溫馨提示×

溫馨提示×

您好，登錄后才能下訂單哦！

密碼登錄×
登錄注冊×
其他方式登錄
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務(wù)條款》

Docker安裝ELK并實現(xiàn)JSON格式日志分析的方法

發(fā)布時間：2020-09-22 13:19:46 來源：腳本之家 閱讀：242 作者：我的小熊不見了 欄目：服務(wù)器

ELK是什么

ELK是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及前端展示的解決方案，是三個產(chǎn)品的首字母縮寫，分別是ElasticSearch、Logstash和Kibana。

其中Logstash負責對日志進行處理，如日志的過濾、日志的格式化等；ElasticSearch具有強大的文本搜索能力，因此作為日志的存儲容器；而Kibana負責前端的展示。

ELK搭建架構(gòu)如下圖：

Docker安裝ELK并實現(xiàn)JSON格式日志分析的方法

加入了filebeat用于從不同的客戶端收集日志，然后傳遞到Logstash統(tǒng)一處理。

ELK的搭建

因為ELK是三個產(chǎn)品，可以選擇依次安裝這三個產(chǎn)品。

這里選擇使用Docker安裝ELk。

Docker安裝ELk也可以選擇分別下載這三個產(chǎn)品的鏡像并運行，但是本次使用直接下載elk的三合一鏡像來安裝。

因此首先要保證已經(jīng)有了Docker的運行環(huán)境，Docker運行環(huán)境的搭建請查看：https://blog.csdn.net/qq13112...

拉取鏡像

有了Docker環(huán)境之后，在服務(wù)器運行命令：

docker pull sebp/elk

這個命令是在從Docker倉庫下載elk三合一的鏡像，總大小為2個多G，如果發(fā)現(xiàn)下載速度過慢，可以將Docker倉庫源地址替換為國內(nèi)源地址。

下載完成之后，查看鏡像：

docker images

Docker安裝ELK并實現(xiàn)JSON格式日志分析的方法

Logstash配置

在/usr/config/logstash目錄下新建beats-input.conf，用于日志的輸入：

input {
 beats {
  port => 5044
 }
}

新建output.conf，用于日志由Logstash到ElasticSearch的輸出：

output {
 elasticsearch {
  hosts => ["localhost"]
  manage_template => false
  index => "%{[@metadata][beat]}"
 }
}

其中的index為輸出到ElasticSearch后的index。

運行容器

有了鏡像之后直接啟動即可：

docker run -d -p 5044:5044 -p 5601:5601 -p 9203:9200 -p 9303:9300 -v /var/data/elk:/var/lib/elasticsearch -v /usr/config/logstash:/etc/logstash/conf.d --name=elk sebp/elk

-d的意思是后臺運行容器；

-p的意思是宿主機端口:容器端口，即將容器中使用的端口映射到宿主機上的某個端口，ElasticSearch的默認端口是9200和9300，由于我的機器上已經(jīng)運行了3臺ElasticSearch實例，因此此處將映射端口進行了修改；

-v的意思是宿主機的文件|文件夾:容器的文件|文件夾，此處將容器中elasticsearch 的數(shù)據(jù)掛載到宿主機的/var/data/elk上，以防容器重啟后數(shù)據(jù)的丟失；并且將logstash的配置文件掛載到宿主機的/usr/config/logstash目錄。

--name的意思是給容器命名，命名是為了之后操作容器更加方便。

如果你之前搭建過ElasticSearch的話，會發(fā)現(xiàn)搭建的過程中有各種錯誤，但是使用docker搭建elk的過程中并沒有出現(xiàn)那些錯誤。

運行后查看容器：

docker ps

Docker安裝ELK并實現(xiàn)JSON格式日志分析的方法

查看容器日志：

docker logs -f elk

進入容器：

docker exec -it elk /bin/bash

修改配置后重啟容器：

docker restart elk

查看kinaba

瀏覽器輸入http://my_host:5601/
即可看到kinaba界面。此時ElasticSearch中還沒有數(shù)據(jù)，需要安裝Filebeat采集數(shù)據(jù)到elk中。

Filebeat搭建

Filebeat用于采集數(shù)據(jù)并上報到Logstash或者ElasticSearch，在需要采集日志的服務(wù)器上下載Filebeat并解壓即可使用

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-6.2.1-linux-x86_64.tar.gz

tar -zxvf filebeat-6.2.1-linux-x86_64.tar.gz

修改配置文件

進入filebeat，修改filebeat.yml。

filebeat.prospectors:
- type: log
 #需要設(shè)置為true配置才能生效
 enabled: true
 path:
  #配置需要采集的日志路徑
  - /var/log/*.log
 #可以打一個tag以后分類使用
 tag: ["my_tag"]
 #對應(yīng)ElasticSearch的type
 document_type: my_type
setup.kibana:
 #此處為kibana的ip及端口，即kibana:5601
 host: ""
output.logstash:
 #此處為logstash的ip及端口，即logstash:5044
 host: [""]
 #需要設(shè)置為true，否則不生效
 enabled: true
#如果想直接從Filebeat采集數(shù)據(jù)到ElasticSearch，則可以配置output.elasticsearch的相關(guān)配置

運行Filebeat

運行：

./filebeat -e -c filebeat.yml -d "publish"

此時可以看到Filebeat會將配置的path下的log發(fā)送到Logstash；然后在elk中，Logstash處理完數(shù)據(jù)之后就會發(fā)送到ElasticSearch。但我們想做的是通過elk進行數(shù)據(jù)分析，因此導(dǎo)入到ElasticSearch的數(shù)據(jù)必須是JSON格式的。

這是之前我的單條日志的格式：

 2019-10-22 10:44:03.441 INFO rmjk.interceptors.IPInterceptor Line:248 - {"clientType":"1","deCode":"0fbd93a286533d071","eaType":2,"eaid":191970823383420928,"ip":"xx.xx.xx.xx","model":"HONOR STF-AL10","osType":"9","path":"/applicationEnter","result":5,"session":"ef0a5c4bca424194b29e2ff31632ee5c","timestamp":1571712242326,"uid":"130605789659402240","v":"2.2.4"}

導(dǎo)入之后不好分析，之后又想到使用Logstash的filter中的grok來處理日志使之變成JSON格式之后再導(dǎo)入到ElasticSearch中，但是由于我的日志中的參數(shù)是不固定的，發(fā)現(xiàn)難度太大了，于是轉(zhuǎn)而使用Logback，將日志直接格式化成JSON之后，再由Filebeat發(fā)送。

Logback配置

我的項目是Spring Boot，在項目中加入依賴：

<dependency>
 <groupId>net.logstash.logback</groupId>
 <artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
 <version>5.2</version>
</dependency>

然后在項目中的resource目錄下加入logback.xml：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
  <!--
    說明：
    1、日志級別及文件
      日志記錄采用分級記錄，級別與日志文件名相對應(yīng)，不同級別的日志信息記錄到不同的日志文件中
      例如：error級別記錄到log_error_xxx.log或log_error.log（該文件為當前記錄的日志文件），而log_error_xxx.log為歸檔日志，
      日志文件按日期記錄，同一天內(nèi)，若日志文件大小等于或大于2M，則按0、1、2...順序分別命名
      例如log-level-2013-12-21.0.log
      其它級別的日志也是如此。
    2、文件路徑
      若開發(fā)、測試用，在Eclipse中運行項目，則到Eclipse的安裝路徑查找logs文件夾，以相對路徑../logs。
      若部署到Tomcat下，則在Tomcat下的logs文件中
    3、Appender
      FILEERROR對應(yīng)error級別，文件名以log-error-xxx.log形式命名
      FILEWARN對應(yīng)warn級別，文件名以log-warn-xxx.log形式命名
      FILEINFO對應(yīng)info級別，文件名以log-info-xxx.log形式命名
      FILEDEBUG對應(yīng)debug級別，文件名以log-debug-xxx.log形式命名
      stdout將日志信息輸出到控制上，為方便開發(fā)測試使用
  -->
  <contextName>service</contextName>
  <property name="LOG_PATH" value="logs"/>
  <!--設(shè)置系統(tǒng)日志目錄-->
  <property name="APPDIR" value="doctor"/>

  <!-- 日志記錄器，日期滾動記錄 -->
  <appender name="FILEERROR" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
    <!-- 正在記錄的日志文件的路徑及文件名 -->
    <file>${LOG_PATH}/${APPDIR}/log_error.log</file>
    <!-- 日志記錄器的滾動策略，按日期，按大小記錄 -->
    <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
      <!-- 歸檔的日志文件的路徑，例如今天是2013-12-21日志，當前寫的日志文件路徑為file節(jié)點指定，可以將此文件與file指定文件路徑設(shè)置為不同路徑，從而將當前日志文件或歸檔日志文件置不同的目錄。
      而2013-12-21的日志文件在由fileNamePattern指定。%d{yyyy-MM-dd}指定日期格式，%i指定索引 -->
      <fileNamePattern>${LOG_PATH}/${APPDIR}/error/log-error-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
      <!-- 除按日志記錄之外，還配置了日志文件不能超過2M，若超過2M，日志文件會以索引0開始，
      命名日志文件，例如log-error-2013-12-21.0.log -->
      <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
        <maxFileSize>2MB</maxFileSize>
      </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
    </rollingPolicy>
    <!-- 追加方式記錄日志 -->
    <append>true</append>
    <!-- 日志文件的格式 -->
    <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
      <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-5level %logger Line:%-3L - %msg%n</pattern>
      <charset>utf-8</charset>
    </encoder>
    <!-- 此日志文件只記錄info級別的 -->
    <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
      <level>error</level>
      <onMatch>ACCEPT</onMatch>
      <onMismatch>DENY</onMismatch>
    </filter>
  </appender>

  <!-- 日志記錄器，日期滾動記錄 -->
  <appender name="FILEWARN" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
    <!-- 正在記錄的日志文件的路徑及文件名 -->
    <file>${LOG_PATH}/${APPDIR}/log_warn.log</file>
    <!-- 日志記錄器的滾動策略，按日期，按大小記錄 -->
    <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
      <!-- 歸檔的日志文件的路徑，例如今天是2013-12-21日志，當前寫的日志文件路徑為file節(jié)點指定，可以將此文件與file指定文件路徑設(shè)置為不同路徑，從而將當前日志文件或歸檔日志文件置不同的目錄。
      而2013-12-21的日志文件在由fileNamePattern指定。%d{yyyy-MM-dd}指定日期格式，%i指定索引 -->
      <fileNamePattern>${LOG_PATH}/${APPDIR}/warn/log-warn-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
      <!-- 除按日志記錄之外，還配置了日志文件不能超過2M，若超過2M，日志文件會以索引0開始，
      命名日志文件，例如log-error-2013-12-21.0.log -->
      <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
        <maxFileSize>2MB</maxFileSize>
      </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
    </rollingPolicy>
    <!-- 追加方式記錄日志 -->
    <append>true</append>
    <!-- 日志文件的格式 -->
    <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
      <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-5level %logger Line:%-3L - %msg%n</pattern>
      <charset>utf-8</charset>
    </encoder>
    <!-- 此日志文件只記錄info級別的 -->
    <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
      <level>warn</level>
      <onMatch>ACCEPT</onMatch>
      <onMismatch>DENY</onMismatch>
    </filter>
  </appender>

  <!-- 日志記錄器，日期滾動記錄 -->
  <appender name="FILEINFO" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
    <!-- 正在記錄的日志文件的路徑及文件名 -->
    <file>${LOG_PATH}/${APPDIR}/log_info.log</file>
    <!-- 日志記錄器的滾動策略，按日期，按大小記錄 -->
    <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
      <!-- 歸檔的日志文件的路徑，例如今天是2013-12-21日志，當前寫的日志文件路徑為file節(jié)點指定，可以將此文件與file指定文件路徑設(shè)置為不同路徑，從而將當前日志文件或歸檔日志文件置不同的目錄。
      而2013-12-21的日志文件在由fileNamePattern指定。%d{yyyy-MM-dd}指定日期格式，%i指定索引 -->
      <fileNamePattern>${LOG_PATH}/${APPDIR}/info/log-info-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
      <!-- 除按日志記錄之外，還配置了日志文件不能超過2M，若超過2M，日志文件會以索引0開始，
      命名日志文件，例如log-error-2013-12-21.0.log -->
      <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
        <maxFileSize>2MB</maxFileSize>
      </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
    </rollingPolicy>
    <!-- 追加方式記錄日志 -->
    <append>true</append>
    <!-- 日志文件的格式 -->
    <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
      <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-5level %logger Line:%-3L - %msg%n</pattern>
      <charset>utf-8</charset>
    </encoder>
    <!-- 此日志文件只記錄info級別的 -->
    <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
      <level>info</level>
      <onMatch>ACCEPT</onMatch>
      <onMismatch>DENY</onMismatch>
    </filter>
  </appender>

  <appender name="jsonLog" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
    <!-- 正在記錄的日志文件的路徑及文件名 -->
    <file>${LOG_PATH}/${APPDIR}/log_IPInterceptor.log</file>
    <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
      <fileNamePattern>${LOG_PATH}/${APPDIR}/log_IPInterceptor.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
    </rollingPolicy>
    <encoder class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
      <jsonFactoryDecorator class="net.logstash.logback.decorate.CharacterEscapesJsonFactoryDecorator">
        <escape>
          <targetCharacterCode>10</targetCharacterCode>
          <escapeSequence>\u2028</escapeSequence>
        </escape>
      </jsonFactoryDecorator>
      <providers>
        <pattern>
          <pattern>
            {
            "timestamp":"%date{ISO8601}",
            "uid":"%mdc{uid}",
            "requestIp":"%mdc{ip}",
            "id":"%mdc{id}",
            "clientType":"%mdc{clientType}",
            "v":"%mdc{v}",
            "deCode":"%mdc{deCode}",
            "dataId":"%mdc{dataId}",
            "dataType":"%mdc{dataType}",
            "vid":"%mdc{vid}",
            "did":"%mdc{did}",
            "cid":"%mdc{cid}",
            "tagId":"%mdc{tagId}"
            }
          </pattern>
        </pattern>
      </providers>
    </encoder>
  </appender>
  <!-- 彩色日志 -->
  <!-- 彩色日志依賴的渲染類 -->
  <conversionRule conversionWord="clr" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ColorConverter"/>
  <conversionRule conversionWord="wex"
          converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.WhitespaceThrowableProxyConverter"/>
  <conversionRule conversionWord="wEx"
          converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ExtendedWhitespaceThrowableProxyConverter"/>
  <!-- 彩色日志格式 -->
  <property name="CONSOLE_LOG_PATTERN"
       value="${CONSOLE_LOG_PATTERN:-%clr(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}){faint} %clr(${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p}) %clr(${PID:- }){magenta} %clr(---){faint} %clr([%15.15t]){faint} %clr(%-40.40logger{39}){cyan} %clr(:){faint} %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}}"/>
  <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
    <!--encoder 默認配置為PatternLayoutEncoder-->
    <encoder>
      <pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</pattern>
      <charset>utf-8</charset>
    </encoder>
    <!--此日志appender是為開發(fā)使用，只配置最底級別，控制臺輸出的日志級別是大于或等于此級別的日志信息-->
    <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
      <level>debug</level>
    </filter>
  </appender>

  <!-- 指定項目中某個包，當有日志操作行為時的日志記錄級別 -->
  <!-- rmjk.dao.mappe為根包，也就是只要是發(fā)生在這個根包下面的所有日志操作行為的權(quán)限都是DEBUG -->
  <!-- 級別依次為【從高到低】：FATAL > ERROR > WARN > INFO > DEBUG > TRACE -->
  <logger name="rmjk.dao.mapper" level="DEBUG"/>
  <logger name="rmjk.service" level="DEBUG"/>
  <!--顯示日志-->
  <logger name="org.springframework.jdbc.core" additivity="false" level="DEBUG">
    <appender-ref ref="STDOUT"/>
    <appender-ref ref="FILEINFO"/>
  </logger>
  <!-- 打印json日志  -->
  <logger name="IPInterceptor" level="info" additivity="false">
    <appender-ref ref="jsonLog"/>
  </logger>

  <!-- 生產(chǎn)環(huán)境下，將此級別配置為適合的級別，以免日志文件太多或影響程序性能 -->
  <root level="INFO">
    <appender-ref ref="FILEERROR"/>
    <appender-ref ref="FILEWARN"/>
    <appender-ref ref="FILEINFO"/>

    <!-- 生產(chǎn)環(huán)境將請stdout,testfile去掉 -->
    <appender-ref ref="STDOUT"/>
  </root>
</configuration>

其中的關(guān)鍵為：

<logger name="IPInterceptor" level="info" additivity="false">
   <appender-ref ref="jsonLog"/>
</logger>

在需要打印的文件中引入slf4j：

 private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger("IPInterceptor");

MDC中放入需要打印的信息：

MDC.put("ip", ipAddress);
MDC.put("path", servletPath);
MDC.put("uid", paramMap.get("uid") == null ? "" : paramMap.get("uid").toString());

此時如果使用了LOG.info("msg")的話，打印的內(nèi)容會輸入到日志的message中，日志格式如下：

Docker安裝ELK并實現(xiàn)JSON格式日志分析的方法

修改Logstash配置

修改/usr/config/logstash目錄下的beats-input.conf：

input {
 beats {
  port => 5044
  codec => "json"
 }
}

只加了一句codec => "json"，但是Logstash會按照JSON格式來解析輸入的內(nèi)容。

因為修改了配置，重啟elk：

docker restart elk

這樣，當我們的日志生成完畢之后，使用Filebeat導(dǎo)入到elk中，就可以通過Kibana來進行日志分析了。

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。

向AI問一下細節(jié)

免責聲明：本站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以原創(chuàng)、轉(zhuǎn)載和分享為主，文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如果涉及侵權(quán)請聯(lián)系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關(guān)證據(jù)，一經(jīng)查實，將立刻刪除涉嫌侵權(quán)內(nèi)容。

AI
助
手