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萬字長文：ELK（V7）部署與架構(gòu)分析

發(fā)布時間：2020-07-24 18:23:43 來源：網(wǎng)絡(luò) 閱讀：4018 作者：新鈦云服 欄目：云計算

作者：秦偉

1.ELK的背景介紹與應(yīng)用場景

在項(xiàng)目應(yīng)用運(yùn)行的過程中，往往會產(chǎn)生大量的日志，我們往往需要根據(jù)日志來定位分析我們的服務(wù)器項(xiàng)目運(yùn)行情況與BUG產(chǎn)生位置。一般情況下直接在日志文件中tailf、 grep、awk 就可以獲得自己想要的信息。但在規(guī)模較大的場景中，此方法效率低下，面臨問題包括日志量過大、文本搜索太慢、如何多維度查詢。這就需要對服務(wù)器上的日志收集匯總。常見解決思路是建立集中式日志收集系統(tǒng)，將所有節(jié)點(diǎn)上的日志統(tǒng)一收集，管理，訪問。

一般大型系統(tǒng)往往是一種分布式部署的架構(gòu)，不同的服務(wù)模塊部署在不同的服務(wù)器上，問題出現(xiàn)時，大部分情況需要根據(jù)問題暴露的關(guān)鍵信息，定位到具體的服務(wù)器和服務(wù)模塊，所以構(gòu)建一套集中式日志系統(tǒng)，可以提高定位問題的效率。一個完整的集中式日志系統(tǒng)，需要包含以下幾個主要特點(diǎn)：
收集－能夠采集多種來源的日志數(shù)據(jù)，服務(wù)日志與系統(tǒng)日志。
傳輸－能夠穩(wěn)定的把日志數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒胂到y(tǒng)
存儲－如何存儲日志數(shù)據(jù)，持久化數(shù)據(jù)。
分析－可以支持 UI 分析，界面化定制查看日志操作。
ELK提供了一整套解決方案，并且都是開源軟件，之間互相配合使用，完美銜接，高效的滿足了很多場合的應(yīng)用。是目前主流的一種日志系統(tǒng)。

2.ELK簡介：
ELK是三個開源軟件的縮寫，分別表示：Elasticsearch, Logstash, Kibana , 它們都是開源軟件。其中后來新增了一個FileBeat。
即ELK主要由Elasticsearch（搜索）、Logstash（收集與分析）和Kibana（展示）三部分組件組成；

萬字長文：ELK（V7）部署與架構(gòu)分析

其中各組件說明如下：
Filebeat：輕量級數(shù)據(jù)收集引擎。早期的ELK架構(gòu)中使用Logstash收集、解析日志，但是Logstash對內(nèi)存、cpu、io等資源消耗比較高。如果用它來對服務(wù)器進(jìn)行日志收集，將加重服務(wù)器的負(fù)載。相比 Logstash，Beats所占系統(tǒng)的CPU和內(nèi)存幾乎可以忽略不計，所以filebeat作為一個輕量級的日志收集處理工具(Agent)，它可以用來替代Logstash，由于其占用資源少，所以更適合于在各個服務(wù)器上搜集日志后傳輸給Logstash，這也是官方推薦的一種做法?！臼占罩尽?/p>

Logstash：數(shù)據(jù)收集處理引擎。支持動態(tài)的從各種數(shù)據(jù)源搜集數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、分析、豐富、統(tǒng)一格式等操作，然后存儲以供后續(xù)使用?！緦θ罩具M(jìn)行過濾、分析】

Elasticsearch：分布式搜索引擎。是基于Lucene的開源分布式搜索服務(wù)器，具有高可伸縮、高可靠、易管理等特點(diǎn)?？梢杂糜谌臋z索、結(jié)構(gòu)化檢索和分析，并能將這三者結(jié)合起來?！舅鸭⒎治?、存儲數(shù)據(jù)】
Kibana：可視化平臺。它能夠搜索、展示存儲在 Elasticsearch 中索引數(shù)據(jù)。使用它可以很方便的用圖表、表格、地圖展示和分析數(shù)據(jù)?！緢D形化展示日志】

結(jié)合以上，常見的日志系統(tǒng)架構(gòu)圖如下：

萬字長文：ELK（V7）部署與架構(gòu)分析

如上圖所示，日志文件分別由filebeat在服務(wù)器上進(jìn)行收集，收集的日志文件匯總到logstash上并對文件數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、分析、豐富、統(tǒng)一格式等操作，然后發(fā)送到Elasticsearch，進(jìn)一步對日志進(jìn)行結(jié)構(gòu)化檢索和分析，并存儲下來，最后由kibana進(jìn)行展示。
這只是日志系統(tǒng)的一種最初級結(jié)構(gòu)，生產(chǎn)環(huán)境中需要對此結(jié)構(gòu)進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。

3.ELK系統(tǒng)的部署（配置將在生產(chǎn)環(huán)境架構(gòu)中進(jìn)行說明）

環(huán)境：CentOS7.5部署ELK 7版本
準(zhǔn)備工作： CentOS7.5
elasticsearch7， logstash7, kibana7
關(guān)閉防火墻和SELinux并更新yum源（非必須）：yum -y update
本次分布式部署的ELK版本為2019年五月份左右最新發(fā)布的版本，更新了許多新特性，后面將詳細(xì)說明。在安裝上面本次極大簡化了安裝步驟，可以源碼，組件安裝，本次采用YUM+插件docker安裝，能達(dá)到相同的效果。

3.1Filebeat安裝與配置
#！/bin/bash

安裝Filebeat

rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
cat>/etc/yum.repos.d/elk-elasticsearch.repo<<EOF
[elastic-7.x]
name=Elasticrepository for 7.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md
EOF
yum -yinstall filebeat
systemctl enablefilebeat
systemctl startfilebeat

3.2 整套軟件：elasticsearch，Logstash，Kibana和Filebeat的安裝（分開部署請分別安裝三個組件）

  1. java環(huán)境（7版本自帶Java）
    yum -yinstall java
  2. 導(dǎo)入elasticsearch PGP key文件
    rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
  3. 配置yum源
    vim/etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo
    [elasticsearch-7.x]
    name=Elasticsearchrepository for 7.x packages
    baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/yum
    gpgcheck=1
    gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
    enabled=1
    autorefresh=1
    type=rpm-md
  4. yum -yinstall elasticsearch logstash kibana

##########關(guān)于安裝環(huán)境，也可以參照以下二種方式，也比較簡便#################
----即通過RPM包的方式，此處給出Filebeat的方式，其他組件雷同
curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.0.0-x86_64.rpm
sudo rpm -vifilebeat-7.0.0-x86_64.rpm

----Logstash實(shí)例另一種方式（優(yōu)先采用）
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.0.0.rpm
yum install -y java
yum install -y logstash-7.0.0.rpm

服務(wù)啟動前必看，由于配置文件在下一章節(jié)給出，此處是前提準(zhǔn)備，等配置完成后再啟動

3.3 關(guān)于elasticsearch需要重點(diǎn)關(guān)注的地方

1.elasticsearch在分詞方面，需要添加中文分詞的插件。在其安裝代碼的plugins目錄，即/usr/share/elasticsearch/plugins，需要增加中文分詞插件。

[root@192-168-108-35plugins]# ll
total 3192
[root@192-168-108-35 plugins]# pwd
/usr/share/elasticsearch/plugins
[root@192-168-108-35 plugins]# wget https://codeload.github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/tar.gz/v7.0.0

下載后重啟時需要刪除插件源文件，否則報錯如下：

Caused by: java.nio.file.FileSystemException:
/usr/share/elasticsearch/plugins/v7.0.0/plugin-descriptor.properties: Not adirectory
所以安裝完成后必須刪除源文件v7.0.0

2.elasticsearch服務(wù)的啟動問題與前提準(zhǔn)備

-- 首先在安裝完畢后會生成很多文件，包括配置文件日志文件等等，下面幾個是最主要的配置文件路徑
/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml # els的配置文件
/etc/elasticsearch/jvm.options # JVM相關(guān)的配置，內(nèi)存大小等等
/etc/elasticsearch/log4j2.properties # 日志系統(tǒng)定義
/usr/share/elasticsearch # elasticsearch 默認(rèn)安裝目錄
/var/lib/elasticsearch # 數(shù)據(jù)的默認(rèn)存放位置

-- 創(chuàng)建用于存放數(shù)據(jù)與日志的目錄
數(shù)據(jù)文件會隨著系統(tǒng)的運(yùn)行飛速增長，所以默認(rèn)的日志文件與數(shù)據(jù)文件的路徑不能滿足我們的需求，那么手動創(chuàng)建日志與數(shù)據(jù)文件路徑
mkdir -p /data/elkdata
mkdir -p /data/elklogs

-- JVM配置 （7.0版本針對此做出優(yōu)化，可以基本保障溢出問題，但最好設(shè)置一下）
由于Elasticsearch是Java開發(fā)的，所以可以通過/etc/elasticsearch/jvm.options配置文件來設(shè)定JVM的相關(guān)設(shè)定。如果沒有特殊需求按默認(rèn)即可。
不過其中還是有兩項(xiàng)最重要的-Xmx1g與-Xms1gJVM的最大最小內(nèi)存。如果太小會導(dǎo)致Elasticsearch剛剛啟動就立刻停止。太大會拖慢系統(tǒng)本身。
vim /etc/elasticsearch/jvm.options #JVM最大、最小使用內(nèi)存
-Xms1g
-Xmx1g

-- 使用ROOT賬戶執(zhí)行命令
elasticsearch的相關(guān)配置已經(jīng)完成，下面需要啟動elasticsearch集群。但是由于安全的考慮，elasticsearch不允許使用root用戶來啟動，所以需要創(chuàng)建一個新的用戶，并為這個賬戶賦予相應(yīng)的權(quán)限來啟動elasticsearch集群。

創(chuàng)建ES運(yùn)行用戶

創(chuàng)建用戶組 group add elk

創(chuàng)建用戶并添加至用戶組 useradd elk -g elk

（可選）更改用戶密碼

passwd elasticsearch

同時修改ES目錄權(quán)限，以下操作都是為了賦予es用戶操作權(quán)限
-- 安裝源碼文件目錄
[root@192-168-108-35 share]# chown -R elk :elk/usr/share/elasticsearch/
[root@192-168-108-35 share]# chown -R elk :elk /var/log/elasticsearch/
[root@192-168-108-35 share]# chown -R elk :elk /data

-- 運(yùn)行常見的報錯信息
[1]文件數(shù)目不足

修改系統(tǒng)配置文件屬性

vim/etc/security/limits.conf 添加

elk soft memlock unlimited
elk hard memlock unlimited
elk soft nofile 65536
elk hard nofile 131072
退出用戶重新登錄，使配置生效

[2]: max virtual memoryareas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
解決辦法：
在 /etc/sysctl.conf文件最后添加一行
vm.max_map_count=262144
即可永久修改

  1. 啟動elasticsearch服務(wù)
    前臺啟動服務(wù)

    需切換為es用戶

    su elk

    啟動服務(wù)（當(dāng)前的路徑為：/usr/share/elasticsearch/）

    ./bin/elasticsearch

后臺運(yùn)行ES
可以加入-p 命令 讓es在后臺運(yùn)行， -p 參數(shù) 記錄進(jìn)程ID為一個文件

設(shè)置后臺啟動

./bin/elasticsearch -p ./elasticsearch-pid -d
一般情況下，直接執(zhí)行一下命令即可
./bin/elasticsearch-d

結(jié)束進(jìn)程

查看運(yùn)行的pid，并查殺 cat /tmp/elasticsearch-pid && echo

kill -SIGTERM {pid}

暴力結(jié)束進(jìn)程（另一種方式）

kill -9 `ps -ef |grep elasticsearch|awk '{print $2}'

驗(yàn)證一下服務(wù)是否正常
curl -i "http://192.168.60.200:9200"

4.安裝elasticsearch-head插件（支持前端界面查看數(shù)據(jù)）
安裝docker鏡像或者通過github下載elasticsearch-head項(xiàng)目都是可以的，1或者2兩種方式選擇一種安裝使用即可
【1】使用docker的集成好的elasticsearch-head

dockerrun -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5

docker容器下載成功并啟動以后，運(yùn)行瀏覽器打開http://localhost:9100/

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【2】使用git安裝elasticsearch-head

yum install -y npm

git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git

cd elasticsearch-head

npm install

npm run start

檢查端口是否起來
netstat -antp |grep 9100
瀏覽器訪問測試是否正常
http://IP:9100/

【注意】由于elasticsearch-head:5鏡像對elasticsearch的7版本好像適配性不夠，所以部分顯示可能會有空白。推薦另外一個鏡像lmenezes/cerebro，下載后執(zhí)行docker run -d -p 9000:9000lmenezes/cerebro就可以在9000端口查看了。

萬字長文：ELK（V7）部署與架構(gòu)分析

最后，filebeat logstash kibana可以在配置文件后，正常啟動，如果需要切換用戶的話，也可以參照上面。本次這三個組件全部默認(rèn)用root用戶啟動。由于分開部署，與ES互不影響。

附：kafka三節(jié)點(diǎn)集群搭建

環(huán)境準(zhǔn)備

1.zookeeper集群環(huán)境，本次采用Kafka自帶的Zookeeper環(huán)境。
kafka是依賴于zookeeper注冊中心的一款分布式消息對列，所以需要有zookeeper單機(jī)或者集群環(huán)境。

2.三臺服務(wù)器：
192.168.108.200 ELK-kafka-cluster
192.168.108.165 ELK-kafka-salve1
192.168.108.103 ELK-kafka-salve2

3.下載kafka安裝包
在 http://kafka.apache.org/downloads 中下載，目前最新版本的kafka已經(jīng)到2.2.0,這里下載的是kafka_2.11-2.2.0.tgz

安裝kafka集群

1.上傳壓縮包到三臺服務(wù)器解壓縮到/opt/目錄下
tar -zxvf kafka_2.11-2.2.0.tgz -C /opt/
ls -s kafka_2.11-2.2.0 kafka

2.修改server.properties （/opt/kafka/config目錄下）
############################# Server Basics#############################
broker.id=0
######################## Socket Server Settings########################
listeners=PLAINTEXT://192.168.108.200:9092
advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.108.200:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
############################# Log Basics#############################
log.dirs=/var/log/kafka-logs
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
######################## Internal Topic Settings#########################
offsets.topic.replication.factor=1
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
######################### Log Retention Policy########################

The minimum age of a log file to be eligiblefor deletion due to age

log.retention.hours=168

The maximum size of a log segment file. Whenthis size is reached a new log segment will be created.

log.segment.bytes=1073741824

The interval at which log segments are checkedto see if they can be deleted according

to the retention policies

log.retention.check.interval.ms=300000
############################# Zookeeper#############################
zookeeper.connect=192.168.108.200:2181,192.168.108.165:2181,192.168.108.103:2181

Timeout in ms for connecting to zookeeper

zookeeper.connection.timeout.ms=6000
delete.topic.enable=true
######################## Group CoordinatorSettings ##########################
group.initial.rebalance.delay.ms=0

3.拷貝兩份到192.168.108.165和192.168.108.103
[root@192.168.108.165 config]# catserver.properties
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://192.168.108.165:9092
advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.108.165:9092
[root@k8s-n3 config]# cat server.properties
broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://192.168.108.103:9092
advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.108.103:9092
然后添加環(huán)境變量 在/etc/profile 中添加
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/kafka
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin
source /etc/profile 重載生效

4.修改zookeeper.properties：

1.設(shè)置連接參數(shù)，添加如下配置
maxClientCnxns=100
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5

2.設(shè)置broker Id的服務(wù)地址
server.0=192.168.108.200:2888:3888
server.1=192.168.108.165:2888:3888
server.2=192.168.108.103:2888:3888

總結(jié)就在Kafka源碼目錄的/kafka/config/zookeeper.properties文件設(shè)置如下
dataDir=/opt/zookeeper # 這時需要在/opt/zookeeper文件夾下，新建myid文件，把broker.id填寫進(jìn)去，本次本節(jié)點(diǎn)為0。

the port at which the clients will connect

clientPort=2181

disable the per-ip limit on the number of connections since this is a non-production config

maxClientCnxns=100
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
server.0=192.168.108.200:2888:3888
server.1=192.168.108.165:2888:3888
server.2=192.168.108.103:2888:3888

然后在zookeeper數(shù)據(jù)目錄添加id配置（dataDir=/opt/zookeeper）
在zookeeper.properties的數(shù)據(jù)目錄中創(chuàng)建myid文件
在各臺服務(wù)的zookeeper數(shù)據(jù)目錄添加myid文件，寫入服務(wù)broker.id屬性值，如這里的目錄是/usr/local/zookeeper/data
第一臺broker.id為0的服務(wù)到該目錄下執(zhí)行：echo 0 > myid
[root@192-168-108-165 kafka]# cd /opt/zookeeper/
[root@192-168-108-165 zookeeper]# ls
myid version-2
[root@192-168-108-165 zookeeper]# cat myid
1
[root@192-168-108-165 zookeeper]#

集群啟動

集群啟動：cd /opt/kafka
先分別啟動zookeeper
kafka使用到了zookeeper，因此你要首先啟動一個zookeeper服務(wù)，如果你沒有zookeeper服務(wù)。kafka中打包好了一個簡潔版的單節(jié)點(diǎn)zookeeper實(shí)例。
kafka啟動時先啟動zookeeper，再啟動kafka；關(guān)閉時相反，先關(guān)閉kafka，再關(guān)閉zookeep

前臺啟動：bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
[root@192-168-108-200 ~]# lsof -i:2181
COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODENAME
java 5197 root 98u IPv6 527171 0t0 TCP *:eforward(LISTEN)
可以看到已經(jīng)啟動

后臺啟動：bin/zookeeper-server-start.sh-daemon config/zookeeper.properties

再分別啟動kafka
前臺啟動：bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
[root@192-168-108-200 ~]# lsof -i:9092
COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
java 5519 root 157u IPv6 528511 0t0 TCP 192-168-108-200:XmlIpcRegSvc (LISTEN)
java 5519 root 167u IPv6 528515 0t0 TCP 192-168-108-200:XmlIpcRegSvc->192.168.108.191:56656(ESTABLISHED)
java 5519 root 169u IPv6 528516 0t0 TCP192-168-108-200:XmlIpcRegSvc->192.168.108.187:49368 (ESTABLISHED)
java 5519 root 176u IPv6 528096 0t0 TCP192-168-108-200:48062->192-168-108-200:XmlIpcRegSvc (ESTABLISHED)
java 5519 root 177u IPv6 528518 0t0 TCP192-168-108-200:XmlIpcRegSvc->192-168-108-200:48062 (ESTABLISHED)
java 5519 root 178u IPv6 528097 0t0 TCP192-168-108-200:XmlIpcRegSvc->192.168.108.187:49370 (ESTABLISHED)
后臺啟動：bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

服務(wù)啟動腳本
cd /opt/kafka
kill -9 ps -ef |grep kafka|awk '{print $2}'
bin/zookeeper-server-start.sh -daemon config/zookeeper.properties
bin/kafka-server-start.sh -daemonconfig/server.properties

Zookeeper+Kafka集群測試

/opt/kafka/bin

1.創(chuàng)建topic:
kafka-topics.sh --create--zookeeper
192.168.108.200:2181,192.168.108.165:2181,192.168.108.103:2181--replication-factor 3 --partitions 3 --topic test

2.顯示topic
kafka-topics.sh --describe--zookeeper 192.168.108.200:2181,192.168.108.165:2181,192.168.108.103:2181--topic test
[root@192-168-108-200 bin]# kafka-topics.sh--describe --zookeeper192.168.108.200:2181,192.168.108.165:2181,192.168.108.103:2181 --topic tyun
Topic:tyun PartitionCount:3 ReplicationFactor:3Configs:
Topic: tyun Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,0,2Isr: 1,0,2
Topic: tyun Partition: 1 Leader: 2 Replicas: 2,1,0Isr: 2,1,0
Topic: tyun Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 0,2,1Isr: 0,2,1

PartitionCount：partition個數(shù) ??
ReplicationFactor：副本個數(shù) ??
Partition：partition編號，從0開始遞增 ??
Leader：當(dāng)前partition起作用的broker.id ??
Replicas: 當(dāng)前副本數(shù)據(jù)所在的broker.id，是一個列表，排在最前面的其作用??
Isr：當(dāng)前kakfa集群中可用的broker.id列表

萬字長文：ELK（V7）部署與架構(gòu)分析

3.列出topic
kafka-topics.sh --list --zookeeper192.168.108.200:2181,192.168.108.165:2181,192.168.108.103:2181
test
創(chuàng)建 producer(生產(chǎn)者);
kafka-console-producer.sh --broker-list192.168.108.200:9092 --topic test
hello

創(chuàng)建 consumer（消費(fèi)者）
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server192.168.108.200:9092 --topic test --from-beginning
hello

4.查看寫入kafka集群中的消息（重要命令，判斷日志是否寫入Kafka的重要依據(jù)）
bin/kafka-console-consumer.sh--bootstrap-server 192.168.108.200:9092 --topic tiops --from-beginning

5.刪除 Topic----命令標(biāo)記刪除后，再次刪除對應(yīng)的數(shù)據(jù)目錄
bin/kafka-topics.sh--delete --zookeeper master:2181,slave1:2181,slave2:2181 --topic topic_name
若 delete.topic.enable=true
直接徹底刪除該 Topic。
若delete.topic.enable=false
如果當(dāng)前 Topic 沒有使用過即沒有傳輸過信息：可以徹底刪除。
如果當(dāng)前 Topic 有使用過即有過傳輸過信息：并沒有真正刪除 Topic 只是把這個 Topic 標(biāo)記為刪除(marked for deletion)，重啟 Kafka Server 后刪除。
注：delete.topic.enable=true 配置信息位于配置文件 config/server.properties 中(較新的版本中無顯式配置，默認(rèn)為 true)。

  1. 日志系統(tǒng)架構(gòu)解析

萬字長文：ELK（V7）部署與架構(gòu)分析

整個系統(tǒng)一共含有10臺主機(jī)（filebeat部署在客戶端，不計算在內(nèi)），其中Logstash有四臺，Elasticsearch有二臺，Kafka集群三臺，kibana一臺并配置Nginx代理。

架構(gòu)解釋：
（1）首先用戶通過nginx代理訪問ELK日志統(tǒng)計平臺，這里的Nginx可以設(shè)置界面密碼。
（2）Nginx將請求轉(zhuǎn)發(fā)到kibana
（3）kibana到Elasticsearch中去獲取數(shù)據(jù)，這里的Elasticsearch是兩臺做的集群，日志數(shù)據(jù)會隨機(jī)保存在任意一臺Elasticsearch服務(wù)器。
（4）Logstash2從Kafka中取出數(shù)據(jù)并發(fā)送到Elasticsearch中。
（5）Kafka服務(wù)器做日志數(shù)據(jù)的持久化保存，避免web服務(wù)器日志量過大的時候造成的數(shù)據(jù)收集與保存不一致而導(dǎo)致日志丟失，其中Kafka可以做集群，然后再由Logstash服務(wù)器從Kafka持續(xù)的取出數(shù)據(jù)。
（6）logstash3從Filebeat取出的日志信息，并放入Kafka中進(jìn)行保存。
（7）Filebeat在客戶端進(jìn)行日志的收集。

注1：【Kafka的加入原因與作用】

整個架構(gòu)加入Kafka，是為了讓整個系統(tǒng)更好的分層，Kafka作為一個消息流處理與持久化存儲軟件，能夠幫助我們在主節(jié)點(diǎn)上屏蔽掉多個從節(jié)點(diǎn)之間不同日志文件的差異，負(fù)責(zé)管理日志端（從節(jié)點(diǎn)）的人可以專注于向 Kafka里生產(chǎn)數(shù)據(jù)，而負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析聚合端的人則可以專注于從 Kafka內(nèi)消費(fèi)數(shù)據(jù)。所以部署時要把Kafka加進(jìn)去。

而且使用Kafka進(jìn)行日志傳輸?shù)脑蜻€在于其有數(shù)據(jù)緩存的能力，并且它的數(shù)據(jù)可重復(fù)消費(fèi)，Kafka本身具有高可用性，能夠很好的防止數(shù)據(jù)丟失，它的吞吐量相對來說比較好并且使用廣泛?？梢杂行Х乐谷罩緛G失和防止logsthash掛掉。綜合來說：它均衡了網(wǎng)絡(luò)傳輸，從而降低了網(wǎng)絡(luò)閉塞，尤其是丟失數(shù)據(jù)的可能性，

注2：【雙層的Logstash作用】

這里為什么要在Kafka前面增加二臺logstash呢？是因?yàn)樵诖罅康娜罩緮?shù)據(jù)寫入時，容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)的丟失和混亂，為了解決這一問題，增加二臺logstash可以通過類型進(jìn)行匯總分類，降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠纺[。

如果只有一層的Logstash，它將處理來自不同客戶端Filebeat收集的日志信息匯總，并且進(jìn)行處理分析，在一定程度上會造成在大規(guī)模日志數(shù)據(jù)下信息的處理混亂，并嚴(yán)重加深負(fù)載，所以有二層的結(jié)構(gòu)進(jìn)行負(fù)載均衡處理，并且職責(zé)分工，一層匯聚簡單分流，一層分析過濾處理信息，并且內(nèi)層都有二臺Logstash來保障服務(wù)的高可用性，以此提升整個架構(gòu)的穩(wěn)定性。
接下來分別說明原理與各個組件之間的交互（配置文件）。

1.Filebeat與Logstash-collect連接配置
這里為了方便記憶，把此處的Logstash稱為Logstash-collect，首先看Filebeat的配置文件：

其中，filebeat配置輸出到logstash：5044端口，在logstash上啟動5044端口作為logstash與filebeat的通信agent，而logstash本身服務(wù)起在9600端口.

[root@192-168-108-191 logstash]# ss -lnt
State Recv-Q Send-Q Local Address:Port Peer Address:Port
LISTEN 0 128 :::5044 :::
LISTEN 0 50 ::ffff:192.168.108.191:9600 :::

vim /etc/filebeat/filebeat.yml # 對幾個重要配置進(jìn)行設(shè)置如下

  • type: log

    Change to true to enable this inputconfiguration.

    enabled: true

    Paths that should be crawled and fetched.Glob based paths.

    paths:

    • /var/log/*.log
    • /var/log/tiops/*/.log # 即tiops平臺的所有日志位置, 指定數(shù)據(jù)的輸入路徑為/tiops/*/.log結(jié)尾的所有文件，注意/tiops/子目錄下的日志不會被讀取，孫子目錄下的日志可以
      #- c:\programdata\elasticsearch\logs*
      fields:
      service: filebeat
      multiline: # 多行日志合并為一行，適用于日志中每一條日志占據(jù)多行的情況，比如各種語言的報錯信息調(diào)用棧。
      pattern: ‘^[‘
      negate: true
      match: after

      Excludelines. A list of regular expressions to match. It drops the lines that are

      刪除以DBG開頭的行：

      exclude_lines: ['^DBG']

      filebeat的日志可發(fā)送到logstash、elasticsearch、kibana，選擇一個即可，本次默認(rèn)選擇logstash，其他二個可以注釋

      output.logstash:

      The Logstash hosts

      hosts:["192.168.108.191:5044", "192.168.108.87:5044"] # 發(fā)往二臺Logstash-collect
      loadbalance: true
      worker: 2
      #output.elasticsearch:
      #hosts: ["http://192.168.108.35:9200"]
      #username: "elk"
      #password: ""

    #setup.kibana:
    #host: "192.168.108.182:5601"

注1：【Filebeat與Logstash-collect的日志消息流轉(zhuǎn)】

注意事項(xiàng)：Logstash-collect怎么接收到Filebeat發(fā)送的消息，并再次發(fā)向下一級呢？
不僅僅配置發(fā)往二臺Logstash-collect的ip地址加端口，還要注意fields字段，可以理解為是一個Key，當(dāng)Logstash-collect收到多個Key時，它可以選擇其中一個或者多個Key來進(jìn)行下一級發(fā)送，達(dá)到日志消息的轉(zhuǎn)發(fā)。

在使用了6.2.3版本的ELK以后，如果使用if [type]配置，則匹配不到在filebeat里面使用document_type定義的字符串。因?yàn)?.0版本以上已經(jīng)取消了document_type的定義。如果要實(shí)現(xiàn)以上的配置只能使用如下配置：

fields:
service: filebeat
service : filebeat都是自己定義的，定義完成后使用Logstash的if 判斷，條件為if [fields][service] == "filebeat".就可以了，具體可以看下面的轉(zhuǎn)發(fā)策略。

注2：【Filebeat負(fù)載平衡主機(jī)的輸出】

這里還有一點(diǎn)需要說明一下，就是關(guān)于Filebeat與Logstash-collect連接的負(fù)載均衡設(shè)置。

logstash是一個無狀態(tài)的流處理軟件。logstash怎么集群配置只能橫向擴(kuò)展，然后自己用配置管理工具分發(fā)，因?yàn)樗麄儍?nèi)部并沒有交流的。

Filebeat提供配置選項(xiàng),可以使用它來調(diào)整負(fù)載平衡時發(fā)送消息到多個主機(jī)。要啟用負(fù)載均衡,您指定loadbalance的值為true。

output.logstash:

The Logstash hosts

 hosts: ["192.168.108.191:5044","192.168.108.87:5044"]       # 發(fā)往二臺Logstash-collect
 loadbalance:true
 worker: 2

loadbalance: false # 消息只是往一個logstash里發(fā)，如果這個logstash掛了，就會自動將數(shù)據(jù)發(fā)到另一個logstash中。（主備模式）
loadbalance: true # 如果為true，則將數(shù)據(jù)均分到各個logstash中，掛了就不發(fā)了，往存活的logstash里面發(fā)送。

即logstash地址如果為一個列表，如果loadbalance開啟，則負(fù)載到里表中的服務(wù)器，當(dāng)一個logstash服務(wù)器不可達(dá)，事件將被分發(fā)到可到達(dá)的logstash服務(wù)器（雙活模式）

loadbalance選項(xiàng)可供Redis,Logstash, Elasticsearch輸出。Kafka的輸出可以在其自身內(nèi)部處理負(fù)載平衡。

同時每個主機(jī)負(fù)載平衡器還支持多個workers。默認(rèn)是1。如果你增加workers的數(shù)量, 將使用額外的網(wǎng)絡(luò)連接。workers參與負(fù)載平衡的總數(shù)=主機(jī)數(shù)量*workers。

在這個小節(jié)，配置總體結(jié)構(gòu)，與日志數(shù)據(jù)流向如下圖：

萬字長文：ELK（V7）部署與架構(gòu)分析

2.Logstash-collect與Kafka連接配置

首先看/etc/logstash/logstash.yml文件，作為Logstash-collect的公共配置文件，我們需要做一下的更改：
vim/etc/logstash/logstash.yml

path.data: /var/lib/logstash #數(shù)據(jù)存放路徑
path.config: /etc/logstash/conf.d #配置文件的讀取路徑
path.logs: /var/log/logstash #日志文件的保存路徑
pipeline.workers: 2 # 默認(rèn)為CPU的核數(shù)
http.host: "192.168.108.186"
http.port: 9600-9700 # logstash will pick up thefirst available ports

注意上面配置文件的讀取路徑 /etc/logstash/conf.d，在這個文件夾里面，我們可以設(shè)置Logstash的輸入輸出。logstash支持把配置寫入文件/etc/logstash/conf.d/xxx.conf，然后通過讀取配置文件來采集數(shù)據(jù)。

logstash收集日志基本流程:input–>codec–>filter–>codec–>output ，所以配置文件可以設(shè)置輸入輸出與過濾的基本格式如下：（這里暫時忽略filter，因?yàn)檫@一層的Logstash主要匯聚數(shù)據(jù)，暫不分析匹配）

關(guān)于codec => json # json處理

logstash最終會把數(shù)據(jù)封裝成json類型，默認(rèn)會添加@timestamp時間字段、host主機(jī)字段、type字段。原消息數(shù)據(jù)會整個封裝進(jìn)message字段。如果數(shù)據(jù)處理過程中，用戶解析添加了多個字段，則最終結(jié)果又會多出多個字段。也可以在數(shù)據(jù)處理過程中移除多個字段，總之，logstash最終輸出的數(shù)據(jù)格式是json格式。所以數(shù)據(jù)經(jīng)過Logstash會增加額外的字段，可以選擇過濾。

Logstash主要由 input，filter，output三個組件去完成采集數(shù)據(jù)。

input {
指定輸入
}
filter {
}
output {
指定輸出

解釋說明如下：
input
input組件負(fù)責(zé)讀取數(shù)據(jù)，可以采用file插件讀取本地文本文件，stdin插件讀取標(biāo)準(zhǔn)輸入數(shù)據(jù)，tcp插件讀取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，log4j插件讀取log4j發(fā)送過來的數(shù)據(jù)等等。本次用beats插件讀取Filebeat發(fā)送過來的日志消息。

filter
filter插件負(fù)責(zé)過濾解析input讀取的數(shù)據(jù)，可以用grok插件正則解析數(shù)據(jù)，date插件解析日期，json插件解析json等等。

output
output插件負(fù)責(zé)將filter處理過的數(shù)據(jù)輸出。可以用elasticsearch插件輸出到es，redis插件輸出到redis，stdout插件標(biāo)準(zhǔn)輸出，kafka插件輸出到kafka等等

在實(shí)際的Tiops平臺日志處理流程中，配置如下：
二個Logstash-collect均采用此相同的配置
在/etc/logstash/conf.d目錄下，創(chuàng)建filebeat-kafka.conf文件，內(nèi)容如下：

input {
beats {
port => 5044 # logstash上啟動5044端口作為logstash與filebeat的通信agent
codec => json # json處理
}
}
#此處附加Redis作為緩存消息的配置，本次采用Kafka，所以此部分暫時注釋
#output {

if [fields][service] == "filebeat"{

redis {

data_type => "list"

host => "192.168.108.200"

db => "0"

port => "6379"

key => "tiops-tcmp"

}

}

#}
output {
if [fields][service] == "filebeat"{ # 參照第一部分，Logstash-collect怎么接收到Filebeat發(fā)送的消息，并再次發(fā)向下一級呢？這里就是取filebeat的Fields字段的Key值，進(jìn)行向下發(fā)送
kafka {
bootstrap_servers =>"192.168.108.200:9092,192.168.108.165:9092,192.168.108.103:9092" # kafka集群配置，全部IP：端口都要加上
topic_id => "tiops" # 設(shè)置Kafka的topic，這樣發(fā)送到kafka中時，kafka就會自動創(chuàng)建該topic
}
}
}

在這個小節(jié)，配置總體結(jié)構(gòu)與日志數(shù)據(jù)流向如下圖：

萬字長文：ELK（V7）部署與架構(gòu)分析

3.Kafka與Logstash-grok連接配置

在上面第二部分，我們已經(jīng)成功把數(shù)據(jù)從Logstash-collect發(fā)送到Kafka，而Kafka本身的輸入輸出并沒有配置。而是Logstash-collect指定了一個topic，這并不代表kafka不需要配置參數(shù)，只是kafka本身不需要配置pull/push目標(biāo)參數(shù)，它被動接受

別的生產(chǎn)者發(fā)送過來的數(shù)據(jù)，因?yàn)長ogstash-collect指定了Kafka集群的IP地址和端口。那么數(shù)據(jù)將會被發(fā)送到Kafka中，那么Kafka如何處理這些日志數(shù)據(jù)，那么這時候就需要Kafka配置消息處理參數(shù)了。

這個我們現(xiàn)在暫時先給出參數(shù)，至于具體原因涉及到MQ的高可用、消息過期策略、如何保證消息不重復(fù)消費(fèi)、如何保證消息不丟失、如何保證消息按順序執(zhí)行以及消息積壓在消息隊列里怎么辦等問題，我們之后詳細(xì)分析并解決。

以下是Kafka集群中，某一臺的配置文件，在Kafka源碼目錄的/kafka/config/server.properties文件設(shè)置如下：（加粗的為重要配置文件）
broker.id=0
listeners=PLAINTEXT://192.168.108.200:9092
advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.108.200:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/var/log/kafka-logs
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=1
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=192.168.108.200:2181,192.168.108.165:2181,192.168.108.103:2181 # zookeeper 集群
delete.topic.enable=true

同時kafka是依賴于zookeeper注冊中心的一款分布式消息隊列，所以需要有zookeeper單機(jī)或者集群環(huán)境。本次采用Kafka自帶的Zookeeper環(huán)境。

在Kafka源碼目錄的/kafka/config/zookeeper.properties文件設(shè)置如下:

dataDir=/opt/zookeeper # 這時需要在/opt/zookeeper文件夾下，新建myid文件，把broker.id填寫進(jìn)去，本次本節(jié)點(diǎn)為0。

the port at which the clients will connect

clientPort=2181

disable the per-ip limit on the number of connections since this is a non-production config

maxClientCnxns=100
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
server.0=192.168.108.200:2888:3888
server.1=192.168.108.165:2888:3888
server.2=192.168.108.103:2888:3888

其他注意事項(xiàng)，請看之前的Kafka集群安裝步驟，這里主要給出集群某一節(jié)點(diǎn)的配置文件參數(shù)。

到目前為止，我們配置了kafka的參數(shù)，對消息進(jìn)行了處理（持久化...）,接下來就需要對Kafka中的消息進(jìn)行下一步的傳輸，即傳送到Logstash-grok。

這里需要注意的是：并不是Kafka主動把消息發(fā)送出去的，當(dāng)然Kafka也支持這種操作，但是在這里，采用的是Logstash-grok作為消費(fèi)者，主動拉取Kafka中的消息，來進(jìn)行消費(fèi)。

所以就需要像第二步Logstash-collect那樣進(jìn)行輸入輸出設(shè)置，這里L(fēng)ogstash-grok不僅僅配置輸入輸出，最重要的是它的過濾filter作用。

在/etc/logstash/conf.d目錄下，創(chuàng)建logstash-es.conf文件，這里給出Logstash-grok中一個的內(nèi)容如下（二個Logstash-grok配置一樣）：

#input {

redis {

data_type => "list"

host => "192.168.108.200"

db => "0"

port => "6379"

key => "tiops-tcmp"

password => "123456"

}

#}
input{
kafka{
bootstrap_servers =>["192.168.108.200:9092,192.168.108.165:9092,192.168.108.103:9092"] #配置拉取的kafka集群消息地址
group_id => "tyun" # 設(shè)置group_id，對于這個消費(fèi)組而言會有一個消費(fèi) offset，消費(fèi)掉是 auto_commit 部分控制的，這個參數(shù)會定期將你消費(fèi)的 offset 提交到 kafka，下次啟動的時候已經(jīng)消費(fèi)過的就不會重復(fù)消費(fèi)了；

如果想重新消費(fèi)，可以換一個 group_id 即可

auto_offset_reset =>"earliest"
consumer_threads => "3"    #多個實(shí)例的consumer_threads數(shù)之和應(yīng)該等于topic分區(qū)數(shù)近似達(dá)到logstash多實(shí)例的效果。    
decorate_events => "false"
topics => ["tiops"]                # kafka topic 名稱，獲取指定topic內(nèi)的消息
type => "log"
codec => json
    }

}
filter { # 此處Logstash最主要的過濾作用，可以自定義正則表達(dá)式，選擇性輸出消息
grok {
match => {
#截取
"message" =>"(?<LOG>(?<=architecture=x86_64}|containerized=true})(.*)/?)"
}
}
}
output { #過濾后的消息，發(fā)送到ES集群
elasticsearch {
hosts =>["192.168.108.35:9200","192.168.108.194:9200"]
codec => json
index =>"tiops-%{+YYYY.MM.dd}" # 自定義索引名稱
}

在這個小節(jié)，配置總體結(jié)構(gòu)與日志數(shù)據(jù)流向如下圖：

萬字長文：ELK（V7）部署與架構(gòu)分析

4.Logstash-grok與Elasticsearch（ES）集群連接配置
ElasticSearch集群
在第三步中，我們已經(jīng)將Logstash-grok過濾后的消息，發(fā)送到了ES集群，這里的ES集群被動接受發(fā)送過來的消息，即ES集群本身不需要配置輸入源，已經(jīng)由其他組件發(fā)送決定了。

ES的配置將集中體現(xiàn)在集群自身的配置上。
Elasticsearch 可以橫向擴(kuò)展至數(shù)百（甚至數(shù)千）的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)，同時可以處理PB級數(shù)據(jù)
Elasticsearch 天生就是分布式的，并且在設(shè)計時屏蔽了分布式的復(fù)雜性。
ES功能：（1）分布式的搜索引擎和數(shù)據(jù)分析引擎
（2）全文檢索，結(jié)構(gòu)化檢索，數(shù)據(jù)分析
（3）對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行近實(shí)時的處理

安裝后的ES集群，配置在/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml文件，集群中，各個節(jié)點(diǎn)配置大體相同，不同之處下面有紅字標(biāo)出，主要就是節(jié)點(diǎn)名稱與網(wǎng)絡(luò)監(jiān)聽地址，需要每個節(jié)點(diǎn)自行按實(shí)際填寫。

cluster.name: elk-cluster #集群名稱
node.name: elk-node1 #節(jié)點(diǎn)名稱，一個集群之內(nèi)節(jié)點(diǎn)的名稱不能重復(fù)
path.data: /data/elkdata #數(shù)據(jù)路徑
path.logs: /data/elklogs #日志路徑

bootstrap.memory_lock: true #鎖住es內(nèi)存，保證內(nèi)存不分配至交換分區(qū)。

network.host: 192.168.108.35 #網(wǎng)絡(luò)監(jiān)聽地址，可以訪問elasticsearch的ip, 默認(rèn)只有本機(jī)
http.port: 9200 #用戶訪問查看的端口，9300是ES組件訪問使用
discovery.seed_hosts: ["192.168.108.35","192.168.108.194"] 單播（配置一臺即可，生產(chǎn)可以使用組播方式）
cluster.initial_master_nodes: ["192.168.108.35"] # Master
http.cors.enabled: true # 這二個是ES插件的web顯示設(shè)置，head插件防止跨域
http.cors.allow-origin: "*"

可見集群配置中最重要的兩項(xiàng)是node.name與network.host，每個節(jié)點(diǎn)都必須不同。其中node.name是節(jié)點(diǎn)名稱主要是在Elasticsearch自己的日志加以區(qū)分每一個節(jié)點(diǎn)信息。

discovery.seed_hosts是集群中的節(jié)點(diǎn)信息，可以使用IP地址、可以使用主機(jī)名(必須可以解析)。

當(dāng)ElasticSearch的節(jié)點(diǎn)啟動后，它會利用多播(multicast)(或者單播），如果用戶更改了配置)尋找集群中的其它節(jié)點(diǎn)，并與之建立連接。（節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)）

這里沒有配置分片的數(shù)目，在ES的7版本中，默認(rèn)為1，這個包括replicas可后來自定義設(shè)置。

在這個小節(jié)，配置總體結(jié)構(gòu)與日志數(shù)據(jù)流向如下圖：

萬字長文：ELK（V7）部署與架構(gòu)分析

5.Elasticsearch（ES）集群與Kibana連接配置

Kibana是一個開源的分析和可視化平臺，和Elasticsearch一起工作時，就可以用Kibana來搜索，查看，并和存儲在Elasticsearch索引中的數(shù)據(jù)進(jìn)行交互。

可以輕松地執(zhí)行高級數(shù)據(jù)分析，并且以各種圖標(biāo)、表格和地圖的形式可視化數(shù)據(jù)。

同時Kibana使得理解大量數(shù)據(jù)變得很容易。它簡單的、基于瀏覽器的界面使你能夠快速創(chuàng)建和共享動態(tài)儀表板，實(shí)時顯示Elasticsearch查詢的變化。

在第四步中，我們已經(jīng)將ES集群中的數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理，建立了索引（相當(dāng)于MySQL的database概念），并且分片、副本等都存在，而且處理后的數(shù)據(jù)更加方便于檢索。

Kibana的配置在/etc/kibana/kibana.yml文件中，如下：
server.port: 5601 #監(jiān)聽端口
server.host: "192.168.108.182" #監(jiān)聽IP地址，建議內(nèi)網(wǎng)ip
#kibana.index: ".newkibana"
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.108.35:9200","http://192.168.108.194:9200"] # ES機(jī)器的IP，這里的所有host必須來自于同一個ES集群
#xpack.security.enabled: false #添加這條，這條是配置kibana的安全機(jī)制，暫時關(guān)閉。

可以看出，這里的Kibana會主動去ES集群中去拉取數(shù)據(jù)，最后在瀏覽器Web端進(jìn)行實(shí)時展示。

這時，我們打開瀏覽器界面如下，看看最終的結(jié)果：

萬字長文：ELK（V7）部署與架構(gòu)分析

注：Nginx代理配置，可以通過自定義域名訪問并設(shè)置密碼，提升安全性。（可選）

upstream kibana_server {
server 192.168.108.182:5601weight=1 max_fails=3 fail_timeout=60;
}
server {
listen 80;
server_name www.kibana.com;
auth_basic "RestrictedAccess";
auth_basic_user_file/etc/nginx/conf.d/htpasswd.users;
location / {
proxy_pass http://kibana_server;
proxy_http_version 1.1;

在這個小節(jié)，配置總體結(jié)構(gòu)與日志數(shù)據(jù)流向如下圖：

萬字長文：ELK（V7）部署與架構(gòu)分析

6.總結(jié)
萬字長文：ELK（V7）部署與架構(gòu)分析

再將日志流向的配置文件輸入輸出標(biāo)注一下：

萬字長文：ELK（V7）部署與架構(gòu)分析

向AI問一下細(xì)節(jié)

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