ELK的介绍
严格来说日志的ELK 已经是个很"古老"但非常有用的技术, 但居然有公司还是不用? 我在某个公司的经历是: 该公司部署了4个tomcat 形成集群, 然后线上排查问题要找log的时候, 只能一个个机器去登录, 或者写脚本down下来. 要求上ELK, 被拒绝????
作为程序员, 不能无视业务尝试新技术, 但对于一些已经非常成熟能够提升工作效率的玩意, 那肯定要上啊, 所以我不知道那个负责人到底在想啥...
什么是ELK
ELK 三个开源软件的缩写,分别表示:Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件, 组合而成来形成中央式日志查询架构. 这样在各个服务器的日志都会汇总到某个机器, 方便统一的查询和其他处理. 像微服务这种随意部署几十个服务集群的, 上ELK之类系统理所当然.
(其中, 真正收集log的软件是 filebeat, 确切的名字应该是 EFLK)
我的目标是总结在spring cloud 里集成 ELK, 所以物理机上怎么装就不写了, 网上能找到. 这里总结怎么用docker 来完成任务.
工程配置
工程位于: https://gitee.com/xiaofeipapa
目录: elk-demo
增加 logback-config.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration debug="true" scan="true" scanPeriod="1 seconds">
<contextName>logback</contextName>
<property name="app.name" value="orderApi"/>
<appender name="stdout_info" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>INFO</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
<encoder>
<pattern>%d [%thread] %-5level %logger{36} [%file : %line] - %msg%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<appender name="stdout_warn" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>WARN</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
<encoder>
<pattern>%yellow(%d [%thread] %-5level %logger{36} [%file : %line] - %msg%n)</pattern>
</encoder>
</appender>
<appender name="stdout_error" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<level>ERROR</level>
</filter>
<encoder>
<pattern>%red(%d [%thread] %-5level %logger{36} [%file : %line] - %msg%n)</pattern>
</encoder>
</appender>
<appender name="file" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<file>/tmp/spc_demo_logs/elk-demo/${app.name}.json</file>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>/tmp/spc_demo_logs/elk-demo/${app.name}.%d{yyyy-MM-dd.HH}.json.gz
</fileNamePattern>
<maxHistory>365</maxHistory>
<totalSizeCap>20GB</totalSizeCap>
</rollingPolicy>
<triggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy">
<maxFileSize>100MB</maxFileSize>
</triggeringPolicy>
<encoder class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder">
<customFields>{"app":"${app.name}"}}</customFields>
</encoder>
</appender>
<root level="INFO">
<appender-ref ref="stdout_info"/>
<appender-ref ref="stdout_warn"/>
<appender-ref ref="stdout_error"/>
<appender-ref ref="file"/>
</root>
<logger name="com.example.logback" level="error"/>
<logger name="stdout_log" level="info" additivity="false">
<appender-ref ref="stdout_info"/>
<appender-ref ref="stdout_warn"/>
<appender-ref ref="stdout_error"/>
</logger>
</configuration>
这个配置文件将 log 放到 /tmp/spc_demo_logs/elk-demo 目录下
修改 application.yaml
spring:
profiles:
active: dev
logging:
config: classpath:logback-config.xml
启动工程, 访问 http://localhost:11000/hello
然后确保在log 目录能够看到日志输出:
image.png
docker 相关
安装 sebp/elk
这是git上一个封装好的docker 镜像, 运行它需要vm.max_map_count 和至少262144内存, 所以修改如下
sudo vi /etc/sysctl.conf
# 在尾行添加以下内容
vm.max_map_count=262144
# 并执行命令
sudo sysctl -p
安装docker elk
sudo docker pull sebp/elk
sudo docker run -d -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -p 5601:5601 -p 5044:5044 -p 9200:9200 -p 9300:9300 -it --name elk sebp/elk
进入容器修改 logstash 配置:
sudo docker exec -it elk /bin/bash
# 修改02-beats-input.conf
cd /etc/logstash/conf.d/
vi 02-beats-input.conf
将配置文件修改如下(主要去除 ssl的配置)
input {
beats {
port => 5044
}
}
重启 elk 容器
sudo docker restart elk
配置启动filebeat
安装 filebeat
可以在这里看最新版本: https://www.elastic.co/downloads/beats/filebeat
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.11.2-amd64.deb
sudo dpkg -i filebeat*
filebeat 配置文件
cd /etc/filebeat
sudo vim filebeat.yml
主要的配置是:
设置日志目录
设置logstash 并注释 es相关配置
image.png
启动 filebeat 并查看状态
sudo systemctl start filebeat
sudo systemctl status filebeat
如果没有红字, 表示filebeat 顺利启动
查看 kibana
登录 http://127.0.0.1:5601/ 在左侧菜单点击 Discover
image.png
然后会提示 需要创建 index pattern
image.png
点击之后如图创建:
image.png
如果filebeat 启动不成功(则没有收集数据到logstash) , 那么你会看不到以filebeat- 开头的索引, 也就无法创建 index pattern
一路点next , 然后再次打开 Discover, 就能看到:
image.png
至此, elk + filebeat 的安装就完成了.
TODO
理论上将 filebeat 也放到docker , 一键启动最为理想. 但是在写博客试验的时候 docker filebeat 总是不成功. 希望以后补上.
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