3.1、将messages日志添加到elasticsearch集群
4.1、将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示
4.2、nginx日志添加到elasticsearch集群，并用kiabana分析
一、ELK概述
1、ELK概念：
ELK是一套完整的日志集中处理方案，由三个开源的软件的简称组成
E：ElasticSearch 简称ES，是一个开源的，分布式的存储检索引擎（索引型的非关系数据库）。作用就是存储日志。由java代码开发，基于Lucene结构开发的一套全文检索引擎。拥有一个web接口。用户可以通过浏览器的形式和ES组件进行通信。
作用：存储，允许全文搜索结构化搜索（索引点），索引和搜索容量可以支持大容量的日志数据。也可以搜索其他不同类型的文档
K：kiabana 图形化界面。可以更好的分析存储在ES上的日志数据。提供了一个图形化的界面，来浏览ES上的日志数据。汇总、分析、搜索
L：Logstash 数据收集引擎，支持动态的（实时的）从各种服务应用收集日志资源，还可以对收集到的日志数据进行过滤、分析，还可以丰富收集到的日志数据，统一格式等等操作。然后把数据同步到ES存储引擎上。RUBY语言编写，运行在java虚拟机上的一个强大的数据处理工具。数据传输，格式化处理，格式化输出。主要作用就是处理日志
2、其他数据收集工具：
fliebeat：轻量级的开源的，日志收集工具。收集的速度较快，但是没有数据分析和过滤的能力，一般是结合logstash一块使用
3、ELK工作流程图：
1、在所有需要搜集日志的服务器上部署logstash，由logstash收集日志，将日志格式化并输出到elasticsearch集群中
2、elasticsearch对格式化后的日志进行索引和存储
3、kiabana从elasticsearch集群中查询数据生成图表，并进行前端数据的展示
4、ELK 的工作原理：
1、在所有需要收集日志的服务器上部署Logstash；或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上，在日志服务器上部署 Logstash。
2、Logstash 收集日志，将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中。
3、Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储。
4、Kibana 从 ES 群集中查询数据生成图表，并进行前端数据的展示。
总结：logstash作为日志搜集器，从数据源采集数据，并对数据进行过滤，格式化处理，
然后交由Elasticsearch存储，kibana对日志进行可视化处理。
5、日志系统的特征：
总结：ELK的作用，当我们管理一个打大集群时，需要分析和定位的日志就会很多，每一台服务器分别取分析，将会耗时耗力。所以我们应运而生了一个集中的统一的日志管理系统和分析系统。极大的提高了定位问题的效率
二、实验部署：
两台ES：
ES1：20.0.0.21
ES2：20.0.0.22
logstash和kiabana部署在一台机器上：20.0.0.23（最好给4核8G）
1、ELK Elasticsearch 集群部署
java –version #如果没有安装，yum –y install java
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-b12)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b12, mixed mode)
（1）安装elasticsearch—rpm包
#上传elasticsearch-6.7.2.rpm到/opt目录下
rpm –ivh elasticsearch-6.7.2.rpm
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
–23–取消注释，指定节点名字：Node1节点为node1，Node2节点为node2
node.master: true #是否master节点，false为否
node.data: true #是否数据节点，false为否
path.data: /var/lib/elasticsearch
path.logs: /var/log/elasticsearch
–43–取消注释，
http.port: 9200 #指定es集群提供外部访问的接口
transport.tcp.port: 9300 #指定es集群内部通信接口
discovery.zen.ping.unicast.hosts: [“192.168.233.12:9300”, “192.168.233.13:9300”]
grep -v “^#” /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
systemctl start elasticsearch.service
systemctl enable elasticsearch.service
tail -f /var/log/elasticsearch/my–elk–cluster.log
浏览器访问
http://20.0.0.21:9200
http://20.0.0.22:9200
浏览器访问
http://20.0.0.21:9200/_cluster/health?pretty
http://20.0.0.22:9200/_cluster/health?pretty
查看群集的健康情况，可以看到 status 值为 green（绿色）， 表示节点健康运行。
浏览器访问 http://20.0.0.21:9200/_cluster/state?pretty 检查群集状态信息。
#使用上述方式查看群集的状态对用户并不友好，可以通过安装 Elasticsearch-head 插件，可以更方便地管理群集。
2、安装 Elasticsearch-head 插件
Elasticsearch 在 5.0 版本后，Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装，
安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。
node：是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。
phantomjs：是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI，可以理解为一个隐形的浏览器，
#上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
yum install gcc gcc-c++ make -y
#上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2
cd /opt/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
（3）安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具
#上传软件包 elasticsearch-head-master.zip 到/opt
unzip elasticsearch-head-master.zip
npm config set registry http://registry.npm.taobao.org/
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
……
http.cors.enabled: true #开启跨域访问支持，默认为 false
http.cors.allow–origin: “*” #指定跨域访问允许的域名地址为所有
systemctl restart elasticsearch
#必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务，进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件，否则可能启动失败。
cd /opt/elasticsearch-head-master
#elasticsearch-head 监听的端口是 9100
（6）通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息
通过浏览器访问 http://20.0.0.21:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色，代表群集很健康。
9200是ES数据库的访问端口
#通过命令插入一个测试索引，索引为 index–demo，类型为 test。
curl -X PUT ‘localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty’ -H ‘content-Type: application/json‘ -d ‘{“user“:”zhangsan”,”mesg“:”hello world”}’
删除：
curl -X DELETE ‘localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty’ -H ‘content-Type: application/json‘ -d ‘{“user“:”zhangsan”,”mesg“:”hello world”}’
浏览器访问 http://192.168.233.12:9100/ 查看索引信息，可以看见索引默认被分片5个，并且有一个副本。
点击“数据浏览”，会发现在node1上创建的索引为 index-demo，类型为 test 的相关信息。
Elasticsearch 的可视化工具中，以索引分区（Shard）为单位，
可能采用不同的标识颜色来表示它们的状态。黑色的边框通常表示主分片（Primary Shard）。
在 Elasticsearch 中，索引被分成多个分区，这些分区称为分片。
每个索引可能包含一个或多个主分片以及它们的副本。主分片是数据的主要存储，
3、ELK Logstash 部署
（在非ES节点上操作）
Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。在本案例中，Logstash 部署在 Apache 服务器上，
用于收集 Apache 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch。
hostnamectl set-hostname apache
3．安装Java环境
yum -y install java
4．安装logstash
#上传软件包 logstash-6.7.2.rpm 到/opt目录下
systemctl start logstash.service
systemctl enable logstash.service
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/
#可以指定logstash的工作目录，默认为：/etc/logstash/conf.d
测试 Logstash
-f：通过这个选项可以指定 Logstash 的配置文件，根据配置文件配置 Logstash 的输入和输出流。
该字符串可以被当作 Logstash 的配置（如果是空，则默认使用 stdin 作为输入，stdout 作为输出）。
logstash -e ‘input { stdin{} } output { stdout{} }’
所有的键盘命令行输出，转化为标准输出（rubydebug的模式，6.0之后logstash的默认输出模式就是rubydebug格式的标准输出）
#使用 rubydebug 输出详细格式显示，codec 为一种编解码器
logstash -e ‘input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }’
#使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e ‘input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>[“20.0.0.21:9200″,”20.0.0.22:9200”] } }’ —path.data /opt/test1
6.0之后logstash自带的输出格式rubydebug，自动的把输出格式定义为统一格式的标准输出
Logstash 配置文件基本由三部分组成：input、output 以及 filter（可选，根据需要选择使用）。
表示数据处理层，包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等，支持正则表达式
grok 对若干个大文本字段进行再分割成一些小字段 (?<字段名>正则表达式) 字段名: 正则表达式匹配到的内容
表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。
elasticsearch stdout
#格式如下：
input {…}
filter {…}
output {…}
input {
file { path =>”/var/log/messages” type =>”syslog“}
file { path =>”/var/log/httpd/access.log” type =>”apache“}
}
可以指定logstash的工作目录，默认为：/etc/logstash/conf.d
运行配置
logstash -f /opt/log/system.conf —path.data /opt/test1 &
logstash -f：指定配置文件
—path.data /opt/test1 &：指定数据工作目录/opt/test1
3.1、将messages日志添加到elasticsearch集群
修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，并将其输出到 elasticsearch 中。
chmod +r /var/log/messages #让 Logstash 可以读取日志
cd /etc/logstash/conf.d/
logstash -f system.conf —path.data /opt/test1 &
浏览器访问 http://20.0.0.21:9100/ 查看索引信息
4、ELK Kiabana 部署
（logstash节点上部署）
1．安装 Kiabana
#上传软件包 kibana-6.7.2-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-6.7.2-x86_64.rpm
2．设置 Kibana 的主配置文件
–2–取消注释，Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601
–7–取消注释，设置 Kiabana 的监听地址，0.0.0.0代表所有地址
–28–取消注释，配置es服务器的ip，如果是集群则配置该集群中master节点的ip
elasticsearch.url: [“http://192.168.80.12:9200″,”http://192.168.80.13:9200”]
–37–取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: “.kibana”
–96–取消注释，配置kibana的日志文件路径（需手动创建），不然默认是messages里记录日志
logging.dest: /var/log/kibana.log
i18n.locale: “zh-CN”
3．创建日志文件，启动 Kibana 服务
touch /var/log/kibana.log
chown kibana:kibana /var/log/kibana.log
systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service
4．验证 Kibana
浏览器访问 http://20.0.0.23:5601
Management -> Index Pattern -> Create index pattern
Index pattern 输入：system-* #在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system”
Next step -> Time Filter field name 选择 @timestamp -> Create index pattern
数据展示可以分类显示，在“Available Fields”中的“host”，然后单击 “add”按钮，可以看到按照“host”筛选后的结果
4.1、将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示
vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf
input {
file{
path => “/etc/httpd/logs/access_log”
}
file{
path => “/etc/httpd/logs/error_log”
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => [“20.0.0.21:9200″,”20.0.0.22:9200”]
index => “apache_access-%{+YYYY.MM.dd}”
}
}
if [type] == “error” {
elasticsearch {
hosts => [“20.0.0.21:9200″,”20.0.0.22:9200”]
index => “apache_error-%{+YYYY.MM.dd}”
}
}
}
cd /etc/logstash/conf.d/
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf
浏览器访问 http://20.0.0.23:9100 查看索引是否创建
浏览器访问 http://20.0.0.23:5601 登录 Kibana
单击“Index Pattern -> Create Index Pattern”按钮添加索引， 在索引名中输入之前配置的 Output 前缀 apache_access-*，并单击“Create”按钮。在用相同的方法添加 apache_error-*索引。
选择“Discover”选项卡，在中间下拉列表中选择刚添加的 apache_access-* 、apache_error-* 索引， 可以查看相应的图表及日志信息。
4.2、nginx日志添加到elasticsearch集群，并用kiabana分析
1.修改nginx的配置文件,以json格式存放到/var/log/nginx/access.log文件中
log_format access_json ‘{“@timestamp“:”$time_iso8601″,’
‘”responsetime“:$request_time,’
‘”upstreamtime“:”$upstream_response_time”,’
‘”upstreamhost”:”$upstream_addr“,’
‘”http_host”:”$host”,’
‘”domain“:”$host”,’
‘”xff”:”$http_x_forwarded_for”,’
‘”tcp_xff”:”$proxy_protocol_addr“,’
‘”http_user_agent“:”$http_user_agent“,’
access_log /usr/local/nginx/logs/access.log access_json;
重启logstash服务
登录elasticsearch,查看nginx-accesslog nginx–errorlog索引，能正常查看到
登录kibana，创建nginx-accesslog和nginx–errorlog数据视图，正常查看日志
三、性能调优参数
1、ES性能调优
……
DefaultLimitNPROC=32000
DefaultLimitNOFILE=65536:
这是指定一个用户会话（session）的默认最大文件描述符数量的限制。
文件描述符是一个用于标识打开文件或其他 I/O 资源的整数。在这里，设置为 65536，
DefaultLimitNPROC=32000:
这是指定一个用户会话的默认最大进程数量的限制。进程是正在运行的程序的实例。
这里设置为 32000，表示一个用户会话可以拥有的最大进程数为 32000。
这是指定一个用户会话的默认锁定内存的限制。锁定内存是指将内存保留在物理内存中，
防止被交换到磁盘。”infinity” 表示没有内存锁定的限制，用户会话可以锁定任意数量的内存。
由于ES构建基于lucene, 而lucene设计强大之处在于lucene能够很好的利用操作系统内存来缓存索引数据，
以提供快速的查询性能。lucene的索引文件segements是存储在单文件中的，并且不可变，对于OS来说，
能够很友好地将索引文件保持在cache中，以便快速访问；因此，我们很有必要将一半的物理内存留给lucene ;
另一半的物理内存留给ES（JVM heap )。所以， 在ES内存设置方面，可以遵循以下原则：
1.当机器内存小于64G时，遵循通用的原则，50%给ES，50%留给操作系统，供lucene使用
2.当机器内存大于64G时，遵循原则：建议分配给ES分配 4~32G 的内存即可，其它内存留给操作系统，供lucene使用
#一个进程可以拥有的最大内存映射区域数，参考数据（分配 2g/262144，4g/4194304，8g/8388608）
vm.max_map_count 参数用于限制一个进程可以拥有的最大内存映射区域数。
允许进程直接读取或写入文件，而无需进行常规的文件 I/O 操作。
Elasticsearch 和 Lucene 等搜索引擎： 这些引擎使用内存映射来加速索引和搜索操作。
数据库系统： 一些数据库系统使用内存映射来管理数据文件，以加速读写操作。
科学计算和大数据处理： 在某些科学计算和大数据处理应用中，内存映射可以用于高效地处理大型数据集。
sysctl -p
sysctl -a | grep vm.max_map_count
总结：
ELK：
es：存储数据，索引型的数据库
logstash：收集日志，然后按照标准化格式发送给ES（rubydebug的格式）
2、logstash性能调优
logstash启动是在jvm虚拟机上启动的，启动一次至少占500M内存
logstash的工作线程，默认值就是cpu数，4核给2， 8核 给4 给一半即可
一次性能够批量处理检索事件的大小默认125。性能好可以给 200
查询更新的延迟。50毫秒，可以自行调整。生产中15 、10。看机器性能
四、filebeat+ELK
filebeat日志收集工具和logstash相同
1、概述
1.1、优点：
filebeat是一个轻量级的日志收集工具，所使用的系统资源比logstash部署和启动时使用的资源要小的多
filebeat可以运行在非java环境。他可以代替logstash在非Java环境上收集日志
1.2、缺点：
filebeat无法实现数据的过滤，一般是结合logstash的数据过滤功能一块使用
1.3、工作流程图：
2、实验
架构：
ES节点两个：
node1：20.0.0.21
node2：20.0.0.22
日志节点（logstash、kibana、filebeat）：20.0.0.23
1．安装 Filebeat
#上传软件包 filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz 到/opt目录
tar zxvf filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz
mv filebeat-6.7.2-linux-x86_64/ /usr/local/filebeat
yum install ntpdate -y
2．设置 filebeat 的主配置文件
cd /usr/local/filebeat
filebeat.inputs:
– type: log
– /usr/local/nginx/logs/access.log
– /usr/local/nginx/logs/error.log
log_type: nginx
from: 20.0.0.23
因为filebeat只能收集日志，不能过滤日志，所以需要先发给logstash过滤处理日志，再由logstash发送给elasticsearch。这里不直接发送给elasticsearch
Logstash output
配置logsatsh
input {
beats { port => “5044” }
}
elasticsearch {
hosts => [“20.0.0.21:9200″,”20.0.0.22:9200”]
index =>”%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}”
}
}
stdout {
}
}
启动 filebeat：
nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml > filebeat.out &
-c：指定配置文件
nohup：在系统后台不挂断地运行命令，退出终端不会影响程序的运行
给所要操作的日志访问权限
chmod 777 access.log error.log
启动logstash配置：
logstash -f nginx_23.conf –path.data /opt/test1 &
filebeat 远程收集日志
filebeat和logstash不部署在同一节点上
filebeat先在节点上收集日志，在远程发送给logstash。
在节点上安装filebeat
配置filebeat文件：
Elasticsearch output(全部注释掉)
Logstash output
output.logstash:
# The Logstash hosts
hosts: [“20.0.0.23:5045”] #指定 logstash 的 IP 和端口
配置logstash（去logstash节点）
启动 filebeat（filebeat节点）
cd /usr/local/filebeat
nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml > filebeat.out &
去logstash节点启动
logstash -f nhm.conf –path.data /opt/test2 &
logstash可以使用任意端口，只要没被占用都可以使用，推荐1024之后开始
原文地址:https://blog.csdn.net/koeda1/article/details/134656159
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