ELK学习4_使用redis+logstash+elasticsearch+kibana快速搭建日志平台

来源:互联网 时间:1970-01-01

日志的分析和监控在系统开发中占非常重要的地位,系统越复杂,日志的分析和监控就越重要,常见的需求有:

  • 根据关键字查询日志详情
  • 监控系统的运行状况
  • 统计分析,比如接口的调用次数、执行时间、成功率等
  • 异常数据自动触发消息通知
  • 基于日志的数据挖掘

很多团队在日志方面可能遇到的一些问题有:

  • 开发人员不能登录线上服务器查看详细日志,经过运维周转费时费力
  • 日志数据分散在多个系统,难以查找
  • 日志数据量大,查询速度慢
  • 一个调用会涉及多个系统,难以在这些系统的日志中快速定位数据
  • 数据不够实时

常见的一些重量级的开源Trace系统有

  • facebook scribe
  • cloudera flume
  • twitter zipkin
  • storm

这些项目功能强大,但对于很多团队来说过于复杂,配置和部署比较麻烦,在系统规模大到一定程度前推荐轻量级下载即用的方案,比如logstash+elasticsearch+kibana(LEK)组合。

对于日志来说,最常见的需求就是收集、查询、显示,正对应logstash、elasticsearch、kibana的功能。

logstash

logstash主页

logstash部署简单,下载一个jar就可以用了,对日志的处理逻辑也很简单,就是一个pipeline的过程

inputs >> codecs >> filters >> outputs

对应的插件有

从上面可以看到logstash支持常见的日志类型,与其他监控系统的整合也很方便,可以将数据输出到zabbix、nagios、email等。

推荐用redis作为输入缓冲队列。

你还可以把数据统计后输出到graphite,实现统计数据的可视化显示。

metrics demo 
statsd 
graphite

参考文档

  • cookbook
  • doc
  • demo

elasticsearch

elasticsearch主页

elasticsearch是基于lucene的开源搜索引擎,近年来发展比较快,主要的特点有

  • real time
  • distributed
  • high availability
  • document oriented
  • schema free
  • restful api

elasticsearch的详细介绍以后再写,常用的一些资源如下

中文

smartcn, ES默认的中文分词 
https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-analysis-smartcn

mmseg 
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-mmseg

ik 
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

pinyin, 拼音分词,可用于输入拼音提示中文 
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin

stconvert, 中文简繁体互换 
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-stconvert

常用插件

elasticsearch-servicewrapper,用Java Service Wrapper对elasticsearch做的一个封装 
https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-servicewrapper

Elastic HQ,elasticsearch的监控工具 
http://www.elastichq.org

elasticsearch-rtf,针对中文集成了相关插件(rtf = Ready To Fly) 
https://github.com/medcl/elasticsearch-rtf 
作者主页

kibana

kibana主页

kibana是一个功能强大的elasticsearch数据显示客户端,logstash已经内置了kibana,你也可以单独部署kibana,最新版的kibana3是纯html+js客户端,可以很方便的部署到Apache、Nginx等Http服务器。

kibana3的地址: https://github.com/elasticsearch/kibana 
kibana2的地址: https://github.com/rashidkpc/Kibana 
kibana3 demo地址: http://demo.kibana.org

从demo可以先看一下kibana的一些基本功能

图表

数据表格,可以自定义哪些列显示以及显示顺序

可以看到实际执行的查询语句

新加一行

新加panel,可以看到支持的panel类型

加一个饼图

用地图显示统计结果

按照http response code来统计

丰富的查询语法

安装部署

下面列一下一个简易LEK体验环境的搭建步骤

安装jdk 1.7

oracle java主页

省略安装过程,推荐1.7+版本

java -version

设置java的环境变量,比如

sudo vim ~/.bashrc>>export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-oracleexport JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH >>source ~/.bashrc

安装redis

redis主页

cd ~/srcwget http://download.redis.io/releases/redis-2.6.16.tar.gztar -zxf redis-2.6.16.tar.gzcd redis-2.6.16makesudo make install

可以通过redis源代码里utils/install_server下的脚本简化配置工作

cd utilssudo ./install_server.sh 

install_server.sh在问你几个问题后会把redis安装为开机启动的服务,可以通过下面的命令行来启动/停止服务

sudo /etc/init.d/redis_ start/end 

启动redis客户端来验证安装

redis-cli> keys *

安装Elasticsearch

Elasticsearch主页

cd /searchsudo mkdir elasticsearchcd elasticsearchsudo wget http://download.elasticsearch.org/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-0.90.5.zipsudo unzip elasticsearch-0.90.5.zip

elasticsearch解压即可使用非常方便,接下来我们看一下效果,首先启动ES服务,切换到elasticsearch目录,运行bin下的elasticsearch

cd /search/elasticsearch/elasticsearch-0.90.5 bin/elasticsearch -f

访问默认的9200端口

curl -X GET http://localhost:9200

安装logstash

logstash主页

cd /searchsudo mkdir logstashcd logstashsudo wget http://download.elasticsearch.org/logstash/logstash/logstash-1.2.1-flatjar.jar

logstash下载即可使用,命令行参数可以参考logstash flags,主要有

agent #运行Agent模式-f CONFIGFILE #指定配置文件web #自动Web服务-p PORT #指定端口,默认9292

安装kibana

logstash的最新版已经内置kibana,你也可以单独部署kibana。kibana3是纯粹JavaScript+html的客户端,所以可以部署到任意http服务器上。

cd /searchsudo mkdir kibanasudo wget http://download.elasticsearch.org/kibana/kibana/kibana-latest.zipsudo unzip kibana-latest.zipsudo cp -r kibana-latest /var/www/html

可以修改config.js来配置elasticsearch的地址和索引。

用浏览器访问试试看 http://127.0.0.1/html/kibana-latest/index.html

集成

把上面的系统集成起来

首先把redis和elasticsearch都启动起来

为logstash新建一个配置文件

cd /search/logstashsudo vi redis.conf

配置文件内容如下

input { redis { host => "127.0.0.1" port => "6379" key => "logstash:demo" data_type => "list" codec => "json" type => "logstash-redis-demo" tags => ["logstashdemo"] }}output { elasticsearch { host => "127.0.0.1" }}

用这个配置文件启动logstash agent

java -jar /search/logstash/logstash-1.2.1-flatjar.jar agent -f /search/logstash/redis.conf &

启动logstash内置的web

java -jar /search/logstash/logstash-1.2.1-flatjar.jar web &

查看web,应该还没有数据

http://127.0.0.1:9292

在redis 加一条数据

RPUSH logstash:demo "{/"time/": /"2013-01-01T01:23:55/", /"message/": /"logstash demo message/"}"

看看elasticsearch中的索引现状

curl 127.0.0.1:9200/_search?pretty=true curl -s http://127.0.0.1:9200/_status?pretty=true | grep logstash

再通过logstash web查询一下看看

http://127.0.0.1:9292

通过单独的kibana界面查看

http://127.0.0.1/html/kibana-latest/index.html#/dashboard/file/logstash.json

数据清理

logstash默认按天创建ES索引,这样的好处是删除历史数据时直接删掉整个索引就可以了,方便快速。

elasticsearch也可以设置每个文档的ttl(time to live),相当于设置文档的过期时间,但相比删除整个索引要耗费更多的IO操作。

索引

elasticsearch默认会按照分隔符对字段拆分,日志有些字段不要分词,比如url,可以为这类字段设置not_analyzed属性。

设置multi-field-type属性可以将字段映射到其他类型。multi-field-type。

大量日志导入时用bulk方式。

对于日志查询来说,filter比query更快 过滤器里不会执行评分而且可以被自动缓存。query-dsl。

elasticsearch默认一个索引操作会在所有分片都完成对文档的索引后才返回,你可以把复制设置为异步来加快批量日志的导入。

elasticsearch 优化

优化JVM 
优化系统可以打开最大文件描述符的数量 
适当增加索引刷新的间隔

最佳实践

  • 首先你的程序要写日志
  • 记录的日志要能帮助你分析问题,只记录"参数错误"这样的日志对解决问题毫无帮助
  • 不要依赖异常,异常只处理你没考虑到的地方
  • 要记录一些关键的参数,比如发生时间、执行时间、日志来源、输入参数、输出参数、错误码、异常堆栈信息等
  • 要记录sessionid、transitionid、userid等帮你快速定位以及能把各个系统的日志串联起来的关键参数
  • 推荐纯文本+json格式
  • 使用队列

其他日志辅助工具

  • rsyslog
  • syslog-ng
  • graylog
  • fluentd
  • nxlog


原文来自:http://www.cnblogs.com/buzzlight/p/logstash_elasticsearch_kibana_log.html



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