大企业都在用的ELK

2018-09-19 21:52:36

  什么是ELFK

ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。

• Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。

• Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。

• Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。

• Filebeat隶属于Beats。目前Beats包含四种工具：
  1、Packetbeat（搜集网络流量数据）
  2、Topbeat（搜集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据）
  3、Filebeat（搜集文件数据）
  4、Winlogbeat（搜集 Windows 事件日志数据）

  为什么要用ELFK

    一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。
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。
一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点：收集、传输、存储、分析、警告，而ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。并且是目前主流的一种日志系统。

  官方文档知识库

• Filebeat：
  https://www.elastic.co/cn/products/beats/filebeat
  https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/5.6/index.html

• Logstash：
  https://www.elastic.co/cn/products/logstash
  https://www.elastic.co/guide/en/logstash/5.6/index.html

• Kibana:
  https://www.elastic.co/cn/products/kibana
  https://www.elastic.co/guide/en/kibana/5.5/index.html

• Elasticsearch：
  https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch
  https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/index.html

• elasticsearch中文社区：
  https://elasticsearch.cn/

  准备Elasticsearch

1、安装Java环境

yum -y install java-1.8.0-openjdk
export JAVA_HOME=/usr/java

2、编写Elasticearch的yum仓库文件

rpm --import http://packages.elasticsearch.org/GPG-KEY-elasticsearch

vim /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo
[elasticsearch-6.x]
name=Elasticsearch repository for 6.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/6.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md

yum clean all

3、安装Elasticsearch

yum -y install elasticsearch

4、配置Elasticsearch

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
cluster.name: KJ-Cloud    #配置集群名称
node.name: node.kemin-cloud.com    #配置节点名称
path.data: /var/lib/elasticsearch    #配置data存放的路径
path.logs: /var/log/elasticsearch    #配置日志存放的路径
bootstrap.memory_lock: false    #配置是否使用内存交换分区
bootstrap.system_call_filter: false    #配置是否启用检测
network.host: 0.0.0.0    #配置监听地址
http.port: 9200    #配置监听端口
discovery.zen.ping.multicast.enabled: false    #配置是否启用广播地址
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"]    #配置指定节点

5、增加vm.max_map_count项到sysctl.conf文件中

vim /etc/sysctl.conf
vm.max_map_count = 655360

sysctl -p

6、修改用户文件最大数量

vim /etc/security/limits.conf
* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft nproc 2048
* hard nproc 4096

vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf
* soft nproc 1024    #修改为* soft nproc 2048

7、验证Elasticsearch是否正常

curl http://127.0.0.1:9200/

努力爬坑。。。。  
报错：system call filters failed to install; check the logs and fix your configuration or disable system call filters at your own risk
原因：这是在因为操作系统不支持SecComp，而ES5.2.2默认bootstrap.system_call_filter为true进行检测，所以导致检测失败，失败后直接导致ES不能启动。
解决：vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false

报错：max virtual memory areas vm.max_map_count [65536] is too low, increase to at least [262144]
原因：最大虚拟内存区域设置过小
解决：vim /etc/sysctl.conf
vm.max_map_count = 655360

报错：max file descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536]，max number of threads [1024] for user [lishang] likely too low, increase to at least [2048]
原因：最大文件描述符和最大线程数设置过小
解决：vi /etc/security/limits.conf
* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft nproc 2048
* hard nproc 4096

报错：max number of threads [1024] for user [lish] likely too low, increase to at least [2048]
原因：用户最大线程数设置过小
解决：vi /etc/security/limits.d/90-nproc.conf
* soft nproc 1024    #修改为* soft nproc 2048

  准备Logstash

1、编写Logstash的yum仓库文件

rpm --import http://packages.elasticsearch.org/GPG-KEY-elasticsearch

vim /etc/yum.repos.d/logstash.repo
[logstash-6.x]
name=Elastic repository for 6.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/6.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md

yum clean all

2、安装Logstash

yum -y install logstash

3、测试Logstash

/usr/share/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin { } } output { elasticsearch { hosts => ["127.0.0.1:9200"] } stdout { codec => rubydebug }}'

  图形化Kibana

1、编写Kibana的yum仓库文件

rpm --import http://packages.elasticsearch.org/GPG-KEY-elasticsearch

vim /etc/yum.repos.d/kibana.repo
[kibana-6.x]
name=Kibana repository for 6.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/6.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md

yum clean all

2、安装Kibana

yum install kibana

3、配置Kibana

vim /etc/kibana/kibana.yml
server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.url: "http://127.0.0.1:9200"
kibana.index: ".kibana"

4、启动Kibana

service kibana start

5、测试访问Kibana
http://127.0.0.1:5601

  最后总结

总的来说，ELK日志搜集分析平台搭建是遇到的问题还是会有的，和服务器有关，所以在服务起不来，报错的情况下莫慌，稳住，想看报错，然后分析，报错说哪里有问题就调整哪里，一步一步来，这仅仅是部署搭建而已，真正的运用搜集日志还没开始呢，后面还会更新有关Logstash的更多知识，如果小伙伴们在搭建的过程中有什么问题还可以在下方留言，我们可以一起探讨探讨~~

本文转自KeminWu博客51CTO博客，如需转载，请自行联系原作者

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