;  
             proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;  
             proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;  
             proxy_set_header Via "nginx";  
                     }
         location /status { 
             stub_status on; 
             access_log /var/log/nginx/kibana_status.log;
             auth_basic "NginxStatus"; } 

         location /head/{
             auth_basic "head";
             auth_basic_user_file /etc/nginx/passwd.db;
             proxy_pass http://192.168.58.158:9100/;
             proxy_set_header Host $host:9100;
             proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
             proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
             proxy_set_header Via "nginx";
                         }  

        # redirect server error pages to the static page /50x.html
        error_page   500 502 503 504  /50x.html;
        location = /50x.html {
            root   html;
        }
    }
}

（4）配置授权用户和密码

[root@elk ~]# htpasswd -cm /etc/nginx/passwd.db kibana

（5）启动nginx

[root@elk ~]# systemctl start nginx

浏览器访问192.168.58.158

3、 Kafka部署

服务器

软件版本：jdk-8u121-linux-x64.tar.gz、kafka_2.11-2.0.0.tgz
示例节点：10.3.145.41

1.安装配置jdk8

（1）Kafka、Zookeeper（简称：ZK）运行依赖jdk8

[root@kafka1 ~]# tar zxvf /usr/local/package/jdk-8u121-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/
[root@kafka1 ~]# echo '
JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_121
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME PATH
' >>/etc/profile
[root@kafka1 ~]# source /etc/profile

2.安装配置ZK

Kafka运行依赖ZK，Kafka官网提供的tar包中，已经包含了ZK，这里不再额下载ZK程序。

（1）安装

[root@kafka1 ~]# tar zxvf /usr/local/package/kafka_2.11-2.0.0.tgz -C /usr/local/

（2）配置

[root@kafka1 ~]# echo '
dataDir=/opt/data/zookeeper/data 
dataLogDir=/opt/data/zookeeper/logs
clientPort=2181 
tickTime=2000 
initLimit=20 
syncLimit=10 
server.1=10.3.145.41:2888:3888             //kafka集群IP:Port .1为id 3处要对应
server.2=10.3.145.42:2888:3888
server.3=10.3.145.43:2888:3888
'> /usr/local/kafka_2.11-2.0.0/config/zookeeper.properties

配置项含义：

dataDir   ZK数据存放目录。
dataLogDir  ZK日志存放目录。
clientPort  客户端连接ZK服务的端口。
tickTime        ZK服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔。
initLimit       允许follower(相对于Leaderer言的“客户端”)连接并同步到Leader的初始化连接时间，以tickTime为单位。当初始化连接时间超过该值，则表示连接失败。
syncLimit   Leader与Follower之间发送消息时，请求和应答时间长度。如果follower在设置时间内不能与leader通信，那么此follower将会被丢弃。
server.1=10.3.145.41:2888:3888    2888是follower与leader交换信息的端口，3888是当leader挂了时用来执行选举时服务器相互通信的端口。

创建目录及文件

# 创建data、log目录
[root@kafka1 ~]# mkdir -p /opt/data/zookeeper/{data,logs}
# 创建myid文件
[root@kafka1 ~]# echo 1 > /opt/data/zookeeper/data/myid

3.配置Kafka

（1）配置

[root@kafka1 ~]# echo '
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://10.3.145.41:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/opt/data/kafka/logs
num.partitions=6
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=2
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=536870912
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=10.3.145.41:2181,10.3.145.42:2181,10.3.145.43:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
group.initial.rebalance.delay.ms=0
' >/usr/local/kafka_2.11-2.0.0/config/server.properties

配置项含义：

broker.id   每个server需要单独配置broker id，如果不配置系统会自动配置。
listeners       监听地址，格式PLAINTEXT://IP:端口。
num.network.threads 接收和发送网络信息的线程数。
num.io.threads          服务器用于处理请求的线程数，其中可能包括磁盘I/O。
socket.send.buffer.bytes    套接字服务器使用的发送缓冲区(SO_SNDBUF)
socket.receive.buffer.bytes 套接字服务器使用的接收缓冲区(SO_RCVBUF)
socket.request.max.bytes        套接字服务器将接受的请求的最大大小(防止OOM)
log.dirs        日志文件目录。
num.partitions  partition数量。
num.recovery.threads.per.data.dir       在启动时恢复日志、关闭时刷盘日志每个数据目录的线程的数量，默认1。
offsets.topic.replication.factor        偏移量话题的复制因子（设置更高保证可用），为了保证有效的复制，偏移话题的复制因子是可配置的，在偏移话题的第一次请求的时候可用的broker的数量至少为复制因子的大小，否则要么话题创建失败，要么复制因子取可用broker的数量和配置复制因子的最小值。
log.retention.hours 日志文件删除之前保留的时间（单位小时），默认168
log.segment.bytes   单个日志文件的大小，默认1073741824
log.retention.check.interval.ms 检查日志段以查看是否可以根据保留策略删除它们的时间间隔。
zookeeper.connect   ZK主机地址，如果zookeeper是集群则以逗号隔开。
zookeeper.connection.timeout.ms     连接到Zookeeper的超时时间。

创建log目录

[root@kafka1 ~]# mkdir -p /opt/data/kafka/logs

4、其他kafka节点配置

只需把配置好的安装包直接分发到其他节点，然后修改ZK的myid，Kafka的broker.id和listeners就可以了。

5、启动、验证ZK集群

（1）启动

在三个节点依次执行：

[root@kafka1 ~]# cd /usr/local/kafka_2.11-2.0.0/
[root@kafka1 ~]# nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &

（2）验证

查看ZK配置

# 下载nmap
[root@kafka1 ~]# yum install nmap
[root@kafka1 ~]# echo conf | nc 127.0.0.1 2181
clientPort=2181
dataDir=/opt/data/zookeeper/data/version-2
dataLogDir=/opt/data/zookeeper/logs/version-2
tickTime=2000
maxClientCnxns=60
minSessionTimeout=4000
maxSessionTimeout=40000
serverId=1
initLimit=20
syncLimit=10
electionAlg=3
electionPort=3888
quorumPort=2888
peerType=0

查看ZK状态

[root@kafka1 ~]# echo stat |nc 127.0.0.1 2181
Zookeeper version: 3.4.13-2d71af4dbe22557fda74f9a9b4309b15a7487f03, built on 06/29/2018 00:39 GMT
Clients:
 /127.0.0.1:51876[0](queued=0,recved=1,sent=0)

Latency min/avg/max: 0/0/0
Received: 2
Sent: 1
Connections: 1
Outstanding: 0
Zxid: 0x0
Mode: follower
Node count: 4

查看端口

[root@kafka1 ~]# lsof -i:2181
COMMAND   PID USER   FD   TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
java    15002 root   98u  IPv4  43385      0t0  TCP *:eforward (LISTEN)

6、启动、验证Kafka

（1）启动

在三个节点依次执行：

[root@kafka1 ~]# cd /usr/local/kafka_2.11-2.0.0/
[root@kafka1 ~]# nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

（2）验证

在10.3.145.41上创建topic

[root@kafka1 ~]# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic testtopic
Created topic "testtopic".

查询10.3.145.41上的topic

[root@kafka1 ~]# bin/kafka-topics.sh --zookeeper 10.3.145.41:2181 --list               
testtopic

查询10.3.145.42上的topic

[root@kafka1 ~]# bin/kafka-topics.sh --zookeeper 10.3.145.42:2181 --list 
testtopic

查询10.3.145.43上的topic

[root@kafka1 ~]# bin/kafka-topics.sh --zookeeper 10.3.145.43:2181 --list 
testtopic

模拟消息生产和消费发送消息到10.3.145.41

[root@kafka1 ~]# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 10.3.145.41:9092 --topic testtopic  
>Hello World!

从10.3.145.42接受消息

[root@kafka1 ~]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server  10.3.145.41:9092 --topic testtopic --from-beginning 
Hello World!

7、监控 Kafka Manager

Kafka-manager 是 Yahoo 公司开源的集群管理工具。

可以在 Github 上下载安装：https://github.com/yahoo/kafka-manager

如果遇到 Kafka 消费不及时的话，可以通过到具体 cluster 页面上，增加 partition。Kafka 通过 partition 分区来提高并发消费速度

4、 Logstash部署

服务器

软件版本：logstash-7.13.2.tar.gz

1.安装配置Logstash

Logstash运行同样依赖jdk，本次为节省资源，故将Logstash安装在了192.168.58.158节点。

（1）安装

[root@elk ~]# tar zxf /usr/local/package/logstash-7.13.2.tar.gz -C /usr/local/

（2）测试文件

标准输入=>标准输出

1、启动logstash

2、logstash启动后，直接进行数据输入

3、logstash处理后，直接进行返回

input {
	stdin {}
}
output {
	stdout {}
}

实践测试：

[root@elk logstash]# cat conf/input.conf 
input {
        stdin {}
}

[root@elk logstash]# cat conf/output.conf 
output {
        stdout {}
}

[root@elk logstash]# ./bin/logstash -f conf --config.reload.automatic
······
The stdin plugin is now waiting for input:
你好，世界
{
      "@version" => "1",
       "message" => "你好，世界",
    "@timestamp" => 2023-11-25T09:29:01.341Z,
          "host" => "elk"
}
世界很美，多去看看
{
      "@version" => "1",
       "message" => "世界很美，多去看看",
    "@timestamp" => 2023-11-25T09:29:20.587Z,
          "host" => "elk"
}

标准输入=>标准输出及es集群

1、启动logstash

2、启动后直接在终端输入数据

3、数据会由logstash处理后返回并存储到es集群中

input {
	stdin {}
}
output {
	stdout {}

	elasticsearch {
      hosts => ["192.168.58.158","192.168.58.159","192.168.58.160"]
      index => 'logstash-debug-%{+YYYY-MM-dd}'
    }
}

端口输入=>字段匹配=>标准输出及es集群

1、由tcp 的8888端口将日志发送到logstash

2、数据被grok进行正则匹配处理

3、处理后，数据将被打印到终端并存储到es

input {
	tcp {
		port => 8888
	}
}
filter {
	grok {
		match => {"message" => "%{DATA:key} %{NUMBER:value:int}"} 
			
	}
}
output {
	stdout {}

	elasticsearch {
      hosts => ["192.168.58.158","192.168.58.159","192.168.58.160"]
      index => 'logstash-debug-%{+YYYY-MM-dd}'
    }
}

# yum install -y nc
# free -m |awk 'NF==2{print $1,$3}' |nc logstash_ip 8888

文件输入=>字段匹配及修改时间格式修改=>es集群

1、直接将本地的日志数据拉去到logstash当中

2、将日志进行处理后存储到es

input {
	file {
		type => "nginx-log"
		path => "/var/log/nginx/error.log"
		start_position => "beginning" # 此参数表示在第一次读取日志时从头读取
		# sincedb_path => "自定义位置"  # 此参数记录了读取日志的位置，默认在 data/plugins/inputs/file/.sincedb*
		
	}
}
filter {
    grok {
        match => { "message" => '%{DATESTAMP:date} [%{WORD:level}] %{DATA:msg} client: %{IPV4:cip},%{DATA}"%{DATA:url}"%{DATA}"%{IPV4:host}"'}    
    }    
    date {
        match => [ "timestamp" , "dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss Z" ]    
    }    
}

output {
  if [type] == "nginx-log" {
        elasticsearch {
      		hosts => ["192.168.58.158:9200","192.168.58.159:9200","192.168.58.160:9200"]
      		index => 'logstash-audit_log-%{+YYYY-MM-dd}'
      }
    }
  }

filebeat => 字段匹配 => 标准输出及es

input {
  beats {
    port => 5000
  }
}
filter {
	grok {
		match => {"message" => "%{IPV4:cip}"}	
	}
}
output {
        elasticsearch {
      		hosts => ["192.168.58.158:9200","192.168.58.159:9200","192.168.58.160:9200"]
      		index => 'test-%{+YYYY-MM-dd}'
      }
	stdout {}
}

（3）配置

创建目录，我们将所有input、filter、output配置文件全部放到该目录中。

[root@elk ~]# mkdir -p /usr/local/logstash-7.13.2/etc/conf.d
[root@elk ~]# vim /usr/local/logstash-7.13.2/etc/conf.d/input.conf
input { 
kafka {
    type => "audit_log"
    codec => "json"
    topics => "nginx"
    decorate_events => true
    bootstrap_servers => "192.168.58.158:9092, 192.168.58.159:9092, 192.168.58.160:9092"
  }
}

[root@elk ~]# vim /usr/local/logstash-7.13.2/etc/conf.d/filter.conf
filter {
	json { # 如果日志原格式是json的，需要用json插件处理
		source => "message"
		target => "nginx" # 组名
	}
}

[root@elk ~]# vim /usr/local/logstash-7.13.2/etc/conf.d/output.conf
output {
  if [type] == "audit_log" {
      elasticsearch {
      hosts => ["192.168.58.158","192.168.58.159","192.168.58.160"]
      index => 'logstash-audit_log-%{+YYYY-MM-dd}'
      }
    }
  }

（4）启动

[root@elk ~]# cd /usr/local/logstash-7.13.2
[root@elk ~]# nohup bin/logstash -f etc/conf.d/  --config.reload.automatic &

5、Filebeat 部署

为什么用 Filebeat ，而不用原来的 Logstash 呢？

原因很简单，资源消耗比较大。

由于 Logstash 是跑在 JVM 上面，资源消耗比较大，后来作者用 GO 写了一个功能较少但是资源消耗也小的轻量级的 Agent 叫 Logstash-forwarder。

后来作者加入 elastic.co 公司， Logstash-forwarder 的开发工作给公司内部 GO 团队来搞，最后命名为 Filebeat。

Filebeat 需要部署在每台应用服务器上，可以通过 Salt 来推送并安装配置。

服务器

软件版本 filebeat-7.13.2-x86_64.rpm

（1）下载

[root@kafka3 ~]# curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.13.2-x86_64.rpm

（2）解压

[root@kafka3 ~]# yum install -y filebeat-7.13.2-x86_64.rpm

（3）修改配置

修改 Filebeat 配置，支持收集本地目录日志，并输出日志到 Kafka 集群中

[root@kafka3 ~]# vim filebeat.yml
filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/nginx/access.log
output.logstash:
  hosts: ["192.168.52.134:5000"]

output.kafka:   
  hosts: ["10.3.145.41:9092","10.3.145.42:9092","10.3.145.43:9092"]
  topic: 'nginx'

# 注意，如果需要重新读取，请删除/data/registry目录

Filebeat 6.0 之后一些配置参数变动比较大，比如 document_type 就不支持，需要用 fields 来代替等等。

（4）启动

[root@kafka3 ~]# ./filebeat -e -c filebeat.yml

（5）配置nginx

#因为日志格式的切割需要json格式，kibana中会报错 error decoding json，所以在这里我们将nginx的日志格式修改为json格式。

[root@kafka3 ~]# vim /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 main        '{"user_ip":"$http_x_real_ip","lan_ip":"$remote_addr","log_time":"$time_iso8601","user_req":"$request","http_code":"$status","body_bytes_sents":"$body_bytes_sent","req_time":"$request_time","user_ua":"$http_user_agent"}';
    access_log  /var/log/nginx/access.log  main;