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Linux系统Centos7 基于Docker搭建ELK分布式日

Linux系统Centos7 基于Docker搭建ELK分布式日

作者: 朝槿木兮 | 来源:发表于2019-12-25 14:10 被阅读0次

    ELK 基本概述

    ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称,常常用于部署分布式系统日志服务。

    • Elasticsearch:全球实时全文搜索和分析引擎,提供搜集、分析、存储数据三大功能;是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能,可扩展的分布式系统。它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上。
    • Logstash:用来搜集、分析、过滤日志的工具。它支持几乎任何类型的日志,包括系统日志、错误日志和自定义应用程序日志。它可以从许多来源接收日志,这些来源包括 syslog、消息传递(例如 RabbitMQ)和JMX,它能够以多种方式输出数据,包括电子邮件、websockets和Elasticsearch。
    • Kibana:基于Web的图形可视化界面,用于搜索、分析和可视化存储在 Elasticsearch指标中的日志数据。它利用Elasticsearch的REST接口来检索数据,不仅允许用户创建他们自己的数据的定制仪表板视图,还允许他们以特殊的方式查询和过滤数据。

    基本架构图elk-architecture]:


    应用程序将日志按照约定的Key写入Redis,Logstash从Redis中读取日志信息写入ElasticSearch集群。Kibana读取ElasticSearch中的日志,并在Web页面中以表格/图表的形式展示。

    搭建部署ElasticSearch服务

    Docker 部署应用服务的基本步骤:Search[查询镜像]->Pull[拉取镜像]->Run[部署镜像]

    1.查询Elasticsearch 镜像: docker search elasticsearch


    elasticsearch-search

    ps[注意事项]:

    1. 一般拉取镜像资源都是从Docker官方仓库[docker-hub]拉取,或者自己构建的Docker云仓库aliyun-docker
    2. 本教程选取的ELK镜像均是基于ELK官方Docker仓库elastic-io

    2.拉取Elasticsearch 镜像:docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.3.1


    elasticsearch-pull

    ps[注意事项]:
    1.本教程采用7.3.x版本,目前最新版本7.4.x[主要用7.3.x版本在阿里云搭建过,避免入坑问题]
    2.拉取的过程中可能会出现[net/http: TLS handshake timeout]问题,多尝试几次,主要是网络带宽限制问题

    3.修改镜像名称:docker tag docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.3.1 elasticsearch:latest


    elasticsearch-tag

    ps[注意事项]:
    1.名称过长导致查看些许不便,通过docker tag source-image[来源镜像] target-image[目标镜像],推荐统一采用[target-image:target-version]格式定义,且不占用空间,相当于重命名镜像
    2.对于拉取kibana[docker.elastic.co/kibana/kibana:7.3.1]和logstash[docker.elastic.co/logstash/logstash:7.3.1] 都建议修改。

    4.部署镜像服务:
    部署命令:
    docker run -itd -p 9200:9200 -p 9300:9300 --restart=always --privileged=true --name elasticsearch-server -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms=512m -Xms=512m" elasticsearch:latest

    /usr/share/elasticsearch/config
    /usr/share/elasticsearch/logs
    查看容器列表:docker ps --format "table {{.ID}}\t{{.Names}}\t{{.Ports}}"


    docker ps

    ps[注意事项]:

    1.需要开放端口[9200和9300]->9200作为Http协议,主要用于外部通讯,9300作为Tcp协议,jar之间就是通过tcp协议通讯,通常部署集群就是通过9300通信。推荐[宿主机自定义端口:9200]
    2.--restart=always :配置容器重启策略,当宿主机重启由于配置了开机自启动,不用手动启动
    3.--privileged:配置容器操作权限[true-root操作权限,false-当前容器用户操作权限]
    4.对于部署网络模式推荐默认桥接模式,也自定义可以host模式等

    5.修改配置:
    进入容器:docker exec -it container-id[容器id] or container-name[容器名称] /bin/bash
    例如:docker exec -it f2d2e97da375 /bin/bash #f2d2e97da375-> container-id


    docker-exec

    修改配置文件:

    [root@f2d2e97da375 elasticsearch]# ls 
    LICENSE.txt  NOTICE.txt  README.textile  bin  config  data  jdk  lib  logs  modules  plugins
    [root@f2d2e97da375 elasticsearch]# 
    [root@f2d2e97da375 elasticsearch]# cd config  
    [root@f2d2e97da375 config]# ls
    elasticsearch.keystore  elasticsearch.yml  jvm.options  log4j2.properties  role_mapping.yml  roles.yml  users  users_roles
    [root@f2d2e97da375 config]# vi elasticsearch.yml 
    

    添加跨域配置:http.cors.enabled: true && http.cors.allow-origin: "*"

    cluster.name: "docker-cluster"
    network.host: 0.0.0.0
    http.cors.enabled: true
    http.cors.allow-origin: "*"
    

    然后退出exit容器,在宿主机重启容器:docker restart container-id[容器id] or container-name[容器名称]
    docker restart f2d2e97da375

    [root@f2d2e97da375 config]# exit
    exit
    [root@centos-meteor ~]# docker restart f2d2e97da375
    f2d2e97da375
    [root@centos-meteor ~]# 
    

    ps[注意事项]:
    1.进入容器方式:包括使用 docker attach 命令或 docker exec 命令,
    推荐使用 docker exec 命令。原因:

    • docker attach: 使用exit退出容器,会导致容器的停止
    • docker exec:使用exit退出容器,不会导致容器的停止
    • 参考docker进入容器的几种方法博客-docker进入容器的几种方法
      2.如果Docker安装了可视化界面 Portainer,推荐采用这种方式进入容器:
      docker-portainer

    搭建部署ElasticSearch-Head服务

    ElasticSearch-Head:弹性搜索集群的Web前端界面,是使用Nodjs构建的,主要用于查看ElasticSearch相关信息

    1.拉取Elasticsearch-Head 镜像:docker pull mobz/elasticsearch-head:5

    [root@centos-amber ~]# docker pull mobz/elasticsearch-head:5
    5: Pulling from mobz/elasticsearch-head
    75a822cd7888: Pull complete 
    57de64c72267: Pull complete 
    4306be1e8943: Pull complete 
    871436ab7225: Pull complete 
    0110c26a367a: Pull complete 
    1f04fe713f1b: Pull complete 
    723bac39028e: Pull complete 
    7d8cb47f1c60: Pull complete 
    7328dcf65c42: Pull complete 
    b451f2ccfb9a: Pull complete 
    304d5c28a4cf: Pull complete 
    4cf804850db1: Pull complete 
    Digest: sha256:55a3c82dd4ba776e304b09308411edd85de0dc9719f9d97a2f33baa320223f34
    Status: Downloaded newer image for mobz/elasticsearch-head:5
    docker.io/mobz/elasticsearch-head:5
    [root@centos-amber ~]# 
    

    2.修改Elasticsearch-Head 镜像名称:docker tag mobz/elasticsearch-head:5 elasticsearch-head:latest

    [root@centos-amber ~]# docker tag  mobz/elasticsearch-head:5        elasticsearch-head:latest
    [root@centos-amber ~]# docker images
    REPOSITORY                                      TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
    grafana/grafana                                 latest              05d1bcf30d16        7 days ago          207MB
    nginx                                           latest              540a289bab6c        3 weeks ago         126MB
    prom/prometheus                                 latest              2c8e464e47f4        3 weeks ago         129MB
    moxm/sentinel-dashboard                         latest              0ccaac81584e        4 weeks ago         167MB
    portainer                                       latest              4cda95efb0e4        4 weeks ago         80.6MB
    portainer/portainer                             latest              4cda95efb0e4        4 weeks ago         80.6MB
    apache/skywalking-ui                            latest              fa66ca9c9862        2 months ago        123MB
    apache/skywalking-oap-server                    latest              376a37cdf65c        2 months ago        190MB
    docker.elastic.co/kibana/kibana                 7.3.1               b54865ba6b0b        2 months ago        1.01GB
    docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch   7.3.1               3d3aa92f641f        2 months ago        807MB
    elasticsearch                                   latest              3d3aa92f641f        2 months ago        807MB
    prom/node-exporter                              latest              e5a616e4b9cf        5 months ago        22.9MB
    google/cadvisor                                 latest              eb1210707573        12 months ago       69.6MB
    elasticsearch-head                              latest              b19a5c98e43b        2 years ago         824MB
    mobz/elasticsearch-head                         5                   b19a5c98e43b        2 years ago         824MB
    tutum/influxdb                                  latest              c061e5808198        3 years ago         290MB
    [root@centos-amber ~]# 
    

    3.部署Elasticsearch-Head 容器:docker run -itd --restart=always --privileged=true -p 9100:9100 --name elasticsearch-head-server elasticsearch-head:latest
    查看容器服务:docker ps --format "table {{.ID}}\t{{.Names}}\t{{.Ports}}"

    docker-elasticsearch-head
    4.浏览器访问:http://remote-ip:9100/
    elasticsearch-head

    搭建部署Kibana服务

    1.拉取Kibana 镜像:
    docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:7.3.1
    2.修改Kibana镜像名称:
    docker tag docker.elastic.co/kibana/kibana:7.3.1 kibana:latest
    3.部署Kibana镜像容器:
    docker run -itd -p 5601:5601 --restart=always --privileged=true --link
    elasticsearch-server:elasticsearch --name kibana-server -e ELASTICSEARCH_URL=http://elasticsearch:9200 kibana:latest

    搭建部署Logstash服务

    1.拉取Logstash 镜像:
    docker pull docker.elastic.co/logstash/logstash:7.3.1
    2.修改Kibana镜像名称:
    docker tag docker.elastic.co/logstash/logstash:7.3.1 logstash:latest
    3.部署Kibana镜像容器:
    docker run -itd --restart=always --privileged=true -p 5043:5043 --name logstash-server --link elasticsearch-server:elasticsearch logstash:latest
    4.进入容器-修改配置logstash.yml:

    http.host: "0.0.0.0"
    xpack.monitoring.elasticsearch.url: http://host-ip:9200
    xpack.monitoring.elasticsearch.username: elastic
    xpack.monitoring.elasticsearch.password: changme
    

    ps[注意事项]:
    1.host-ip是本机ip地址
    5.进入容器-修改pipeline下的logstash.conf文件:

    #默认配置
    #========================================
    #input {
    #  beats {
    #    port => 5044
    #  }
    #}
    
    #output {
    #  stdout {
    #    codec => rubydebug
    #  }
    #}
    #========================================
    #添加配置
    input {
            file {
                codec=> json
                    path => "/usr/local/*.json"
            }
    }
    filter {
      #定义数据的格式
      grok {
        match => { "message" => "%{DATA:timestamp}\|%{IP:serverIp}\|%{IP:clientIp}\|%{DATA:logSource}\|%{DATA:userId}\|%{DATA:reqUrl}\|%{DATA:reqUri}\|%{DATA:refer}\|%{DATA:device}\|%{DATA:textDuring}\|%{DATA:duringTime:int}\|\|"}
      }
    }
    output {
       elasticsearch{
         hosts=> "http://host-ip:9200"
       }
    }
    

    6.退出容器在宿主机重启elk相关的容器:docker restart elk相关容器服务

    ps[注意事项]:如果Docker安装了可视化界面 Portainer,可以在界面操作:


    portainer-command

    7.访问地址:http://remote-ip:5601/,然后可就额操作kibana面板

    搭建部署Apm-server服务和Filebeat服务

    步骤基本和上述操作差不多,只是配置文件和端口可能不一致:
    拉取镜像:
    docker pull docker.elastic.co/beats/filebeat:7.3.1
    docker pull docker.elastic.co/apm/apm-server:7.3.1

    修改镜像名称:
    docker tag docker.elastic.co/beats/filebeat:7.3.1 filebeat:latest
    docker tag docker.elastic.co/apm/apm-server:7.3.1 apm-server:latest

    部署容器:
    docker run -itd --restart=always --privileged=true -p 5044:5044 --name filebeat-server --link logstash-server:logstash filebeat:latest

    docker run -itd --restart=always --privileged=true -p 8200:8200 --name apm-server --link elasticsearch-server:elasticsearch apm-server:latest --strict.perms=false -e -E output.elasticsearch.hosts=["elasticsearch:9200"]

    最后修改配置文件整合相关资源,重启容器服务

    ps[注意事项]: 可以参考官方文档:
    elasticsearch:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/docker.html
    kibana:https://www.elastic.co/guide/en/kibana/7.3/docker.html
    logstash:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/7.3/docker.html
    filebeat:https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/7.3/running-on-docker.html
    apm-server:https://www.elastic.co/guide/en/apm/server/7.3/running-on-docker.html

    开发SpringBoot+Elasticsearch集成实战

    [1] 集成Maven配置方式:

    Java与ElasticSearch连接的两种方式:
    (1)使用Transport与ElasticSearch建立连接

    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.elasticsearch/elasticsearch -->
    <dependency>
           <groupId>org.elasticsearch</groupId>
           <artifactId>elasticsearch</artifactId>
           <version>6.4.2</version>
     </dependency>
       <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.elasticsearch.client/transport -->      <dependency>
       <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
       <artifactId>transport</artifactId>
       <version>6.4.2</version>
       <exclusions>
           <exclusion>
           <groupId>org.elasticsearch</groupId>
           <artifactId>elasticsearch</artifactId>
           </exclusion>
       </exclusions>
     </dependency>
    

    (2)使用SpringDataElasticSearch建立连接

    <dependency>    
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>    
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
    

    或者:

    dependencies {
        compile('org.springframework.boot:spring-boot-starter')
        // 使用SpringDataElasticSearch只需要添加一处依赖即用
        compile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-elasticsearch')
    }
    
    

    两种方式的优缺点:
    (1)优点:脱离框架,集成过程中不需要考虑与Spring的版本兼容问题,容易集成
    缺点:使用原生API操作ES,代码量大,撰写困难

    (2)优点:将原生API进行封装,提供了ElasticsearchRepository,操作ES非常简单,与JPA同理
    缺点:出生于Spring家族,与SpringBoot,SpringData版本容易冲突

    [2] 参数连接配置方式:

    # Elasticsearch# 9200端口是用来让HTTP REST API来访问ElasticSearch,而9300端口是传输层监听的默认端口
    elasticsearch.ip=192.168.30.128
    elasticsearch.port=9300
    elasticsearch.pool=5
    elasticsearch.cluster.name=my-application
    

    node.name: "elasticsearch-server"
    network.host: 0.0.0.0
    network.bind_host: 0.0.0.0
    network.publish_host: 0.0.0.0
    http.cors.enabled: true
    http.cors.allow-origin: "*"
    bootstrap.memory_lock: true
    transport.tcp.port: 9300
    transport.tcp.compress: true
    http.max_content_length: 128mb
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