Linux系统之——Elasticsearch企业级日志分析系统

前言

一、ELK概述

1.ELK简介

2.ELK特点

3.为什么要使用ELK

4.完整日志系统基本特征

5.ELK工作原理

6.Elasticsearch介绍

6.1Elasticsearch概述

6.2Elasticsearch核心概念

7.Logstash介绍

7.1Logstash简介

7.2Logstash主要组件

8.Kibana介绍

8.1Kibana简介

8.2Kibana主要功能

二、ELK集群部署

1.环境准备

2.ELK Elasticsearch集群部署

2.1Node1和Node2节点

3.安装Elasticsearch-head插件

4.插入索引

4.安装Logstash

4.1测试Logstash

5.定义Logstash配置文件

6.安装Kiabana

6.1验证Kiabana

6.2Apache服务器日志通过Kiabana显示

前言

日志服务器

提高安全性
集中存放日志
缺陷：对日志的分析困难

ELK日志分析系统

Elasticsearch
Logstash
Kibana

一、ELK概述

1.ELK简介

ELK平台是一个开源的分布式搜索和分析引擎，有一套完整的日志集中处理解决方案，最初由Elastic公司开发。Elasticsearch基于Apache Lucene搜索引擎构建，提供了一个分布式、RESTful的接口，可以快速地存储、搜索和分析大量数据。将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具配合使用，完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。它被广泛用于实时搜索、日志分析、数据可视化等领域。

ElasticSearch：是基于Lucene（一个全文检索引擎的架构）开发的分布式存储检索引擎，用来存储各类日志。
- Elasticsearch 是用 Java 开发的，可通过 RESTful Web 接口，让用户可以通过浏览器与 Elasticsearch 通信。
- Elasticsearch是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大容量的日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。
Kiabana：Kibana 通常与 Elasticsearch 一起部署，Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard，Kibana 提供图形化的 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据，可以用来汇总、分析和搜索重要数据。
Logstash：作为数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置,一般会发送给 Elasticsearch。
- Logstash 由 Ruby 语言编写，运行在 Java 虚拟机（JVM）上，是一款强大的数据处理工具，可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。Logstash 具有强大的插件功能，常用于日志处理。
- 相对 input（数据采集） filter（数据过滤） output(数据输出)

可添加其他组件：

Filebeat：轻量级的开源日志文件数据搜集器。通常在需要采集数据的客户端安装 Filebeat，并指定目录与日志格式，Filebeat 就能快速收集数据，并发送给 logstash 进或是直接发给 Elasticsearch 存储，性能上相比运行于 JVM 上的 logstash 优势明显，是对它的替代。常应用于 EFLK 架构当中。

filebeat 结合 logstash 带来好处：

通过 Logstash 具有基于磁盘的自适应缓冲系统，该系统将吸收传入的吞吐量，从而减轻 Elasticsearch 持续写入数据的压力
从其他数据源（例如数据库，S3对象存储或消息传递队列）中提取
将数据发送到多个目的地，例如S3，HDFS（Hadoop分布式文件系统）或写入文件
使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道

缓存/消息队列（redis、kafka、RabbitMQ等）：可以对高并发日志数据进行流量削峰和缓冲，这样的缓冲可以一定程度的保护数据不丢失，还可以对整个架构进行应用解耦。
Fluentd：是一个流行的开源数据收集器。由于 logstash 太重量级的缺点，Logstash 性能低、资源消耗比较多等问题，随后就有 Fluentd 的出现。相比较 logstash，Fluentd 更易用、资源消耗更少、性能更高，在数据处理上更高效可靠，受到企业欢迎，成为 logstash 的一种替代方案，常应用于 EFK 架构当中。在 Kubernetes 集群中也常使用 EFK 作为日志数据收集的方案。
- 在 Kubernetes 集群中一般是通过 DaemonSet 来运行 Fluentd，以便它在每个 Kubernetes 工作节点上都可以运行一个 Pod。它通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据，然后将数据传递到 Elasticsearch 集群，在该集群中对其进行索引和存储。

2.ELK特点

分布式：Elasticsearch允许数据在多个节点上分布存储，实现高可用性和横向扩展。
实时性：Elasticsearch能够实时地索引数据，并且搜索操作也是实时的，适用于需要快速数据检索的场景。
多功能性：除了文本搜索，Elasticsearch还支持结构化数据的存储和检索，可以用于各种不同类型的数据分析任务。
易用性：Elasticsearch提供了简单易用的RESTful API，使得开发人员可以方便地与其交互，并且具有丰富的客户端库和插件支持。

总的来说，Elasticsearch是一个功能强大且灵活的搜索和分析引擎，被广泛应用于各种大数据场景中。

3.为什么要使用ELK

日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。
往往单台机器的日志我们使用grep、awk等工具就能基本实现简单分析，但是当日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用 grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。
一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。

4.完整日志系统基本特征

收集：能够采集多种来源的日志数据
传输：能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统
存储：存储日志数据
分析：支持 UI 分析
警告：能够提供错误报告，监控机制

5.ELK工作原理

在所有需要收集日志的服务器上部署Logstash，将日志进行集中化管理；或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上，在日志服务器上部署 Logstash。
Logstash 收集日志，将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中。
Elasticsearch 对格式化（Logstash）后的数据进行索引和存储。
Kibana 从 ES 群集中查询数据生成图表，并进行前端数据的展示。

App Server（应用服务器）：如Nginx、Tomcat、微服务
Logstash Agent：收集引擎，可对日志进行集中处理
Elastic Search Cluster：日志分析集群，日志分析
Kibana Server：可视化界面展示日志
Browser：客户端可以通过登录平台查看或对日志进行操作

logstash作为日志搜集器，从数据源采集数据，并对数据进行过滤，格式化处理，然后交由Elasticsearch存储，kibana对日志进行可视化处理。

6.Elasticsearch介绍

6.1Elasticsearch概述

Elasticsearch提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎

6.2Elasticsearch核心概念

接近实时
集群：有分布式一定有集群
节点：集群中某一台服务器
索引：索引（库）→索引（表）→文档（记录）
分片和副本：分片：索引分片，每一个分片都是独立的索引；副本：索引副本

补充知识：Elasticsearch 是用 Java 开发的，可通过 RESTful Web 接口，让用户可以通过浏览器与 Elasticsearch 通信。
RESTful apiRESTful api：GET获取文档、POST创建文档、PUT更新文档、DELETE删除文档、GET搜索值

7.Logstash介绍

7.1Logstash简介

一款强大的数据处理工具
可实现数据传输、格式处理、格式化输出
数据输入、数据加工（过滤、改写等）以及数据输出

数据输入收集日志、数据过滤（数据处理）、数据输出给Elasticsearch

7.2Logstash主要组件

Shipper：日志收集者
Indexer：存储
Broker：负责连接多个日志收集者，还需要负责搜素和存储，相当于中间传话人
Search and Storage：搜索和存储
Web Interface：基于Web展示数据界面

Logstash：数据输入（Input）、数据过滤（Filter）、数据输出（Output）

8.Kibana介绍

8.1Kibana简介

一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台
搜索、查看存储在Elasticsearch索引中的数据
通过各种图表进行高级数据分析

8.2Kibana主要功能

Elasticsearch无缝之集成
整合数据，复杂数据分析
让更多团队成员受益
接口灵活，分享更容易
配置简单，可视化多数据源
简单数据导出

二、ELK集群部署

Node1:192.168.241.11（Elasticsearch Kibana）

Node2:192.168.241.22（Elasticsearch）

Apache：192.168.241.23（Logstash Apache）

1.环境准备

systemctl stop firewalld
setenforce 0

2.ELK Elasticsearch集群部署

2.1Node1和Node2节点

vim /etc/hosts
tail -n2 /etc/hosts
192.168.241.11 node1
192.168.241.22 node2

rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm 
systemctl daemon-reload
systemctl enable elasticsearch.service 
Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/elasticsearch.service to /usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service.


cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml_bak

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
cluster.name: my-elk-cluster
#17--取消注释，指定集群名字
node.name: node1
#23--取消注释，指定节点名字
#node2机器与其不一致 该项为node2
path.data: /data/elk_data
#33--取消注释，指定数据存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch
#37--取消注释，指定日志存放路径
bootstrap.memory_lock: false
#43--取消注释，改为在启动的时候不锁定内存
network.host: 0.0.0.0
#55--取消注释，设置监听地址，0.0.0.0代表所有地址
http.port: 9200
#59--取消注释，ES 服务的默认监听端口为9200
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"]
#68--取消注释，集群发现通过单播实现，指定要发现的节点 node1、node2

mkdir -p /data/elk_data
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/
#创建数据存放路径并授权

systemctl start elasticsearch.service 
#启动elasticsearch是否成功开启
netstat -antp|grep 9200
tcp6       0      0 :::9200                 :::*                    LISTEN      8472/java         
#大概要等待十几秒  耐心等待

查看节点信息，出现该界面表示成功部署Elasticsearch节点

3.安装Elasticsearch-head插件

Node1:192.168.241.11

Elasticsearch 在 5.0 版本后，Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装，需要使用npm工具（NodeJS的包管理工具）安装。
安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。
node：是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。
phantomjs：是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI，可以理解为一个隐形的浏览器，任何基于 webkit 浏览器做的事情，它都可以做到。

#编译安装Node
[root@node1 opt]#yum install gcc gcc-c++ make -y
[root@node1 opt]#ls
elasticsearch-5.5.0.rpm  node-v8.2.1.tar.gz  rh
[root@node1 opt]#tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz 
[root@node1 opt]#ls
elasticsearch-5.5.0.rpm  node-v8.2.1  node-v8.2.1.tar.gz  rh
[root@node1 opt]#cd node-v8.2.1/
[root@node1 node-v8.2.1]#./configure
[root@node1 node-v8.2.1]#make -j 2 && make install




#安装Phantomjs（前端的框架）
[root@node1 node-v8.2.1]#cd /opt
[root@node1 opt]#tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/local/src/
[root@node1 opt]#cd /usr/local/src/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin/
[root@node1 bin]#ls
phantomjs
[root@node1 bin]#cp phantomjs /usr/local/bin/
[root@node1 bin]#cd /opt/
[root@node1 opt]#ls
elasticsearch-5.5.0.rpm  node-v8.2.1.tar.gz                    rh
node-v8.2.1              phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2


#安装Elasticsearch-head 数据可视化工具
[root@node1 opt]#rz -E
rz waiting to receive.
[root@node1 opt]#ls
elasticsearch-5.5.0.rpm    node-v8.2.1.tar.gz
elasticsearch-head.tar.gz  phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2
node-v8.2.1                rh
[root@node1 opt]#tar zxvf elasticsearch-head.tar.gz -C /usr/local/src/
[root@node1 opt]#cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
[root@node1 elasticsearch-head]#ls
Dockerfile                          package.json
Dockerfile-alpine                   package-lock.json
elasticsearch-head.sublime-project  plugin-descriptor.properties
Gruntfile.js                        proxy
grunt_fileSets.js                   README.textile
index.html                          _site
LICENCE                             src
node_modules                        test
[root@node1 elasticsearch-head]#npm install 



#修改Elasticsearch主配置文件
[root@node1 elasticsearch-head]#vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
[root@node1 elasticsearch-head]#tail -n2 /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
http.cors.enabled: true
#开启跨域访问支持，默认为 false
http.cors.allow-origin: "*"
#指定跨域访问允许的域名地址为所有
[root@node1 ~]#systemctl restart elasticsearch.servic
[root@node1 elasticsearch-head]#npm run start &
#必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务，进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件，否则可能启动失败。
[1] 47416
[root@node1 elasticsearch-head]#
> elasticsearch-head@0.0.0 start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt server

Running "connect:server" (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100
[root@node1 elasticsearch-head]#lsof -i:9100
COMMAND   PID USER   FD   TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
grunt   47426 root   12u  IPv4  37928      0t0  TCP *:jetdirect (LISTEN)

如果看到群集健康值为 green 绿色，代表群集很健康。

4.插入索引

[root@node1 ~]#curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo1/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'
{
  "_index" : "index-demo1",
  "_type" : "test",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 2,
    "failed" : 0
  },
  "created" : true
}

#通过命令插入一个测试索引，索引为 index-demo，类型为 test

浏览器访问 http://192.168.10.13:9100/ 查看索引信息，可以看见索引默认被分片5个，并且有一个副本。
点击“数据浏览”，会发现在node1上创建的索引为 index-demo，类型为 test 的相关信息。

4.安装Logstash

Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。在本案例中，Logstash 部署在 Apache 服务器上，用于收集 Apache 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch。

Logstash：192.168.241.23

[root@logstash opt]#ls
logstash-5.5.1.rpm  rh
[root@logstash opt]#rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm 
[root@logstash opt]#java -version
openjdk version "1.8.0_131"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-b12)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b12, mixed mode)
[root@logstash opt]#ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/
[root@logstash opt]#yum install httpd -y
[root@logstash opt]#systemctl start logstash.service
[root@logstash opt]#systemctl enable logstash.service
Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/logstash.service to /etc/systemd/system/logstash.service.

4.1测试Logstash

选项	含义
-f	通过这个选项可以指定 Logstash 的配置文件，根据配置文件配置 Logstash 的输入和输出流。
-e	从命令行中获取，输入、输出后面跟着字符串，该字符串可以被当作 Logstash 的配置（如果是空，则默认使用 stdin 作为输入，stdout 作为输出）。
-t	测试配置文件是否正确，然后退出。

[root@logstash opt]#logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'

www.baidu.com为键入值；2024-04-10T17:42:29.650Z logstash www.baidu.com为输出结果

Ctrl +C 退出

[root@logstash opt]#logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'

www.baidu.com键入内容；

输出结果：

{
"@timestamp" => 2024-04-10T17:44:59.883Z,
"@version" => "1",
"host" => "logstash",
"message" => "www.baidu.com"
}

[root@logstash opt]#logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.241.11:9200"] } }'

键入www.baidu.com，输出结果在浏览器的可视化页面

结果不在标准输出显示，而是发送至 Elasticsearch 中，可浏览器访问 http://192.168.10.13:9100/ 查看索引信息和数据浏览。

5.定义Logstash配置文件

Logstash 配置文件基本由三部分组成：input、output 以及 filter（可选，根据需要选择使用）。

input：表示从数据源采集数据，常见的数据源如Kafka、日志文件等
filter：表示数据处理层，包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等，支持正则表达式
output：表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。

[root@logstash opt]#cd /etc/logstash/conf.d/
[root@logstash conf.d]#ls
[root@logstash conf.d]#vim system.conf
[root@logstash conf.d]#cat system.conf 
input {
  file{
    path =>"/var/log/messages"
    #指定要收集的日志的位置
    type =>"system"
    #自定义日志类型标识
    start_position =>"beginning"
    #表示从开始处收集
  }
}
output {
  elasticsearch {
  #输出到 elasticsearch
    hosts => [ "192.168.241.11:9200" ]
    #指定elasticsearch 服务器的地址和端口
    index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}"
    #指定输出到 elasticsearch 的索引格式
  }
}
[root@logstash conf.d]#chmod +r /var/log/messages
#修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，并将其输出到 elasticsearch 中。
[root@logstash conf.d]#systemctl restart logstash.service

6.安装Kiabana

部署在Node1节点服务器上：192.168.241.11

[root@node1 opt]#ls
elasticsearch-5.5.0.rpm    node-v8.2.1                           rh
elasticsearch-head.tar.gz  node-v8.2.1.tar.gz
kibana-5.5.1-x86_64.rpm    phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2
[root@node1 opt]#rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpm 
[root@node1 opt]#cp /etc/kibana/kibana.yml /etc/kibana/kibana.yml_bak
[root@node1 opt]#vim /etc/kibana/kibana.yml
[root@node1 opt]#grep -v "^#" /etc/kibana/kibana.yml
server.port: 5601
#2--取消注释，Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.host: "0.0.0.0"
#7--取消注释，设置 Kiabana 的监听地址，0.0.0.0代表所有地址
elasticsearch.url: "http://192.168.241.11:9200"
#21--取消注释，设置和 Elasticsearch 建立连接的地址和端口
kibana.index: ".kibana"
#30--取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
[root@node1 opt]#systemctl start kibana.service 
[root@node1 opt]#systemctl enable kibana.service 
Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/kibana.service to /etc/systemd/system/kibana.service.
[root@node1 opt]#netstat -antp|grep 5601
tcp        0      0 0.0.0.0:5601            0.0.0.0:*               LISTEN      2801/node

6.1验证Kiabana

第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引：
输入：system-* #在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system”

单击 “create” 按钮创建，单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
数据展示可以分类显示，在“Available Fields”中的“host”，然后单击 “add”按钮，可以看到按照“host”筛选后的结果

6.2Apache服务器日志通过Kiabana显示

[root@logstash ~]#vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf
[root@logstash ~]#cat /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf 
input {
    file{
        path => "/etc/httpd/logs/access_log"
        #apache服务的访问日志路径
        type => "access"
        #访问日志
        start_position => "beginning"
        #从头开始
    }
    file{
        path => "/etc/httpd/logs/error_log"
        #apache服务的错误日志路径
        type => "error"
        #错误日志
        start_position => "beginning"
        #开始位置从头开始
    }
}
output {
    if [type] == "access" {
    #判断类型为访问日志
        elasticsearch {
        #指定与es建立连接的ip
            hosts => ["192.168.241.11:9200"]
            index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
            #索引为apache的_access的日期
        }
    }
	if [type] == "error" {
    # 判断类型为错误日志
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.241.11:9200"]
            index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
}
[root@logstash ~]#cd /etc/logstash/conf.d/
[root@logstash conf.d]#/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf
#加载配置文件

浏览器访问http://192.168.241.11/测试刷新日志文件，否则可能没有日志同步到ES

访问Apache页面

[root@logstash ~]#systemctl start httpd
[root@logstash ~]#systemctl status httpd

浏览器访问http://192.168.241.11:9100查看索引是否创建

访问http://192.168.241.11:5601

点击左下角有个management选项---index patterns---create index pattern
----分别创建apache_error-* 和 apache_access-* 的索引

就可以在DIscover查看访问日志啦！