一、ELK日志分析工具介绍
1) Elasticsearch
1.1) Elasticsearch介绍
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
1.2) Elasticsearch几个重要术语
- NRT
elasticsearch是一个近似实时的搜索平台，从索引文档到可搜索有些延迟，通常为1秒。
- 集群
集群就是一个或多个节点存储数据，其中一个节点为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，并提供跨节点的联合索引和搜索的功能。集群有一个唯一性标示的名字，默认是elasticsearch，集群名字很重要，每个节点是基于集群名字加入到其集群中的。因此，确保在不同环境中使用不同的集群名字。一个集群可以只有一个节点。强烈建议在配置elasticsearch时，配置成集群模式。
- 节点
节点就是一台单一的服务器，是集群的一部分，存储数据并参与集群的索引和搜索功能。像集群一样，节点也是通过名字来标识，默认是在节点启动时随机分配的字符名。当然啦，你可以自己定义。该名字也蛮重要的，在集群中用于识别服务器对应的节点。
节点可以通过指定集群名字来加入到集群中。默认情况下，每个节点被设置成加入到elasticsearch集群。如果启动了多个节点，假设能自动发现对方，他们将会自动组建一个名为elasticsearch的集群。
- 索引
索引是有几分相似属性的一系列文档的集合。如nginx日志索引、syslog索引等等。索引是由名字标识，名字必须全部小写。这个名字用来进行索引、搜索、更新和删除文档的操作。
索引相对于关系型数据库的库。
- 类型
在一个索引中，可以定义一个或多个类型。类型是一个逻辑类别还是分区完全取决于你。通常情况下，一个类型被定于成具有一组共同字段的文档。如ttlsa运维生成时间所有的数据存入在一个单一的名为logstash-ttlsa的索引中，同时，定义了用户数据类型，帖子数据类型和评论类型。
类型相对于关系型数据库的表。
- 文档
文档是信息的基本单元，可以被索引的。文档是以JSON格式表现的。
在类型中，可以根据需求存储多个文档。
虽然一个文档在物理上位于一个索引，实际上一个文档必须在一个索引内被索引和分配一个类型。
文档相对于关系型数据库的列。
- 分片和副本
在实际情况下，索引存储的数据可能超过单个节点的硬件限制。如一个十亿文档需1TB空间可能不适合存储在单个节点的磁盘上，或者从单个节点搜索请求太慢了。为了解决这个问题，elasticsearch提供将索引分成多个分片的功能。当在创建索引时，可以定义想要分片的数量。每一个分片就是一个全功能的独立的索引，可以位于集群中任何节点上。
分片的两个最主要原因：
a) 水平分割扩展，增大存储量;
b) 分布式并行跨分片操作，提高性能和吞吐量;
分布式分片的机制和搜索请求的文档如何汇总完全是有elasticsearch控制的，这些对用户而言是透明的。
网络问题等等其它问题可以在任何时候不期而至，为了健壮性，强烈建议要有一个故障切换机制，无论何种故障以防止分片或者节点不可用。
为此，elasticsearch让我们将索引分片复制一份或多份，称之为分片副本或副本。
副本也有两个最主要原因：
a) 高可用性，以应对分片或者节点故障。出于这个原因，分片副本要在不同的节点上。
b) 提供性能，增大吞吐量，搜索可以并行在所有副本上执行。
总之，每一个索引可以被分成多个分片。索引也可以有0个或多个副本。复制后，每个索引都有主分片(母分片)和复制分片(复制于母分片)。分片和副本数量可以在每个索引被创建时定义。索引创建后，可以在任何时候动态的更改副本数量，但是，不能改变分片数。
默认情况下，elasticsearch为每个索引分片5个主分片和1个副本，这就意味着集群至少需要2个节点。索引将会有5个主分片和5个副本(1个完整副本)，每个索引总共有10个分片。 每个elasticsearch分片是一个Lucene索引。一个单个Lucene索引有最大的文档数LUCENE-5843, 文档数限制为2147483519(MAX_VALUE – 128)。 可通过_cat/shards来监控分片大小。
2) Logstash
2.1) Logstash 介绍
LogStash由JRuby语言编写，基于消息（message-based）的简单架构，并运行在Java虚拟机（JVM）上。不同于分离的代理端（agent）或主机端（server），LogStash可配置单一的代理端（agent）与其它开源软件结合，以实现不同的功能。
2.2) LogStash的四大组件
Shipper：发送事件（events）至LogStash；通常，远程代理端（agent）只需要运行这个组件即可；
Broker and Indexer：接收并索引化事件；
Search and Storage：允许对事件进行搜索和存储；
Web Interface：基于Web的展示界面
正是由于以上组件在LogStash架构中可独立部署，才提供了更好的集群扩展性。
2.3) LogStash主机分类
代理主机（agent host）：作为事件的传递者（shipper），将各种日志数据发送至中心主机；只需运行Logstash 代理（agent）程序；
中心主机（central host）：可运行包括中间转发器（Broker）、索引器（Indexer）、搜索和存储器（Search and Storage）、Web界面端（Web Interface）在内的各个组件，以实现对日志数据的接收、处理和存储。
3) Kibana
Logstash是一个完全开源的工具，他可以对你的日志进行收集、分析，并将其存储供以后使用（如，搜索），您可以使用它。说到搜索，logstash带有一个web界面，搜索和展示所有日志。
二、使用ELK日志分析工具的必要性（解决运维痛点）
- 开发人员不能登录线上服务器查看详细日志;
- 各个系统都有日志，日志数据分散难以查找;
- 日志数据量大，查询速度慢，或者数据不够实时;
三、ELK日志分析环境部署
1) 准备机器
两台虚拟机： hostname：linux-node1 和 linux-node2 ip地址：192.168.56.11 和 192.168.56.22
2) 系统环境（两台完全一致）
[root@linux-node2 ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.1.1503 (Core) [root@linux-node2 ~]# uname -a Linux linux-node2 3.10.0-229.el7.x86_64 #1 SMP Fri Mar 6 11:36:42 UTC 2015 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@linux-node2 ~]# cat /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 192.168.56.11 linux-node1.oldboyedu.com linux-node1 192.168.56.12 linux-node2.oldboyedu.com linux-node2
3) elk准备环境（两台完全一致）
1) elasticsearch安装 下载并安装GPG key [root@linux-node2 ~]# rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch 添加yum仓库 [root@linux-node2 ~]# vim /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo [elasticsearch-2.x] name=Elasticsearch repository for 2.x packages baseurl=http://packages.elastic.co/elasticsearch/2.x/centos gpgcheck=1 gpgkey=http://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch enabled=1 安装elasticsearch [root@hadoop-node2 ~]# yum install -y elasticsearch 2) logstash安装 下载并安装GPG key [root@linux-node2 ~]# rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch 添加yum仓库 [root@linux-node2 ~]# vim /etc/yum.repos.d/logstash.repo [logstash-2.1] name=Logstash repository for 2.1.x packages baseurl=http://packages.elastic.co/logstash/2.1/centos gpgcheck=1 gpgkey=http://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch enabled=1 安装logstash [root@linux-node2 ~]# yum install -y logstash 3) kibana安装 [root@linux-node2 ~]# cd /usr/local/src [root@linux-node1 src]# wget https://download.elastic.co/kibana/kibana/kibana-4.3.1-linux-x64.tar.gz [root@linux-node1 src]# tar -zvxf kibana-4.3.1-linux-x64.tar.gz [root@linux-node1 src]# mv kibana-4.3.1-linux-x64 /usr/local/ [root@linux-node2 src]# ln -s /usr/local/kibana-4.3.1-linux-x64/ /usr/local/kibana 安装Redis，nginx和java [root@linux-node2 ~]# yum install -y redis nginx java
4) 管理配置elasticsearch
4.1) 管理linux-node1的elasticsearch
修改elasticsearch配置文件，并授权 [root@linux-node1 src]# grep -n '^[a-Z]' /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 17:cluster.name: chuck-cluster #判别节点是否是统一集群 23:node.name: linux-node1 #节点的hostname 33:path.data: /data/es-data #数据存放路径 37:path.logs: /var/log/elasticsearch/ #日志路径 43:bootstrap.mlockall: true #锁住内存，使内存不会再swap中使用 54:network.host: 0.0.0.0 #允许访问的ip 58:http.port: 9200 #端口 [root@linux-node1 ~]# mkdir -p /data/es-data [root@linux-node1 src]# chown elasticsearch.elasticsearch /data/es-data/ 启动elasticsearch [root@linux-node1 src]# systemctl start elasticsearch [root@linux-node1 src]# systemctl enable elasticsearch ln -s '/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service' '/etc/systemd/system/multi-user.target.wants/elasticsearch.service' [root@linux-node1 src]# systemctl status elasticsearch elasticsearch.service - Elasticsearch Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service; enabled) Active: active (running) since Thu 2016-01-14 09:30:25 CST; 14s ago Docs: http://www.elastic.co Main PID: 37954 (java) CGroup: /system.slice/elasticsearch.service └─37954 /bin/java -Xms256m -Xmx1g -Djava.awt.headless=true -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConc... Jan 14 09:30:25 linux-node1 systemd[1]: Starting Elasticsearch... Jan 14 09:30:25 linux-node1 systemd[1]: Started Elasticsearch. [root@linux-node1 src]# netstat -lntup|grep 9200 tcp6 0 0 :::9200 :::* LISTEN 37954/java
访问9200端口，会把信息显示出来
elasticsearch进行交互
1) 交互的两种方法
a) Java API ：
node client
Transport client
b) RESTful API
Javascript
.NET
php
Perl
Python
Ruby
2) 使用RESTful API进行交互
查看当前索引和分片情况，稍后会有插件展示
[root@linux-node1 src]# curl -i -XGET 'http://192.168.56.11:9200/_count?pretty' -d '{
"query" {
"match_all": {}
}
}'
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json; charset=UTF-8
Content-Length: 95
{
"count" : 0, 索引0个
"_shards" : { 分区0个
"total" : 0,
"successful" : 0, 成功0个
"failed" : 0 失败0个
}
}
使用head插件显示索引和分片情况
[root@linux-node1 src]# /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install mobz/elasticsearch-head
在插件中添加一个index-demo/test的索引，提交请求
发送一个GET（当然可以使用其他类型请求）请求，查询上述索引id
在基本查询中查看所建索引
4.2) 管理linux-node2的elasticsearch
将linux-node1的配置文件拷贝到linux-node2中,并修改配置文件并授权配置文件中cluster.name的名字一定要一致，当集群内节点启动的时候，默认使用组播（多播），寻找集群中的节点:
[root@linux-node1 src]# scp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 192.168.56.12:/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml [root@linux-node2 elasticsearch]# sed -i '23s#node.name: linux-node1#node.name: linux-node2#g' elasticsearch.yml [root@linux-node2 elasticsearch]# mkdir -p /data/es-data [root@linux-node2 elasticsearch]# chown elasticsearch.elasticsearch /data/es-data/ 启动elasticsearch [root@linux-node2 elasticsearch]# systemctl enable elasticsearch.service ln -s '/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service' '/etc/systemd/system/multi-user.target.wants/elasticsearch.service' [root@linux-node2 elasticsearch]# systemctl start elasticsearch.service [root@linux-node2 elasticsearch]# systemctl status elasticsearch.service elasticsearch.service - Elasticsearch Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service; enabled) Active: active (running) since Thu 2016-01-14 02:56:35 CST; 4s ago Docs: http://www.elastic.co Process: 38519 ExecStartPre=/usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-systemd-pre-exec (code=exited, status=0/SUCCESS) Main PID: 38520 (java) CGroup: /system.slice/elasticsearch.service └─38520 /bin/java -Xms256m -Xmx1g -Djava.awt.headless=true -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConc... Jan 14 02:56:35 linux-node2 systemd[1]: Starting Elasticsearch... Jan 14 02:56:35 linux-node2 systemd[1]: Started Elasticsearch. 在linux-node2配置中添加如下内容，使用单播模式(尝试了使用组播，但是不生效) [root@linux-node1 ~]# grep -n "^discovery" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 79:discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["linux-node1", "linux-node2"] [root@linux-node1 ~]# systemctl restart elasticsearch.service
在浏览器中查看分片信息，一个索引默认被分成了5个分片，每份数据被分成了五个分片（可以调节分片数量），下图中外围带绿色框的为主分片，不带框的为副本分片，主分片丢失，副本分片会复制一份成为主分片，起到了高可用的作用，主副分片也可以使用负载均衡加快查询速度，但是如果主副本分片都丢失，则索引就是彻底丢失。
4.3) 使用kopf插件监控elasticsearch
[root@linux-node1 bin]# /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install lmenezes/elasticsearch-kopf
从下图可以看出节点的负载，cpu适应情况，java对内存的使用（heap usage），磁盘使用，启动时间
除此之外，kopf插件还提供了REST API 等，类似kopf插件的还有bigdesk，但是bigdesk目前还不支持2.1！！安装bigdesk的方法如下:
# /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install lukas-vlcek/bigdesk
4.4) node间组播通信和分片
当第一个节点启动，它会组播发现其他节点，发现集群名字一样的时候，就会自动加入集群。随便一个节点都是可以连接的，并不是主节点才可以连接，连接的节点起到的作用只是汇总信息展示:
最初可以自定义设置分片的个数，分片一旦设置好，就不可以改变。主分片和副本分片都丢失，数据即丢失，无法恢复，可以将无用索引删除。有些老索引或者不常用的索引需要定期删除，否则会导致es资源剩余有限，占用磁盘大，搜索慢等。如果暂时不想删除有些索引，可以在插件中关闭索引，就不会占用内存了。
5) 配置Logstash
5.1) 循序渐进学习Logstash
启动一个logstash, 其中-e：在命令行执行；input输入，stdin标准输入，是一个插件；output输出，stdout：标准输出
[root@linux-node1 bin]# /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }' Settings: Default filter workers: 1
Logstash startup completed
chuck ==>输入
2016-01-14T06:01:07.184Z linux-node1 chuck ==>输出
www.chuck-blog.com ==>输入
2016-01-14T06:01:18.581Z linux-node1 www.chuck-blog.com ==>输出
使用rubudebug显示详细输出，codec为一种编解码器
[root@linux-node1 bin]# /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec => rubydebug} }'
Settings: Default filter workers: 1
Logstash startup completed
chuck ==>输入
{
"message" => "chuck",
"@version" => "1",
"@timestamp" => "2016-01-14T06:07:50.117Z",
"host" => "linux-node1"
} ==>使用rubydebug输出
上述每一条输出的内容称为一个事件，多个相同的输出的内容合并到一起称为一个事件（举例：日志中连续相同的日志输出称为一个事件）! 使用logstash将信息写入到elasticsearch
[root@linux-node1 bin]# /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts => ["192.168.56.11:9200"] } }'
Settings: Default filter workers: 1
Logstash startup completed
maliang
chuck
chuck-blog.com
www.chuck-blog.com
在elasticsearch中查看logstash新加的索引
在elasticsearch中写一份，同时在本地输出一份，也就是在本地保留一份文本文件，也就不用在elasticsearch中再定时备份到远端一份了。此处使用的保留文本文件三大优势：1）文本最简单; 2) 文本可以二次加工; 3) 文本的压缩比最高;
[root@linux-node1 bin]# /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{} } output { huihuisearch { hosts => ["192.168.56.11:9200"] } stdout{ codec => rubydebug } }'
Settings: Default filter workers: 1
Logstash startup completed
www.shibo.com
{
"message" => "www.shibo.com",
"@version" => "1",
"@timestamp" => "2016-01-14T06:27:49.014Z",
"host" => "linux-node1"
}
www.huihui.co
{
"message" => "www.huihui.co",
"@version" => "1",
"@timestamp" => "2016-01-14T06:27:58.058Z",
"host" => "linux-node1"
}
使用logstash启动一个配置文件，会在elasticsearch中写一份
[root@linux-node1 ~]# cat normal.conf
input { stdin { } }
output {
elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] }
stdout { codec => rubydebug }
}
[root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f normal.conf
Settings: Default filter workers: 1
Logstash startup completed
123
{
"message" => "123",
"@version" => "1",
"@timestamp" => "2016-01-14T06:51:13.411Z",
"host" => "linux-node1
5.2) 学习编写conf格式
- 输入插件配置，此处以file为例，可以设置多个
input {
file {
path => "/var/log/messages"
type => "syslog"
}
file {
path => "/var/log/apache/access.log"
type => "apache"
}
}
- 介绍几种收集文件的方式，可以使用数组方式或者用*匹配，也可以写多个path
path => ["/var/log/messages","/var/log/*.log"] path => ["/data/mysql/mysql.log"]
- 设置boolean值
ssl_enable => true
- 文件大小单位
my_bytes => "1113" # 1113 bytes my_bytes => "10MiB"# 10485760 bytes my_bytes => "100kib" # 102400 bytes my_bytes => "180 mb" # 180000000 bytes
- jason收集
codec => “json”
- hash收集
match => {
"field1" => "value1"
"field2" => "value2"
...
}
- 端口
port => 33
- 密码
my_password => "password"
5.3) 学习编写input的file插件
input插件之input
sincedb_path：记录logstash读取位置的路径
start_postion :包括beginning和end，指定收集的位置，默认是end，从尾部开始
add_field: 加一个域
discover_internal: 发现间隔，每隔多久收集一次，默认15秒
5.4) 学习编写output的file插件
5.5) 通过input和output插件编写conf文件
- 收集系统日志的conf
[root@linux-node1 ~]# cat system.conf
input {
file {
path => "/var/log/messages"
type => "system"
start_position => "beginning"
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.56.11:9200"]
index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
[root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f system.conf
- 收集elasticsearch的error日志
此处把上个system日志和这个error（java程序日志）日志，放在一起。使用if判断，两种日志分别写到不同索引中.此处的type（固定的就是type，不可更改）不可以和日志格式的任何一个域（可以理解为字段）的名称重复，也就是说日志的域不可以有type这个名称。
[root@linux-node1 ~]# cat all.conf
input {
file {
path => "/var/log/messages"
type => "system"
start_position => "beginning"
}
file {
path => "/var/log/elasticsearch/chuck-cluster.log"
type => "es-error"
start_position => "beginning"
}
}
output {
if [type] == "system" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.56.11:9200"]
index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "es-error" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.56.11:9200"]
index => "es-error-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
}
[root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f all.conf
5.6) 把多行整个报错收集到一个事件中
举例说明
以at.org开头的内容都属于同一个事件，但是显示在不同行，这样的日志格式看起来很不方便，所以需要把他们合并到一个事件中.
- 引入codec的multiline插件
input {
stdin {
codec => multiline {
`pattern => "pattern, a regexp"
negate => "true" or "false"
what => "previous" or "next"`
}
}
}
regrxp：使用正则，什么情况下把多行合并起来
negate: 正向匹配和反向匹配
what: 合并到当前行还是下一行
在标准输入和标准输出中测试以证明多行收集到一个日志成功
[root@linux-node1 ~]# cat muliline.conf
input {
stdin {
codec => multiline {
pattern => "^\["
negate => true
what => "previous"
}
}
}
output {
stdout {
codec => "rubydebug"
}
}
[root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f muliline.conf
Settings: Default filter workers: 1
Logstash startup completed
[1
[2
{
"@timestamp" => "2016-01-15T06:46:10.712Z",
"message" => "[1",
"@version" => "1",
"host" => "linux-node1"
}
chuck
chuck-blog.com
123456
[3
{
"@timestamp" => "2016-01-15T06:46:16.306Z",
"message" => "[2\nchuck\nchuck-blog\nchuck-blog.com\n123456",
"@version" => "1",
"tags" => [
[0] "multiline"
],
"host" => "linux-node1"
继续将上述实验结果放到all.conf的es-error索引中
[root@linux-node1 ~]# cat all.conf
input {
file {
path => "/var/log/messages"
type => "system"
start_position => "beginning"
}
file {
path => "/var/log/elasticsearch/chuck-clueser.log"
type => "es-error"
start_position => "beginning"
codec => multiline {
pattern => "^\["
negate => true
what => "previous"
}
}
}
output {
if [type] == "system" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.56.11:9200"]
index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "es-error" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.56.11:9200"]
index => "es-error-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
}
6) 了解 Kibana
6.1) 编辑kinaba配置文件使之生效
[root@linux-node1 ~]# grep '^[a-Z]' /usr/local/kibana/config/kibana.yml server.port: 5601 #kibana端口 server.host: "0.0.0.0" #对外服务的主机 elasticsearch.url: "http://192.168.56.11:9200" #访问elasticsearch的地址 kibana.index: ".kibana #在elasticsearch中添加.kibana索引
开启一个screen，并启动kibana
[root@linux-node1 ~]# screen [root@linux-node1 ~]# /usr/local/kibana/bin/kibana 注意: 使用crtl +a+d退出screen
6.2) 验证error的muliline插件生效
在kibana中添加一个es-error索引
可以看到默认的字段
选择discover查看
验证error的muliline插件生效
7) Logstash收集nginx、syslog和tcp日志
7.1) 收集nginx的访问日志
在这里使用codec的json插件将日志的域进行分段，使用key-value的方式，使日志格式更清晰，易于搜索，还可以降低cpu的负载
更改nginx的配置文件的日志格式，使用json
[root@linux-node1 ~]# sed -n '15,33p' /etc/nginx/nginx.conf
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
'$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
'"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';
log_format json '{ "@timestamp": "$time_local", '
'"@fields": { '
'"remote_addr": "$remote_addr", '
'"remote_user": "$remote_user", '
'"body_bytes_sent": "$body_bytes_sent", '
'"request_time": "$request_time", '
'"status": "$status", '
'"request": "$request", '
'"request_method": "$request_method", '
'"http_referrer": "$http_referer", '
'"body_bytes_sent":"$body_bytes_sent", '
'"http_x_forwarded_for": "$http_x_forwarded_for", '
'"http_user_agent": "$http_user_agent" } }';
# access_log /var/log/nginx/access_json.log main;
access_log /var/log/nginx/access.log json;
启动nginx
[root@linux-node1 ~]# nginx -t nginx: the configuration file /etc/nginx/nginx.conf syntax is ok nginx: configuration file /etc/nginx/nginx.conf test is successful [root@linux-node1 ~]# nginx [root@linux-node1 ~]# netstat -lntup|grep 80 tcp 0 0 0.0.0.0:80 0.0.0.0:* LISTEN 43738/nginx: master tcp6 0 0 :::80 :::* LISTEN 43738/nginx: master
日志格式显示如下
使用logstash将nginx访问日志收集起来，继续写到all.conf中
将nginx-log加入kibana中并显示
7.2) 收集系统syslog日志
前文中已经使用文件file的形式收集了系统日志/var/log/messages，但是实际生产环境是需要使用syslog插件直接收集
修改syslog的配置文件，把日志信息发送到514端口上
[root@linux-node1 ~]# vim /etc/rsyslog.conf 90 *.* @@192.168.56.11:514
将system-syslog放到all.conf中，启动all.conf
[root@linux-node1 ~]# cat all.conf
input {
syslog {
type => "system-syslog"
host => "192.168.56.11"
port => "514"
}
file {
path => "/var/log/messages"
type => "system"
start_position => "beginning"
}
file {
path => "/var/log/nginx/access_json.log"
codec => json
start_position => "beginning"
type => "nginx-log"
}
file {
path => "/var/log/elasticsearch/chuck-cluster.log"
type => "es-error"
start_position => "beginning"
codec => multiline {
pattern => "^\["
negate => true
what => "previous"
}
}
}
output {
if [type] == "system" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.56.11:9200"]
index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "es-error" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.56.11:9200"]
index => "es-error-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "nginx-log" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.56.11:9200"]
index => "nginx-log-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "system-syslog" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.56.11:9200"]
index => "system-syslog-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
}
[root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f all.conf
在elasticsearch插件中就可见到增加的system-syslog索引
7.3) 收集tcp日志
编写tcp.conf
[root@linux-node1 ~]# cat tcp.conf
input {
tcp {
host => "192.168.56.11"
port => "6666"
}
}
output {
stdout {
codec => "rubydebug"
}
}
使用nc对6666端口写入数据
[root@linux-node1 ~]# nc 192.168.56.11 6666 </var/log/yum.log
将信息输入到tcp的伪设备中
[root@linux-node1 ~]# echo "chuck" >/dev/tcp/192.168.56.11/6666
8) Logstash解耦之消息队列
8.1) 图解使用消息队列架构
上图中,数据流向:
- 数据源Datasource把数据写到input插件中;
- output插件使用消息队列把消息写入到消息队列Message Queue中
- Logstash indexing Instance启动logstash使用input插件读取消息队列中的信息
- Fliter插件过滤后在使用output写入到elasticsearch中。如果生产环境中不适用正则grok匹配，可以写Python脚本从消息队列中读取信息，输出到elasticsearch中.
8.2 )上图架构的优点
- 解耦，松耦合
- 解除了由于网络原因不能直接连elasticsearch的情况
- 方便架构演变，增加新内容
- 消息队列可以使用rabbitmq，zeromq等，也可以使用redis，kafka（消息不删除，但是比较重量级）等.
9) 引入redis到架构中
9.1) 使用redis收集logstash的信息
修改redis的配置文件并启动redis
[root@linux-node1 ~]# vim /etc/redis.conf 37 daemonize yes 65 bind 192.168.56.11 [root@linux-node1 ~]# systemctl start redis [root@linux-node1 ~]# netstat -lntup|grep 6379 tcp 0 0 192.168.56.11:6379 0.0.0.0:* LISTEN 45270/redis-server
编写redis.conf
[root@linux-node1 ~]# cat redis-out.conf
input{
stdin{
}
}
output{
redis{
host => "192.168.56.11"
port => "6379"
db => "6"
data_type => "list" #数据类型为list
key => "demo"
}
启动配置文件输入信息
[root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f redis-out.conf Settings: Default filter workers: 1 Logstash startup completed chuck chuck-blog
使用redis-cli连接到redis并查看输入的信息
[root@linux-node1 ~]# redis-cli -h 192.168.56.11
192.168.56.11:6379> info #输入info查看信息
# Server
redis_version:2.8.19
redis_git_sha1:00000000
redis_git_dirty:0
redis_build_id:c0359e7aa3798aa2
redis_mode:standalone
os:Linux 3.10.0-229.el7.x86_64 x86_64
arch_bits:64
multiplexing_api:epoll
gcc_version:4.8.3
process_id:45270
run_id:83f428b96e87b7354249fe42bd19ee8a8643c94e
tcp_port:6379
uptime_in_seconds:1111
uptime_in_days:0
hz:10
lru_clock:10271973
config_file:/etc/redis.conf
# Clients
connected_clients:2
client_longest_output_list:0
client_biggest_input_buf:0
blocked_clients:0
# Memory
used_memory:832048
used_memory_human:812.55K
used_memory_rss:5193728
used_memory_peak:832048
used_memory_peak_human:812.55K
used_memory_lua:35840
mem_fragmentation_ratio:6.24
mem_allocator:jemalloc-3.6.0
# Persistence
loading:0
rdb_changes_since_last_save:0
rdb_bgsave_in_progress:0
rdb_last_save_time:1453112484
rdb_last_bgsave_status:ok
rdb_last_bgsave_time_sec:0
rdb_current_bgsave_time_sec:-1
aof_enabled:0
aof_rewrite_in_progress:0
aof_rewrite_scheduled:0
aof_last_rewrite_time_sec:-1
aof_current_rewrite_time_sec:-1
aof_last_bgrewrite_status:ok
aof_last_write_status:ok
# Stats
total_connections_received:2
total_commands_processed:2
instantaneous_ops_per_sec:0
total_net_input_bytes:164
total_net_output_bytes:9
instantaneous_input_kbps:0.00
instantaneous_output_kbps:0.00
rejected_connections:0
sync_full:0
sync_partial_ok:0
sync_partial_err:0
expired_keys:0
evicted_keys:0
keyspace_hits:0
keyspace_misses:0
pubsub_channels:0
pubsub_patterns:0
latest_fork_usec:9722
# Replication
role:master
connected_slaves:0
master_repl_offset:0
repl_backlog_active:0
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:0
repl_backlog_histlen:0
# CPU
used_cpu_sys:1.95
used_cpu_user:0.40
used_cpu_sys_children:0.00
used_cpu_user_children:0.00
# Keyspace
db6:keys=1,expires=0,avg_ttl=0
192.168.56.11:6379> select 6 #选择db6
OK
192.168.56.11:6379[6]> keys * #选择demo这个key
1) "demo"
192.168.56.11:6379[6]> LINDEX demo -2 #查看消息
"{\"message\":\"chuck\",\"@version\":\"1\",\"@timestamp\":\"2016-01-18T10:21:23.583Z\",\"host\":\"linux-node1\"}"
192.168.56.11:6379[6]> LINDEX demo -1 #查看消息
"{\"message\":\"chuck-blog\",\"@version\":\"1\",\"@timestamp\":\"2016-01-18T10:25:54.523Z\",\"host\":\"linux-node1\"}"
为了下一步写input插件到把消息发送到elasticsearch中，多在redis中写入写数据
[root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f redis-out.conf Settings: Default filter workers: 1 Logstash startup completed chuck chuck-blog a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
查看redis中名字为demo的key长度
192.168.56.11:6379[6]> llen demo (integer) 28
9.2) 使用redis发送消息到elasticsearch中
编写redis-in.conf
[root@linux-node1 ~]# cat redis-in.conf
input{
redis {
host => "192.168.56.11"
port => "6379"
db => "6"
data_type => "list"
key => "demo"
}
}
output{
elasticsearch {
hosts => ["192.168.56.11:9200"]
index => "redis-demo-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
启动配置文件
[root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f redis-in.conf Settings: Default filter workers: 1 Logstash startup completed
不断刷新demo这个key的长度（读取很快，刷新一定要速度）
192.168.56.11:6379[6]> llen demo (integer) 28 192.168.56.11:6379[6]> llen demo (integer) 28 192.168.56.11:6379[6]> llen demo (integer) 19 #可以看到redis的消息正在写入到elasticsearch中 192.168.56.11:6379[6]> llen demo (integer) 7 #可以看到redis的消息正在写入到elasticsearch中 192.168.56.11:6379[6]> llen demo (integer) 0
在elasticsearch中查看增加了redis-demo
9.3) 将all.conf的内容改为经由redis
编写shipper.conf作为redis收集logstash配置文件
[root@linux-node1 ~]# cp all.conf shipper.conf
[root@linux-node1 ~]# vim shipper.conf
input {
syslog {
type => "system-syslog"
host => "192.168.56.11"
port => "514"
}
tcp {
type => "tcp-6666"
host => "192.168.56.11"
port => "6666"
}
file {
path => "/var/log/messages"
type => "system"
start_position => "beginning"
}
file {
path => "/var/log/nginx/access_json.log"
codec => json
start_position => "beginning"
type => "nginx-log"
}
file {
path => "/var/log/elasticsearch/chuck-cluster.log"
type => "es-error"
start_position => "beginning"
codec => multiline {
pattern => "^\["
negate => true
what => "previous"
}
}
}
output {
if [type] == "system" {
redis {
host => "192.168.56.11"
port => "6379"
db => "6"
data_type => "list"
key => "system"
}
}
if [type] == "es-error" {
redis {
host => "192.168.56.11"
port => "6379"
db => "6"
data_type => "list"
key => "es-error"
}
}
if [type] == "nginx-log" {
redis {
host => "192.168.56.11"
port => "6379"
db => "6"
data_type => "list"
key => "nginx-log"
}
}
if [type] == "system-syslog" {
redis {
host => "192.168.56.11"
port => "6379"
db => "6"
data_type => "list"
key => "system-syslog"
}
}
if [type] == "tcp-6666" {
redis {
host => "192.168.56.11"
port => "6379"
db => "6"
data_type => "list"
key => "tcp-6666"
}
}
}
在redis中查看keys
192.168.56.11:6379[6]> select 6 OK 192.168.56.11:6379[6]> keys * 1) "system" 2) "nginx-log" 3) "tcp-6666"
编写indexer.conf作为redis发送elasticsearch配置文件
[root@linux-node1 ~]# cat indexer.conf
input {
redis {
type => "system-syslog"
host => "192.168.56.11"
port => "6379"
db => "6"
data_type => "list"
key => "system-syslog"
}
redis {
type => "tcp-6666"
host => "192.168.56.11"
port => "6379"
db => "6"
data_type => "list"
key => "tcp-6666"
}
redis {
type => "system"
host => "192.168.56.11"
port => "6379"
db => "6"
data_type => "list"
key => "system"
}
redis {
type => "nginx-log"
host => "192.168.56.11"
port => "6379"
db => "6"
data_type => "list"
key => "nginx-log"
}
redis {
type => "es-error"
host => "192.168.56.11"
port => "6379"
db => "6"
data_type => "list"
key => "es-error"
}
}
output {
if [type] == "system" {
elasticsearch {
hosts => "192.168.56.11"
index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "es-error" {
elasticsearch {
hosts => "192.168.56.11"
index => "es-error-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "nginx-log" {
elasticsearch {
hosts => "192.168.56.11"
index => "nginx-log-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "system-syslog" {
elasticsearch {
hosts => "192.168.56.11"
index => "system-syslog-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "tcp-6666" {
elasticsearch {
hosts => "192.168.56.11"
index => "tcp-6666-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
}
启动shipper.conf
[root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f shipper.conf Settings: Default filter workers: 1
由于日志量小，很快就会全部被发送到elasticsearch，key也就没了，所以多写写数据到日志中
[root@linux-node1 ~]# for n in `seq 10000` ;do echo $n >>/var/log/elasticsearch/chuck-cluster.log;done [root@linux-node1 ~]# for n in `seq 10000` ;do echo $n >>/var/log/nginx/access_json.log;done [root@linux-node1 ~]# for n in `seq 10000` ;do echo $n >>/var/log/messages;done
查看key的长度看到key在增长
(integer) 2481 192.168.56.11:6379[6]> llen system (integer) 2613 192.168.56.11:6379[6]> llen system (integer) 2795 192.168.56.11:6379[6]> llen system (integer) 2960
启动indexer.conf
[root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f indexer.conf Settings: Default filter workers: 1 Logstash startup completed
查看key的长度看到key在减小
192.168.56.11:6379[6]> llen nginx-log (integer) 9680 192.168.56.11:6379[6]> llen nginx-log (integer) 9661 192.168.56.11:6379[6]> llen nginx-log (integer) 9661 192.168.56.11:6379[6]> llen system (integer) 9591 192.168.56.11:6379[6]> llen system (integer) 9572 192.168.56.11:6379[6]> llen system (integer) 9562
kibana查看nginx-log索引
10) 学习logstash的fliter插件
10.1) 熟悉grok
前面介绍了input和output插件，在这里学习fliter插件
filter插件有很多，在这里就学习grok插件，使用正则匹配日志里的域来拆分。在实际生产中，apache日志不支持jason，就只能使用grok插件匹配；mysql慢查询日志也是无法拆分，只能石油grok正则表达式匹配拆分。
在如下链接，github上有很多写好的grok模板，可以直接引用https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/blob/master/patterns/grok-patterns 在装好的logstash中也会有grok匹配规则，直接可以引用，路径如下:
[root@linux-node1 patterns]# pwd /opt/logstash/vendor/bundle/jruby/1.9/gems/logstash-patterns-core-2.0.2/patterns
10.2) 根据官方文档提供而编写的grok.conf
[root@linux-node1 ~]# cat grok.conf
input {
stdin {}
}
filter {
grok {
match => { "message" => "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}" }
}
}
output {
stdout {
codec => "rubydebug"
}
}
启动logstash，并根据官方文档提供输入，可得到拆分结果如下显示
10.3) 使用logstash收集mysql慢查询日志
倒入生产中mysql的slow日志，示例格式如下:
# Time: 160108 15:46:14 # User@Host: dev_select_user[dev_select_user] @ [192.168.97.86] Id: 714519 # Query_time: 1.638396 Lock_time: 0.000163 Rows_sent: 40 Rows_examined: 939155 SET timestamp=1452239174; SELECT DATE(create_time) as day,HOUR(create_time) as h,round(avg(low_price),2) as low_price FROM t_actual_ad_num_log WHERE create_time>='2016-01-07' and ad_num<=10 GROUP BY DATE(create_time),HOUR(create_time);
使用multiline处理，并编写slow.conf
[root@linux-node1 ~]# cat mysql-slow.conf
input{
file {
path => "/root/slow.log"
type => "mysql-slow-log"
start_position => "beginning"
codec => multiline {
pattern => "^# User@Host:"
negate => true
what => "previous"
}
}
}
filter {
# drop sleep events
grok {
match => { "message" =>"SELECT SLEEP" }
add_tag => [ "sleep_drop" ]
tag_on_failure => [] # prevent default _grokparsefailure tag on real records
}
if "sleep_drop" in [tags] {
drop {}
}
grok {
match => [ "message", "(?m)^# User@Host: %{USER:user}\[[^\]]+\] @ (?:(?<clienthost>\S*) )?\[(?:%{IP:clientip})?\]\s+Id: %{NUMBER:row_id:int}\s*# Query_time: %{NUMBER:query_time:float}\s+Lock_time: %{NUMBER:lock_time:float}\s+Rows_sent: %{NUMBER:rows_sent:int}\s+Rows_examined: %{NUMBER:rows_examined:int}\s*(?:use %{DATA:database};\s*)?SET timestamp=%{NUMBER:timestamp};\s*(?<query>(?<action>\w+)\s+.*)\n#\s*" ]
}
date {
match => [ "timestamp", "UNIX" ]
remove_field => [ "timestamp" ]
}
}
output {
stdout{
codec => "rubydebug"
}
}
执行该配置文件，查看grok正则匹配结果
11) 生产如何上线ELK
11.1) 日志分类
系统日志 rsyslog logstash syslog插件 访问日志 nginx logstash codec json 错误日志 file logstash file+ mulitline 运行日志 file logstash codec json 设备日志 syslog logstash syslog插件 debug日志 file logstash json or mulitline
10.2) 日志标准化
- 路径固定标准化 - 格式尽量使用json