背景：
最近线上上了ELK，但是只用了一台Redis在中间作为消息队列，以减轻前端es集群的压力，Redis的集群解决方案暂时没有接触过，并且Redis作为消息队列并不是它的强项；所以最近将Redis换成了专业的消息信息发布订阅系统Kafka, Kafka的更多介绍大家可以看这里：http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/39499283 ,关于ELK的知识网上有很多的哦， 此篇博客主要是总结一下目前线上这个平台的实施步骤，ELK是怎么跟Kafka结合起来的。好吧，动手！
ELK架构拓扑：
然而我这里的整个日志收集平台就是这样的拓扑：
1，使用一台Nginx代理访问kibana的请求;
2，两台es组成es集群，并且在两台es上面都安装kibana;（以下对elasticsearch简称es）
3，中间三台服务器就是我的kafka(zookeeper)集群啦; 上面写的消费者/生产者这是kafka(zookeeper)中的概念;
4，最后面的就是一大堆的生产服务器啦，上面使用的是logstash，当然除了logstash也可以使用其他的工具来收集你的应用程序的日志，例如：Flume，Scribe，Rsyslog，Scripts……
角色：
软件选用：
elasticsearch-1.7.3.tar.gz #这里需要说明一下，前几天使用了最新的elasticsearch2.0，java-1.8.0报错，目前未找到原因，故这里使用1.7.3版本
Logstash-2.0.0.tar.gz
kibana-4.1.2-linux-x64.tar.gz
以上软件都可以从官网下载:https://www.elastic.co/downloads
java-1.8.0，nginx采用yum安装
部署步骤：
1.ES集群安装配置;
2.Logstash客户端配置(直接写入数据到ES集群，写入系统messages日志);
3.Kafka(zookeeper)集群配置;(Logstash写入数据到Kafka消息系统);
4.Kibana部署;
5.Nginx负载均衡Kibana请求;
6.案例：nginx日志收集以及MySQL慢日志收集;
7.Kibana报表基本使用;
ES集群安装配置;
es1.example.com:
1.安装java-1.8.0以及依赖包
yum install -y epel-release
yum install -y java-1.8.0 git wget lrzsz
2.获取es软件包
wget https://download.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.7.3.tar.gz
tar -xf elasticsearch-1.7.3.tar.gz -C /usr/local
ln -sv /usr/local/elasticsearch-1.7.3 /usr/local/elasticsearch
3.修改配置文件
[root@es1 ~]# vim /usr/local/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
32 cluster.name: es-cluster #组播的名称地址
40 node.name: "es-node1 " #节点名称，不能和其他节点重复
47 node.master: true #节点能否被选举为master
51 node.data: true #节点是否存储数据
107 index.number_of_shards: 5 #索引分片的个数
111 index.number_of_replicas: 1 #分片的副本个数
145 path.conf: /usr/local/elasticsearch/config/ #配置文件的路径
149 path.data: /data/es/data #数据目录路径
159 path.work: /data/es/worker #工作目录路径
163 path.logs: /usr/local/elasticsearch/logs/ #日志文件路径
167 path.plugins: /data/es/plugins #插件路径
184 bootstrap.mlockall: true #内存不向swap交换
232 http.enabled: true #启用http
4.创建相关目录
mkdir /data/es/{data,worker,plugins} -p
5.获取es服务管理脚本
[root@es1 ~]# git clone https://github.com/elastic/elasticsearch-servicewrapper.git
[root@es1 ~]# mv elasticsearch-servicewrapper/service /usr/local/elasticsearch/bin/
[root@es1 ~]# /usr/local/elasticsearch/bin/service/elasticsearch install
Detected RHEL or Fedora:
Installing the Elasticsearch daemon..
[root@es1 ~]#
#这时就会在/etc/init.d/目录下安装上es的管理脚本啦
#修改其配置:
[root@es1 ~]#
set.default.ES_HOME=/usr/local/elasticsearch #安装路径
set.default.ES_HEAP_SIZE=1024 #jvm内存大小，根据实际环境调整即可
6.启动es ，并检查其服务是否正常
[root@es1 ~]# netstat -nlpt | grep -E "9200|"9300
tcp 0 0 0.0.0.0:9200 0.0.0.0:* LISTEN 1684/java
tcp 0 0 0.0.0.0:9300 0.0.0.0:* LISTEN 1684/java
访问http://192.168.2.18:9200/ 如果出现以下提示信息说明安装配置完成啦，
7.es1节点好啦，我们直接把目录复制到es2
[root@es1 local]# scp -r elasticsearch-1.7.3 192.168.12.19:/usr/local/
[root@es2 local]# ln -sv elasticsearch-1.7.3 elasticsearch
[root@es2 local]# elasticsearch/bin/service/elasticsearch install
#es2只需要修改node.name即可，其他都与es1相同配置
8.安装es的管理插件
es官方提供一个用于管理es的插件，可清晰直观看到es集群的状态，以及对集群的操作管理，安装方法如下：
[root@es1 local]# /usr/local/elasticsearch/bin/plugin -i mobz/elasticsearch-head
安装好之后，访问方式为： http://192.168.2.18:9200/_plugin/head，由于集群中现在暂时没有数据，所以显示为空,
此时，es集群的部署完成。
Logstash客户端安装配置;
在webserve1上面安装Logstassh
1.downloads 软件包 ，这里注意，Logstash是需要依赖java环境的，所以这里还是需要yum install -y java-1.8.0.
[root@webserver1 ~]# wget https://download.elastic.co/logstash/logstash/logstash-2.0.0.tar.gz
[root@webserver1 ~]# tar -xf logstash-2.0.0.tar.gz -C /usr/local
[root@webserver1 ~]# cd /usr/local/
[root@webserver1 local]# ln -sv logstash-2.0.0 logstash
[root@webserver1 local]# mkdir logs etc
2.提供logstash管理脚本，其中里面的配置路径可根据实际情况修改
#!/bin/bash
#chkconfig: 2345 55 24
#description: logstash service manager
#auto: Maoqiu Guo
FILE='/usr/local/logstash/etc/*.conf' #logstash配置文件
LOGBIN='/usr/local/logstash/bin/logstash agent --verbose --config' #指定logstash配置文件的命令
LOCK='/usr/local/logstash/locks' #用锁文件配合服务启动与关闭
LOGLOG='--log /usr/local/logstash/logs/stdou.log' #日志
START() {
if [ -f $LOCK ];then
echo -e "Logstash is already \033[32mrunning\033[0m, do nothing."
else
echo -e "Start logstash service.\033[32mdone\033[m"
nohup ${LOGBIN} ${FILE} ${LOGLOG} &
touch $LOCK
fi
}
STOP() {
if [ ! -f $LOCK ];then
echo -e "Logstash is already stop, do nothing."
else
echo -e "Stop logstash serivce \033[32mdone\033[m"
rm -rf $LOCK
ps -ef | grep logstash | grep -v "grep" | awk '{print $2}' | xargs kill -s 9 >/dev/null
fi
}
STATUS() {
ps aux | grep logstash | grep -v "grep" >/dev/null
if [ -f $LOCK ] && [ $? -eq 0 ]; then
echo -e "Logstash is: \033[32mrunning\033[0m..."
else
echo -e "Logstash is: \033[31mstopped\033[0m..."
fi
}
TEST(){
${LOGBIN} ${FILE} --configtest
}
case "$1" in
start)
START
;;
stop)
STOP
;;
status)
STATUS
;;
restart)
STOP
sleep 2
START
;;
test)
TEST
;;
*)
echo "Usage: /etc/init.d/logstash (test|start|stop|status|restart)"
;;
esac
3.Logstash 向es集群写数据
(1)编写一个logstash配置文件
[root@webserver1 etc]# cat logstash.conf
input { #数据的输入从标准输入
stdin {}
}
output { #数据的输出我们指向了es集群
elasticsearch {
hosts => ["192.168.2.18:9200","192.168.2.19:9200"] ＃es主机的ip及端口
}
}
[root@webserver1 etc]#
(2)检查配置文件是否有语法错
[root@webserver1 etc]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf --configtest --verbose
Configuration OK
[root@webserver1 etc]#
(3)既然配置ok我们手动启动它，然后写点东西看能否写到es
ok.上图已经看到logstash已经可以正常的工作啦.
４.下面演示一下如何收集系统日志
将之前的配置文件修改如下所示内容，然后启动logstash服务就可以在web页面中看到messages的日志写入es，并且创建了一条索引
[root@webserver1 etc]# cat logstash.conf
input { #这里的输入使用的文件，即日志文件messsages
file {
path => "/var/log/messages" ＃这是日志文件的绝对路径
start_position => "beginning" ＃这个表示从messages的第一行读取，即文件开始处
}
}
output { ＃输出到es
elasticsearch {
hosts => ["192.168.2.18:9200","192.168.2.19:9200"]
index => "system-messages-%{+YYYY-MM}" ＃这里将按照这个索引格式来创建索引
}
}
[root@webserver1 etc]#
启动logstash后，我们来看head这个插件的web页面
ok，系统日志我们已经成功的收集，并且已经写入到es集群中，那上面的演示是logstash直接将日志写入到es集群中的，这种场合我觉得如果量不是很大的话直接像上面已将将输出output定义到es集群即可，如果量大的话需要加上消息队列来缓解es集群的压力。前面已经提到了我这边之前使用的是单台redis作为消息队列，但是redis不能作为list类型的集群，也就是redis单点的问题没法解决，所以这里我选用了kafka ;下面就在三台server上面安装kafka集群
Kafka集群安装配置;
在搭建kafka集群时，需要提前安装zookeeper集群，当然kafka已经自带zookeeper程序只需要解压并且安装配置就行了
kafka1上面的配置：
1.获取软件包.官网：http://kafka.apache.org
[root@kafka1 ~]# wget http://mirror.rise.ph/apache/kafka/0.8.2.1/kafka_2.11-0.8.2.1.tgz
[root@kafka1 ~]# tar -xf kafka_2.11-0.8.2.1.tgz -C /usr/local/
[root@kafka1 ~]# cd /usr/local/
[root@kafka1 local]# ln -sv kafka_2.11-0.8.2.1 kafka
2.配置zookeeper集群，修改配置文件
[root@kafka1 ~]# vim /usr/local/kafka/config/zookeeper.propertie
dataDir=/data/zookeeper
clienrtPort=2181
tickTime=2000
initLimit=20
syncLimit=10
server.2=192.168.2.22:2888:3888
server.3=192.168.2.23:2888:3888
server.4=192.168.2.24:2888:3888
＃说明：
tickTime: 这个时间是作为 Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。
2888端口：表示的是这个服务器与集群中的 Leader 服务器交换信息的端口；
3888端口：表示的是万一集群中的 Leader 服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的 Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。
3.创建zookeeper所需要的目录
[root@kafka1 ~]# mkdir /data/zookeeper
4.在/data/zookeeper目录下创建myid文件，里面的内容为数字，用于标识主机，如果这个文件没有的话，zookeeper是没法启动的哦
[root@kafka1 ~]# echo 2 > /data/zookeeper/myid
以上就是zookeeper集群的配置，下面等我配置好kafka之后直接复制到其他两个节点即可
5.kafka配置
[root@kafka1 ~]# vim /usr/local/kafka/config/server.properties
broker.id=2 ＃ 唯一，填数字，本文中分别为2/3/4
prot=9092 ＃ 这个broker监听的端口
host.name=192.168.2.22 ＃ 唯一，填服务器IP
log.dir=/data/kafka-logs # 该目录可以不用提前创建，在启动时自己会创建
zookeeper.connect=192.168.2.22:2181,192.168.2.23:2181,192.168.2.24:2181 ＃这个就是zookeeper的ip及端口
num.partitions=16 # 需要配置较大 分片影响读写速度
log.dirs=/data/kafka-logs # 数据目录也要单独配置磁盘较大的地方
log.retention.hours=168 # 时间按需求保留过期时间 避免磁盘满
6.将kafka(zookeeper)的程序目录全部拷贝至其他两个节点
[root@kafka1 ~]# scp -r /usr/local/kafka 192.168.2.23:/usr/local/
[root@kafka1 ~]# scp -r /usr/local/kafka 192.168.2.24:/usr/local/
7.修改两个借点的配置，注意这里除了以下两点不同外，都是相同的配置
（1）zookeeper的配置
mkdir /data/zookeeper
echo "x" > /data/zookeeper/myid
（2）kafka的配置
broker.id=2
host.name=192.168.2.22
8.修改完毕配置之后我们就可以启动了，这里先要启动zookeeper集群，才能启动kafka
我们按照顺序来，kafka1 –> kafka2 –>kafka3
[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/zookeeper-server-start.sh /usr/local/kafka/config/zookeeper.properties & #zookeeper启动命令
[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/zookeeper-server-stop.sh #zookeeper停止的命令
注意，如果zookeeper有问题 nohup的日志文件会非常大，把磁盘占满，这个zookeeper服务可以通过自己些服务脚本来管理服务的启动与关闭。
后面两台执行相同操作，在启动过程当中会出现以下报错信息
[2015-11-13 19:18:04,225] WARN Cannot open channel to 3 at election address /192.168.2.23:3888 (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager)
java.net.ConnectException: Connection refused
at java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:350)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress(AbstractPlainSocketImpl.java:206)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect(AbstractPlainSocketImpl.java:188)
at java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:392)
at java.net.Socket.connect(Socket.java:589)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager.connectOne(QuorumCnxManager.java:368)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager.connectAll(QuorumCnxManager.java:402)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.FastLeaderElection.lookForLeader(FastLeaderElection.java:840)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeer.run(QuorumPeer.java:762)
[2015-11-13 19:18:04,232] WARN Cannot open channel to 4 at election address /192.168.2.24:3888 (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager)
java.net.ConnectException: Connection refused
at java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:350)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress(AbstractPlainSocketImpl.java:206)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect(AbstractPlainSocketImpl.java:188)
at java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:392)
at java.net.Socket.connect(Socket.java:589)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager.connectOne(QuorumCnxManager.java:368)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager.connectAll(QuorumCnxManager.java:402)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.FastLeaderElection.lookForLeader(FastLeaderElection.java:840)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeer.run(QuorumPeer.java:762)
[2015-11-13 19:18:04,233] INFO Notification time out: 6400 (org.apache.zookeeper.server.quorum.FastLeaderElection)
由于zookeeper集群在启动的时候，每个结点都试图去连接集群中的其它结点，先启动的肯定连不上后面还没启动的，所以上面日志前面部分的异常是可以忽略的。通过后面部分可以看到，集群在选出一个Leader后，最后稳定了。
其他节点也可能会出现类似的情况，属于正常。
9.zookeeper服务检查
[root@kafka1~]# netstat -nlpt | grep -E "2181|2888|3888"
tcp 0 0 192.168.2.24:3888 0.0.0.0:* LISTEN 1959/java
tcp 0 0 0.0.0.0:2181 0.0.0.0:* LISTEN 1959/java
[root@kafka2 ~]# netstat -nlpt | grep -E "2181|2888|3888"
tcp 0 0 192.168.2.23:3888 0.0.0.0:* LISTEN 1723/java
tcp 0 0 0.0.0.0:2181 0.0.0.0:* LISTEN 1723/java
[root@kafka3 ~]# netstat -nlpt | grep -E "2181|2888|3888"
tcp 0 0 192.168.2.24:3888 0.0.0.0:* LISTEN 950/java
tcp 0 0 0.0.0.0:2181 0.0.0.0:* LISTEN 950/java
tcp 0 0 192.168.2.24:2888 0.0.0.0:* LISTEN 950/java
#可以看出，如果哪台是Leader,那么它就拥有2888这个端口
ok. 这时候zookeeper集群已经启动起来了，下面启动kafka，也是依次按照顺序启动
[root@kafka1 ~]# nohup /usr/local/kafka/bin/kafka-server-start.sh /usr/local/kafka/config/server.properties & #kafka启动的命令
[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-server-stop.sh #kafka停止的命令
注意，跟zookeeper服务一样，如果kafka有问题 nohup的日志文件会非常大,把磁盘占满，这个kafka服务同样可以通过自己些服务脚本来管理服务的启动与关闭。
此时三台上面的zookeeper及kafka都已经启动完毕，来检测以下吧
(1)建立一个主题
[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic summer
#注意：factor大小不能超过broker数
(2)查看有哪些主题已经创建
[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.2.22:2181 #列出集群中所有的topic
summer #已经创建成功
(3)查看summer这个主题的详情
[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.2.22:2181 --topic summer
Topic:summer PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: summer Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 2,4,3 Isr: 2,4,3
#主题名称：summer
#Partition:只有一个，从0开始
#leader ：id为2的broker
#Replicas 副本存在于broker id为2,3,4的上面
#Isr:活跃状态的broker
(4)发送消息，这里使用的是生产者角色
[root@kafka1 ~]# /bin/bash /usr/local/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.2.22:9092 --topic summer
This is a messages
welcome to kafka
(5)接收消息，这里使用的是消费者角色
[root@kafka2 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.2.24:2181 --topic summer --from-beginning
This is a messages
welcome to kafka
如果能够像上面一样能够接收到生产者发过来的消息，那说明基于kafka的zookeeper集群就成功啦。
10，下面我们将webserver1上面的logstash的输出改到kafka上面，将数据写入到kafka中
(1)修改webserver1上面的logstash配置，如下所示：各个参数可以到官网查询.
root@webserver1 etc]# cat logstash.conf
input { #这里的输入还是定义的是从日志文件输入
file {
type => "system-message"
path => "/var/log/messages"
start_position => "beginning"
}
}
output {
#stdout { codec => rubydebug } #这是标准输出到终端，可以用于调试看有没有输出，注意输出的方向可以有多个
kafka { #输出到kafka
bootstrap_servers => "192.168.2.22:9092,192.168.2.23:9092,192.168.2.24:9092" #他们就是生产者
topic_id => "system-messages" #这个将作为主题的名称，将会自动创建
compression_type => "snappy" #压缩类型
}
}
[root@webserver1 etc]#
(2)配置检测
[root@webserver1 etc]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf --configtest --verbose
Configuration OK
[root@webserver1 etc]#
(2)启动Logstash，这里我直接在命令行执行即可
[root@webserver1 etc]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf
(3)验证数据是否写入到kafka，这里我们检查是否生成了一个叫system-messages的主题
[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.2.22:2181
summer
system-messages #可以看到这个主题已经生成了
#再看看这个主题的详情:
[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.2.22:2181 --topic system-messages
Topic:system-messages PartitionCount:16 ReplicationFactor:1 Configs:
Topic: system-messages Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
Topic: system-messages Partition: 1 Leader: 3 Replicas: 3 Isr: 3
Topic: system-messages Partition: 2 Leader: 4 Replicas: 4 Isr: 4
Topic: system-messages Partition: 3 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
Topic: system-messages Partition: 4 Leader: 3 Replicas: 3 Isr: 3
Topic: system-messages Partition: 5 Leader: 4 Replicas: 4 Isr: 4
Topic: system-messages Partition: 6 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
Topic: system-messages Partition: 7 Leader: 3 Replicas: 3 Isr: 3
Topic: system-messages Partition: 8 Leader: 4 Replicas: 4 Isr: 4
Topic: system-messages Partition: 9 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
Topic: system-messages Partition: 10 Leader: 3 Replicas: 3 Isr: 3
Topic: system-messages Partition: 11 Leader: 4 Replicas: 4 Isr: 4
Topic: system-messages Partition: 12 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
Topic: system-messages Partition: 13 Leader: 3 Replicas: 3 Isr: 3
Topic: system-messages Partition: 14 Leader: 4 Replicas: 4 Isr: 4
Topic: system-messages Partition: 15 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
[root@kafka1 ~]#
可以看出，这个主题生成了16个分区，每个分区都有对应自己的Leader，但是我想要有10个分区，3个副本如何办？还是跟我们上面一样命令行来创建主题就行，当然对于logstash输出的我们也可以提前先定义主题，然后启动logstash 直接往定义好的主题写数据就行啦，命令如下：
[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.2.22:2181 --replication-factor 3 --partitions 10 --topic TOPIC_NAME
好了，我们将logstash收集到的数据写入到了kafka中了，在实验过程中我使用while脚本测试了如果不断的往kafka写数据的同时停掉两个节点，数据写入没有任何问题。
那如何将数据从kafka中读取然后给我们的es集群呢？那下面我们在kafka集群上安装Logstash，安装步骤不再赘述；三台上面的logstash 的配置如下，作用是将kafka集群的数据读取然后转交给es集群，这里为了测试我让他新建一个索引文件，注意这里的输入日志还是messages，主题名称还是“system-messages”
[root@kafka1 etc]# more logstash.conf
input {
kafka {
zk_connect => "192.168.2.22:2181,192.168.2.23:2181,192.168.2.24:2181" #消费者们
topic_id => "system-messages"
codec => plain
reset_beginning => false
consumer_threads => 5
decorate_events => true
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.2.18:9200","192.168.2.19:9200"]
index => "test-system-messages-%{+YYYY-MM}" #为了区分之前实验，我这里新生成的所以名字为“test-system-messages-%{+YYYY-MM}”
}
}
在三台kafka上面启动Logstash，注意我这里是在命令行启动的；
[root@kafka1 etc]# pwd
/usr/local/logstash/etc
[root@kafka1 etc]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf
[root@kafka2 etc]# pwd
/usr/local/logstash/etc
[root@kafka2 etc]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf
[root@kafka3 etc]# pwd
/usr/local/logstash/etc
[root@kafka3 etc]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf
在webserver1上写入测试内容，即webserver1上面利用message这个文件来测试，我先将其清空，然后启动
[root@webserver1 etc]# >/var/log/messages
[root@webserver1 etc]# echo "我将通过kafka集群达到es集群哦^0^" >> /var/log/messages
#启动logstash,让其读取messages中的内容
下图为我在客户端写入到kafka集群的同时也将其输入到终端，这里写入了三条内容
而下面三张图侧可以看出，三台Logstash 很平均的从kafka集群当中读取出来了日志内容
再来看看我们的es管理界面
ok ,看到了吧，
流程差不多就是下面 酱紫咯
由于篇幅较长，我将
4.Kibana部署;
5.Nginx负载均衡Kibana请求;
6.案例：nginx日志收集以及MySQL慢日志收集;
7.Kibana报表基本使用;
转自
企业日志大数据分析系统ELK+KAFKA实现
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyMDA1MzgyNw==&mid=2651969453&idx=1&sn=1c4d7d7b55deea7300f3b3701fbcdc89&chksm=8c349f81bb431697da71338a862c9528b5cd1c176129424a8b70548ae9c44017289650ac4d61&scene=0#rd