Elasticsearch + Logstash + Filebeat + Kibana搭建ELK日志分析平台（官方推荐的BEAT...

俗话话说的号，没有金刚钻，也不揽那瓷器活；日志分析可以说是所有大小系统的标配了，不知道有多少菜鸟程序员有多喜欢日志，如果没了日志，那自己写的bug想不被别人发现，可就难了； 有了它，就可将bug们统统消化在自己手里。

当然了，作为一个架构师搭建动手搭建一个日志平台也基本是必备技能了，虽然我们说架构师基本不咋写代码了，但是如果需要的时候，还是能扛枪的

​ ​​​

ELK部署应用与工作机制

3.1 ELK日志分析平台介绍

ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash和Kibana。Elasticsearch和Kibana我们上面做过讲解。 Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，适用大数据量场景， 一般采用c/s模式，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， 再一并发往Elasticsearch上做数据分析。

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－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传输到中央系统
• 存储－如何存储日志数据
• 分析－可以支持 UI 分析
• 警告－能够提供错误报告，监控机制

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，是目前主流的一种日志分析平台。

3.2 ELK部署架构模式

3.2.1 简单架构

这是最简单的一种ELK部署架构方式， 由Logstash分布于各个节点上搜集相关日志、数据，并经过分析、过滤后发送给远端服务器上的Elasticsearch进行存储。 优点是搭建简单， 易于上手， 缺点是Logstash耗资源较大， 依赖性强， 没有消息队列缓存， 存在数据丢失隐患

3.2.2 消息队列架构

该队列架构引入了KAFKA消息队列， 解决了各采集节点上Logstash资源耗费过大， 数据丢失的问题， 各终端节点上的Logstash Agent 先将数据/日志传递给Kafka， 消息队列再将数据传递给Logstash， Logstash过滤、分析后将数据传递给Elasticsearch存储， 由Kibana将日志和数据呈现给用户。

3.2.3 BEATS架构

该架构的终端节点采用Beats工具收集发送数据， 更灵活，消耗资源更少，扩展性更强。同时可配置Logstash 和Elasticsearch 集群用于支持大集群系统的运维日志数据监控和查询， 官方也推荐采用此工具， 本章我们采用此架构模式进行配置讲解（如果在生产环境中， 可以再增加kafka消息队列， 实现了beats+消息队列的部署架构 ）。

Beats工具包含四种：

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）

3.3 ELK工作机制

3.3.1 Filebeat工作机制

Filebeat由两个主要组件组成：prospectors 和 harvesters。这两个组件协同工作将文件变动发送到指定的输出中。

Harvester（收割机）：负责读取单个文件内容。每个文件会启动一个Harvester，每个Harvester会逐行读取各个文件，并将文件内容发送到制定输出中。Harvester负责打开和关闭文件，意味在Harvester运行的时候，文件描述符处于打开状态，如果文件在收集中被重命名或者被删除，Filebeat会继续读取此文件。所以在Harvester关闭之前，磁盘不会被释放。默认情况filebeat会保持文件打开的状态，直到达到close_inactive

filebeat会在指定时间内将不再更新的文件句柄关闭，时间从harvester读取最后一行的时间开始计时。若文件句柄被关闭后，文件发生变化，则会启动一个新的harvester。关闭文件句柄的时间不取决于文件的修改时间，若此参数配置不当，则可能发生日志不实时的情况，由scan_frequency参数决定，默认10s。Harvester使用内部时间戳来记录文件最后被收集的时间。例如：设置5m，则在Harvester读取文件的最后一行之后，开始倒计时5分钟，若5分钟内文件无变化，则关闭文件句柄。默认5m】。

Prospector（勘测者）：负责管理Harvester并找到所有读取源。

Prospector会找到/apps/logs/*目录下的所有info.log文件，并为每个文件启动一个Harvester。Prospector会检查每个文件，看Harvester是否已经启动，是否需要启动，或者文件是否可以忽略。若Harvester关闭，只有在文件大小发生变化的时候Prospector才会执行检查。只能检测本地的文件。

Filebeat如何记录发送状态：

将文件状态记录在文件中（默认在/var/lib/filebeat/registry）。此状态可以记住Harvester收集文件的偏移量。若连接不上输出设备，如ES等，filebeat会记录发送前的最后一行，并再可以连接的时候继续发送。Filebeat在运行的时候，Prospector状态会被记录在内存中。Filebeat重启的时候，利用registry记录的状态来进行重建，用来还原到重启之前的状态。每个Prospector会为每个找到的文件记录一个状态，对于每个文件，Filebeat存储唯一标识符以检测文件是否先前被收集。

Filebeat如何保证数据发送成功：

Filebeat之所以能保证事件至少被传递到配置的输出一次，没有数据丢失，是因为filebeat将每个事件的传递状态保存在文件中。在未得到输出方确认时，filebeat会尝试一直发送，直到得到回应。若filebeat在传输过程中被关闭，则不会再关闭之前确认所有时事件。任何在filebeat关闭之前未确认的事件，都会在filebeat重启之后重新发送。这可确保至少发送一次，但有可能会重复。可通过设置shutdown_timeout 参数来设置关闭之前的等待事件回应的时间（默认禁用）。

3.3.2 Logstash工作机制

Logstash事件处理有三个阶段：inputs → filters → outputs。是一个接收，处理，转发日志的工具。支持系统日志，webserver日志，错误日志，应用日志等。

Input：输入数据到logstash。

支持的输入类型：

file：从文件系统的文件中读取，类似于tail -f命令

syslog：在514端口上监听系统日志消息，并根据RFC3164标准进行解析

redis：从redis service中读取

beats：从filebeat中读取

Filters：数据中间处理，对数据进行操作。

一些常用的过滤器为：

grok：解析任意文本数据，Grok 是 Logstash 最重要的插件。它的主要作用就是将文本格式的字符串，转换成为具体的结构化的数据，配合正则表达式使用。内置120多个解析语法。

​ ​官方提供的grok表达式​​

mutate：对字段进行转换。例如对字段进行删除、替换、修改、重命名等。

drop：丢弃一部分events不进行处理。

clone：拷贝 event，这个过程中也可以添加或移除字段。

geoip：添加地理信息(为前台kibana图形化展示使用)

Outputs：outputs是logstash处理管道的最末端组件。

一个event可以在处理过程中经过多重输出，但是一旦所有的outputs都执行结束，这个event也就完成生命周期。

常见的outputs为：

elasticsearch：可以高效的保存数据，并且能够方便和简单的进行查询。

file：将event数据保存到文件中。

graphite：将event数据发送到图形化组件中，一个很流行的开源存储图形化展示的组件。

Codecs：codecs 是基于数据流的过滤器，它可以作为input，output的一部分配置。 Codecs可以帮助你轻松的分割发送过来已经被序列化的数据。 常见的codecs：

json：使用json格式对数据进行编码/解码。

multiline：将多个事件中数据汇总为一个单一的行。比如：java异常信息和堆栈信息。

3.4 Logstash安装配置

在192.168.116.141机器节点上进行安装：

1. 下载解压
   下载：

1. 创建数据存储与日志记录目录

1. 修改配置文件：

1. 配置内容：

1. 创建监听配置文件：

1. 启动服务：
   以root用户身份执行：

1. 成功启动后会显示以下日志：

1. 访问地址：​ ​http://192.168.116.141:9600/​​, 可以看到返回信息：
2. 

3.5 Filebeat安装配置

在192.168.116.141机器节点上操作：

1. 下载解压
   与ElasticSearch版本一致， 下载7.10.2版本。

1. 修改配置文件

1. 修改内容：

1. 启动成功后显示日志：

1. 我们监听的是/var/log/messages系统日志信息， 当日志发生变化后， filebeat会通过logstash上报到Elasticsearch中。 我们可以查看下集群的全部索引信息：
   ​​ ​http://192.168.116.140:9200/_cat/indices?v​​​
   
   可以看到， 已经生成了名为logstash-2021.07.20-000001索引。

3.6 Kibana配置与查看数据

1. 进入Kibana后台， 进行配置：
   ​​ ​http://192.168.116.140:5601​​
2. 
3. 进入【Management】--> 在Index Pattern中输入"logstash-*" --> 点击【next step】, 选择"@timestamp",
4. 
5. 点击【 Create index pattern 】进行创建。
6. 
7. 查看数据
   进入【Discover】, 可以查看到收集的数据：

如果没有显示， 可以重新调整Time Range时间范围。

本文由育博学谷狂野架构师发布如果本文对您有帮助，欢迎关注和点赞；如果您有任何建议也可留言评论或私信，您的支持是我坚持创作的动力转载请注明出处！