ELK 日志服务的搭建过程

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 主要介绍 elasticsearch、kibna、logstash 和 filebeat 在 centos7.9 上的部署。

0. java

# 确认java版本1.8以上
java -version
# 安装
yum -y install java-1.8.0-openjdk

1. elasticsearch

# 下载包
wget https://repo.huaweicloud.com/elasticsearch/7.7.1/elasticsearch-7.7.1-linux-x86_64.tar.gz
# 解压到 /data/soft 目录
tar -xzvf elasticsearch-7.7.1-linux-x86_64.tar.gz -C /data/soft/
# 创建专用用户和属组
groupadd es
useradd es -g es
# 用户权限
cd /data
mkdir -p soft/es/es_data
mkdir -p soft/es/es_logs
chown -R es:es soft/
# 修改es配置
vim /data/soft/elasticsearch-7.7.1/config/elasticsearch.yml
---
cluster.name: elk_es
node.name: elk_es_node_1
path.data: /data/soft/es/es_data
path.logs: /data/soft/es/es_logs
network.host: ["127.0.0.1", "公网ip"]
network.publish_host: 127.0.0.1
http.port: 9200
cluster.initial_master_nodes: ["elk_es_node_1"] #必须与node.name一致
---
# 启动es. 可加守护进程参数 -d
cd /data/soft/elasticsearch-7.7.1/
./bin/elasticsearch

解决报错

max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65535]

解释:elasticsearch用户拥有的可创建文件描述的权限太低,至少需要65536;

# 查看当前用户的软限制
ulimit -Sn
# 查看当前用户的硬限制
ulimit -Hn
# vim /etc/security/limits.conf 在最后面追加下面内容
es hard nofile 65536 
es soft nofile 65536

max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

解释:vm.max_map_count的值太小了。需要修改到262144

# 修改sysctl.conf
vim etc/sysctl.conf
# 添加内容
vm.max_map_count = 262144
# 修改生效
/sbin/sysctl -p

2. kibana

# 下载包
wget https://repo.huaweicloud.com/kibana/7.7.1/kibana-7.7.1-linux-x86_64.tar.gz
# 解压
tar -xzvf kibana-7.7.1-linux-x86_64.tar.gz -C /data/soft/
# 修改配置
vim /data/soft/kibana-7.7.1-linux-x86_64/config/kibana.yml
---
server.port: 5601
server.host: "127.0.0.1"
server.name: "kibana_elk"
elasticsearch.hosts: ["http://127.0.0.1:9200"]
---
# 后台启动
nohup /data/soft/kibana-7.7.1-linux-x86_64/bin/kibana >> /data/soft/kibana-7.7.1-linux-x86_64/nohup.out 2>&1 &
# 此时应该能通过 IP:9200 访问到kibana界面,注意防火墙端口配置

2.1 配置 kibana 域名访问

# vim /etc/nginx/conf.d/elk.conf
---
server {
    listen       80;
    server_name  elk.domain.com;
    access_log  /data/logs/kibana_access.log main;
    error_log   /data/logs/kibana_error.log error;
    location / {
        auth_basic "elk auth";
        auth_basic_user_file /etc/nginx/htpasswd;
        proxy_pass http://127.0.0.1:5601;
        }
    }
---
nginx -t
nginx -s reload

2.2 访问 kibana 配置索引模板 Index Templates

Index pattern: project_logs-*

3. logstash

# 下载包
wget https://repo.huaweicloud.com/logstash/7.7.1/logstash-7.7.1.tar.gz
# 解压
tar -xzvf logstash-7.7.1.tar.gz -C /data/soft
# 编写配置 
cd /data/soft/logstash-7.7.1/config/elk_log.conf
---
input {
    redis {
        data_type => "list"
        host => "redis_server_ip"
        db => "0"
        port => "6379"
        password => "redis_pwd"
        key => "redis_list_key"
    }
}
filter {
    ruby {
        code => "
            log_info=event.get('log')
            if log_info and log_info['file']
                file_path =  log_info['file']['path']
                dir_path=File::dirname(file_path)
                dir_path=dir_path.delete_prefix('/data')
                f_abs_name=dir_path.concat('/')
                f_abs_name=f_abs_name.concat(event.get('host')['name'])
                f_abs_name=f_abs_name.concat('.')
                file_name=File::basename(file_path)
                if file_name.length > 200
                    file_name='file_name_too_long.log'
                end
                f_abs_name=f_abs_name.concat(file_name)
                if event.get('@metadata') != nil
                    metadata_hash=event.get('@metadata')
                else
                    metadata_hash=Hash.new
                end
                metadata_hash['f_name'] = File::basename(file_path)
                metadata_hash['f_abs_name'] = f_abs_name
                dir_arr=file_path.split('/')
                if dir_arr.at(2) == 'logs'
                    metadata_hash['log_type'] = dir_arr.at(3)
                end
                event.set('@metadata', metadata_hash)
            end
        "
    }
}
output {
    # 日志同步到es
    if [@metadata][log_type] == "project_logs"{
        elasticsearch {
            hosts => ["http://127.0.0.1:9200"]
            index => "project_logs-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
}
---
# 后台启动
nohup /data/soft/logstash-7.7.1/bin/logstash -f /data/soft/logstash-7.7.1/config/elk_log.conf >> /data/soft/logstash-7.7.1/nohup.out 2>&1 &
# 此时 logstash 会去redis里面取待同步的数据

4. filebeat

在待同步日志的服务器上安装

# 下载包
wget https://repo.huaweicloud.com/filebeat/7.7.1/filebeat-7.7.1-linux-x86_64.tar.gz
# 解压
tar -xzvf filebeat-7.7.1-linux-x86_64.tar.gz -C /data/soft/
# 编辑配置
vim /data/soft/filebeat-7.7.1-linux-x86_64/elk_log.yml
---
filebeat.inputs:
    - type: log
    enabled: true
    paths:
    - /data/logs/project_logs*/*.log
    encoding: utf-8
    json.keys_under_root: true
    json.overwrite_keys: true
output.redis:
    enabled: true
    hosts: ["redis_server_ip:6379"]
    key: redis_list_key
    password: redis_pwd
    db: 0
    worker: 2
    loadbalance: false
    timeout: 10s
    max_retries: 3
    bulk_max_size: 2048
---
# 启动
/data/soft/filebeat-7.7.1-linux-x86_64/filebeat -c elk_log.yml
# 此时filebeat会监听文件变更,并将信息输出到redis,以通过logstash同步到elasticsearch。
相关实践学习
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
目录
相关文章
|
1月前
|
消息中间件 Java Kafka
搭建ELK日志收集,保姆级教程
本文介绍了分布式日志采集的背景及ELK与Kafka的整合应用。传统多服务器环境下,日志查询效率低下,因此需要集中化日志管理。ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)应运而生,但单独使用ELK在性能上存在瓶颈,故结合Kafka实现高效的日志采集与处理。文章还详细讲解了基于Docker Compose构建ELK+Kafka环境的方法、验证步骤,以及如何在Spring Boot项目中整合ELK+Kafka,并通过Logback配置实现日志的采集与展示。
499 64
搭建ELK日志收集,保姆级教程
|
7月前
|
数据可视化 关系型数据库 MySQL
ELK实现nginx、mysql、http的日志可视化实验
通过本文的步骤,你可以成功配置ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)来实现nginx、mysql和http日志的可视化。通过Kibana,你可以直观地查看和分析日志数据,从而更好地监控和管理系统。希望这些步骤能帮助你在实际项目中有效地利用ELK来处理日志数据。
568 90
|
存储 消息中间件 网络协议
日志平台-ELK实操系列(一)
日志平台-ELK实操系列(一)
|
11月前
|
存储 监控 安全
|
消息中间件 Kafka 开发工具
rsyslog+ELK收集Cisco日志
rsyslog+ELK收集Cisco日志
|
存储 消息中间件 监控
Java日志详解:日志级别,优先级、配置文件、常见日志管理系统ELK、日志收集分析
Java日志详解:日志级别,优先级、配置文件、常见日志管理系统、日志收集分析。日志级别从小到大的关系(优先级从低到高): ALL < TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR < FATAL < OFF 低级别的会输出高级别的信息,高级别的不会输出低级别的信息
|
存储 数据可视化 Linux
在Linux中,如何使用ELK进行日志管理和分析?
在Linux中,如何使用ELK进行日志管理和分析?
|
存储 监控 数据可视化
日志分析对决:揭示 ELK 与 GrayLog 的优势和差异
日志分析对决:揭示 ELK 与 GrayLog 的优势和差异
3356 0
|
存储 Prometheus 监控
Prometheus vs. ELK Stack:容器监控与日志管理工具的较量
随着容器化技术的广泛应用,容器监控与日志管理成为了关键任务。本文将对两种常用工具进行比较与选择,分别是Prometheus和ELK Stack。Prometheus是一款开源的监控系统,专注于时序数据的收集和告警。而ELK Stack则是一套完整的日志管理解决方案,由Elasticsearch、Logstash和Kibana三个组件组成。通过比较它们的特点、优势和适用场景,读者可以更好地了解如何选择适合自己需求的工具。
|
运维 监控 Ubuntu
一键启动日志魔法:揭秘ELK自动安装脚本的神秘面纱!
【8月更文挑战第9天】在数据驱动时代,高效处理日志至关重要。ELK Stack(Elasticsearch、Logstash、Kibana)是强大的日志分析工具,但其复杂的安装配置常让初学者望而却步。本文介绍如何编写ELK自动安装脚本,简化部署流程。脚本适用于Ubuntu系统,自动完成ELK下载、安装及基本配置,包括依赖项安装、服务启动及自启设置,极大降低了使用门槛,助力运维人员和开发者轻松构建日志分析平台。
388 6