window10下搭建ELK环境

Posted 2022-06-30 dlianghui

 面向微服务开发时会涉及到多系统的日志跟踪，一旦出现问题过滤起来系统间切换非常麻烦，所以需要采用特定工具将日志统一归类处理，方便查询排查错误，下面将介绍一种开源的工具ELK.

ELK由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成。官方下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/

 

准备环境

客户机：win10

Java环境: jdk1.8(必须1.7以上版本！！！)

组件信息：

　　　　logstash: 日志收集过滤工具, 下载 https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.3.0.zip

              kibana: 提供搜索、查看和与存储在 Elasticsearch 索引中的数据进行交互的功能，下载 https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.3.0-windows-x86_64.zip

              elasticsearch: 开源分布式搜索引擎, 下载 https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.3.0-windows-x86_64.zip

　　　　elasticsearch-head:es插件， 一个界面化的集群操作和管理工具， 下载https://github.com/mobz/elasticsearch-head/releases

第一步

下载组件并解压到本地磁盘（注意不要解压到带有空格的路径，否则后续的安装可能出错），如下图：

 

 

 

第二步

安装jdk1.8，并配置环境变量

 

第三步

安装logstash，在powershell中执行下面的命令：

logstash.conf: 在logstash文件夹的bin目录里新建logstash.conf配置文件

 

具体内容如下，

input

file

path => "D:/ELK/logs/*"                                                    ## 日志存放目录

start_position => "beginning"

codec => plain charset => "GBK"

filter

mutate

add_field => [ "[fields][path]", "%[path]"]

add_field => [ "message]", "%[message]"]

output

elasticsearch

hosts => ["http://127.0.0.1:9200"]

index => "logstash-%type-%+YYYY.MM.dd"

template_overwrite => true

 

第四步

安装elasticsearch，为简化操作可以将把elasticsearch-7.3.0/bin路径加入到环境变量，那样就可以在powershell中的任意位置直接输入elasticsearch命令，用默认配置启动（默认传输端口为9300，接受HTTP请求的端口为9200），然后使用浏览器打开http://localhost:9200/，看到下图表示启动安装成功

 

第五步

安装elasticsearch-head，此处需要提前安装nodejs url: https://nodejs.org/en/download/，然后依次执行下面的命令：

npm install -g grunt-cli #编译源码

npm install #安装服务

grunt server #启动服务

 

第六步

安装Kibana，为简化操作可以将把ibana-7.3.0-windows-x86_64/bin路径加入到环境变量，那样就可以在powershell中的任意位置直接输入Kibana命令启动

注意：连接远程elasticsearch时，需修改文件/config/kibana.yml内容 elasticsearch.hosts

启动成功后，在浏览器中输入：http://localhost:5601/，出现下面的界面

然后我们回到前面第三步中logstash.conf文件中指定的日志目录，新建日志txt文件，文件内容如图：

 

 

 日志文件保存之后，在浏览器访问Url:http://localhost:5601/app/kibana#/management/kibana/index_pattern，就可以看到可以新建日志索引了

 

 

 索引创建完成后就可以在下面的链接看到日志数据了，http://localhost:5601/app/kibana#/discover