转载：ELK实战系列3-RabbitMQ+ELK搭建日志平台

原文链接：http://coderyu.com/2018/07/14/elk%E5%AE%9E%E6%88%98%E7%B3%BB%E5%88%973-rabbitmqelk%E6%90%AD%E5%BB%BA%E6%97%A5%E5%BF%97%E5%B9%B3%E5%8F%B0/

本文记录了一次日志平台的搭建。主要场景如下：
  1. 应用将日志发送给RabbitMQ
  2. Logstash连接到RabbitMQ抽取日志
  3. Logstash将抽取的日志内容做一些加工，然后存入到Elasticsearch中
  4. Kibana连接到Elasticsearch，提供日志查询、展现等功能。

整个过程图形表示如下：

1.先下载要用到的Docker镜像文件

  1. [root@14-28 pipeline]# docker images
  2. REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
  3. rabbitmq 3.6-management f2e38e79371c 2 months ago 149MB
  4. docker.elastic.co/logstash/logstash 6.2.4 00a38ba5444c 3 months ago 657MB
  5. docker.elastic.co/kibana/kibana 6.2.4 327c6538ba4c 3 months ago 933MB
  6. docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch 6.2.4 7cb69da7148d 3 months ago 515MB
注意，rabbitmq是从docker官方镜像仓库拉取的：https://store.docker.com/images/rabbitmq
Elasticsearch相关的3个镜像是从Elasticsearch官网拉取的：https://www.docker.elastic.co/

2.准备容器编排文件

这里用到的docker-compose来编排容器，文件如下：

  1. root@Ubuntusvr1:~/elk# cat docker-compose.yml
  2. version: '2'
  3. services:
  4. rabbitmq:
  5. image: rabbitmq:3.6-management
  6. ports:
  7. - "5672:5672"
  8. - "15672:15672"
  9. container_name:
  10. rabbitmq-ichub
  11. hostname:
  12. rabbitmq-ichub
  13. environment:
  14. - "RABBITMQ_DEFAULT_USER=dev"
  15. - "RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456"
  16.  
  17. elasticsearch:
  18. image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.2.4
  19. ports:
  20. - "9200:9200"
  21. - "9300:9300"
  22. container_name:
  23. elasticsearch
  24. environment:
  25. - "xpack.security.enabled=false"
  26. - "discovery.type=single-node"
  27. - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
  28.  
  29. kibana:
  30. image: docker.elastic.co/kibana/kibana:6.2.4
  31. container_name:
  32. kibana
  33. depends_on:
  34. - elasticsearch
  35. ports:
  36. - "5601:5601"
  37. links:
  38. - elasticsearch
  39. environment:
  40. - "xpack.security.enabled=false"
  41.  
  42. logstash:
  43. image: docker.elastic.co/logstash/logstash:6.2.4
  44. container_name:
  45. logstash
  46. depends_on:
  47. - elasticsearch
  48. - rabbitmq
  49. ports:
  50. - "25826:25826"
  51. links:
  52. - elasticsearch
  53. - rabbitmq
  54. volumes:
  55. - $PWD/logstashpipeline:/usr/share/logstash/pipeline
这里要注意的是，创建rabbitmq容器必须指定hostname参数，因为此镜像是基于NodeName（默认等于hostname）来存储数据的。
loastash容器，我们通过卷指定了配置文件的路径，从而控制容器使用我们的管道配置文件。
另外，这里也指定了depends_on参数，因为容器之间存在依赖项，比如要等RabbitMQ容器起来之后，Logstash容器才能连接到队列上。所以Logstash容器需要依赖RabbitMQ容器。

3.配置logstash从rabbitmq抽取数据。

  1. root@Ubuntusvr1:~/elk# cat logstashpipeline/rabbitmq.conf
  2. input{
  3. rabbitmq {
  4. host => "rabbitmq"
  5. exchange => "ichub_log_exchange"
  6. exchange_type => "topic"
  7. key => "#"
  8. queue => "ichub_log"
  9. heartbeat => 30
  10. durable => true
  11. password => "123456"
  12. user => "dev"
  13. codec => "plain"
  14. }
  15. }
  16.  
  17. filter {
  18. grok{
  19. match => {"message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:logtime} %{NUMBER:pid} %{WORD:level} (?<dbname>S*) %{USERNAME:modul}: %{GREEDYDATA:msgbody}"}
  20. }
  21. date {
  22. match => [ "logtime", "YYYY-MM-dd HH:mm:ss,SSS" ]
  23. target => "@timestamp"
  24. }
  25. }
  26.  
  27. output
  28. {
  29. elasticsearch {
  30. hosts => "elasticsearch:9200"
  31. index => "ichub_prod-%{+YYYY.MM.dd}"
  32. }
  33. }

其实主要的工作就在这里，分为三块。input配置数据来源，filter过滤数据，output将数据传输给Elasticsearch。

input
这里用到了logstash的rabbitmq的输入插件，其详细的配置文件在这里
值得注意的是，这个插件默认的解码器用的是JSON，因为我们的日志是一行一行的文本，字段之间用空格分割，所以这里配置的codec是plain。
另外，这里明确的指定了rabbitmq的exchange、exchange_type、key，这样logstash启动的时候会连接到RabbitMQ，并自动创建交换器及队列。
filter
这里用到了grok来解析日志。因为我们的时间格式不是默认支持的，所以用到了data插件来专门解析时间，并将解析的时间覆盖到@timestamp字段，作为Elasticsearch的时间索引字段。
由于我们的日志中数据库名这个字段，可能是一个问号“？”，所以不能用默认的WORD模式，这里我用了正则表达式来匹配数据库名。
这里需要解释下日志解析的模式：%{TIMESTAMP_ISO8601:timestap} %{NUMBER:pid} %{WORD:level} (?<dbname>S*) %{USERNAME:modul}: %{GREEDYDATA:msgbody}
TIMESTAMP_ISO8601：匹配时间
NUMBER：匹配数字
WORD：匹配单词
(?<dbname>S*)：匹配一个不包含非空字符的字符串，本场景主要匹配：ic_new，？这两种情况。
GREEDYDATA：匹配剩下的所有内容
USERNAME：匹配由字母、数字、句点、下划线和横杠组成的字符串。

更多Grok匹配模式

在用到grok解析日志时，可以使用Kibana自带的grok调试工具

也可以用在线的Grok调试工具

output
这里配置为输出到Elasticsearch服务器，并指定了index的名字，固定字符串开头，根据日期每天创建一个索引。
注意，如果遇到问题，可以将数据输出到控制台，方便定位问题：
  1. output
  2. {
  3. stdout {
  4. codec => dots
  5. }
  6. elasticsearch {
  7. hosts => "elasticsearch:9200"
  8. index => "ichub-%{+YYYY.MM.dd}"
  9. }
  10. }

这样我们配置了2个输出，一个输出到控制台，一个输出到Elasticsearch。控制台会有如下信息：

4.创建并启动容器

  1. # docker-compose up -d

调试的时候，可以连接到logstash容器去查看实时的日志：

  1. # docker logs -f logstash
5.在Kibana中配置索引，查询日志。

打开索引创建页面，如果logstash已经开始传输数据，就能看到我们在配置文件中指定的索引了。

配置好索引后，即可在Discover页面查询到日志数据。

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