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最好用的日志分析工具ELK

2017-11-29 13:34 120 查看

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）

[root@linux-node2 ~]# cat /etc/redhat-release

CentOS Linux release 7.1.1503 (Core)

[root@linux-node2 ~]# uname -a

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

[root@linux-node2 ~]# cat /etc/hosts

127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4

::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6

192.168.56.11 linux-node1.oldboyedu.com linux-node1

192.168.56.12 linux-node2.oldboyedu.com linux-node2

[/code]

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

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

添加yum仓库
[root@linux-node2 ~]# vim /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo

[elasticsearch-2.x]

name=Elasticsearch repository for 2.x packages

baseurl=http://packages.elastic.co/elasticsearch/2.x/centos

gpgcheck=1

gpgkey=http://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

enabled=1

[/code]

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

[/code]

3.3.2 logstash安装
下载并安装GPG key
[root@linux-node2 ~]# rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch[/code] [/code]

添加yum仓库
[root@linux-node2 ~]# vim /etc/yum.repos.d/logstash.repo

[logstash-2.1]

name=Logstash repository for 2.1.x packages

baseurl=http://packages.elastic.co/logstash/2.1/centos

gpgcheck=1

gpgkey=http://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

enabled=1

[/code]

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

[/code]

安装kibana
[root@linux-node2 ~]#cd /usr/local/src

[root@linux-node2 ~]#wget https://download.elastic.co/kibana/kibana/kibana-4.3.1-linux-x64.tar.gz[/code] tar zxf kibana-4.3.1-linux-x64.tar.gz

[root@linux-node1 src]# mv kibana-4.3.1-linux-x64 /usr/local/

[root@linux-node2 src]# ln -s /usr/local/kibana-4.3.1-linux-x64/ /usr/local/kibana

[/code]

安装Redis，nginx和java
[root@linux-node2 ~]#yum install -y redis nginx java

[/code]

四、管理配置elasticsearch

4.1 管理linux-node1的elasticsearch
修改elasticsearch配置文件，并授权
[root@linux-node1 src]# grep -n '^[a-Z]' /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

17:cluster.name: chuck-cluster  判别节点是否是统一集群

23:node.name: linux-node1 节点的hostname

33:path.data: /data/es-data 数据存放路径

37:path.logs: /var/log/elasticsearch/ 日志路径

43:bootstrap.mlockall: true  锁住内存，使内存不会再swap中使用

54:network.host: 0.0.0.0  允许访问的ip

58:http.port: 9200  端口

[root@linux-node1 ~]# mkdir -p /data/es-data

[root@linux-node1 src]# chown  elasticsearch.elasticsearch /data/es-data/

[/code]

启动elasticsearch
[root@linux-node1 src]# systemctl start elasticsearch

[root@linux-node1 src]# systemctl enable elasticsearch

ln -s '/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service' '/etc/systemd/system/multi-user.target.wants/elasticsearch.service'

[root@linux-node1 src]# systemctl status elasticsearch

elasticsearch.service - Elasticsearch

Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service; enabled)

Active: active (running) since Thu 2016-01-14 09:30:25 CST; 14s ago

Docs: http://www.elastic.co[/code] Main PID: 37954 (java)

CGroup: /system.slice/elasticsearch.service

└─37954 /bin/java -Xms256m -Xmx1g -Djava.awt.headless=true -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConc...

Jan 14 09:30:25 linux-node1 systemd[1]: Starting Elasticsearch...

Jan 14 09:30:25 linux-node1 systemd[1]: Started Elasticsearch.

[root@linux-node1 src]# netstat -lntup|grep 9200

tcp6       0      0 :::9200                 :::*                    LISTEN      37954/java

[/code]

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
[root@linux-node1 src]# curl -i -XGET 'http://192.168.56.11:9200/_count?pretty' -d '{

"query" {

"match_all": {}

}

}'

HTTP/1.1 200 OK

Content-Type: application/json; charset=UTF-8

Content-Length: 95

{

"count" : 0,     索引0个

"_shards" : {    分区0个

"total" : 0,

"successful" : 0, 成功0个

"failed" : 0      失败0个

}

}

[/code]

使用head插件显示索引和分片情况
[root@linux-node1 src]# /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install mobz/elasticsearch-head

[/code]

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
[root@linux-node1 src]# scp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 192.168.56.12:/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

[root@linux-node2 elasticsearch]# sed -i '23s#node.name: linux-node1#node.name: linux-node2#g' elasticsearch.yml

[root@linux-node2 elasticsearch]# mkdir -p /data/es-data

[root@linux-node2 elasticsearch]# chown elasticsearch.elasticsearch /data/es-data/

[/code]

启动elasticsearch
[root@linux-node2 elasticsearch]# systemctl enable elasticsearch.service

ln -s '/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service' '/etc/systemd/system/multi-user.target.wants/elasticsearch.service'

[root@linux-node2 elasticsearch]# systemctl start elasticsearch.service

[root@linux-node2 elasticsearch]# systemctl status elasticsearch.service

elasticsearch.service - Elasticsearch

Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service; enabled)

Active: active (running) since Thu 2016-01-14 02:56:35 CST; 4s ago

Docs: http://www.elastic.co[/code] Process: 38519 ExecStartPre=/usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-systemd-pre-exec (code=exited, status=0/SUCCESS)

Main PID: 38520 (java)

CGroup: /system.slice/elasticsearch.service

└─38520 /bin/java -Xms256m -Xmx1g -Djava.awt.headless=true -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConc...


Jan 14 02:56:35 linux-node2 systemd[1]: Starting Elasticsearch...

Jan 14 02:56:35 linux-node2 systemd[1]: Started Elasticsearch.

[/code]

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)
[root@linux-node1 ~]# grep -n "^discovery" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

79:discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["linux-node1", "linux-node2"]

[root@linux-node1 ~]# systemctl restart elasticsearch.service

[/code]

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
[root@linux-node1 bin]# /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install lmenezes/elasticsearch-kopf

[/code]



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

[/code]

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
[root@linux-node1 bin]# /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{}} output { stdout{}}'         Settings: Default filter workers: 1

Logstash startup completed

chuck  ==>输入

2016-01-14T06:01:07.184Z linux-node1 chuck  ==>输出

www.chuck-blog.com ==>输入

2016-01-14T06:01:18.581Z linux-node1 www.chuck-blog.com ==>输出

[/code]

使用rubudebug显示详细输出，codec为一种编解码器
[root@linux-node1 bin]# /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{}} output { stdout{ codec => rubydebug}}'

Settings: Default filter workers: 1

Logstash startup completed

chuck   ==>输入

{

"message" => "chuck",

"@version" => "1",

"@timestamp" => "2016-01-14T06:07:50.117Z",

"host" => "linux-node1"

}   ==>使用rubydebug输出

[/code]

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
[root@linux-node1 bin]# /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{}} output { elasticsearch { hosts => ["192.168.56.11:9200"]}}'

Settings: Default filter workers: 1

Logstash startup completed

maliang

chuck

chuck-blog.com

www.chuck-bllog.com

[/code]

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
[root@linux-node1 bin]# /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{}} output { elasticsearch { hosts => ["192.168.56.11:9200"]} stdout{ codec => rubydebug}}'

Settings: Default filter workers: 1

Logstash startup completed

www.google.com

{

"message" => "www.google.com",

"@version" => "1",

"@timestamp" => "2016-01-14T06:27:49.014Z",

"host" => "linux-node1"

}

www.elastic.co

{

"message" => "www.elastic.co",

"@version" => "1",

"@timestamp" => "2016-01-14T06:27:58.058Z",

"host" => "linux-node1"

}

[/code]

使用logstash启动一个配置文件，会在elasticsearch中写一份
[root@linux-node1 ~]# cat normal.conf

input { stdin {}}

output {

elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"]}

stdout { codec => rubydebug}

}

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

Settings: Default filter workers: 1

Logstash startup completed

123

{

"message" => "123",

"@version" => "1",

"@timestamp" => "2016-01-14T06:51:13.411Z",

"host" => "linux-node1

[/code]

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

input {

file {

path => "/var/log/messages"

type => "syslog"

}


file {

path => "/var/log/apache/access.log"

type => "apache"

}

}

[/code]

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

path => ["/var/log/messages","/var/log/*.log"]

path => ["/data/mysql/mysql.log"]

[/code]

设置boolean值

ssl_enable => true

[/code]

文件大小单位

my_bytes => "1113"   # 1113 bytes

my_bytes => "10MiB"  # 10485760 bytes

my_bytes => "100kib" # 102400 bytes

my_bytes => "180 mb" # 180000000 bytes

[/code]

jason收集

codec => “json”
hash收集

match => {

"field1" => "value1"

"field2" => "value2"

...

}

[/code]

端口

port =>  33

[/code]

密码

my_password =>  "password"

[/code]

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
[root@linux-node1 ~]# cat system.conf

input {

file {

    path => "/var/log/messages"

type => "system"

start_position => "beginning"

}

}

output {

elasticsearch {

hosts => ["192.168.56.11:9200"]

index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"

}

}

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

[/code]






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。
[root@linux-node1 ~]# cat all.conf

input {

file {

    path => "/var/log/messages"

type => "system"

start_position => "beginning"

}

file {

path => "/var/log/elasticsearch/chuck-cluster.log"

type => "es-error"

start_position => "beginning"

}

}

output {


if [type] == "system" {

elasticsearch {

    hosts => ["192.168.56.11:9200"]

    index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"

}

}


if [type] == "es-error" {

elasticsearch {

    hosts => ["192.168.56.11:9200"]

index => "es-error-%{+YYYY.MM.dd}"

}

}

}

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

[/code]




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
input {

stdin {

codec => multiline {

`     pattern => "pattern, a regexp"

negate => "true" or "false"

what => "previous" or "next"`

}

}

}

[/code]

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
[root@linux-node1 ~]# cat muliline.conf

input {

  stdin {

    codec => multiline {

pattern => "^\["

negate => true

what => "previous"

}

}

}

output {

stdout {

codec => "rubydebug"

}

}

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

Settings: Default filter workers: 1

Logstash startup completed

[1

[2

{

"@timestamp" => "2016-01-15T06:46:10.712Z",

"message" => "[1",

"@version" => "1",

"host" => "linux-node1"

}

chuck

chuck-blog.com

123456

[3

{

"@timestamp" => "2016-01-15T06:46:16.306Z",

"message" => "[2\nchuck\nchuck-bloh\nchuck-blog.com\n123456",

"@version" => "1",

"tags" => [

[0] "multiline"

],

"host" => "linux-node1"

[/code]

继续将上述实验结果放到all.conf的es-error索引中
[root@linux-node1 ~]# cat all.conf

input {

file {

    path => "/var/log/messages"

type => "system"

start_position => "beginning"

}


file {

path => "/var/log/elasticsearch/chuck-clueser.log"

type => "es-error"

start_position => "beginning"

    codec => multiline {

pattern => "^\["

negate => true

what => "previous"

}

}

}

output {


if [type] == "system" {

elasticsearch {

    hosts => ["192.168.56.11:9200"]

    index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"

}

}


if [type] == "es-error" {

elasticsearch {

    hosts => ["192.168.56.11:9200"]

index => "es-error-%{+YYYY.MM.dd}"

}

}

}

[/code]

六、熟悉kibana

6.1 编辑kinaba配置文件使之生效
[root@linux-node1 ~]# grep '^[a-Z]' /usr/local/kibana/config/kibana.yml

server.port: 5601 kibana端口

server.host: "0.0.0.0"  对外服务的主机

elasticsearch.url:       "http://192.168.56.11:9200" 和elasticsearch练习

kibana.index: ".kibana  在elasticsearch中添加.kibana索引

[/code]

一个screen，并启动kibana
[root@linux-node1 ~]# screen

[root@linux-node1 ~]# /usr/local/kibana/bin/kibana

使用crtl +a+d退出screen

[/code]

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
[root@linux-node1 ~]# sed -n '15,33p' /etc/nginx/nginx.conf

log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '

'$status $body_bytes_sent "$http_referer" '

'"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';

log_format json '{ "@timestamp": "$time_local", '

'"@fields": { '

'"remote_addr": "$remote_addr", '

'"remote_user": "$remote_user", '

'"body_bytes_sent": "$body_bytes_sent", '

'"request_time": "$request_time", '

'"status": "$status", '

'"request": "$request", '

'"request_method": "$request_method", '

'"http_referrer": "$http_referer", '

'"body_bytes_sent":"$body_bytes_sent", '

'"http_x_forwarded_for": "$http_x_forwarded_for", '

'"http_user_agent": "$http_user_agent"}}';

# access_log  /var/log/nginx/access_json.log  main;

access_log  /var/log/nginx/access.log  json;

[/code]

启动nginx
[root@linux-node1 ~]# nginx -t

nginx: the configuration file /etc/nginx/nginx.conf syntax is ok

nginx: configuration file /etc/nginx/nginx.conf test is successful

[root@linux-node1 ~]# nginx

[root@linux-node1 ~]# netstat -lntup|grep 80

tcp        0      0 0.0.0.0:80              0.0.0.0:*               LISTEN      43738/nginx: master

tcp6       0      0 :::80                   :::*                    LISTEN      43738/nginx: master

[/code]

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
[root@linux-node1 ~]# vim /etc/rsyslog.conf

90 *.* @@192.168.56.11:514

[/code]

将system-syslog放到all.conf中，启动all.conf
[root@linux-node1 ~]# cat all.conf

input {

syslog {

type => "system-syslog"

host => "192.168.56.11"

port => "514"

}

file {

    path => "/var/log/messages"

type => "system"

start_position => "beginning"

}

file {

path => "/var/log/nginx/access_json.log"

codec => json

start_position => "beginning"

type => "nginx-log"

}


file {

path => "/var/log/elasticsearch/chuck-cluster.log"

type => "es-error"

start_position => "beginning"

    codec => multiline {

pattern => "^\["

negate => true

what => "previous"

}

}

}

output {


if [type] == "system" {

elasticsearch {

    hosts => ["192.168.56.11:9200"]

    index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"

}

}

if [type] == "es-error" {

elasticsearch {

    hosts => ["192.168.56.11:9200"]

index => "es-error-%{+YYYY.MM.dd}"

}

}

if [type] == "nginx-log" {

elasticsearch {

    hosts => ["192.168.56.11:9200"]

index => "nginx-log-%{+YYYY.MM.dd}"

}

}

if [type] == "system-syslog" {

elasticsearch {

    hosts => ["192.168.56.11:9200"]

index => "system-syslog-%{+YYYY.MM.dd}"

}

}

}

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

[/code]

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
[root@linux-node1 ~]# cat tcp.conf

input {

tcp {

 host => "192.168.56.11"

port => "6666"

}

}

output {

stdout {

codec => "rubydebug"

}

}

[/code]

使用nc对6666端口写入数据
[root@linux-node1 ~]# nc 192.168.56.11 6666 </var/log/yum.log

[/code]

将信息输入到tcp的伪设备中
[root@linux-node1 ~]# echo "chuck" >/dev/tcp/192.168.56.11/6666

[/code]

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
[root@linux-node1 ~]# vim /etc/redis.conf

37 daemonize yes

65 bind 192.168.56.11

[root@linux-node1 ~]# systemctl start redis

[root@linux-node1 ~]# netstat -lntup|grep 6379

tcp        0      0 192.168.56.11:6379      0.0.0.0:*               LISTEN      45270/redis-server

[/code]

编写redis.conf
[root@linux-node1 ~]# cat redis-out.conf

input{

stdin{

}

}

output{

redis{

host => "192.168.56.11"

port => "6379"

db => "6"

data_type => "list"  # 数据类型为list

key => "demo"

}

[/code]

启动配置文件输入信息
[root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f redis-out.conf

Settings: Default filter workers: 1

Logstash startup completed

chuck

chuck-blog

[/code]

使用redis-cli连接到redis并查看输入的信息
[root@linux-node1 ~]# redis-cli -h 192.168.56.11

192.168.56.11:6379> info   #输入info查看信息

# Server

redis_version:2.8.19

redis_git_sha1:00000000

redis_git_dirty:0

redis_build_id:c0359e7aa3798aa2

redis_mode:standalone

os:Linux 3.10.0-229.el7.x86_64 x86_64

arch_bits:64

multiplexing_api:epoll

gcc_version:4.8.3

process_id:45270

run_id:83f428b96e87b7354249fe42bd19ee8a8643c94e

tcp_port:6379

uptime_in_seconds:1111

uptime_in_days:0

hz:10

lru_clock:10271973

config_file:/etc/redis.conf

# Clients

connected_clients:2

client_longest_output_list:0

client_biggest_input_buf:0

blocked_clients:0

# Memory

used_memory:832048

used_memory_human:812.55K

used_memory_rss:5193728

used_memory_peak:832048

used_memory_peak_human:812.55K

used_memory_lua:35840

mem_fragmentation_ratio:6.24

mem_allocator:jemalloc-3.6.0

# Persistence

loading:0

rdb_changes_since_last_save:0

rdb_bgsave_in_progress:0

rdb_last_save_time:1453112484

rdb_last_bgsave_status:ok

rdb_last_bgsave_time_sec:0

rdb_current_bgsave_time_sec:-1

aof_enabled:0

aof_rewrite_in_progress:0

aof_rewrite_scheduled:0

aof_last_rewrite_time_sec:-1

aof_current_rewrite_time_sec:-1

aof_last_bgrewrite_status:ok

aof_last_write_status:ok

# Stats

total_connections_received:2

total_commands_processed:2

instantaneous_ops_per_sec:0

total_net_input_bytes:164

total_net_output_bytes:9

instantaneous_input_kbps:0.00

instantaneous_output_kbps:0.00

rejected_connections:0

sync_full:0

sync_partial_ok:0

sync_partial_err:0

expired_keys:0

evicted_keys:0

keyspace_hits:0

keyspace_misses:0

pubsub_channels:0

pubsub_patterns:0

latest_fork_usec:9722

# Replication

role:master

connected_slaves:0

master_repl_offset:0

repl_backlog_active:0

repl_backlog_size:1048576

repl_backlog_first_byte_offset:0

repl_backlog_histlen:0

# CPU

used_cpu_sys:1.95

used_cpu_user:0.40

used_cpu_sys_children:0.00

used_cpu_user_children:0.00

# Keyspace

db6:keys=1,expires=0,avg_ttl=0

192.168.56.11:6379> select 6   #选择db6

OK

192.168.56.11:6379[6]> keys *   #选择demo这个key

1) "demo"

192.168.56.11:6379[6]> LINDEX demo -2  #查看消息

"{\"message\":\"chuck\",\"@version\":\"1\",\"@timestamp\":\"2016-01-18T10:21:23.583Z\",\"host\":\"linux-node1\"}"

192.168.56.11:6379[6]> LINDEX demo -1   #查看消息

"{\"message\":\"chuck-blog\",\"@version\":\"1\",\"@timestamp\":\"2016-01-18T10:25:54.523Z\",\"host\":\"linux-node1\"}"

[/code]

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
[root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f redis-out.conf

Settings: Default filter workers: 1

Logstash startup completed

chuck

chuck-blog

a

b

c

d

e

f

g

h

i

j

k

l

m

n

o

p

q

r

s

t

u

v

w

x

y

z

[/code]

查看redis中名字为demo的key长度
192.168.56.11:6379[6]> llen demo

(integer) 28

[/code]

9.2 使用redis发送消息到elasticsearch中
编写redis-in.conf
[root@linux-node1 ~]# cat redis-in.conf

input{

redis {

  host => "192.168.56.11"

  port => "6379"

  db => "6"

data_type => "list"

  key => "demo"

}

}

output{

elasticsearch {

hosts => ["192.168.56.11:9200"]

index => "redis-demo-%{+YYYY.MM.dd}"

}

}

[/code]

启动配置文件
[root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f redis-in.conf

Settings: Default filter workers: 1

Logstash startup completed

[/code]

不断刷新demo这个key的长度（读取很快，刷新一定要速度）
192.168.56.11:6379[6]> llen demo

(integer) 28

192.168.56.11:6379[6]> llen demo

(integer) 28

192.168.56.11:6379[6]> llen demo

(integer) 19 #可以看到redis的消息正在写入到elasticsearch中

192.168.56.11:6379[6]> llen demo

(integer) 7  #可以看到redis的消息正在写入到elasticsearch中

192.168.56.11:6379[6]> llen demo

(integer) 0

[/code]

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
[root@linux-node1 ~]# cp all.conf shipper.conf

[root@linux-node1 ~]# vim shipper.conf

input {

syslog {

type => "system-syslog"

host => "192.168.56.11"

port => "514"

}

tcp {

type => "tcp-6666"

 host => "192.168.56.11"

port => "6666"

}

file {

    path => "/var/log/messages"

type => "system"

start_position => "beginning"

}

file {

path => "/var/log/nginx/access_json.log"

codec => json

start_position => "beginning"

type => "nginx-log"

}

file {

path => "/var/log/elasticsearch/chuck-cluster.log"

type => "es-error"

start_position => "beginning"

    codec => multiline {

pattern => "^\["

negate => true

what => "previous"

}

}

}

output {

if [type] == "system" {

 redis {

  host => "192.168.56.11"

   port => "6379"

   db => "6"

       data_type => "list"

key => "system"

}

}

if [type] == "es-error" {

 redis {

  host => "192.168.56.11"

   port => "6379"

   db => "6"

       data_type => "list"

key => "es-error"

}

}

if [type] == "nginx-log" {

 redis {

  host => "192.168.56.11"

   port => "6379"

   db => "6"

       data_type => "list"

key => "nginx-log"

}

}

if [type] == "system-syslog" {

 redis {

  host => "192.168.56.11"

   port => "6379"

   db => "6"

       data_type => "list"

key => "system-syslog"

}

}

if [type] == "tcp-6666" {

 redis {

  host => "192.168.56.11"

   port => "6379"

   db => "6"

       data_type => "list"

key => "tcp-6666"

}

}

}

[/code]

在redis中查看keys
192.168.56.11:6379[6]> select 6

OK

192.168.56.11:6379[6]> keys *

1) "system"

2) "nginx-log"

3) "tcp-6666"

[/code]

编写indexer.conf作为redis发送elasticsearch配置文件
[root@linux-node1 ~]# cat indexer.conf

input {

 redis {

 type => "system-syslog"

 host => "192.168.56.11"

    port => "6379"

    db => "6"

  data_type => "list"

key => "system-syslog"

}

redis {

type => "tcp-6666"

   host => "192.168.56.11"

port => "6379"

db => "6"

    data_type => "list"

key => "tcp-6666"

}

redis {

type => "system"

   host => "192.168.56.11"

port => "6379"

db => "6"

    data_type => "list"

key => "system"

}

redis {

type => "nginx-log"

   host => "192.168.56.11"

port => "6379"

db => "6"

    data_type => "list"

key => "nginx-log"

}

redis {

type => "es-error"

   host => "192.168.56.11"

port => "6379"

db => "6"

    data_type => "list"

key => "es-error"

}

}

output {

if [type] == "system" {

  elasticsearch {

hosts => "192.168.56.11"

     index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"

}

}

if [type] == "es-error" {

  elasticsearch {

hosts => "192.168.56.11"

 index => "es-error-%{+YYYY.MM.dd}"

}

}

if [type] == "nginx-log" {

  elasticsearch {

hosts => "192.168.56.11"

 index => "nginx-log-%{+YYYY.MM.dd}"

}

}

if [type] == "system-syslog" {

  elasticsearch {

hosts => "192.168.56.11"

 index => "system-syslog-%{+YYYY.MM.dd}"

}

}

if [type] == "tcp-6666" {

  elasticsearch {

hosts => "192.168.56.11"

index => "tcp-6666-%{+YYYY.MM.dd}"

}

}

}

[/code]

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

Settings: Default filter workers: 1

[/code]

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

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

[root@linux-node1 ~]# for n in `seq 10000` ;do echo $n >>/var/log/messages;done

[/code]

查看key的长度看到key在增长
(integer) 2481

192.168.56.11:6379[6]> llen system

(integer) 2613

192.168.56.11:6379[6]> llen system

(integer) 2795

192.168.56.11:6379[6]> llen system

(integer) 2960

[/code]

启动indexer.conf
[root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f indexer.conf

Settings: Default filter workers: 1

Logstash startup completed

[/code]

查看key的长度看到key在减小
192.168.56.11:6379[6]> llen nginx-log

(integer) 9680

192.168.56.11:6379[6]> llen nginx-log

(integer) 9661

192.168.56.11:6379[6]> llen nginx-log

(integer) 9661

192.168.56.11:6379[6]> llen system

(integer) 9591

192.168.56.11:6379[6]> llen system

(integer) 9572

192.168.56.11:6379[6]> llen system

(integer) 9562

[/code]

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
[root@linux-node1 patterns]# pwd

/opt/logstash/vendor/bundle/jruby/1.9/gems/logstash-patterns-core-2.0.2/patterns

[/code]

10.2 根据官方文档提供的编写grok.conf
[root@linux-node1 ~]# cat grok.conf

input {

 stdin {}

}

filter {

grok {

    match => { "message" => "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}"}

}

}

output {

 stdout {

codec => "rubydebug"

}

}

[/code]

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：
# Time: 160108 15:46:14

# User@Host: dev_select_user[dev_select_user] @  [192.168.97.86]  Id: 714519

# Query_time: 1.638396  Lock_time: 0.000163 Rows_sent: 40  Rows_examined: 939155

SET timestamp=1452239174;

SELECT DATE(create_time) as day,HOUR(create_time) as h,round(avg(low_price),2) as low_price

FROM t_actual_ad_num_log WHERE create_time>='2016-01-07' and ad_num<=10

GROUP BY DATE(create_time),HOUR(create_time);

[/code]

使用multiline处理，并编写slow.conf
[root@linux-node1 ~]# cat mysql-slow.conf

input{

 file {

path => "/root/slow.log"

type => "mysql-slow-log"

start_position => "beginning"

 codec => multiline {

pattern => "^# User@Host:"

negate => true

what => "previous"

}

}

}

filter {

# drop sleep events

  grok {

        match => { "message" =>"SELECT SLEEP"}

add_tag => [ "sleep_drop" ]

tag_on_failure => [] # prevent default _grokparsefailure tag on real records

}

if "sleep_drop" in [tags] {

drop {}

}

   grok {

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*" ]

}

date {

match => [ "timestamp", "UNIX" ]

remove_field => [ "timestamp" ]

}

}

output {

stdout{

 codec => "rubydebug"

}

}

[/code]

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

原文链接:http://www.chuck-blog.com/chuck/201.html

来自为知笔记(Wiz)

AD：官方群:运维交流09群385168604
Linux交流QQ群339128815

来源:http://blog.oldboyedu.com/elk/

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