8.4 KiB

Raw Blame History Unescape Escape

日志中心集群

作者：行癫（盗版必究）

一：组件介绍

1.Elasticsearch

主要用来日志存储

是一个基于Lucene的搜索服务器。提供搜集、分析、存储数据三大功能。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

2.Logstash

主要用来日志的搜集

主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具。用于管理日志和事件的工具，你可以用它去收集日志、转换日志、解析日志并将他们作为数据提供给其它模块调用，例如搜索、存储等。

3.Kibana

主要用于日志的展示

是一个优秀的前端日志展示框架，它可以非常详细的将日志转化为各种图表，为用户提供强大的数据可视化支持,它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。

4.Kafka

是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。具有峰值处理能力，使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。

5.Filebeat

隶属于Beats,轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说：Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder，也会是 ELK Stack 在 Agent 的第一选择；常见的Beat有：

Packetbeat（搜集网络流量数据）

Metricbeat（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）

Filebeat（搜集文件数据）

Winlogbeat（搜集 Windows 事件日志数据）

6.为什么会用到ELK

普通的日志分析场景：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，此方法效率底下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢、如何多纬度的查询。这样我们就需要集中化的日志管理，所有的服务器上的日志收集汇总。解决方案：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。

二：集群构建

1.架构

基础架构

单一的架构，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

多节点部署Logstash架构

这种架构模式适合需要采集日志的客户端不多，且各服务端cpu,内存等资源充足的情况下。因为每个节点都安装Logstash, 非常消耗节点资源。其中，logstash作为日志搜集器，将每一台节点的数据发送到Elasticsearch上进行存储，再由kibana进行可视化分析。

2.版本说明

Elasticsearch: 6.5.4

Logstash: 6.5.4

Kibana: 6.5.4

Kafka: 2.11-1

Filebeat: 6.5.4

3.官网地址

官网地址：https://www.elastic.co

官网搭建：https://www.elastic.co/guide/index.html

4.集群部署

系统类型：Centos7.x

节点IP：172.16.244.25、172.16.244.26、172.16.244.27

软件版本：jdk-8u121-linux-x64.tar.gz、elasticsearch-6.5.4.tar.gz

示例节点：172.16.244.25 ABC

node-1节点

安装配置jdk

[root@xingdian ~]# tar zxvf /usr/local/package/jdk-8u121-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/
[root@xingdian ~]# mv /usr/local/jdk-8u121 /usr/local/java
[root@xingdian ~]# vim /etc/profile
JAVA_HOME=/usr/local/java
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME PATH
[root@xingdian ~]# source /etc/profile

创建运行ES的普通用户

[root@xingdian ~]# useradd elsearch       (useradd ela)
[root@xingdian ~]# echo "******" | passwd --stdin "elsearch"

安装配置ES

[root@xingdian ~]# tar zxvf /usr/local/package/elasticsearch-6.5.4.tar.gz -C /usr/local/ 
[root@xingdian ~]# vim /usr/local/elasticsearch-6.5.4/config/elasticsearch.yml
cluster.name: bjbpe01-elk
node.name: elk01
node.master: true
node.data: true
path.data: /data/elasticsearch/data
path.logs: /data/elasticsearch/logs
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
#discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.16.244.26", "172.16.244.27"]
#discovery.zen.ping_timeout: 150s
#discovery.zen.fd.ping_retries: 10
#client.transport.ping_timeout: 60s
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
注意：如果是集群取消配置文件中的所有注释，并修改对应的参数

设置JVM堆大小

[root@xingdian ~]# sed -i 's/-Xms1g/-Xms4g/' /usr/local/elasticsearch-6.5.4/config/jvm.options
[root@xingdian ~]# sed -i 's/-Xmx1g/-Xmx4g/' /usr/local/elasticsearch-6.5.4/config/jvm.options
注意： 确保堆内存最小值（Xms）与最大值（Xmx）的大小相同，防止程序在运行时改变堆内存大小。 如果系统内存足够大，将堆内存最大和最小值设置为31G，因为有一个32G性能瓶颈问题。 堆内存大小不要超过系统内存的50%。

创建ES数据及日志存储目录

[root@xingdian ~]# mkdir -p /data/elasticsearch/data       (/data/elasticsearch)
[root@xingdian ~]# mkdir -p /data/elasticsearch/logs       (/log/elasticsearch)

[root@xingdian ~]# chown -R elsearch:elsearch /data/elasticsearch
[root@xingdian ~]# chown -R elsearch:elsearch /usr/local/elasticsearch-6.5.4

系统优化

修改/etc/security/limits.conf配置文件，将以下内容添加到配置文件中。(*表示所有用户)
*       soft     nofile          65536
*       hard     nofile          131072
*       soft     nproc           2048
*       hard     nproc           4096

增加最大内存映射数

[root@xingdian ~]# echo "vm.max_map_count=262144" >> /etc/sysctl.conf
[root@xingdian ~]# sysctl -p

启动ES

su - elsearch -c "cd /usr/local/elasticsearch-6.5.4 && nohup bin/elasticsearch &"

node-2节点的elasticsearch部署跟node-1相同

node-2节点

略

node-3节点

略

5.配置文件

cluster.name        集群名称，各节点配成相同的集群名称。
node.name       节点名称，各节点配置不同。
node.master     指示某个节点是否符合成为主节点的条件。
node.data       指示节点是否为数据节点。数据节点包含并管理索引的一部分。
path.data       数据存储目录。
path.logs       日志存储目录。
bootstrap.memory_lock       内存锁定，是否禁用交换。
bootstrap.system_call_filter    系统调用过滤器。
network.host    绑定节点IP。
http.port       rest api端口。
discovery.zen.ping.unicast.hosts    提供其他 Elasticsearch 服务节点的单点广播发现功能。
discovery.zen.ping_timeout      节点在发现过程中的等待时间。
discovery.zen.fd.ping_retries        节点发现重试次数。
http.cors.enabled               是否允许跨源 REST 请求，用于允许head插件访问ES。
http.cors.allow-origin              允许的源地址。

6.浏览器访问测试

注意：默认端口9200

7.安装head插件

注意：使用google或者edge浏览器对应的head插件即可

7.模拟数据插入

注意：索引名字：xingdian/test 数据： {"user":"xingdian","mesg":"hello world"}

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