内容简介：一、ELK应用场景在复杂的企业应用服务群中,记录日志方式多种多样，并且不易归档以及提供日志监控的机制。无论是开发人员还是运维人员都无法准确的定位服务、服务器上面出现的种种问题，也没有高效搜索日志内容从而快速定位问题的方式。因此需要一个集中式、独立的、搜集管理各个服务和服务器上的日志信息，集中管理，并提供良好的UI界面进行数据展示，处理分析。得此：ELK提供一套开源的解决方案，能高效、简便的满足以上场景。
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| 本文来自于csdn，本文主要详细介绍了详细介绍elasticsearch，logstash，kibana，beats的详细使用，以及logback详细配置和自定义日志传输。 |
一、ELK应用场景
在复杂的企业应用服务群中,记录日志方式多种多样，并且不易归档以及提供日志监控的机制。无论是开发人员还是运维人员都无法准确的定位服务、服务器上面出现的种种问题，也没有高效搜索日志内容从而快速定位问题的方式。因此需要一个集中式、独立的、搜集管理各个服务和服务器上的日志信息，集中管理，并提供良好的UI界面进行数据展示，处理分析。
得此：ELK提供一套开源的解决方案，能高效、简便的满足以上场景。
二、ELK日志系统介绍
1、ELK分别是Elasticsearch、Logstash、Kibana三个开源框架缩写。
2、ELK经典应用如下
ELK经典架构
如图
1.Logstash部署至服务主机，对各个服务的日志进行采集、过滤、推送。
2.Elasticsearch存储Logstash传送的结构化数据，提供给Kibana。
3.Kibana提供用户UIweb页面进行，数据展示和分析形成图表等。
备注：logs 泛指，各种日志文件以及日志信息：windows，negix，tomcat，webserver等等。
3、ELK改进
由于Logstash消耗资源大，而服务器资源相当宝贵，所以引进另一个轻量级日志采集框架Beats，其中包含以下6种
改良ELK
4、进一步思考
传统web项目中，经常使用log4j以及logback（性能更高）等成熟日志插件进行日志的记录，是否提供更好的解决方案。
ELK升级1.0
日志采集新增Logback直接发送日志到Logstash的形式。如果采用此方式，web服务可减少部分生成log文件配置，提高实时性和日志推送效率
5、高并发场景
由于logstash消耗性能，所以高并发场景容易遇到流量上的瓶颈，及时使用logstash集群也是如此，所以可以添加中间件进行日志缓存处理。由于logstash数据源具有多种方式，所有中间件也可以很多选择，常见的有kafka，redis。
ELK升级2.0
host1、中间件、host2 均为高可用服务集群 为简单显示未画出
logback出现的业务数据可以通过写入 redis 或者kafka等中间件进行缓存，再通过合理限制流量阀值输送至logstash进行过滤
beats 如果是filebeat其日志若无实时性要求，可以通过控制log文件更新速度限制Beats传输日志流量
三 ELK搭建（非集群）
1、下载ELK（保持版本一致）！
通过rz命令上传至centos7虚拟机
2、解压
tar -zxvf elasticsearch-6.3.0.tar.gz
tar -zxvf kibana-6.3.0-linux-x86_64.tar.gz
tar -zxvf filebeat-6.3.0-linux-x86_64.tar.gz
tar -zxvf logstash-6.3.0.tar.gz
备注:tar不支持指定解压目标目录 可以通过mv 命令进行迁移。本教程迁移至/home目录下
3、 java 环境搭建
推荐使用jdk1.8jdk环境配置
4、安装elasticsearch
修改配置文件
vi /home/elasticsearch-6.3.0/config/elasticsearch.yml
# ---------------------------------- Network -----------------------------------
#
# Set the bind address to a specific IP (IPv4 or IPv6):
#
network.host: 0.0.0.0 ##服务器ip 本机
#
# Set a custom port for HTTP:
#
http.port: 9200 ##服务端口
#
# For more information, consult the network module documentation.
#
启动elasticsearch
/home/elasticsearch-6.3.0/bin/elasticsearch #命令窗运行
/home/elasticsearch-6.3.0/bin/elasticsearch -d #后台线程运行
关闭elasticsearch
ctrl+c #命令窗关闭
ps -ef | grep elastic #后台线程关闭
kill -9 4442 ##pid 4442为查处线程的pid
验证elasticsearch启动
5、安装kibana
修改配置文件
vi /home/kibana-6.3.0-linux-x86_64/config/kibana.yml
server.port: 5601 ##服务端口
server.host: "0.0.0.0" ##服务器ip 本机
elasticsearch.url: "http://localhost:9200" ##elasticsearch服务地址 与elasticsearch对应
启动kibana
/home/kibana-6.3.0-linux-x86_64/bin/kibana #命令窗启动
nohup ./kibana-6.3.0-linux-x86_64/bin/kibana & #后台线程启动
关闭kibana
ctrl+c #命令窗关闭
ps -ef | grep kibana #后台线程关闭
kill -9 4525 ##pid 4525 为查处线程的pid
验证kibana启动
6、安装logstash
新建配置文件
vi /home/logstash-6.3.0/config/logback-es.conf
input {
tcp {
port => 9601
codec => json_lines
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => "localhost:9200"
}
stdout { codec => rubydebug}
}
备注:上述文件复制时必须去除多余空格，保持yml文件规范。
备注：上图与配置部分一一对应
input { ##input 输入源配置
tcp { ##使用tcp输入源 官网有详细文档
port => 9601 ##服务器监听端口9061 接受日志 默认ip localhost
codec => json_lines ##使用json解析日志 需要安装json解析插件
}
}
filter ｛ ##数据处理
｝
output { ##output 数据输出配置
elasticsearch { ##使用elasticsearch接收
hosts => "localhost:9200" ##集群地址 多个用，隔开
}
stdout { codec => rubydebug} ##输出到命令窗口
}
logstash官方输入源支持以及下载
安装logstash json插件
/home/logstash-6.3.0/bin/logstash-plugin install logstash-codec-json_lines
启动logstash
/home/logstash-6.3.0/bin/logstash -f /home/logstash-6.3.0/config/logback-es.conf ##命令窗形式
nohup /home/logstash-6.3.0/bin/logstash -f /home/logstash-6.3.0/config/logback-es.conf & ##后台线程形式
关闭logstash
ctrl+c #命令窗关闭
ps -ef | grep logstash #后台线程关闭
kill -9 4617 ##pid 4617 为查处线程的pid
7 使用logback 传输日志到logstash
建立springboot项目（为了快速使用）
pom文件依赖
logback.xml
SpringbootLogbackApplication.java 测试
package com.zyj;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class SpringbootLogbackApplication {
private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SpringbootLogbackApplication.class);
public static void main(String[] args) {
new Thread(()->{
for (int i=0;i<100;i++){
logger.info("---test---"+i);
}
}).start();
SpringApplication.run(SpringbootLogbackApplication.class, args);
}
}
9 验证ELK
为演示方便，我们简单展示一下，单位时间线程打印某日志的速度。主要通过kibana过滤出结构化数据，通过以数据的时间戳为x轴，以count统计函数为y轴进行图表展示。
（1）后台启动elasticsearch ?kibana logstash 并验证启动成功
（2）启动springboot项目
（3）logstash输出控制台记录 ?此为默认无过滤器打印logback包装的全部信息
（4）kibana日志显示
添加elasticsearch日志数据
使用时间戳显示 单位时间线程记录日志数量
四 、思考拓展
1、本文未详细介绍logback详细配置，以及自定义日志传输，将后续写入kafka以及redis方案，log4j亦可以使用elk因性能问题不做深究。
2、本文未详细介绍elasticsearch，logstash，kibana，beats的详细使用，仅罗列架构以及初步elk使用。beats常用为filebeat，对已经生成文档的日志进行传输。
3、没有完美的架构，只有合适的用法，针对不同的业务环境需要对架构进行微调，整体思路不变。elk为单独高可用服务群，服务器群与beats或者logback亦是独立高可用。
4、根据业务需要，在logback打印的日志中可以进行结构化处理，亦或者在logstash的filter中对数据进行结构化处理。业务场景有待考究，初步考虑异常分析以及 sql 回滚等。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网
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