15 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"}

二：基本概念

1.ES与传统数据的区别

一个ES集群可以包含多个索引（数据库），每个索引又包含了很多类型（表），类型中包含了很多文档（行），每个文档使用 JSON 格式存储数据，包含了很多字段（列）。

关系型数据库	Elasticsearch
数据库>表>行>列	索引>类型>文档>字段

2.基本概念

索引（index）

ES将数据存储于一个或多个索引中。类比传统的关系型数据库领域来说，索引相当于SQL中的一个数据库，索引由其名称(必须为全小写字符)进行标识。一个ES集群中可以按需创建任意数目的索引。

类型（type）

类型是索引内部的逻辑分区(category/partition)，一个索引内部可定义一个或多个类型(type)。类比传统的关系型数据库领域来说，类型相当于“表”。

文档（document）

文档是索引和搜索的原子单位，它是包含了一个或多个域（Field）的容器，每个域拥有一个名字及一个或多个值，有多个值的域通常称为“多值域”，文档基于JSON格式进行表示。每个文档可以存储不同的域集，但同一类型下的文档至应该有某种程度上的相似之处。类比传统的关系型数据库领域来说，类型相当于“行”。

集群（cluster）

一个或者多个拥有相同cluster.name配置的节点组成，它们共同承担数据和负载的压力。

节点（node）

一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个节点。es中的节点分为三种类型：

主节点：负责管理集群范围内的所有变更，例如增加、删除索引，或者增加、删除节点等。主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作。可以通过属性node.master进行设置。

数据节点：存储数据和其对应的倒排索引。默认每一个节点都是数据节点（包括主节点），可以通过node.data属性进行设置。

协调节点：如果node.master和node.data属性均为false，则此节点称为协调节点，用来响应客户请求，均衡每个节点的负载。

注意：

使用index和doc_type来组织数据。doc_type中的每条数据称为一个document，是一个JSON Object

ES分布式搜索，传统数据库遍历式搜索

案例解释：

要计算出2.38亿会员中有多少80后的已婚的北京男士：

传统数据库执行时间： 5个小时左右

ES执行时间：1分钟

分片（Shards）

分片是Elasticsearch进行数据分布和扩展的基础。每个索引都可以被分割成多个分片，每个分片其实是一个独立的索引。分片使得Elasticsearch可以把巨大的数据集分散存储在多个节点上，这样可以实现：

水平扩展：随着数据量的增加，可以通过增加更多的节点来分摊数据和负载，从而提高处理能力

提升性能：搜索操作可以并行在多个分片上执行，每个分片处理的速度更快，整体搜索性能得以提升

副本（Replicas）

副本是分片的复制，主要用于提高数据的可用性和搜索查询的并发处理能力。每个分片都可以有一个或多个副本，这些副本分布在不同的节点上，从而提供了：

数据可用性：当某个节点发生故障时，该节点上的分片如果有副本存在于其他节点上，那么这些副本可以保证数据不会丢失，并且服务还可以继续运行

负载均衡：读取操作（如搜索请求）可以在所有副本之间进行负载均衡，这样可以提高查询的吞吐量和响应速度

定义分片和副本

创建索引时指定分片和副本数

当您通过Elasticsearch的REST API创建一个新的索引时，可以在请求体中使用settings部分来指定该索引的分片数（number_of_shards）和副本数（number_of_replicas）。以下是一个具体的示例：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": 3,    # 指定该索引将有3个主分片
      "number_of_replicas": 2   # 每个主分片将有2个副本分片
    }
  }
}

这个例子中，PUT /my_index是创建名为my_index的索引的请求。在请求体中，settings部分指出这个索引将被分成3个主分片，并且每个主分片将会有2个副本分片。这意味着，总共会有9个分片（3个主分片 + 6个副本分片）被分布在集群中

主分片数量：一旦索引被创建，其主分片的数量就无法更改。因此，在创建时应谨慎选择合适的分片数量。

副本数量：与主分片数量不同，副本的数量是可以动态调整的。如果需要更多的数据冗余或查询吞吐量，可以增加副本的数量。

伸缩性与性能：选择分片和副本的数量时需要考虑数据量、查询负载和集群的硬件资源。过多的分片可能会增加集群的管理开销，而过少的分片可能会限制数据和查询的伸缩性。

分片数的确定

数据量预估：估计索引的总数据量大小。一般来说，每个分片处理20GB到50GB数据是比较理想的。这不是固定规则，但可以作为一个起点。

硬件资源：考虑你的硬件资源，尤其是内存和CPU。分片越多，消耗的资源也越多。确保你的Elasticsearch集群有足够的资源来处理这些分片。

写入吞吐量：如果你的应用会有大量的写入操作，更多的分片可能有助于提高写入性能，因为可以并行写入多个分片。

查询性能：更多的分片意味着查询可以并行于更多的分片上执行，这可能会提高查询性能。但是，如果每个查询都要访问大多数分片，那么管理过多的分片会减慢查询速度。

副本数的确定

数据可用性：至少有一个副本可以确保当某个节点失败时，数据不会丢失，并且Elasticsearch服务仍然可用。

读取性能：更多的副本意味着更高的读取吞吐量，因为读取请求可以在多个副本之间分配。如果你的应用主要是读取密集型的，增加副本数可以提高查询性能。

集群负载：考虑集群的整体负载。增加副本会提高数据冗余和读取性能，但也会增加存储需求和网络流量，因此需要确保你的硬件资源可以支持。

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