一、ELK介绍

1.1 elasticsearch

1.1.1 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。

1.1.2 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： 
    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。 
    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。

1.2 logstash

1.2.1 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。

1.2.2 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。

1.2.2 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。

1.3 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，日至数据分散难以查找
  • 日志数据量大，查询速度慢，或者数据不够实时

三、elk部署之环境准备

3.1 机器准备

两台虚拟机： 
hostname：linux-node1和linux-node2 
ip地址：192.168.56.11和192.168.56.22

3.2 系统环境（两台完全一致）

  1. [root@linux-node2 ~]# cat /etc/redhat-release
  2. CentOS Linux release 7.1.1503 (Core)
  3. [root@linux-node2 ~]# uname -a
  4. 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
  5. [root@linux-node2 ~]# cat /etc/hosts
  6. 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
  7. ::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
  8. 192.168.56.11 linux-node1.oldboyedu.com linux-node1
  9. 192.168.56.12 linux-node2.oldboyedu.com linux-node2

3.3 elk准备环境（两台完全一致）

3.3.1 elasticsearch安装

下载并安装GPG key

  1. [root@linux-node2 ~]# rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

添加yum仓库

  1. [root@linux-node2 ~]# vim /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo
  2. [elasticsearch-2.x]
  3. name=Elasticsearch repository for 2.x packages
  4. baseurl=http://packages.elastic.co/elasticsearch/2.x/centos
  5. gpgcheck=1
  6. gpgkey=http://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
  7. enabled=1

安装elasticsearch

  1. [root@hadoop-node2 ~]# yum install -y elasticsearch

3.3.2 logstash安装

下载并安装GPG key

  1. [root@linux-node2 ~]# rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

添加yum仓库

  1. [root@linux-node2 ~]# vim /etc/yum.repos.d/logstash.repo
  2. [logstash-2.1]
  3. name=Logstash repository for 2.1.x packages
  4. baseurl=http://packages.elastic.co/logstash/2.1/centos
  5. gpgcheck=1
  6. gpgkey=http://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
  7. enabled=1

安装logstash

  1. [root@linux-node2 ~]# yum install -y logstash

安装kibana

  1. [root@linux-node2 ~]#cd /usr/local/src
  2. [root@linux-node2 ~]#wget https://download.elastic.co/kibana/kibana/kibana-4.3.1-linux-x64.tar.gz
  3. tar zxf kibana-4.3.1-linux-x64.tar.gz
  4. [root@linux-node1 src]# mv kibana-4.3.1-linux-x64 /usr/local/
  5. [root@linux-node2 src]# ln -s /usr/local/kibana-4.3.1-linux-x64/ /usr/local/kibana

安装Redis，nginx和java

  1. [root@linux-node2 ~]#yum install -y redis nginx java

四、管理配置elasticsearch

4.1 管理linux-node1的elasticsearch

修改elasticsearch配置文件，并授权

  1. [root@linux-node1 src]# grep -n '^[a-Z]' /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
  2. 17:cluster.name: chuck-cluster 判别节点是否是统一集群
  3. 23:node.name: linux-node1 节点的hostname
  4. 33:path.data: /data/es-data 数据存放路径
  5. 37:path.logs: /var/log/elasticsearch/ 日志路径
  6. 43:bootstrap.mlockall: true 锁住内存，使内存不会再swap中使用
  7. 54:network.host: 0.0.0.0 允许访问的ip
  8. 58:http.port: 9200 端口
  9. [root@linux-node1 ~]# mkdir -p /data/es-data
  10. [root@linux-node1 src]# chown elasticsearch.elasticsearch /data/es-data/

启动elasticsearch

  1. [root@linux-node1 src]# systemctl start elasticsearch
  2. [root@linux-node1 src]# systemctl enable elasticsearch
  3. ln -s '/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service' '/etc/systemd/system/multi-user.target.wants/elasticsearch.service'
  4. [root@linux-node1 src]# systemctl status elasticsearch
  5. elasticsearch.service - Elasticsearch
  6. Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service; enabled)
  7. Active: active (running) since Thu 2016-01-14 09:30:25 CST; 14s ago
  8. Docs: http://www.elastic.co
  9. Main PID: 37954 (java)
  10. CGroup: /system.slice/elasticsearch.service
  11. └─37954 /bin/java -Xms256m -Xmx1g -Djava.awt.headless=true -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConc...
  12. Jan 14 09:30:25 linux-node1 systemd[1]: Starting Elasticsearch...
  13. Jan 14 09:30:25 linux-node1 systemd[1]: Started Elasticsearch.
  14. [root@linux-node1 src]# netstat -lntup|grep 9200
  15. tcp6 0 0 :::9200 :::* LISTEN 37954/java

访问9200端口，会把信息显示出来 

4.2 elasticsearch进行交互

4.2.1 交互的两种方法

  • Java API ： 
    node client 
    Transport client
  • RESTful API 
    Javascript 
    .NET 
    php 
    Perl 
    Python 
    Ruby

4.2.2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

  1. [root@linux-node1 src]# curl -i -XGET 'http://192.168.56.11:9200/_count?pretty' -d '{
  2. "query" {
  3. "match_all": {}
  4. }
  5. }'
  6. HTTP/1.1 200 OK
  7. Content-Type: application/json; charset=UTF-8
  8. Content-Length: 95
  9. {
  10. "count" : 0, 索引0个
  11. "_shards" : { 分区0个
  12. "total" : 0,
  13. "successful" : 0, 成功0个
  14. "failed" : 0 失败0个
  15. }
  16. }

使用head插件显示索引和分片情况

  1. [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

  1. [root@linux-node1 src]# scp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 192.168.56.12:/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
  2. [root@linux-node2 elasticsearch]# sed -i '23s#node.name: linux-node1#node.name: linux-node2#g' elasticsearch.yml
  3. [root@linux-node2 elasticsearch]# mkdir -p /data/es-data
  4. [root@linux-node2 elasticsearch]# chown elasticsearch.elasticsearch /data/es-data/

启动elasticsearch

  1. [root@linux-node2 elasticsearch]# systemctl enable elasticsearch.service
  2. ln -s '/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service' '/etc/systemd/system/multi-user.target.wants/elasticsearch.service'
  3. [root@linux-node2 elasticsearch]# systemctl start elasticsearch.service
  4. [root@linux-node2 elasticsearch]# systemctl status elasticsearch.service
  5. elasticsearch.service - Elasticsearch
  6. Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service; enabled)
  7. Active: active (running) since Thu 2016-01-14 02:56:35 CST; 4s ago
  8. Docs: http://www.elastic.co
  9. Process: 38519 ExecStartPre=/usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-systemd-pre-exec (code=exited, status=0/SUCCESS)
  10. Main PID: 38520 (java)
  11. CGroup: /system.slice/elasticsearch.service
  12. └─38520 /bin/java -Xms256m -Xmx1g -Djava.awt.headless=true -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConc...
  14. Jan 14 02:56:35 linux-node2 systemd[1]: Starting Elasticsearch...
  15. 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)

  1. [root@linux-node1 ~]# grep -n "^discovery" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
  2. 79:discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["linux-node1", "linux-node2"]
  3. [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

  1. [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

  1. /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install lukas-vlcek/bigdesk

4.4node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。 

五、配置logstash

5.1循序渐进学习logstash

启动一个logstash,-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

  1. [root@linux-node1 bin]# /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }' Settings: Default filter workers: 1
  2. Logstash startup completed
  3. chuck ==>输入
  4. 2016-01-14T06:01:07.184Z linux-node1 chuck ==>输出
  5. www.chuck-blog.com ==>输入
  6. 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

  1. [root@linux-node1 bin]# /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec => rubydebug} }'
  2. Settings: Default filter workers: 1
  3. Logstash startup completed
  4. chuck ==>输入
  5. {
  6. "message" => "chuck",
  7. "@version" => "1",
  8. "@timestamp" => "2016-01-14T06:07:50.117Z",
  9. "host" => "linux-node1"
  10. } ==>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

  1. [root@linux-node1 bin]# /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts => ["192.168.56.11:9200"] } }'
  2. Settings: Default filter workers: 1
  3. Logstash startup completed
  4. maliang
  5. chuck
  6. chuck-blog.com
  7. www.chuck-bllog.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

  1. [root@linux-node1 bin]# /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts => ["192.168.56.11:9200"] } stdout{ codec => rubydebug } }'
  2. Settings: Default filter workers: 1
  3. Logstash startup completed
  4. www.google.com
  5. {
  6. "message" => "www.google.com",
  7. "@version" => "1",
  8. "@timestamp" => "2016-01-14T06:27:49.014Z",
  9. "host" => "linux-node1"
  10. }
  11. www.elastic.co
  12. {
  13. "message" => "www.elastic.co",
  14. "@version" => "1",
  15. "@timestamp" => "2016-01-14T06:27:58.058Z",
  16. "host" => "linux-node1"
  17. }

使用logstash启动一个配置文件，会在elasticsearch中写一份

  1. [root@linux-node1 ~]# cat normal.conf
  2. input { stdin { } }
  3. output {
  4. elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] }
  5. stdout { codec => rubydebug }
  6. }
  7. [root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f normal.conf
  8. Settings: Default filter workers: 1
  9. Logstash startup completed
  10. 123
  11. {
  12. "message" => "123",
  13. "@version" => "1",
  14. "@timestamp" => "2016-01-14T06:51:13.411Z",
  15. "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
  1. input {
  2. file {
  3. path => "/var/log/messages"
  4. type => "syslog"
  5. }
  7. file {
  8. path => "/var/log/apache/access.log"
  9. type => "apache"
  10. }
  11. }
  • 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
  1. path => ["/var/log/messages","/var/log/*.log"]
  2. path => ["/data/mysql/mysql.log"]
  • 设置boolean值
  1. ssl_enable => true
  • 文件大小单位
  1. my_bytes => "1113" # 1113 bytes
  2. my_bytes => "10MiB" # 10485760 bytes
  3. my_bytes => "100kib" # 102400 bytes
  4. my_bytes => "180 mb" # 180000000 bytes
  • jason收集 
    codec => “json”
  • hash收集
  1. match => {
  2. "field1" => "value1"
  3. "field2" => "value2"
  4. ...
  5. }
  • 端口
  1. port => 33
  • 密码
  1. my_password => "password"

5.3 学习编写input的file插件

5.3.1 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

5.5.1 收集系统日志的conf

  1. [root@linux-node1 ~]# cat system.conf
  2. input {
  3. file {
  4. path => "/var/log/messages"
  5. type => "system"
  6. start_position => "beginning"
  7. }
  8. }
  9. output {
  10. elasticsearch {
  11. hosts => ["192.168.56.11:9200"]
  12. index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
  13. }
  14. }
  15. [root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f system.conf


5.5.2 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。

  1. [root@linux-node1 ~]# cat all.conf
  2. input {
  3. file {
  4. path => "/var/log/messages"
  5. type => "system"
  6. start_position => "beginning"
  7. }
  8. file {
  9. path => "/var/log/elasticsearch/chuck-cluster.log"
  10. type => "es-error"
  11. start_position => "beginning"
  12. }
  13. }
  14. output {
  16. if [type] == "system" {
  17. elasticsearch {
  18. hosts => ["192.168.56.11:9200"]
  19. index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
  20. }
  21. }
  23. if [type] == "es-error" {
  24. elasticsearch {
  25. hosts => ["192.168.56.11:9200"]
  26. index => "es-error-%{+YYYY.MM.dd}"
  27. }
  28. }
  29. }
  30. [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

5.6.1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

5.6.2引入codec的multiline插件

官方文档提供

  1. input {
  2. stdin {
  3. codec => multiline {
  4. ` pattern => "pattern, a regexp"
  5. negate => "true" or "false"
  6. what => "previous" or "next"`
  7. }
  8. }
  9. }

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

  1. [root@linux-node1 ~]# cat muliline.conf
  2. input {
  3. stdin {
  4. codec => multiline {
  5. pattern => "^\["
  6. negate => true
  7. what => "previous"
  8. }
  9. }
  10. }
  11. output {
  12. stdout {
  13. codec => "rubydebug"
  14. }
  15. }
  16. [root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f muliline.conf
  17. Settings: Default filter workers: 1
  18. Logstash startup completed
  19. [1
  20. [2
  21. {
  22. "@timestamp" => "2016-01-15T06:46:10.712Z",
  23. "message" => "[1",
  24. "@version" => "1",
  25. "host" => "linux-node1"
  26. }
  27. chuck
  28. chuck-blog.com
  29. 123456
  30. [3
  31. {
  32. "@timestamp" => "2016-01-15T06:46:16.306Z",
  33. "message" => "[2\nchuck\nchuck-bloh\nchuck-blog.com\n123456",
  34. "@version" => "1",
  35. "tags" => [
  36. [0] "multiline"
  37. ],
  38. "host" => "linux-node1"

继续将上述实验结果放到all.conf的es-error索引中

  1. [root@linux-node1 ~]# cat all.conf
  2. input {
  3. file {
  4. path => "/var/log/messages"
  5. type => "system"
  6. start_position => "beginning"
  7. }
  9. file {
  10. path => "/var/log/elasticsearch/chuck-clueser.log"
  11. type => "es-error"
  12. start_position => "beginning"
  13. codec => multiline {
  14. pattern => "^\["
  15. negate => true
  16. what => "previous"
  17. }
  18. }
  19. }
  20. output {
  22. if [type] == "system" {
  23. elasticsearch {
  24. hosts => ["192.168.56.11:9200"]
  25. index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
  26. }
  27. }
  29. if [type] == "es-error" {
  30. elasticsearch {
  31. hosts => ["192.168.56.11:9200"]
  32. index => "es-error-%{+YYYY.MM.dd}"
  33. }
  34. }
  35. }

六、熟悉kibana

6.1 编辑kinaba配置文件使之生效

  1. [root@linux-node1 ~]# grep '^[a-Z]' /usr/local/kibana/config/kibana.yml
  2. server.port: 5601 kibana端口
  3. server.host: "0.0.0.0" 对外服务的主机
  4. elasticsearch.url: "http://192.168.56.11:9200" 和elasticsearch练习
  5. kibana.index: ".kibana 在elasticsearch中添加.kibana索引

一个screen，并启动kibana

  1. [root@linux-node1 ~]# screen
  2. [root@linux-node1 ~]# /usr/local/kibana/bin/kibana
  3. 使用crtl +a+d退出screen

使用浏览器打开192.168.56.11:5601

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 

七、logstash手机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

  1. [root@linux-node1 ~]# sed -n '15,33p' /etc/nginx/nginx.conf
  2. log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
  3. '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
  4. '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';
  5. log_format json '{ "@timestamp": "$time_local", '
  6. '"@fields": { '
  7. '"remote_addr": "$remote_addr", '
  8. '"remote_user": "$remote_user", '
  9. '"body_bytes_sent": "$body_bytes_sent", '
  10. '"request_time": "$request_time", '
  11. '"status": "$status", '
  12. '"request": "$request", '
  13. '"request_method": "$request_method", '
  14. '"http_referrer": "$http_referer", '
  15. '"body_bytes_sent":"$body_bytes_sent", '
  16. '"http_x_forwarded_for": "$http_x_forwarded_for", '
  17. '"http_user_agent": "$http_user_agent" } }';
  18. # access_log /var/log/nginx/access_json.log main;
  19. access_log /var/log/nginx/access.log json;

启动nginx

  1. [root@linux-node1 ~]# nginx -t
  2. nginx: the configuration file /etc/nginx/nginx.conf syntax is ok
  3. nginx: configuration file /etc/nginx/nginx.conf test is successful
  4. [root@linux-node1 ~]# nginx
  5. [root@linux-node1 ~]# netstat -lntup|grep 80
  6. tcp 0 0 0.0.0.0:80 0.0.0.0:* LISTEN 43738/nginx: master
  7. 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

  1. [root@linux-node1 ~]# vim /etc/rsyslog.conf
  2. 90 *.* @@192.168.56.11:514

将system-syslog放到all.conf中，启动all.conf

  1. [root@linux-node1 ~]# cat all.conf
  2. input {
  3. syslog {
  4. type => "system-syslog"
  5. host => "192.168.56.11"
  6. port => "514"
  7. }
  8. file {
  9. path => "/var/log/messages"
  10. type => "system"
  11. start_position => "beginning"
  12. }
  13. file {
  14. path => "/var/log/nginx/access_json.log"
  15. codec => json
  16. start_position => "beginning"
  17. type => "nginx-log"
  18. }
  20. file {
  21. path => "/var/log/elasticsearch/chuck-cluster.log"
  22. type => "es-error"
  23. start_position => "beginning"
  24. codec => multiline {
  25. pattern => "^\["
  26. negate => true
  27. what => "previous"
  28. }
  29. }
  30. }
  31. output {
  33. if [type] == "system" {
  34. elasticsearch {
  35. hosts => ["192.168.56.11:9200"]
  36. index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
  37. }
  38. }
  39. if [type] == "es-error" {
  40. elasticsearch {
  41. hosts => ["192.168.56.11:9200"]
  42. index => "es-error-%{+YYYY.MM.dd}"
  43. }
  44. }
  45. if [type] == "nginx-log" {
  46. elasticsearch {
  47. hosts => ["192.168.56.11:9200"]
  48. index => "nginx-log-%{+YYYY.MM.dd}"
  49. }
  50. }
  51. if [type] == "system-syslog" {
  52. elasticsearch {
  53. hosts => ["192.168.56.11:9200"]
  54. index => "system-syslog-%{+YYYY.MM.dd}"
  55. }
  56. }
  57. }
  58. [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

  1. [root@linux-node1 ~]# cat tcp.conf
  2. input {
  3. tcp {
  4. host => "192.168.56.11"
  5. port => "6666"
  6. }
  7. }
  8. output {
  9. stdout {
  10. codec => "rubydebug"
  11. }
  12. }

使用nc对6666端口写入数据

  1. [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

  1. [root@linux-node1 ~]# echo "chuck" >/dev/tcp/192.168.56.11/6666

八、logstash解耦之消息队列

8.1 图解使用消息队列架构


　　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

九、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

  1. [root@linux-node1 ~]# vim /etc/redis.conf
  2. 37 daemonize yes
  3. 65 bind 192.168.56.11
  4. [root@linux-node1 ~]# systemctl start redis
  5. [root@linux-node1 ~]# netstat -lntup|grep 6379
  6. tcp 0 0 192.168.56.11:6379 0.0.0.0:* LISTEN 45270/redis-server

编写redis.conf

  1. [root@linux-node1 ~]# cat redis-out.conf
  2. input{
  3. stdin{
  4. }
  5. }
  6. output{
  7. redis{
  8. host => "192.168.56.11"
  9. port => "6379"
  10. db => "6"
  11. data_type => "list" # 数据类型为list
  12. key => "demo"
  13. }

启动配置文件输入信息

  1. [root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f redis-out.conf
  2. Settings: Default filter workers: 1
  3. Logstash startup completed
  4. chuck
  5. chuck-blog

使用redis-cli连接到redis并查看输入的信息

  1. [root@linux-node1 ~]# redis-cli -h 192.168.56.11
  2. 192.168.56.11:6379> info #输入info查看信息
  3. # Server
  4. redis_version:2.8.19
  5. redis_git_sha1:00000000
  6. redis_git_dirty:0
  7. redis_build_id:c0359e7aa3798aa2
  8. redis_mode:standalone
  9. os:Linux 3.10.0-229.el7.x86_64 x86_64
  10. arch_bits:64
  11. multiplexing_api:epoll
  12. gcc_version:4.8.3
  13. process_id:45270
  14. run_id:83f428b96e87b7354249fe42bd19ee8a8643c94e
  15. tcp_port:6379
  16. uptime_in_seconds:1111
  17. uptime_in_days:0
  18. hz:10
  19. lru_clock:10271973
  20. config_file:/etc/redis.conf
  21. # Clients
  22. connected_clients:2
  23. client_longest_output_list:0
  24. client_biggest_input_buf:0
  25. blocked_clients:0
  26. # Memory
  27. used_memory:832048
  28. used_memory_human:812.55K
  29. used_memory_rss:5193728
  30. used_memory_peak:832048
  31. used_memory_peak_human:812.55K
  32. used_memory_lua:35840
  33. mem_fragmentation_ratio:6.24
  34. mem_allocator:jemalloc-3.6.0
  35. # Persistence
  36. loading:0
  37. rdb_changes_since_last_save:0
  38. rdb_bgsave_in_progress:0
  39. rdb_last_save_time:1453112484
  40. rdb_last_bgsave_status:ok
  41. rdb_last_bgsave_time_sec:0
  42. rdb_current_bgsave_time_sec:-1
  43. aof_enabled:0
  44. aof_rewrite_in_progress:0
  45. aof_rewrite_scheduled:0
  46. aof_last_rewrite_time_sec:-1
  47. aof_current_rewrite_time_sec:-1
  48. aof_last_bgrewrite_status:ok
  49. aof_last_write_status:ok
  50. # Stats
  51. total_connections_received:2
  52. total_commands_processed:2
  53. instantaneous_ops_per_sec:0
  54. total_net_input_bytes:164
  55. total_net_output_bytes:9
  56. instantaneous_input_kbps:0.00
  57. instantaneous_output_kbps:0.00
  58. rejected_connections:0
  59. sync_full:0
  60. sync_partial_ok:0
  61. sync_partial_err:0
  62. expired_keys:0
  63. evicted_keys:0
  64. keyspace_hits:0
  65. keyspace_misses:0
  66. pubsub_channels:0
  67. pubsub_patterns:0
  68. latest_fork_usec:9722
  69. # Replication
  70. role:master
  71. connected_slaves:0
  72. master_repl_offset:0
  73. repl_backlog_active:0
  74. repl_backlog_size:1048576
  75. repl_backlog_first_byte_offset:0
  76. repl_backlog_histlen:0
  77. # CPU
  78. used_cpu_sys:1.95
  79. used_cpu_user:0.40
  80. used_cpu_sys_children:0.00
  81. used_cpu_user_children:0.00
  82. # Keyspace
  83. db6:keys=1,expires=0,avg_ttl=0
  84. 192.168.56.11:6379> select 6 #选择db6
  85. OK
  86. 192.168.56.11:6379[6]> keys * #选择demo这个key
  87. 1) "demo"
  88. 192.168.56.11:6379[6]> LINDEX demo -2 #查看消息
  89. "{\"message\":\"chuck\",\"@version\":\"1\",\"@timestamp\":\"2016-01-18T10:21:23.583Z\",\"host\":\"linux-node1\"}"
  90. 192.168.56.11:6379[6]> LINDEX demo -1 #查看消息
  91. "{\"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

  1. [root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f redis-out.conf
  2. Settings: Default filter workers: 1
  3. Logstash startup completed
  4. chuck
  5. chuck-blog
  6. a
  7. b
  8. c
  9. d
  10. e
  11. f
  12. g
  13. h
  14. i
  15. j
  16. k
  17. l
  18. m
  19. n
  20. o
  21. p
  22. q
  23. r
  24. s
  25. t
  26. u
  27. v
  28. w
  29. x
  30. y
  31. z

查看redis中名字为demo的key长度

  1. 192.168.56.11:6379[6]> llen demo
  2. (integer) 28

9.2 使用redis发送消息到elasticsearch中

编写redis-in.conf

  1. [root@linux-node1 ~]# cat redis-in.conf
  2. input{
  3. redis {
  4. host => "192.168.56.11"
  5. port => "6379"
  6. db => "6"
  7. data_type => "list"
  8. key => "demo"
  9. }
  10. }
  11. output{
  12. elasticsearch {
  13. hosts => ["192.168.56.11:9200"]
  14. index => "redis-demo-%{+YYYY.MM.dd}"
  15. }
  16. }

启动配置文件

  1. [root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f redis-in.conf
  2. Settings: Default filter workers: 1
  3. 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）

  1. 192.168.56.11:6379[6]> llen demo
  2. (integer) 28
  3. 192.168.56.11:6379[6]> llen demo
  4. (integer) 28
  5. 192.168.56.11:6379[6]> llen demo
  6. (integer) 19 #可以看到redis的消息正在写入到elasticsearch中
  7. 192.168.56.11:6379[6]> llen demo
  8. (integer) 7 #可以看到redis的消息正在写入到elasticsearch中
  9. 192.168.56.11:6379[6]> llen demo
  10. (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

  1. [root@linux-node1 ~]# cp all.conf shipper.conf
  2. [root@linux-node1 ~]# vim shipper.conf
  3. input {
  4. syslog {
  5. type => "system-syslog"
  6. host => "192.168.56.11"
  7. port => "514"
  8. }
  9. tcp {
  10. type => "tcp-6666"
  11. host => "192.168.56.11"
  12. port => "6666"
  13. }
  14. file {
  15. path => "/var/log/messages"
  16. type => "system"
  17. start_position => "beginning"
  18. }
  19. file {
  20. path => "/var/log/nginx/access_json.log"
  21. codec => json
  22. start_position => "beginning"
  23. type => "nginx-log"
  24. }
  25. file {
  26. path => "/var/log/elasticsearch/chuck-cluster.log"
  27. type => "es-error"
  28. start_position => "beginning"
  29. codec => multiline {
  30. pattern => "^\["
  31. negate => true
  32. what => "previous"
  33. }
  34. }
  35. }
  36. output {
  37. if [type] == "system" {
  38. redis {
  39. host => "192.168.56.11"
  40. port => "6379"
  41. db => "6"
  42. data_type => "list"
  43. key => "system"
  44. }
  45. }
  46. if [type] == "es-error" {
  47. redis {
  48. host => "192.168.56.11"
  49. port => "6379"
  50. db => "6"
  51. data_type => "list"
  52. key => "es-error"
  53. }
  54. }
  55. if [type] == "nginx-log" {
  56. redis {
  57. host => "192.168.56.11"
  58. port => "6379"
  59. db => "6"
  60. data_type => "list"
  61. key => "nginx-log"
  62. }
  63. }
  64. if [type] == "system-syslog" {
  65. redis {
  66. host => "192.168.56.11"
  67. port => "6379"
  68. db => "6"
  69. data_type => "list"
  70. key => "system-syslog"
  71. }
  72. }
  73. if [type] == "tcp-6666" {
  74. redis {
  75. host => "192.168.56.11"
  76. port => "6379"
  77. db => "6"
  78. data_type => "list"
  79. key => "tcp-6666"
  80. }
  81. }
  82. }

在redis中查看keys

  1. 192.168.56.11:6379[6]> select 6
  2. OK
  3. 192.168.56.11:6379[6]> keys *
  4. 1) "system"
  5. 2) "nginx-log"
  6. 3) "tcp-6666"

编写indexer.conf作为redis发送elasticsearch配置文件

  1. [root@linux-node1 ~]# cat indexer.conf
  2. input {
  3. redis {
  4. type => "system-syslog"
  5. host => "192.168.56.11"
  6. port => "6379"
  7. db => "6"
  8. data_type => "list"
  9. key => "system-syslog"
  10. }
  11. redis {
  12. type => "tcp-6666"
  13. host => "192.168.56.11"
  14. port => "6379"
  15. db => "6"
  16. data_type => "list"
  17. key => "tcp-6666"
  18. }
  19. redis {
  20. type => "system"
  21. host => "192.168.56.11"
  22. port => "6379"
  23. db => "6"
  24. data_type => "list"
  25. key => "system"
  26. }
  27. redis {
  28. type => "nginx-log"
  29. host => "192.168.56.11"
  30. port => "6379"
  31. db => "6"
  32. data_type => "list"
  33. key => "nginx-log"
  34. }
  35. redis {
  36. type => "es-error"
  37. host => "192.168.56.11"
  38. port => "6379"
  39. db => "6"
  40. data_type => "list"
  41. key => "es-error"
  42. }
  43. }
  44. output {
  45. if [type] == "system" {
  46. elasticsearch {
  47. hosts => "192.168.56.11"
  48. index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
  49. }
  50. }
  51. if [type] == "es-error" {
  52. elasticsearch {
  53. hosts => "192.168.56.11"
  54. index => "es-error-%{+YYYY.MM.dd}"
  55. }
  56. }
  57. if [type] == "nginx-log" {
  58. elasticsearch {
  59. hosts => "192.168.56.11"
  60. index => "nginx-log-%{+YYYY.MM.dd}"
  61. }
  62. }
  63. if [type] == "system-syslog" {
  64. elasticsearch {
  65. hosts => "192.168.56.11"
  66. index => "system-syslog-%{+YYYY.MM.dd}"
  67. }
  68. }
  69. if [type] == "tcp-6666" {
  70. elasticsearch {
  71. hosts => "192.168.56.11"
  72. index => "tcp-6666-%{+YYYY.MM.dd}"
  73. }
  74. }
  75. }

启动shipper.conf

  1. [root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f shipper.conf
  2. 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

  1. [root@linux-node1 ~]# for n in `seq 10000` ;do echo $n >>/var/log/elasticsearch/chuck-cluster.log;done
  2. [root@linux-node1 ~]# for n in `seq 10000` ;do echo $n >>/var/log/nginx/access_json.log;done
  3. [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

  1. (integer) 2481
  2. 192.168.56.11:6379[6]> llen system
  3. (integer) 2613
  4. 192.168.56.11:6379[6]> llen system
  5. (integer) 2795
  6. 192.168.56.11:6379[6]> llen system
  7. (integer) 2960

启动indexer.conf

  1. [root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f indexer.conf
  2. Settings: Default filter workers: 1
  3. Logstash startup completed

查看key的长度看到key在减小

  1. 192.168.56.11:6379[6]> llen nginx-log
  2. (integer) 9680
  3. 192.168.56.11:6379[6]> llen nginx-log
  4. (integer) 9661
  5. 192.168.56.11:6379[6]> llen nginx-log
  6. (integer) 9661
  7. 192.168.56.11:6379[6]> llen system
  8. (integer) 9591
  9. 192.168.56.11:6379[6]> llen system
  10. (integer) 9572
  11. 192.168.56.11:6379[6]> llen system
  12. (integer) 9562

kibana查看nginx-log索引 

十、学习logstash的fliter插件

10.1 熟悉grok

前文学习了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

  1. [root@linux-node1 patterns]# pwd
  2. /opt/logstash/vendor/bundle/jruby/1.9/gems/logstash-patterns-core-2.0.2/patterns

10.2 根据官方文档提供的编写grok.conf

  1. [root@linux-node1 ~]# cat grok.conf
  2. input {
  3. stdin {}
  4. }
  5. filter {
  6. grok {
  7. match => { "message" => "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}" }
  8. }
  9. }
  10. output {
  11. stdout {
  12. codec => "rubydebug"
  13. }
  14. }

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：

  1. # Time: 160108 15:46:14
  2. # User@Host: dev_select_user[dev_select_user] @ [192.168.97.86] Id: 714519
  3. # Query_time: 1.638396 Lock_time: 0.000163 Rows_sent: 40 Rows_examined: 939155
  4. SET timestamp=1452239174;
  5. SELECT DATE(create_time) as day,HOUR(create_time) as h,round(avg(low_price),2) as low_price
  6. FROM t_actual_ad_num_log WHERE create_time>='2016-01-07' and ad_num<=10
  7. GROUP BY DATE(create_time),HOUR(create_time);

使用multiline处理，并编写slow.conf

  1. [root@linux-node1 ~]# cat mysql-slow.conf
  2. input{
  3. file {
  4. path => "/root/slow.log"
  5. type => "mysql-slow-log"
  6. start_position => "beginning"
  7. codec => multiline {
  8. pattern => "^# User@Host:"
  9. negate => true
  10. what => "previous"
  11. }
  12. }
  13. }
  14. filter {
  15. # drop sleep events
  16. grok {
  17. match => { "message" =>"SELECT SLEEP" }
  18. add_tag => [ "sleep_drop" ]
  19. tag_on_failure => [] # prevent default _grokparsefailure tag on real records
  20. }
  21. if "sleep_drop" in [tags] {
  22. drop {}
  23. }
  24. grok {
  25. 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+.*)\n#\s*" ]
  26. }
  27. date {
  28. match => [ "timestamp", "UNIX" ]
  29. remove_field => [ "timestamp" ]
  30. }
  31. }
  32. output {
  33. stdout{
  34. codec => "rubydebug"
  35. }
  36. }

执行该配置文件，查看grok正则匹配结果 

十一、生产如何上线ELK。

10.1日志分类

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

 1）路径固定标准化

 2）格式尽量使用json

10.3日志收集步骤

系统日志开始->错误日志->运行日志->访问日志

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