当前环境
- 系统:centos7
- docker 1.12.1
介绍
ElasticSearch
Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索和分析引擎,它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜索引擎,使用 Java 语言编写。
Logstash
Logstash 是一个具有实时渠道能力的数据收集引擎,主要用于日志的收集与解析,并将其存入 ElasticSearch中。
Kibana
Kibana 是一款基于 Apache 开源协议,使用 JavaScript 语言编写,为 Elasticsearch 提供分析和可视化的 Web 平台。它可以在 Elasticsearch 的索引中查找,交互数据,并生成各种维度的表图。
Filebeat
引入Filebeat作为日志搜集器,主要是为了解决Logstash开销大的问题。相比Logstash,Filebeat 所占系统的 CPU 和内存几乎可以忽略不计。
架构
不引入Filebeat
a2.png
引入Filebeat
a1.png
[图片上传中...(a2.png-29c2f1-1512116067947-0)]
部署
启动ElasticSearch
代码语言:javascript复制docker run -d -p 9200:9200 --name elasticsearch elasticsearch
启动Logstash
代码语言:javascript复制# 1. 新建配置文件logstash.conf
input {
beats {
port => 5044
}
}
output {
stdout {
codec => rubydebug
}
elasticsearch {
#填写实际情况elasticsearch的访问IP,因为是跨容器间的访问,使用内网、公网IP,不要填写127.0.0.1|localhost
hosts => ["{$ELASTIC_IP}:9200"]
}
}
# 2.启动容器,暴露并映射端口,挂载配置文件
docker run -d --expose 5044 -p 5044:5044 --name logstash -v "$PWD":/config-dir logstash -f /config-dir/logstash.conf
启动Filebeat
下载地址:https://www.elastic.co/downloads/beats/filebeat
代码语言:javascript复制# 1.下载Filebeat压缩包
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-5.2.2-linux-x86_64.tar.gz
# 2.解压文件
tar -xvf filebeat-5.2.2-linux-x86_64.tar.gz
# 3.新建配置文件filebeat.yml
filebeat:
prospectors:
- paths:
- /tmp/test.log #日志文件地址
input_type: log #从文件中读取
tail_files: true #以文件末尾开始读取数据
output:
logstash:
hosts: ["{$LOGSTASH_IP}:5044"] #填写logstash的访问IP
# 4.运行filebeat
./filebeat-5.2.2-linux-x86_64/filebeat -e -c filebeat.yml
启动Kibana
代码语言:javascript复制docker run -d --name kibana -e ELASTICSEARCH_URL=http://{$ELASTIC_IP}:9200 -p 5601:5601 kibana
测试
- 模拟日志数据
# 1.创建日志文件
touch /tmp/test.log
# 2.向日志文件中写入一条nginx访问日志
echo '127.0.0.1 - - [13/Mar/2017:22:57:14 0800] "GET / HTTP/1.1" 200 3700 "-" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/46.0.2490.86 Safari/537.36" "-"' >> /tmp/test.log
- 访问 http://{$KIBANA_IP}:5601
a3.png
a4.png
总结
本文主要讲述了如何一步步搭建ELK的过程,以及Filebeat在其中所起的作用。 这儿仅仅给大家做了一个演示,要在生产环境中部署时,还需使用数据卷进行数据持久化,容器内存问题也需考虑,elasticsearch与logstash都是相对吃内存的,如果不加以限制,很可能会拖垮你整个服务器。 当然安全因素也是大家不能忽视的,如传输的安全性、端口权限的最小化暴露程度,防火墙设置等。
后续
- logstash解析日志格式,如JAVA、nginx、nodejs等日志;
- elasticsearch的常用搜索语法;
- 通过kibana制作可视化图表;