ELK系列-(六)Redis也能作为消息队列?(下)
一、前文回顾 🔍
在前面的ELK系列中,我们已经搭建了ELK的核心组件,包括:
- ELK系列-(一)Docker部署ELK核心组件
- ELK系列-(二)LogStash数据处理的瑞士军刀
- ELK系列-(三)Kibana 数据可视化的艺术家
- ELK系列-(四)轻量级的日志收集助手-Beat家族
- ELK系列-(五)指标收集-MetricBeat(上)
- ELK系列-(六)Redis也能作为消息队列?(上)
系统架构图 📊
有关整个系统架构的部署,您可以回顾前面的文章。今天,我们将继续探讨Redis在ELK系统中的落地
关于Redis的选型、Beats的部署使用,请翻阅往期博客哦
二、Beat发送消息到Redis
第一步就是将Beats的消息发送到Redis,因此我们需要修改Beats的配置如下:
output.redis:
# 启用或禁用输出模块的布尔标志。
enabled: true
# 要连接的 Redis 服务器列表。如果启用了负载均衡,则事件将分发到列表中的服务器。如果某个服务器无法访问,则事件仅分发到可访问的服务器。
# hosts 设置支持带有自定义密码的 redis 和 rediss URLs,例如 redis://:password@localhost:6379。
hosts: ["121.**.60.**:6379"]
# 用于认证 Redis 的密码。默认不使用认证。
password: your_password
# 事件发布到的 Redis 数据库号。默认值为 0。
db: 9
# 用于发布事件的 Redis 数据类型。如果数据类型为 list,则使用 Redis RPUSH 命令。如果数据类型为 channel,则使用 Redis PUBLISH 命令。默认值为 list。
datatype: list
# 配置的每个主机用于发布事件到 Redis 的工作线程数。将此设置与负载均衡选项一起使用。例如,如果你有 2 个主机和 3 个工作线程,总共启动 6 个工作线程(每个主机 3 个)。
worker: 1
三、 LogStash从Redis获取消息
改为多Pipeline
以前单管道,现在要引入Beats消息,要改为多管道
# 原本
/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf
# 改造后
/usr/share/logstash/pipeline/conf.d/metricbeat.conf
/usr/share/logstash/pipeline/conf.d/application_log.conf
配置文件(logstash.yml)也挂载出来:
http.host: "0.0.0.0"
xpack.monitoring.elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch:9200" ]
path.config: "/usr/share/logstash/pipeline/conf.d/*.conf"
metricbeat配置
其配置存在特殊性,输出如果和普通的一样配置,不会纳入Kibana的Observability视图
经过反复阅读文档,调试,发现Metricbeat使用的是数据流,即多个索引的特殊组合。所以此处要使用数据流作为输出
数据流会在下一篇讲哦
修改metricbeat.conf,使用如下配置:
# 从redis获取
input {
redis {
host => "121.**.60.**"
port => 6379
password => "**"
data_type => "channel"
key => "metricbeat"
db => 9
threads => 1
tags => ["metricbeat"]
}
}
# metricbeat收集的数据打时间标签
filter {
if "metricbeat" in [tags] {
date {
match => ["timestamp", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"]
timezone => "Asia/Shanghai"
target => "@timestamp"
}
}
}
# 指定输出,数据流相关信息
output {
if "metricbeat" in [tags] {
elasticsearch {
hosts => ["es:9200"]
data_stream => true
data_stream_type => "metrics"
data_stream_dataset => "8.15.0"
data_stream_namespace => "metricbeat"
}
}
}
此处不太能写入metricbeat原生数据流,写入到新数据流就可以,Kibana能正常识别
完成之后可以到kibana中的索引管理里面去看哦!