ELK日志分析系统搭建

　　之前一段时间由于版本迭代任务紧，组内代码质量不尽如人意。接二连三的被测试提醒后台错误之后, 我们决定搭建一个后台日志分析系统, 经过几个方案比较后，选择的相对更简单的ELK方案。

　　ELK 是Elasticsearch， Logstash，Kibana三个组件的首字母组合,这种方案最初的做法是：使用Logstash 去服务上采集日志文件, 然后做一些过滤处理后发送给 Elasticsearch, 在Elasticsearch中创建相应的索引，由Kibana提供统计分析的页面访问。但是Logstash 本身资源消耗较大,如果把它放到业务系统的服务器上会对系统造成不小的影响，一般的做法采用beats来替代(beats是一个更轻量级的收集器)，参考如下图-1,此外也会有在数据量比较大时引入消息队列来环节组件压力。

　　详细的关于各组件的介绍建议参考Elastic 提供的官方文档

　　　　　　　　　　　　　　　　（图-1）

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(图-2)

　　本文将基于上图-2的架构来介绍ELK日志系统的搭建。由于环境限制，这里各组件均部署在同一服务器上。

1）搭建elasticsearch

elasticsearch的下载安装配置在所有组件中相对是最复杂的，但是它依然可以很简单的按照如下几个步骤顺利完成：

① 官网下载地址：https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.1.1-linux-x86_64.tar.gz

② 解压之后配置 elasticsearch-7.1.1/config/elasticsearch.yml 文件,如下

# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
# 指定集群名
cluster.name: customer-service

# ------------------------------------ Node ------------------------------------
# 在集群名为customer-service 的集群下的 node-1 节点
node.name: node-1
# ---------------------------------- Network -----------------------------------
# 开启本质之外的网络访问
network.host: 0.0.0.0
# --------------------------------- Discovery ----------------------------------
# 定义初始主机点
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]

③ 启动elasticsearch (处于安全考虑 elasticsearch 只能非root用户启动，需要将elasticsearch解压文件切换所属用户)

# 解压路径下
./bin/elasticsearch

④ 验证elasticsearch是否启动成功

curl http://localhost:9200

如果看到如下结果,代表启动成功

{
  "name" : "node-1",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "tYgc-2l3ThqcEfFKfeWgBQ",
  "version" : {
    "number" : "7.1.1",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "tar",
    "build_hash" : "7a013de",
    "build_date" : "2019-05-23T14:04:00.380842Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.0.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

2）Kibana的安装

① 官网下载:https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.1.1-linux-x86_64.tar.gz

② 配置解压路径下的/kibana-7.1.1-linux-x86_64/config/kibana.yml文件:

# 将server.host 改为所有IP, 这样以便不同主机可以访问到kibana页面
server.host: 0.0.0.0

③ 浏览器访问 http://ip:5601 （默认5601端口,可以在kibana.yml中配置) 得到如下页面表示启动成功

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（图-3）

3）Filebeat 的安装

① 官方下载：https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.1.1-linux-x86_64.tar.gz

② 配置解压路径下的配置文件 filebeat.yml 如下:

#=========================== Filebeat inputs =============================
filebeat.inputs:
# Each - is an input. Most options can be set at the input level, so
# you can use different inputs for various configurations.
# Below are the input specific configurations.
- type: log

  # Change to true to enable this input configuration.
  enabled: true
  # 需要被采集的日志文件的路径
  paths:
    - /app/applogs/provider/info/dubbo-info.log

#----------------------------- Logstash output --------------------------------
output.logstash:
  # 指定logstash的地址和端口
  hosts: ["127.0.0.1:5044"]

③ 启动 filebeat

# 注意使用root用户登录, 准确的说是注意用户对文件所拥有的权限
# -e 让日志打印到控制台, -c 重新指定启动的配置文件, -d 指定调试选择者器
./filebeat -e -c filebeat.yml -d "publish"

4）Logstash 的安装

① 官网下载：https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.1.1.tar.gz

② 配置logstash，增加customer-service-logstash.yml 的配置文件，文件配置内容如下:

# logstash 输入配置，这里我们采用beat采集日志
input {
    beats {
        port => "5044"
    }
}

# The filter part of this file is commented out to indicate that it is
# optional.
filter {
    grok {
        match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}"}
    }
　　# 此外还可以添加其他过滤器插件
}

output {
　　# 输出到控制台打印
    stdout { codec => rubydebug }

　　# 输出到elasticsearch ，并指定索引名称
    elasticsearch {
        hosts => [ "127.0.0.1:9200" ]
        index => "logstash-customer-service-log"
    }

}

③ 启动logstash

# -f 从指定路径获取logstash启动的yml配置文件

#  --config.reload.automatic 监听配置文件 如果有改动自动加载

bin/logstash -f first-pipeline.conf --config.reload.automatic

所有上述组件配置启动成功后，我们可以到kibana界面, 在侧边栏 management 下按下图-4方式创建索引模式后，然后在图-5中可以获取到实时的日志记录。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（图-4）

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（图-5）

我们在logstash中增加对error级别日志的过滤处理，将这些日志统一放到 logstash-customer-service-error 索引中,然后在 kibana 中创建该索引同名的pattern, 这样在discover页签下可以直观的通过时间段的筛选来定位error日志，并在下面的 expanded document 下查看日志的具体内容，这样一来就不需要挨个连接到服务器去手动查看日志了。