Docker入门到实战教程(十二)ELK+Filebeat搭建日志分析系统

为什么用到ELK：

一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。

一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。

一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点：

收集－能够采集多种来源的日志数据 传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统 存储－如何存储日志数据 分析－可以支持 UI 分析 警告－能够提供错误报告，监控机制 ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。

ELK+Filebeat简介

ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者是核心套件实现日志采集、分析、展示，但并非全部。

Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能；是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能，可扩展的分布式系统。它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上。

Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。它支持几乎任何类型的日志，包括系统日志、错误日志和自定义应用程序日志。它可以从许多来源接收日志，这些来源包括 syslog、消息传递（例如 RabbitMQ）和JMX，它能够以多种方式输出数据，包括电子邮件、websockets和Elasticsearch。

Kibana是一个基于Web的图形界面，用于搜索、分析和可视化存储在 Elasticsearch指标中的日志数据。它利用Elasticsearch的REST接口来检索数据，不仅允许用户创建他们自己的数据的定制仪表板视图，还允许他们以特殊的方式查询和过滤数据。

Filebeat隶属于Beats。目前Beats包含四种工具：

Packetbeat（搜集网络流量数据） Topbeat（搜集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据） Filebeat（搜集文件数据） Winlogbeat（搜集 Windows 事件日志数据）

先看下效果

下面开始搭建

一. 架构图

二. Docker安装ElasticSearch

2.1 官网安装

docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.6.1


2.2 设置参数

在elasticsearch的docker版本文档中，官方提到了vm.max_map_count的值在生产环境最少要设置成262144。设置的方式有两种

永久性的修改,在/etc/sysctl.conf文件中添加一行：grep vm.max_map_count /etc/sysctl.conf # 查找当前的值。

vm.max_map_count=262144 # 修改或者新增


正在运行的机器：

sysctl -w vm.max_map_count=262144


2.3 创建本地挂载数据与配置文件

数据储存路径

mkdir -p /usr/local/src/docker/es/data


配置文件路径

/usr/local/elk/es/config/elasticsearch.yml


2.3 修改配置文件

elasticsearch.yml

# 配置es的集群名称
cluster.name: "docker-cluster"
# 0.0.0.0为不限制，生产环境请设置为固定IP
network.host: 0.0.0.0
# 开启x-pack安全验证 访问时需要密码
xpack.security.enabled: true
# 关闭跨域验证（可以不开启）
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"


参数说明:

• xpack.security.enabled: truees从6.3之后内置了xpack模块,但是是默认关闭的

2.4 启动命令

docker run -d --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -v /usr/local/src/elk/es/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /usr/local/src/elk/es/config/elasticsearch.yml://usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml --privileged=true docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.3.1


把宿主机es挂载的data目录的权限开启就行了
chmod 777 /usr/local/src/elk/es/data


2.5 设置密码

# docker 进入容器
docker exec -it es /bin/bash
# 修改密码
[root@g50 elasticsearch]# bin/elasticsearch-setup-passwords interactive


elastic,apm_system,kibana,logstash_system,beats_system,remote_monitoring_user 等密码是一起修改的

2.6 测试是否成功

访问前,确保防火墙或安全组已经设置好

打开浏览器输入ip:9200即可

可以看到需要验证用户密码,输入刚刚设置的密码即可

用户名: elastic
密码: xxxx


成功后会看到以下内容

OK! es安装完毕

三. 安装Logstsh

3.1 拉取官方镜像

docker pull docker.elastic.co/logstash/logstash:7.6.1


3.2 创建挂载数据与配置文件

mkdir -p /usr/local/src/elk/logstash/config
touch /usr/local/src/elk/logstash/config/logstash.conf
touch /usr/local/src/elk/logstash/config/logstash.yml


3.3 修改配置文件

• logstash.conf

logstash pipeline 包含两个必须的元素：input和output，和一个可选元素：filter。

从input读取事件源，（经过filter解析和处理之后），从output输出到目标存储库（elasticsearch或其他）

logstash.conf配置详情

我这里配置的是要处理logback日志文件

input {beats {port => 5044ssl => false}
}filter {grok {# 筛选过滤match => {"message" => "(?\d{4}-\d{2}-\d{2}\s\d{2}:\d{2}:\d{2}.\d{3}) %{GREEDYDATA:thread} %{LOGLEVEL:level} %{GREEDYDATA:class} - (?.*)"}remove_field => ["message"]}# 不匹配正则则删除，匹配正则用=~if [level] !~ "(ERROR|WARN|INFO)" {# 删除日志drop {}}
}output {stdout {codec => rubydebug #控制台输出处理过后的数据}
if [fields][logtype] == "pre"{elasticsearch {hosts => ["ip:9200"]user => elasticpassword => xxxindex => "pre"}}
if [fields][logtype] == "prex"{elasticsearch {hosts => ["ip:9200"]user => elasticpassword => xxxindex => "prex"}}
}

注:

• input 这里其实把logstash作为服 务，开启5044端口接收filebeat发出的消息

• filter 主要用来过滤日志文件处理成我们需要的数据

• grok 解析文本并构造 把非结构化日志数据通过正则解析成结构化和可查询化

• output 采集的日志要进行输出，将事件发送到特定目标 ,我这里配置的es,并使用账号密码

备注:
官方提供了很多正则的grok pattern可以直接使用: :https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/blob/master/patterns

grok debug工具:  http://grokdebug.herokuapp.com

正则表达式调试工具: https://www.debuggex.com/

grok 里边有定义好的现场的模板你可以用，但是更多的是自定义模板，规则是这样的，小括号里边包含所有一个key和value，例子：（?value），比如以下的信息，第一个我定义的key是data，表示方法为：? 前边一个问号，然后用<>把key包含在里边去。value就是纯正则了，这个我就不举例子了。这个有个在线的调试库，可以供大家参考，
http://grokdebug.herokuapp.com/


我这里是按照JAVA日志格式进行编写的

{"date": [["2019-09-21 20:34:09.318"]],"thread": [["[XNIO-1 task-39]"]],"level": [["DEBUG"]],"class": [["com.xd.pre.modules.sys.mapper.SysLogMapper.insert"]],"msg": [["- ==> Parameters: 103.134.198.167(String), 1(Integer), admin(String), 查询用户集合(String), getList(String), /user(String), [com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page@1cb5e16a, UserDTO(userId=null, username=, password=null, deptId=0, jobId=null, phOne=null, email=null, avatar=null, lockFlag=null, delFlag=null, roleList=null, deptList=null, newPassword=null, smsCode=null)](String), Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36(String), com.xd.pre.modules.sys.controller.SysUserController(String), GET(String), 2019-09-21T20:34:08.905(LocalDateTime), 2019-09-21T20:34:08.905(LocalDateTime), 0(Long)"]]
}


logstash.yml

# 不受限限制访问
http.host: 0.0.0.0
# 使用了es安全认证所以要配置es相关信息
xpack.monitoring.elasticsearch.hosts:
- http://ip:9200
# 使用x-pack安全认证
xpack.monitoring.enabled: true
# es账号
xpack.monitoring.elasticsearch.username: "elastic"
# es密码
xpack.monitoring.elasticsearch.password: "xxx"


4. 启动命令

docker run -p 5044:5044 \
--name logstash -d \
-v /usr/local/src/elk/logstash/config/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf:rw \
-v /usr/local/src/elk/logstash/config/logstash.yml:/usr/share/logstash/config/logstash.yml:rw \
docker.elastic.co/logstash/logstash:7.6.1


5. 查看启动日志

docker logs -f logstash


启动成功

四. 安装Kibana

4.1 安装

拉取官方镜像

docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:7.6.1


4.2 创建文件夹和配置文件

mkdir /usr/local/src/elk/kibana
mkdir /usr/local/src/elk/kibana/config
touch /usr/local/src/elk/kibana/config/kibana.yml


4.3 修改配置

vim /usr/local/src/elk/kibana/config/kibana.yml


配置文件

server.name: kibana
server.host: "0"
elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch:9200" ]
elasticsearch.username: elastic
elasticsearch.password: xxx
xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true
#汉化
i18n.locale: "zh-CN"


4.4 启动命令

docker run -d -p 5601:5601 \
--name=kibana \
-v /usr/local/src/elk/kibana/config/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml \
docker.elastic.co/kibana/kibana:7.6.1


使用link参数，会在kibana容器hosts文件中加入elasticsearch ip地址，这样我们就直接通过定义的name来访问es服务

4.5 启动测试

打开浏览器访问ip:5601

然后输入账号密码即可

五. Filebeat

5.1 安装

拉取官方镜像

pull docker.elastic.co/beats/filebeat:7.6.1


5.2 在宿主机创建文件夹和文件

mkdir -p /usr/local/src/elk/filebeat/data
mkdir -p /usr/local/src/elk/filebeat/config
touch /usr/local/elk/filebeat/config/filebeat.yml


5.3 修改配置文件

filebeat.yml

filebeat.inputs:
- input_type: logenable: truepaths: # 采集日志的路径这里是容器内的path- /Users/lihaodong/Desktop/log/**multiline.pattern: &＃39;^[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}&＃39;multiline.negate: truemultiline.match: aftermultiline.timeout: 10s# 为每个项目标识,或者分组，可区分不同格式的日志tags: ["pre-logs"]# 这个文件记录日志读取的位置，如果容器重启，可以从记录的位置开始取日志registry_file: /usr/share/filebeat/data/fields:logsource: node1logtype: pre# 输出到logstash中,logstash更换为自己的ip
output.logstash:enabled: truehosts: ["ip:5044"]


注:  Logstash的配置

output:logstash:hosts: ["ip:5044"]worker: 2loadbalance: trueindex: filebeat这里worker 的含义，是 beat 连到每个 host 的线程数。
在 loadbalance 开启的情况下，意味着有 4 个worker 轮训发送数据


5.4 启动命令

docker run --name filebeat -d \
-v /Users/lihaodong/Desktop/log:/Users/lihaodong/Desktop/log \
-v /usr/local/src/elk/filebeat/config/filebeat.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml \
-v /usr/local/src/elk/filebeat/data:/usr/share/filebeat/data \
docker.elastic.co/beats/filebeat:7.6.1


5.5 查看启动日志是否成功

docker logs -f filebeat


从日志中看到文件夹没有权限,需要在宿主机给与权限

chmod 777 /usr/local/src/elk/filebeat/data


删掉容器,重新启动

OK! 到现在为止,基础软件安装完毕!

再次查看日志,看下是否在收集

docker logs -f filebeat


看样子 已经在我们所配置的路径进行收集日志并发送到logstsh了

六. kibana操作说明

创建索引模式，以便我们可以查看日志信息

OK! 大量的日志已经储存进来

七. 总结

本文章主要架构为:

filebeat读取logback日志文件,发送到logstash,再由logstash发送到es进行储存,最终kibana展示

可以做到代码无侵入性,随时用随时撤

注意: 软件启动顺序,先启动es,再启动kibana,logstash,filebeat

具体详细的介绍大家可以查一下资料,具体业务具体对待

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