ELK 系统在中小企业从0到1的落地实践

2018-07-30 11:36:53 浏览数 (1)

ELK 简介

ELK 是一般被称作日志分析系统，是三款开源软件的简称。通常在业务服务上线后我们会部署一套 ELK 系统，方便我们通过图形化界面直接查找日志，快速找到问题源并帮助解决问题。

Elasticsearch

Elasticsearch 代表 ELK 中的 E，通常简称为 ES 。它是一个分布式 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，提供非常多的功能包括存储，搜索以及分析数据。具体的介绍可以查看官网：Elasticsearch（https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/getting-started.html）。

Logstash

Logstash 是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、格式化数据，然后将数据发送到相应的地方。详细介绍请访问：Logstash（https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/introduction.html）。

Kibana

Kibana 能够让我们使用可视化的方式操作 Elasticsearch 中的数据。详细介绍请访问：Kibana（https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/introduction.html）。

Beats：Filebeat

通常 ELK 可以使用 Logstash 直接收集日志源作为 Beats，是一类轻量级数据采集器的统称，Elastic 提供了非常多的 Beats 选择，我们使用的主要是操作文件的 Filebeat（https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-overview.html），用于转发和汇总日志文件，Filebeat 中最主要的两个组件为 prospectors（https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/how-filebeat-works.html#prospector） 和 harvesters（https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/how-filebeat-works.html#harvester） 。更加详细的介绍请访问：Filebeat（https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-overview.html）。

传统方式的对比

通常中小公司技术发展历程是从“单机大服务”到“多机微服务”这种模式（通常是先在市场中活下来再革了自己的命）。如果说传统的方式是人员少，为了业务发展而快速响应，所以一般服务实例会少，日志文件会比较集中，服务器资源也会相对有限；而业务发展起来之后，技术开始革命，服务开始拆分，日志文件数量根据服务实例数量动态变化，并且多分散在各不同的服务器中。

传统方式

  • 优势：关键字查询，日志文件数量相对较少，业务少的前期，能快速响应，适合小团体；
  • 缺点：无法多维度查询，不能直观查看信息，必须下载日志文件（或者 SSH 服务器进行操作），不适合团队。

ELK 方式

  • 优势：统一查询入口，多维度查询与统计，适合团队；
  • 缺点：不适合业务前期，需要额外的硬件资源。

ELK 系统架构图

ELK 系统架构，如下图所示。

工作流程如下：

  1. Filebeat 定时监控并收集每个服务的日志信息；
  2. Logstash 把格式化日志信息发送到 ES 中进行存储，同时发送到监控预警服务进行处理；
  3. 监控中心处理日志内容，配置相应策略通过邮件或者即时通讯方式告知开发人员；
  4. Kibana 结合 ES 提供的搜索功能进行查询，使用 Kibana 自带的图表功能进行统计。

采集：获取多个服务器中的日志

在每台业务服务器上面通过部署 Filebeat，配置相关的 Filebeat 参数收集器采集日志，然后发送到 Logstash 进行日志的过滤。Filebeat 收集日志的方式是按行来读取，在 Filebeat 中进行的配置 filebeat.yml 如下：

代码语言：javascript复制
filebeat.prospectors:
- type: log
  enabled: true # 开关
  paths: # 日志文件路径，可以用用通配符
    - /var/log/customer-info.log # 
    #- c:programdataelasticsearchlogs*  如果是windows服务器，用这个路径
  multiline: # 日志多行处理，列如java的堆栈信息
      pattern: ^d{4} # 匹配前缀为数字开头，如果不是日期，该行日志接到上一行后尾
      negate: true
      match: after
  fields: # 自定义属性，用于 Logstash 中
     service_name: customer # 产生日志的服务名
     log_type: info # 日志文件类型
     server_id: ip-address # 服务器ip地址
  scan_frequency: 50 #扫描间隔，单位为秒；设置太小会引起filebeat频繁扫描文件，导致cpu占用百分比过高- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/customer-error.log
  multiline:
      pattern: ^d{4}
      negate: true
      match: after
  fields:
     service_name: customer
     log_type: error
     server_id: 127.0.0.1
  scan_frequency: 60
output.logstash: # 输出到logstash的安装位置，以及监听的端口
  hosts: ["129.1.7.203:5043"]

启动 filebeat 的命令为：./filebeat -e -c config/filebeat.yml。

为什么使用 Filebeat 而不是直接使用 Logstash 来收集日志？原因有以下几点。

  1. Filebeat 更加的轻量级，Logstash 占用更多的系统资源，如果在每个服务器上部署 Logstash，有时候会影响到业务服务，导致服务响应缓慢；
  2. Filebeat 能够记录文件状态，文件状态记录在文件中（~FILEBEAT_HOME/data/registry）。此状态可以记住 harvesters 收集文件的偏移量，重启后 prospectors 能知道每个日志文件的记录状态再进行收集文件。；
  3. Filebeat 保证至少有一次输出，因为 Filebeat 将每个事件的传递状态保存在文件中。在没有得到接收方确认时，会尝试一直发送，直到得到回应。

传输：将日志数据传送给中央处理系统

Logstash 监控 Beats 源并且将 Beats 的数据进行过滤处理，Logstash 的优势是有非常丰富的插件提供使用。Logstash 的工作模式如下：

当输入插件监听到 beats 传过来数据时，使用过滤插件进行信息的过滤或者格式话处理，之后再通过输出插件输出到 ES 或者其它地方。Logstash 的配置文件 logstash.conf（如果没有直接在 config 目录下新建）如下：

代码语言：javascript复制
input { # 指定输入源-beats
  beats {
    host => "localhost"
    port => "5043"
  }
}

filter { # 日志格式化，使用 grok 插件
   if [fields][log_type] == 'error' { # 如果是error类型的日志该怎么处理,在filebeat 的fields中定义
    grok { # 使用 grok 插件进行一整条日志信息格式成key-value信息
      match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:logdate} %{LOGLEVEL:loglevel} %{JAVACLASS:class} %{NUMBER:thread} %{JAVALOGMESSAGE:logmsg}" } # 这里采用的是grok预制的一些正则，":"后面是我们自定义的key
        }
    date { # 将 kibana 的查询时间改成日志的打印时间，方便之后查询，如果不改的话，kibana会有自己的时间，导致查询不方便
        match => ["logdate", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss Z", "ISO8601"]
        target => "@timestamp"
    }
   }   if [fields][log_type] == 'info' { # 如果是info类型该怎么格式，这里是重复的，如果有日志格式不一样比如nginx的日志类型，可以在这里自己定义
    grok {
      match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:logdate} %{LOGLEVEL:loglevel} %{JAVACLASS:class} %{NUMBER:thread} %{JAVALOGMESSAGE:logmsg}" }
        }
    date {
        match => ["logdate", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss Z", "ISO8601"]
        target => "@timestamp"
    }
   }
}

output { # 输出设置 
  stdout { # 输出到控制台
      codec => rubydebug 
  }
  http { # 输出到日志处理中心，日志处理中心是团队内部开发项目
       http_method => "post"
       format => "message"
       url => "http://localhost:8388/ding/notify"
       content_type => "application/json"
       message => '{"content": "%{message}","path":"%{source}","ip":"%{[fields][server_id]}"}'
  # }
  elasticsearch { # 输出到elasticsearch，提供给kibana进行搜索
        hosts => [ "localhost:9200" ]
        index => "%{[fields][service_name]}-%{ YYYY.MM.dd}" # 在es中存储的索引格式，按照“服务名-日期”进行索引
  }  if "ERROR" == [loglevel] { # 如果是ERROR日志单独发一份邮件给管理者，在写了日志处理中心后这里可以去掉，然后交给日志处理中心处理
    email {
        to => "email_me@163.com"
        via => "smtp"
        subject => "WARN: %{[fields][service_name]}项目出现ERROR异常"
        htmlbody => "error_message：%{message}\nhost:%{[fields][service_id]}\nkibana:http://127.0.0.1:5601"
        from => "noreply@163.com"
        address => "smtp.163.com"
        username => "noreply@163.com"
        password => "password1234"
    }
  }
}

Logstash 的输入插件有很多，可以根据实际情况选择不同的输入插件，由于是使用 Filebeat 做日志搜集，这里采用 beats 作为输入源。Logstash 在实际的日志处理中，最主要的作用是做日志的格式化与过滤，它的过滤插件有非常多，我们在实际中主要用到的过滤插件是 Grok ，它是一种基于正则的方式来对日志进行格式化和过滤。

Grok 的语法规则是：%{预置正则表达式:自定义属性名称}，如：%{TIMESTAMP_ISO8601:logdate}。前面的TIMESTAMP_ISO8601 是预置的一些 Grok 表达式。更多预置的 Grok 表达式请访问：Grok 预置正则表达式（https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/tree/master/patterns）。

如果预置 Grok 表达式的不能满足实际需求，可以写自定义的表达式，语法为：(?<自定义属性名称>正则表达式)。例如，我们在 Java 中有时遇到线程名：DiscoveryClient-InstanceInfoReplicator-0， 这个时候可以自定义表达式为：(?<thread-name>[A-Za-z0-9-] [d]?)。Grok 在线调试工具为 Grok Debugger（https://grokdebug.herokuapp.com/）。

在 Logstash 的输出插件中我们指定四个输出位置：控制台、HTTP、Elasticsearch、Email。

  1. 控制台：其中控制台输出主要方便最初的调试；
  2. Elasticsearch：输出到 Elasticsearch 是为了作为 Kibana 之后进行搜索和查询的来源；
  3. HTTP：输出到日志处理中心方便我们在日志处理中心做进一步处理，包括通知与告警策略处理；
  4. Email：适合在前期量小的时候，人员能快速响应，在有日志处理中心后，可以去掉 Email 输出。

存储：如何存储日志数据

日志输出最好统一规范，并且按天进行切分。Log 源文件会一直保存，可以购买了专用的硬盘存储日志，也可以交给数据分析部门做一些数据处理。编写脚本，每天凌晨1点脚本会把前天的日志文件传送到专用于存储日志文件的硬盘中。

在 ES 中存储的数据存储周期为一个月，ES 服务器的硬盘可以用 SSD，可以提高 ES 的性能。ES 中的数据索引采用“项目名-年月日”的方式，ES 的部署方式如果是单机部署，非常容易；如果有多台服务器资源的话可以设置成集群方式；我们线上 ES 的日志文件存储时间为 1 个月，1 个月过后 ES 存储的数据会删除。调用 ES 的通配符删除接口：curl -XDELETE elasticsearch_ip_address:9200/[index prefix]*?pretty。

ES 如果是集群的方式请区分数据节点和 master 节点，集群配置非常方便，保证集群名称一样，并且加上集群的地址。在 config 目录下的 elasticsearch.yml 中进行如下配置。

master 节点的设置：

代码语言：javascript复制
cluster.name: elk-servicenode.name: master-1node.master: truenode.data: false # 主节点只做控制network.host: ip-addresshttp.port: 9200 # http端口transport.tcp.port: 9300 # tcp端口#http.cors.enabled: true # 跨域使用#http.cors.allow-origin: "*"discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["ip-address1:9300","ip-address2:9300"] # 其它节点的位置#discovery.zen.minimum_master_nodes: xx # 防止脑裂这里的主节点需要设置为xx=(可用主节点/2) 1

data节点的设置：

代码语言：javascript复制
cluster.name: elk-servicenode.name: data-1node.master: falsenode.data: true # 数据节点做存储network.host: ip-addresshttp.port: 9200 # http端口transport.tcp.port: 9300 # tcp端口#http.cors.enabled: true # 跨域使用#http.cors.allow-origin: "*"discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["ip-address1:9300","ip-address2:93000"]#discovery.zen.minimum_master_nodes: xx # 防止脑裂这里的主节点需要设置为xx=(可用主节点/2) 1

启动 ES 如果报错 [1]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]，用户切换到 root ：vim /etc/sysctl.conf，添加：vm.max_map_count=655360，之后使用sysctl -p就可以了。

开源 es2 分布式 数据分析

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