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1准备工作
随着项目中服务器越加越多，项目组需要对服务器进行更为完善的性能监控：排查问题故障的时，经常要登录到服务器上查看CPU、内存、网络、磁盘状况。作为一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，kafka就是其中之一，当然还少不了elasticsearch、spark等。
kafka
一般来说，项目中应用集群种类较多，这些集群具备各自的应用监控能力，但是不具备整体的监控入口。在本文中我们先将服务器性能数据收集起来，做简单的展现，后面再将应用的运行信息采集用于定制的展现。这样就能不断扩展监控，第一时间了解整个项目中服务器的运行状况。
对此云端卫士工程师窦鹏辉和付大伟表示：我们在以往较早项目中已经使用了elasticsearch（1.2）、kibana（3），在了解到ELK版本升级迅速的特点后，考虑使用最新版的ELK来监控服务器性能。
本文中会提到的软件：
Logstash
ElasticSearch
Kibana
Collectd
Collectl
在这里Collectl、Collectd都是性能采集软件，结果输出不同，后面会有介绍。
主要步骤如下：
1，服务器上统一安装Collectd软件，收集服务器运行数据发送给logstash。
2，Logstash接受collectd发送过来的数据，并插入es集群中。
3，设计kibana报表，统计展现这些性能数据。
4，如需其他功能还需定制开发web应用。
5，架构简单示意如下：
安装配置
collectd安装配置
collectd 是一个守护(daemon)进程，用来收集系统性能和提供各种存储方式来存储不同值的机制。它会在系统运行和存储信息时周期性的统计系统的相关统计信息
安装
在Ubuntu/Debian上：
# apt-get install collectd [On Debian based Systems]
在RHEL/CentOS 6.x/5.x上：
在基于红帽的较旧系统(比如CentOS/Fedora)上，你先需要启用系统下的epel软件库，然后你才能从epel软件库安装collectd程序包。
# yum install collectd
在RHEL/CentOS 7.x上：
在最新版本的RHEL/CentOS 7.x上，你可以从默认的yum软件库安装和启用epel软件库，如下所示。
# yum install epel-release
# yum install collectd
将Collectd安装到CentOS/RHEL/Fedora上
注意：对Fedora用户而言，不需要启用任何第三方软件库，只要运行yum命令，即可从默认的yum软件库获得collectd程序包
2安装配置
Hostname "host.example.com"
LoadPlugin interface
LoadPlugin cpu
LoadPlugin memory
LoadPlugin network
LoadPlugin df
LoadPlugin disk
<Plugin interface>
Interface "eth0"
IgnoreSelected false
</Plugin>
<Plugin network>
<Server "192.168.24.122" "25826"> ## logstash 的 IP 地址和 collectd 的数据接收端口号
</Server>
</Plugin>
配置
位置文件路径：/etc/collectd/collectd.conf
添加一下配置实现对服务器基本的CPU、内存、网卡流量、磁盘 IO 以及磁盘空间占用
的监控：
启动
# service collectd start [On Debian based Systems]
# service collectd start [On RHEL/CentOS 6.x/5.x Systems]
# systemctl start collectd.service [On RHEL/CentOS 7.x Systems]
Logstash安装配置
安装
wget https：//download.elastic.co/logstash/logstash/logstash-2.2.2.tar.gz
首先要安装好并配置好java环境，然后解压logstatsh压缩包便完成了安装。
# apt-get install java-1.7.0-openjdk [On Debian based Systems]
# yum install java-1.7.0-openjdk [On RHEL/CentOS 6.x/5.x Systems]
#tar zxvf logstash-2.2.2.tar.gz
配置
进入logstash安装目录，创建logstash.conf配置文件，添加一下配置来接收collectd采集的信息，并将信息发送到elasticsearch配置
#input{
#udp {
# port => 25826
# buffer_size => 1452
# workers => 3
# queue_size => 10000
# codec => collectd { }
# type => "collectd"
# }
#}
#output{
# elasticsearch {
# hosts => ["192.168.24.122"]
# index => "collectd-monitor-%{type}-%{+YYYY.MM.dd}"
# document_type => "%{type}"
# workers => 3
# template_overwrite => true
# }
#}
3Logstash安装配置
启动
#bin/logstash -f logstash.conf
ElasticSearch安装配置
安装
#wget https：//download.elasticsearch.org/elasticsearch/release/org/elasticsearch/distribution/tar/elasticsearch/2.2.0/elasticsearch-2.2.0.tar.gz
#tar zxvf elasticsearch-2.2.0.tar.gz
配置
在配置文件中添加如下配置： ( elasticsearch-2.2.0/config/elasticsearch.yml)
#cluster.name： elk
#node.name： node-2
#network.host： 192.168.24.122
#discovery.zen.ping.unicast.hosts： ["192.168.24.122"， "192.168.6.142"]
启动
#bin/elasticsearch -d
kibana安装配置
安装
下载并解压完成安装：
#wget https：//download.elastic.co/kibana/kibana/kibana-4.4.1-linux-x64.tar.gz
#tar zxvf kibana-4.4.1-linux-64.tar.gz
配置
配置文件制定elasticsearch的url即可（kibana-4.4.1/config/kibana.yml）如下图：
启动
#bin/kibana
启动后即可访问http：//xxx.xxx.xxx.xxx：5601
Collectl
collectl不同于collectd，它可以直接给出系统总体运行状态。
我在使用collectd时，感觉这东西是挺强大的，支持的插件类型非常多。并且有logstash插件类型支持输入。但同时也有一个问题：为了兼容性他将数据拆分了：
上报的会按照cpu个数生成数据，且每个字段会分别当做一条数据插入。简单说就是它会将一条数据拆分开。同一时刻一台服务器产生的cpu相关数据是64条（8核cpu）。
如果直接使用kibana来统计展现，统计cpu使用率就要就会非常头疼了。
如果使用collectl做采集就比较简单了，这里做一下简单介绍：
4centos安装
centos安装如下：
# yum install collectl
安装完成后运行命令：collectl -s+m
直接可以看到cpu、内存、磁盘、网络的状况。可惜的是他没有插件直接和logstash联动起来。需要自己开发一个小程序采集并发送。
统计展现
首先，切换到Visualize选择一种图表，现在我们选择Area Chart
第二步，选择elasticsearch的索引。
第三步，过滤我们要展示数据，我们现在要展示内存分布，所以要欧绿memory信息，并制定主机为douph
图片说明
第四步，实现图表的展示
设置metrics区域（左侧）
Y轴展示的是内存占用大小所以在aggregation中选择Sum，Field为内存值得字段，这里选择value（elasticsearch中的字段）
buckets部分的x轴的x-Axis 选项中sub aggregation选择Date Histogram Field选择@tempstamp字段，刷新：选择Second；如下图
buckets部分的Split Area项可以将y轴的值划分为几个部分，对于内存监控需要分为"已使用"、"缓存"、"空闲"是三部分，具体配置如下：
对于每个部分可以自己添加标签，如图
5总结
接下来就可以点击编辑区域的运行按钮就可以看到效果了
最后点击保存将该图标保存，取个名字，save一下就完成了。
最终效果图：
总结
Collectd+ELK确实可以实现服务器性能数据采集、入库、展现。但云端卫士窦鹏辉表示，由于Collectd采集的数据是拆分过的，在统计展现时就需要精心设计了。对于不熟悉ES分组统计的同学会感觉比较头疼。我们设计展现时，考虑需要一个按服务器分组统计的表格页面（整体状况页面）。可以下钻到单台服务器的性能展现（也就是文中的展现）。单台服务器的性能再下钻到单个指标（cpu、内存等）的性能展现（多颗cpu，多块网卡）。
监控扩展方面。我们在单机上部署的DDoS攻击检测软件，它本身的运行状态情况需要呈现（处理性能、数据队列、内存占用等）。下一步工作是将这些运行状态数据上报到监控系统。相信越加丰富的数据越有助于集群的维护工作展开。