ELK 系统在中小企业从0到1的落地实践

曾经终败给现在 2022-05-27 04:14 141阅读 0赞

### ELK 简介 ###

ELK 是一般被称作日志分析系统，是三款开源软件的简称。通常在业务服务上线后我们会部署一套 ELK 系统，方便我们通过图形化界面直接查找日志，快速找到问题源并帮助解决问题。

Elasticsearch

Elasticsearch 代表 ELK 中的 E，通常简称为 ES 。它是一个分布式 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，提供非常多的功能包括存储，搜索以及分析数据。具体的介绍可以查看官网：Elasticsearch（[https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/getting-started.html][https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_reference_current_getting-started.html]）。

Logstash

Logstash 是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、格式化数据，然后将数据发送到相应的地方。详细介绍请访问：Logstash（[https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/introduction.html][https_www.elastic.co_guide_en_logstash_current_introduction.html]）。

Kibana

Kibana 能够让我们使用可视化的方式操作 Elasticsearch 中的数据。详细介绍请访问：Kibana（[https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/introduction.html][https_www.elastic.co_guide_en_kibana_current_introduction.html]）。

Beats：Filebeat

通常 ELK 可以使用 Logstash 直接收集日志源作为 Beats，是一类轻量级数据采集器的统称，Elastic 提供了非常多的 Beats 选择，我们使用的主要是操作文件的 Filebeat（[https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-overview.html][https_www.elastic.co_guide_en_beats_filebeat_current_filebeat-overview.html]），用于转发和汇总日志文件，Filebeat 中最主要的两个组件为 prospectors（[https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/how-filebeat-works.html\#prospector][https_www.elastic.co_guide_en_beats_filebeat_current_how-filebeat-works.html_prospector]） 和 harvesters（[https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/how-filebeat-works.html\#harvester][https_www.elastic.co_guide_en_beats_filebeat_current_how-filebeat-works.html_harvester]） 。更加详细的介绍请访问：Filebeat（[https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-overview.html][https_www.elastic.co_guide_en_beats_filebeat_current_filebeat-overview.html]）。

### 传统方式的对比 ###

通常中小公司技术发展历程是从“单机大服务”到“多机微服务”这种模式（通常是先在市场中活下来再革了自己的命）。如果说传统的方式是人员少，为了业务发展而快速响应，所以一般服务实例会少，日志文件会比较集中，服务器资源也会相对有限；而业务发展起来之后，技术开始革命，服务开始拆分，日志文件数量根据服务实例数量动态变化，并且多分散在各不同的服务器中。

传统方式

优势：关键字查询，日志文件数量相对较少，业务少的前期，能快速响应，适合小团体；  
缺点：无法多维度查询，不能直观查看信息，必须下载日志文件（或者 SSH 服务器进行操作），不适合团队。

ELK 方式

优势：统一查询入口，多维度查询与统计，适合团队；  
缺点：不适合业务前期，需要额外的硬件资源。

### ELK 系统架构图 ###

ELK 系统架构，如下图所示。  
![这里写图片描述][70]

工作流程如下：

Filebeat 定时监控并收集每个服务的日志信息；  
Logstash 把格式化日志信息发送到 ES 中进行存储，同时发送到监控预警服务进行处理；  
监控中心处理日志内容，配置相应策略通过邮件或者即时通讯方式告知开发人员；  
Kibana 结合 ES 提供的搜索功能进行查询，使用 Kibana 自带的图表功能进行统计。

### 采集：获取多个服务器中的日志 ###

在每台业务服务器上面通过部署 Filebeat，配置相关的 Filebeat 参数收集器采集日志，然后发送到 Logstash 进行日志的过滤。Filebeat 收集日志的方式是按行来读取，在 Filebeat 中进行的配置 filebeat.yml 如下：

filebeat.prospectors:
    - type: log
      enabled: true # 开关
      paths: # 日志文件路径，可以用用通配符
        - /var/log/customer-info.log # 
        #- c:\programdata\elasticsearch\logs\* 如果是windows服务器，用这个路径
      multiline: # 日志多行处理，列如java的堆栈信息
          pattern: ^\d{
       4} # 匹配前缀为数字开头，如果不是日期，该行日志接到上一行后尾
          negate: true
          match: after
      fields: # 自定义属性，用于 Logstash 中
         service_name: customer # 产生日志的服务名
         log_type: info # 日志文件类型
         server_id: ip-address # 服务器ip地址
      scan_frequency: 50 #扫描间隔，单位为秒；设置太小会引起filebeat频繁扫描文件，导致cpu占用百分比过高- type: log
      enabled: true
      paths:
        - /var/log/customer-error.log
      multiline:
          pattern: ^\d{
       4}
          negate: true
          match: after
      fields:
         service_name: customer
         log_type: error
         server_id: 127.0.0.1
      scan_frequency: 60
    output.logstash: # 输出到logstash的安装位置，以及监听的端口
      hosts: ["129.1.7.203:5043"]

启动 filebeat 的命令为：./filebeat -e -c config/filebeat.yml。

为什么使用 Filebeat 而不是直接使用 Logstash 来收集日志？原因有以下几点。

Filebeat 更加的轻量级，Logstash 占用更多的系统资源，如果在每个服务器上部署 Logstash，有时候会影响到业务服务，导致服务响应缓慢；  
Filebeat 能够记录文件状态，文件状态记录在文件中（~FILEBEAT\_HOME/data/registry）。此状态可以记住 harvesters 收集文件的偏移量，重启后 prospectors 能知道每个日志文件的记录状态再进行收集文件。；  
Filebeat 保证至少有一次输出，因为 Filebeat 将每个事件的传递状态保存在文件中。在没有得到接收方确认时，会尝试一直发送，直到得到回应。

### 传输：将日志数据传送给中央处理系统 ###

Logstash 监控 Beats 源并且将 Beats 的数据进行过滤处理，Logstash 的优势是有非常丰富的插件提供使用。Logstash 的工作模式如下：  
![这里写图片描述][70 1]

当输入插件监听到 beats 传过来数据时，使用过滤插件进行信息的过滤或者格式话处理，之后再通过输出插件输出到 ES 或者其它地方。Logstash 的配置文件 logstash.conf（如果没有直接在 config 目录下新建）如下：

input { # 指定输入源-beats
      beats {
        host => "localhost"
        port => "5043"
      }
    }
    
    filter { # 日志格式化，使用 grok 插件
       if [fields][log_type] == 'error' { # 如果是error类型的日志该怎么处理,在filebeat 的fields中定义
        grok { # 使用 grok 插件进行一整条日志信息格式成key-value信息
          match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:logdate} %{LOGLEVEL:loglevel} %{JAVACLASS:class} %{NUMBER:thread} %{JAVALOGMESSAGE:logmsg}" } # 这里采用的是grok预制的一些正则，":"后面是我们自定义的key
            }
        date { # 将 kibana 的查询时间改成日志的打印时间，方便之后查询，如果不改的话，kibana会有自己的时间，导致查询不方便
            match => ["logdate", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss Z", "ISO8601"]
            target => "@timestamp"
        }
       }   if [fields][log_type] == 'info' { # 如果是info类型该怎么格式，这里是重复的，如果有日志格式不一样比如nginx的日志类型，可以在这里自己定义
        grok {
          match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:logdate} %{LOGLEVEL:loglevel} %{JAVACLASS:class} %{NUMBER:thread} %{JAVALOGMESSAGE:logmsg}" }
            }
        date {
            match => ["logdate", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss Z", "ISO8601"]
            target => "@timestamp"
        }
       }
    }
    
    output { # 输出设置 
      stdout { # 输出到控制台
          codec => rubydebug 
      }
      http { # 输出到日志处理中心，日志处理中心是团队内部开发项目
           http_method => "post"
           format => "message"
           url => "http://localhost:8388/ding/notify"
           content_type => "application/json"
           message => '{"content": "%{message}","path":"%{source}","ip":"%{[fields][server_id]}"}'
      # }
      elasticsearch { # 输出到elasticsearch，提供给kibana进行搜索
            hosts => [ "localhost:9200" ]
            index => "%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}" # 在es中存储的索引格式，按照“服务名-日期”进行索引
      }  if "ERROR" == [loglevel] { # 如果是ERROR日志单独发一份邮件给管理者，在写了日志处理中心后这里可以去掉，然后交给日志处理中心处理
        email {
            to => "email_me@163.com"
            via => "smtp"
            subject => "WARN: %{[fields][service_name]}项目出现ERROR异常"
            htmlbody => "error_message：%{message}\\nhost:%{[fields][service_id]}\\nkibana:http://127.0.0.1:5601"
            from => "noreply@163.com"
            address => "smtp.163.com"
            username => "noreply@163.com"
            password => "password1234"
        }
      }
    }

Logstash 的输入插件有很多，可以根据实际情况选择不同的输入插件，由于是使用 Filebeat 做日志搜集，这里采用 beats 作为输入源。Logstash 在实际的日志处理中，最主要的作用是做日志的格式化与过滤，它的过滤插件有非常多，我们在实际中主要用到的过滤插件是 Grok ，它是一种基于正则的方式来对日志进行格式化和过滤。

Grok 的语法规则是：%\{预置正则表达式:自定义属性名称\}，如：%\{TIMESTAMP\_ISO8601:logdate\}。前面的TIMESTAMP\_ISO8601 是预置的一些 Grok 表达式。更多预置的 Grok 表达式请访问：Grok 预置正则表达式（[https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/tree/master/patterns][https_github.com_logstash-plugins_logstash-patterns-core_tree_master_patterns]）。

如果预置 Grok 表达式的不能满足实际需求，可以写自定义的表达式，语法为：(?<自定义属性名称>正则表达式)。例如，我们在 Java 中有时遇到线程名：DiscoveryClient-InstanceInfoReplicator-0， 这个时候可以自定义表达式为：(?\[A-Za-z0-9-\]+\[\\d\]?)。Grok 在线调试工具为 Grok Debugger（[https://grokdebug.herokuapp.com/][https_grokdebug.herokuapp.com]）。

在 Logstash 的输出插件中我们指定四个输出位置：控制台、HTTP、Elasticsearch、Email。  
控制台：其中控制台输出主要方便最初的调试；  
Elasticsearch：输出到 Elasticsearch 是为了作为 Kibana 之后进行搜索和查询的来源；  
HTTP：输出到日志处理中心方便我们在日志处理中心做进一步处理，包括通知与告警策略处理；  
Email：适合在前期量小的时候，人员能快速响应，在有日志处理中心后，可以去掉 Email 输出。

### 存储：如何存储日志数据 ###

日志输出最好统一规范，并且按天进行切分。Log 源文件会一直保存，可以购买了专用的硬盘存储日志，也可以交给数据分析部门做一些数据处理。编写脚本，每天凌晨1点脚本会把前天的日志文件传送到专用于存储日志文件的硬盘中。

在 ES 中存储的数据存储周期为一个月，ES 服务器的硬盘可以用 SSD，可以提高 ES 的性能。ES 中的数据索引采用“项目名-年月日”的方式，ES 的部署方式如果是单机部署，非常容易；如果有多台服务器资源的话可以设置成集群方式；我们线上 ES 的日志文件存储时间为 1 个月，1 个月过后 ES 存储的数据会删除。调用 ES 的通配符删除接口：curl -XDELETE elasticsearch\_ip\_address:9200/\[index prefix\]\*?pretty。

ES 如果是集群的方式请区分数据节点和 master 节点，集群配置非常方便，保证集群名称一样，并且加上集群的地址。在 config 目录下的 elasticsearch.yml 中进行如下配置。

master 节点的设置：

cluster.name: elk-servicenode.name: master-1node.master: truenode.data: false \# 主节点只做控制network.host: ip-addresshttp.port: 9200 \# http端口transport.tcp.port: 9300 \# tcp端口\#http.cors.enabled: true \# 跨域使用\#http.cors.allow-origin: “\*”discovery.zen.ping.unicast.hosts: \[“ip-address1:9300”,”ip-address2:9300”\] \# 其它节点的位置\#discovery.zen.minimum\_master\_nodes: xx \# 防止脑裂这里的主节点需要设置为xx=(可用主节点/2)+1  
data节点的设置：

cluster.name: elk-servicenode.name: data-1node.master: falsenode.data: true \# 数据节点做存储network.host: ip-addresshttp.port: 9200 \# http端口transport.tcp.port: 9300 \# tcp端口\#http.cors.enabled: true \# 跨域使用\#http.cors.allow-origin: “\*”discovery.zen.ping.unicast.hosts: \[“ip-address1:9300”,”ip-address2:93000”\]\#discovery.zen.minimum\_master\_nodes: xx \# 防止脑裂这里的主节点需要设置为xx=(可用主节点/2)+1  
启动 ES 如果报错 \[1\]: max virtual memory areas vm.max\_map\_count \[65530\] is too low, increase to at least \[262144\]，用户切换到 root ：vim /etc/sysctl.conf，添加：vm.max\_map\_count=655360，之后使用sysctl -p就可以了。

转载自：[http://mp.weixin.qq.com/s/JcrAfmlBkkA3-NC1aLqrwA][http_mp.weixin.qq.com_s_JcrAfmlBkkA3-NC1aLqrwA]

[https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_reference_current_getting-started.html]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/getting-started.html
[https_www.elastic.co_guide_en_logstash_current_introduction.html]: https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/introduction.html
[https_www.elastic.co_guide_en_kibana_current_introduction.html]: https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/introduction.html
[https_www.elastic.co_guide_en_beats_filebeat_current_filebeat-overview.html]: https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-overview.html
[https_www.elastic.co_guide_en_beats_filebeat_current_how-filebeat-works.html_prospector]: https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/how-filebeat-works.html#prospector
[https_www.elastic.co_guide_en_beats_filebeat_current_how-filebeat-works.html_harvester]: https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/how-filebeat-works.html#harvester
[70]: /images/20220527/fb7ece259a2f42d4bff4cd40b8c90f45.png
[70 1]: /images/20220527/0382538adf224aca8a0fcb11104dbe96.png
[https_github.com_logstash-plugins_logstash-patterns-core_tree_master_patterns]: https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/tree/master/patterns
[https_grokdebug.herokuapp.com]: https://grokdebug.herokuapp.com/
[http_mp.weixin.qq.com_s_JcrAfmlBkkA3-NC1aLqrwA]: http://mp.weixin.qq.com/s/JcrAfmlBkkA3-NC1aLqrwA