A session of Log Collect, Retrieval and Analysis using ELK Stack
Motivation
运维过程中对问题的定位往往需要跟踪和定位日志。分布式和弹性计算的引入,使得日志的定位和分析变得越发复杂。
本次实践主要的目的是考察现有成熟的日志收集、检索和分析方案:Kafka+ELK。
Progress
20160324 init
20160329
build playground of Logstash, Elastissearch, Kibana,对Log4j、Logback的文件执行相应处理,这已经满足了业务需求。
对Kafka的考察还是纳入消息处理框架中,这里不再记录。
同时,因日志限于资质原因,这里不展示Kibana的查询和统计界面。
Outline
- 0 参考
- 1 Logstash
- 2 Elasticsearch
- 3 Kibana4
- 参考资料
0 参考
0.1 Log Management for Spring Boot Applications with Logstash, Elasticsearch and Kibana
代码:/home/zhoujiagen/workspace/github/elk-example
0.2 log4j Input plugin
0.3 multiline Codec plugin
0.4 grok Filter Plugin
内建的patterns: https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/tree/master/patterns
0.5 kafka Input plugin
0.6 date Filter plugin
1 Logstash
bin/logstash -f config/log4j.conf
Log4j 1.x的配置
#log4j.rootLogger=INFO, console
log4j.rootLogger=INFO, console, logstash
### Console
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%p] [%t] %l => %m%n
### SocketAppender
log4j.appender.logstash=org.apache.log4j.net.SocketAppender
log4j.appender.logstash.Port=4560
log4j.appender.logstash.RemoteHost=localhost
log4j.appender.logstash.ReconnectionDelay=60000
log4j.appender.logstash.LocationInfo=true
log4j.conf
input {
log4j {
type => "log4j-logstash"
port => 4560
}
}
filter {
multiline {
pattern => "^(%{TIMESTAMP_ISO8601})"
negate => true
what => "previous"
}
grok {
"message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} \[%{LOGLEVEL:loglevel}\] \[%{WORD:threadname}\] %{JAVACLASS:class}\.%{WORD:method}\(%{JAVAFILE:file}\:%{NUMBER:line}\) => %{GREEDYDATA:logmessage}"
}
}
output{
elasticsearch { hosts => "localhost:9200" }
stdout { codec => rubydebug }
}
Logback的配置
#########################################################
### 输入
#########################################################
input{
stdin{}
file{
path => ["/home/zhoujiagen/filecenter/logs/app*.log"]
}
}
#########################################################
### 过滤
###
### grok 可以使用测试链接:http://grokdebug.herokuapp.com/
#########################################################
filter{
multiline {
pattern => "^(%{TIMESTAMP_ISO8601})"
negate => true
what => "previous"
}
grok {
# Do multiline matching with (?m) as the above mutliline filter may add newlines to the log messages.
match => [ "message", "(?m)^%{TIMESTAMP_ISO8601:logtime} \[%{PROG:threadname}\] %{LOGLEVEL:loglevel} %{SPACE} %{JAVACLASS:classname}\:%{NUMBER:codeline} - %{GREEDYDATA:logmessage}" ]
}
}
#########################################################
### 输出
#########################################################
output{
elasticsearch { hosts => "localhost:9200" }
stdout{ codec=>rubydebug }
}
2 Elasticsearch
# instance 1
~/devtools/elasticsearch-2.2.1$ bin/elasticsearch
# instance 2
~/devtools/elasticsearch-2.2.1$ bin/elasticsearch
# or
~/devtools/elasticsearch-2.2.1_instance2$ bin/elasticsearch
3 Kibana4
bin/kibana
assess through: http://localhost:5601/
参考资料
-1 ELK官方文档
0 ELK介绍
1 ELK安装
How To Install Elasticsearch, Logstash, and Kibana (ELK Stack) on Ubuntu 14.04
2 ELK使用
Centralized logging with an ELK stack (Elasticsearch-Logstash-Kibana) on Ubuntu
Log Management for Spring Boot Applications with Logstash, Elasticsearch and Kibana
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