ELK+kafka构建日志收集系统

Posted 2020-08-06 fengjian1585

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了ELK+kafka构建日志收集系统相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

ELK+kafka构建日志收集系统

原文 http://lx.wxqrcode.com/index.php/post/101.html

背景：

最近线上上了ELK，但是只用了一台Redis在中间作为消息队列，以减轻前端es集群的压力，Redis的集群解决方案暂时没有接触过，并且Redis作为消息队列并不是它的强项；所以最近将Redis换成了专业的消息信息发布订阅系统Kafka, Kafka的更多介绍大家可以看这里：传送门 ,关于ELK的知识网上有很多的哦，此篇博客主要是总结一下目前线上这个平台的实施步骤，ELK是怎么跟Kafka结合起来的。好吧，动手！

ELK架构拓扑：

然而我这里的整个日志收集平台就是这样的拓扑：

1，使用一台nginx代理访问kibana的请求;

2，两台es组成es集群，并且在两台es上面都安装kibana;（以下对elasticsearch简称es ）

3，中间三台服务器就是我的kafka(zookeeper)集群啦; 上面写的消费者/生产者这是kafka(zookeeper)中的概念;

4，最后面的就是一大堆的生产服务器啦，上面使用的是logstash，当然除了logstash也可以使用其他的工具来收集你的应用程序的日志，例如：Flume，Scribe，Rsyslog，Scripts……

角色：

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软件选用：

elasticsearch - 1.7.3.tar.gz #这里需要说明一下，前几天使用了最新的elasticsearch2.0，java-1.8.0报错，目前未找到原因，故这里使用1.7.3版本

Logstash - 2.0.0.tar.gz

kibana - 4.1.2 - linux - x64 . tar . gz

以上软件都可以从官网下载 : https : //www.elastic.co/downloads

java - 1.8.0 ， nginx 采用 yum 安装

部署步骤：

1.ES集群安装配置;

2.Logstash客户端配置(直接写入数据到ES集群，写入系统messages日志);

3.Kafka(zookeeper)集群配置;(Logstash写入数据到Kafka消息系统);

4.Kibana部署;

5.Nginx负载均衡Kibana请求;

6.案例：nginx日志收集以及mysql慢日志收集;

7.Kibana报表基本使用;

ES集群安装配置;

es1.example.com:

1.安装java-1.8.0以及依赖包

yum install - y epel - release

yum install - y java - 1.8.0 git wget lrzsz

2.获取es软件包

wget https : //download.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.7.3.tar.gz

tar - xf elasticsearch - 1.7.3.tar.gz - C / usr / local

ln - sv / usr / local / elasticsearch - 1.7.3 / usr / local / elasticsearch

3.修改配置文件

[ root @ es1 ~ ] # vim /usr/local/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

32 cluster . name : es - cluster #组播的名称地址

40 node . name : "es-node1 " #节点名称，不能和其他节点重复

47 node . master : true #节点能否被选举为master

51 node . data : true #节点是否存储数据

107 index . number_of_shards : 5 #索引分片的个数

111 index . number_of_replicas : 1 #分片的副本个数

145 path . conf : / usr / local / elasticsearch / config / #配置文件的路径

149 path . data : / data / es / data #数据目录路径

159 path . work : / data / es / worker #工作目录路径

163 path . logs : / usr / local / elasticsearch / logs / #日志文件路径

167 path . plugins : / data / es / plugins #插件路径

184 bootstrap . mlockall : true #内存不向swap交换

232 http . enabled : true #启用http

4.创建相关目录

mkdir / data / es / { data , worker , plugins } - p

5.获取es服务管理脚本

[ root @ es1 ~ ] # git clone https://github.com/elastic/elasticsearch-servicewrapper.git

[ root @ es1 ~ ] # mv elasticsearch-servicewrapper/service /usr/local/elasticsearch/bin/

[ root @ es1 ~ ] # /usr/local/elasticsearch/bin/service/elasticsearch install

Detected RHEL or Fedora :

Installing the Elasticsearch daemon . .

[ root @ es1 ~ ] #

#这时就会在/etc/init.d/目录下安装上es的管理脚本啦

#修改其配置:

[ root @ es1 ~ ] #

set . default . ES_HOME = / usr / local / elasticsearch #安装路径

set . default . ES_HEAP_SIZE = 1024 #jvm内存大小，根据实际环境调整即可

6.启动es ，并检查其服务是否正常

[ root @ es1 ~ ] # netstat -nlpt | grep -E "9200|"9300

tcp 0 0 0.0.0.0 : 9200 0.0.0.0 : * LISTEN 1684/ java

tcp 0 0 0.0.0.0 : 9300 0.0.0.0 : * LISTEN 1684/ java

访问http://192.168.2.18:9200/ 如果出现以下提示信息说明安装配置完成啦，

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7.es1节点好啦，我们直接把目录复制到es2

[ root @ es1 local ] # scp -r elasticsearch-1.7.3 192.168.12.19:/usr/local/

[ root @ es2 local ] # ln -sv elasticsearch-1.7.3 elasticsearch

[ root @ es2 local ] # elasticsearch/bin/service/elasticsearch install

#es2只需要修改node.name即可，其他都与es1相同配置

8.安装es的管理插件

es官方提供一个用于管理es的插件，可清晰直观看到es集群的状态，以及对集群的操作管理，安装方法如下：

[ root @ es1 local ] # /usr/local/elasticsearch/bin/plugin -i mobz/elasticsearch-head

安装好之后，访问方式为： http://192.168.2.18:9200/_plugin/head，由于集群中现在暂时没有数据，所以显示为空,

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此时，es集群的部署完成。

Logstash客户端安装配置;

在webserve1上面安装Logstassh

1.downloads 软件包，这里注意，Logstash是需要依赖java环境的，所以这里还是需要yum install -y java-1.8.0.

[ root @ webserver1 ~ ] # wget https://download.elastic.co/logstash/logstash/logstash-2.0.0.tar.gz

[ root @ webserver1 ~ ] # tar -xf logstash-2.0.0.tar.gz -C /usr/local

[ root @ webserver1 ~ ] # cd /usr/local/

[ root @ webserver1 local ] # ln -sv logstash-2.0.0 logstash

[ root @ webserver1 local ] # mkdir logs etc

2.提供logstash管理脚本，其中里面的配置路径可根据实际情况修改

#!/bin/bash

#chkconfig: 2345 55 24

#description: logstash service manager

#auto: Maoqiu Guo

FILE = ‘/usr/local/logstash/etc/*.conf‘ #logstash配置文件

LOGBIN = ‘/usr/local/logstash/bin/logstash agent --verbose --config‘ #指定logstash配置文件的命令

LOCK = ‘/usr/local/logstash/locks‘ #用锁文件配合服务启动与关闭

LOGLOG = ‘--log /usr/local/logstash/logs/stdou.log‘ #日志

START ( ) {

if [ - f $ LOCK ] ; then

echo - e "Logstash is already \033[32mrunning\033[0m, do nothing."

else

echo - e "Start logstash service.\033[32mdone\033[m"

nohup $ { LOGBIN } $ { FILE } $ { LOGLOG } &

touch $ LOCK

}

STOP ( ) {

if [ ! - f $ LOCK ] ; then

echo - e "Logstash is already stop, do nothing."

else

echo - e "Stop logstash serivce \033[32mdone\033[m"

rm - rf $ LOCK

ps - ef | grep logstash | grep - v "grep" | awk ‘{print $2}‘ | xargs kill - s 9 > / dev / null

}

STATUS ( ) {

ps aux | grep logstash | grep - v "grep" > / dev / null

if [ - f $ LOCK ] && [ $ ? - eq 0 ] ; then

echo - e "Logstash is: \033[32mrunning\033[0m..."

else

echo - e "Logstash is: \033[31mstopped\033[0m..."

}

TEST ( ) {

$ { LOGBIN } $ { FILE } -- configtest

}

case "$1" in

start )

START

; ;

stop )

STOP

; ;

status )

STATUS

; ;

restart )

STOP

sleep 2

START

; ;

test )

TEST

; ;

* )

echo "Usage: /etc/init.d/logstash (test|start|stop|status|restart)"

; ;

esac

3.Logstash 向es集群写数据

(1)编写一个logstash配置文件

[ root @ webserver1 etc ] # cat logstash.conf

input { #数据的输入从标准输入

stdin { }

}

output { #数据的输出我们指向了es集群

elasticsearch {

hosts = > [ "192.168.2.18:9200" , "192.168.2.19:9200" ] ＃ es 主机的 ip 及端口

}

[ root @ webserver1 etc ] #

(2)检查配置文件是否有语法错

[ root @ webserver1 etc ] # /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf --configtest --verbose

Configuration OK

[ root @ webserver1 etc ] #

(3)既然配置ok我们手动启动它，然后写点东西看能否写到es

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ok.上图已经看到logstash已经可以正常的工作啦.

４.下面演示一下如何收集系统日志

将之前的配置文件修改如下所示内容，然后启动logstash服务就可以在web页面中看到messages的日志写入es，并且创建了一条索引

[ root @ webserver1 etc ] # cat logstash.conf

input { #这里的输入使用的文件，即日志文件messsages

file {

path = > "/var/log/messages" ＃这是日志文件的绝对路径

start_position = > "beginning" ＃这个表示从 messages 的第一行读取，即文件开始处

}

output { ＃输出到 es

elasticsearch {

hosts = > [ "192.168.2.18:9200" , "192.168.2.19:9200" ]

index = > "system-messages-%{+YYYY-MM}" ＃这里将按照这个索引格式来创建索引

}

[ root @ webserver1 etc ] #

启动logstash后，我们来看head这个插件的web页面

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ok，系统日志我们已经成功的收集，并且已经写入到es集群中，那上面的演示是logstash直接将日志写入到es集群中的，这种场合我觉得如果量不是很大的话直接像上面已将将输出output定义到es集群即可，如果量大的话需要加上消息队列来缓解es集群的压力。前面已经提到了我这边之前使用的是单台redis作为消息队列，但是redis不能作为list类型的集群，也就是redis单点的问题没法解决，所以这里我选用了kafka ;下面就在三台server上面安装kafka集群

Kafka集群安装配置;

在搭建kafka集群时，需要提前安装zookeeper集群，当然kafka已经自带zookeeper程序只需要解压并且安装配置就行了

kafka1上面的配置：

1.获取软件包.官网： http://kafka.apache.org

[ root @ kafka1 ~ ] # wget http://mirror.rise.ph/apache/kafka/0.8.2.1/kafka_2.11-0.8.2.1.tgz

[ root @ kafka1 ~ ] # tar -xf kafka_2.11-0.8.2.1.tgz -C /usr/local/

[ root @ kafka1 ~ ] # cd /usr/local/

[ root @ kafka1 local ] # ln -sv kafka_2.11-0.8.2.1 kafka

2.配置zookeeper集群，修改配置文件

[ root @ kafka1 ~ ] # vim /usr/local/kafka/config/zookeeper.propertie

dataDir = / data / zookeeper

clienrtPort = 2181

tickTime = 2000

initLimit = 20

syncLimit = 10

server . 2 = 192.168.2.22 : 2888 : 3888

server . 3 = 192.168.2.23 : 2888 : 3888

server . 4 = 192.168.2.24 : 2888 : 3888

＃说明：

tickTime : 这个时间是作为 Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。

2888 端口：表示的是这个服务器与集群中的 Leader 服务器交换信息的端口；

3888 端口：表示的是万一集群中的 Leader 服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的 Leader ，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。

3.创建zookeeper所需要的目录

[ root @ kafka1 ~ ] # mkdir /data/zookeeper

4.在/data/zookeeper目录下创建myid文件，里面的内容为数字，用于标识主机，如果这个文件没有的话，zookeeper是没法启动的哦

[ root @ kafka1 ~ ] # echo 2 > /data/zookeeper/myid

以上就是zookeeper集群的配置，下面等我配置好kafka之后直接复制到其他两个节点即可

5.kafka配置

[ root @ kafka1 ~ ] # vim /usr/local/kafka/config/server.properties

broker . id = 2 ＃唯一，填数字，本文中分别为 2 / 3 / 4

prot = 9092 ＃这个 broker 监听的端口

host . name = 192.168.2.22 ＃唯一，填服务器 IP

log . dir = / data / kafka - logs # 该目录可以不用提前创建，在启动时自己会创建

zookeeper . connect = 192.168.2.22 : 2181 , 192.168.2.23 : 2181 , 192.168.2.24 :2181 ＃这个就是 zookeeper 的 ip 及端口

num . partitions = 16 # 需要配置较大分片影响读写速度

log . dirs = / data / kafka - logs # 数据目录也要单独配置磁盘较大的地方

log . retention . hours = 168 # 时间按需求保留过期时间避免磁盘满

6.将kafka(zookeeper)的程序目录全部拷贝至其他两个节点

[ root @ kafka1 ~ ] # scp -r /usr/local/kafka 192.168.2.23:/usr/local/

[ root @ kafka1 ~ ] # scp -r /usr/local/kafka 192.168.2.24:/usr/local/

7.修改两个借点的配置，注意这里除了以下两点不同外，都是相同的配置

（ 1 ） zookeeper 的配置

mkdir / data / zookeeper

echo "x" > / data / zookeeper / myid

（ 2 ） kafka 的配置

broker . id = 2

host . name = 192.168.2.22

8.修改完毕配置之后我们就可以启动了，这里先要启动zookeeper集群，才能启动kafka

我们按照顺序来，kafka1 –> kafka2 –>kafka3

[ root @ kafka1 ~ ] # /usr/local/kafka/bin/zookeeper-server-start.sh /usr/local/kafka/config/zookeeper.properties & #zookeeper启动命令

[ root @ kafka1 ~ ] # /usr/local/kafka/bin/zookeeper-server-stop.sh #zookeeper停止的命令

注意，如果zookeeper有问题 nohup的日志文件会非常大，把磁盘占满，这个zookeeper服务可以通过自己些服务脚本来管理服务的启动与关闭。

后面两台执行相同操作，在启动过程当中会出现以下报错信息

[ 2015 - 11 - 13 19 : 18 : 04 , 225 ] WARN Cannot open channel to 3 at election address / 192.168.2.23 : 3888 ( org . apache . zookeeper . server . quorum . QuorumCnxManager )

java . net . ConnectException : Connection refused

at java . net . PlainSocketImpl . socketConnect ( Native Method )

at java . net . AbstractPlainSocketImpl . doConnect ( AbstractPlainSocketImpl . java : 350 )

at java . net . AbstractPlainSocketImpl . connectToAddress ( AbstractPlainSocketImpl . java : 206 )

at java . net . AbstractPlainSocketImpl . connect ( AbstractPlainSocketImpl . java :188 )

at java . net . SocksSocketImpl . connect ( SocksSocketImpl . java : 392 )

at java . net . Socket . connect ( Socket . java : 589 )

at org . apache . zookeeper . server . quorum . QuorumCnxManager . connectOne( QuorumCnxManager . java : 368 )

at org . apache . zookeeper . server . quorum . QuorumCnxManager . connectAll (QuorumCnxManager . java : 402 )

at org . apache . zookeeper . server . quorum . FastLeaderElection . lookForLeader( FastLeaderElection . java : 840 )

at org . apache . zookeeper . server . quorum . QuorumPeer . run ( QuorumPeer . java : 762 )

[ 2015 - 11 - 13 19 : 18 : 04 , 232 ] WARN Cannot open channel to 4 at election address / 192.168.2.24 : 3888 ( org . apache . zookeeper . server . quorum . QuorumCnxManager )

java . net . ConnectException : Connection refused

at java . net . PlainSocketImpl . socketConnect ( Native Method )

at java . net . AbstractPlainSocketImpl . doConnect ( AbstractPlainSocketImpl . java : 350 )

at java . net . AbstractPlainSocketImpl . connectToAddress ( AbstractPlainSocketImpl . java : 206 )

at java . net . AbstractPlainSocketImpl . connect ( AbstractPlainSocketImpl . java :188 )

at java . net . SocksSocketImpl . connect ( SocksSocketImpl . java : 392 )

at java . net . Socket . connect ( Socket . java : 589 )

at org . apache . zookeeper . server . quorum . QuorumCnxManager . connectOne( QuorumCnxManager . java : 368 )

at org . apache . zookeeper . server . quorum . QuorumCnxManager . connectAll (QuorumCnxManager . java : 402 )

at org . apache . zookeeper . server . quorum . FastLeaderElection . lookForLeader( FastLeaderElection . java : 840 )

at org . apache . zookeeper . server . quorum . QuorumPeer . run ( QuorumPeer . java : 762 )

[ 2015 - 11 - 13 19 : 18 : 04 , 233 ] INFO Notification time out : 6400 ( org . apache. zookeeper . server . quorum . FastLeaderElection )

由于zookeeper集群在启动的时候，每个结点都试图去连接集群中的其它结点，先启动的肯定连不上后面还没启动的，所以上面日志前面部分的异常是可以忽略的。通过后面部分可以看到，集群在选出一个Leader后，最后稳定了。

其他节点也可能会出现类似的情况，属于正常。

9.zookeeper服务检查

[ root @ kafka1 ~ ] # netstat -nlpt | grep -E "2181|2888|3888"

tcp 0 0 192.168.2.24 : 3888 0.0.0.0 : * LISTEN 1959 / java

tcp 0 0 0.0.0.0 : 2181 0.0.0.0 : * LISTEN 1959/ java

[ root @ kafka2 ~ ] # netstat -nlpt | grep -E "2181|2888|3888"

tcp 0 0 192.168.2.23 : 3888 0.0.0.0 : * LISTEN 1723 / java

tcp 0 0 0.0.0.0 : 2181 0.0.0.0 : * LISTEN 1723/ java

[ root @ kafka3 ~ ] # netstat -nlpt | grep -E "2181|2888|3888"

tcp 0 0 192.168.2.24 : 3888 0.0.0.0 : * LISTEN 950 / java

tcp 0 0 0.0.0.0 : 2181 0.0.0.0 : * LISTEN 950 /java

tcp 0 0 192.168.2.24 : 2888 0.0.0.0 : * LISTEN 950 / java

#可以看出，如果哪台是Leader,那么它就拥有2888这个端口

ok. 这时候zookeeper集群已经启动起来了，下面启动kafka，也是依次按照顺序启动

[ root @ kafka1 ~ ] # nohup /usr/local/kafka/bin/kafka-server-start.sh /usr/local/kafka/config/server.properties & #kafka启动的命令

[ root @ kafka1 ~ ] # /usr/local/kafka/bin/kafka-server-stop.sh #kafka停止的命令

注意，跟zookeeper服务一样，如果kafka有问题 nohup的日志文件会非常大,把磁盘占满，这个kafka服务同样可以通过自己些服务脚本来管理服务的启动与关闭。

此时三台上面的zookeeper及kafka都已经启动完毕，来检测以下吧

(1)建立一个主题

[ root @ kafka1 ~ ] # /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic summer

#注意：factor大小不能超过broker数

(2)查看有哪些主题已经创建

[ root @ kafka1 ~ ] # /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.2.22:2181 #列出集群中所有的topic

summer #已经创建成功

(3)查看summer这个主题的详情

[ root @ kafka1 ~ ] # /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.2.22:2181 --topic summer

Topic : summer PartitionCount : 1 ReplicationFactor : 3 Configs :

Topic : summer Partition : 0 Leader : 2 Replicas : 2 , 4 , 3 Isr : 2 , 4 , 3

#主题名称：summer

#Partition:只有一个，从0开始

#leader ：id为2的broker

#Replicas 副本存在于broker id为2,3,4的上面

#Isr:活跃状态的broker

(4)发送消息，这里使用的是生产者角色

[ root @ kafka1 ~ ] # /bin/bash /usr/local/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.2.22:9092 --topic summer

This is a messages

welcome to kafka

(5)接收消息，这里使用的是消费者角色

[ root @ kafka2 ~ ] # /usr/local/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.2.24:2181 --topic summer --from-beginning

This is a messages

welcome to kafka

如果能够像上面一样能够接收到生产者发过来的消息，那说明基于kafka的zookeeper集群就成功啦。

10，下面我们将webserver1上面的logstash的输出改到kafka上面，将数据写入到kafka中

(1)修改webserver1上面的logstash配置，如下所示：各个参数可以到官网查询.

root @ webserver1 etc ] # cat logstash.conf

input { #这里的输入还是定义的是从日志文件输入

file {

type = > "system-message"

path = > "/var/log/messages"

start_position = > "beginning"

}

output {

#stdout { codec => rubydebug } #这是标准输出到终端，可以用于调试看有没有输出，注意输出的方向可以有多个

kafka { #输出到kafka

bootstrap_servers = > "192.168.2.22:9092,192.168.2.23:9092,192.168.2.24:9092" #他们就是生产者

topic_id = > "system-messages" #这个将作为主题的名称，将会自动创建

compression_type = > "snappy" #压缩类型

}

[ root @ webserver1 etc ] #

(2)配置检测

[ root @ webserver1 etc ] # /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf --configtest --verbose

Configuration OK

[ root @ webserver1 etc ] #

(2)启动Logstash，这里我直接在命令行执行即可

[ root @ webserver1 etc ] # /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf

(3)验证数据是否写入到kafka，这里我们检查是否生成了一个叫system-messages的主题

[ root @ kafka1 ~ ] # /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.2.22:2181

summer

system - messages #可以看到这个主题已经生成了

#再看看这个主题的详情:

[ root @ kafka1 ~ ] # /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.2.22:2181 --topic system-messages

Topic : system - messages PartitionCount : 16 ReplicationFactor : 1 Configs :

Topic : system - messages Partition : 0 Leader : 2 Replicas : 2 Isr : 2

Topic : system - messages Partition : 1 Leader : 3 Replicas : 3 Isr : 3

Topic : system - messages Partition : 2 Leader : 4 Replicas : 4 Isr : 4

Topic : system - messages Partition : 3 Leader : 2 Replicas : 2 Isr : 2

Topic : system - messages Partition : 4 Leader : 3 Replicas : 3 Isr : 3

Topic : system - messages Partition : 5 Leader : 4 Replicas : 4 Isr : 4

Topic : system - messages Partition : 6 Leader : 2 Replicas : 2 Isr : 2

Topic : system - messages Partition : 7 Leader : 3 Replicas : 3 Isr : 3

Topic : system - messages Partition : 8 Leader : 4 Replicas : 4 Isr : 4

Topic : system - messages Partition : 9 Leader : 2 Replicas : 2 Isr : 2

Topic : system - messages Partition : 10 Leader : 3 Replicas : 3 Isr : 3

Topic : system - messages Partition : 11 Leader : 4 Replicas : 4 Isr : 4

Topic : system - messages Partition : 12 Leader : 2 Replicas : 2 Isr : 2

Topic : system - messages Partition : 13 Leader : 3 Replicas : 3 Isr : 3

Topic : system - messages Partition : 14 Leader : 4 Replicas : 4 Isr : 4

Topic : system - messages Partition : 15 Leader : 2 Replicas : 2 Isr : 2

[ root @ kafka1 ~ ] #

可以看出，这个主题生成了16个分区，每个分区都有对应自己的Leader，但是我想要有10个分区，3个副本如何办？还是跟我们上面一样命令行来创建主题就行，当然对于logstash输出的我们也可以提前先定义主题，然后启动logstash 直接往定义好的主题写数据就行啦，命令如下：

[ root @ kafka1 ~ ] # /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.2.22:2181 --replication-factor 3 --partitions 10 --topic TOPIC_NAME

好了，我们将logstash收集到的数据写入到了kafka中了，在实验过程中我使用while脚本测试了如果不断的往kafka写数据的同时停掉两个节点，数据写入没有任何问题。

那如何将数据从kafka中读取然后给我们的es集群呢？那下面我们在kafka集群上安装Logstash，安装步骤不再赘述；三台上面的logstash 的配置如下，作用是将kafka集群的数据读取然后转交给es集群，这里为了测试我让他新建一个索引文件，注意这里的输入日志还是messages，主题名称还是“system-messages”

[ root @ kafka1 etc ] # more logstash.conf

input {

kafka {

zk_connect = > "192.168.2.22:2181,192.168.2.23:2181,192.168.2.24:2181" #消费者们

topic_id = > "system-messages"

codec = > plain

reset_beginning = > false

consumer_threads = > 5

decorate_events = > true

}

output {

elasticsearch {

hosts = > [ "192.168.2.18:9200" , "192.168.2.19:9200" ]

index = > "test-system-messages-%{+YYYY-MM}" #为了区分之前实验，我这里新生成的所以名字为“test-system-messages-%{+YYYY-MM}”

}

在三台kafka上面启动Logstash，注意我这里是在命令行启动的；

[ root @ kafka1 etc ] # pwd

/ usr / local / logstash / etc

[ root @ kafka1 etc ] # /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf

[ root @ kafka2 etc ] # pwd

/ usr / local / logstash / etc

[ root @ kafka2 etc ] # /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf

[ root @ kafka3 etc ] # pwd

/ usr / local / logstash / etc

[ root @ kafka3 etc ] # /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf

在webserver1上写入测试内容，即webserver1上面利用message这个文件来测试，我先将其清空，然后启动

[ root @ webserver1 etc ] # >/var/log/messages

[ root @ webserver1 etc ] # echo "我将通过kafka集群达到es集群哦^0^" >> /var/log/messages

#启动logstash,让其读取messages中的内容

下图为我在客户端写入到kafka集群的同时也将其输入到终端，这里写入了三条内容

技术分享

而下面三张图侧可以看出，三台Logstash 很平均的从kafka集群当中读取出来了日志内容

技术分享

再来看看我们的es管理界面

技术分享

ok ,看到了吧，

流程差不多就是下面酱紫咯

技术分享

由于篇幅较长，我将

4.Kibana部署;

5.Nginx负载均衡Kibana请求;

6.案例：nginx日志收集以及MySQL慢日志收集;

7.Kibana报表基本使用;

Kibana的部署;

Kibana的作用，想必大家都知道了就是一个展示工具，报表内容非常的丰富；

下面我们在两台es上面搭建两套kibana

1.获取kibana软件包

2.修改配置文件

3.提供kibana服务管理脚本，我这里写了个相对简单的脚本

4.启动kibana服务

5.服务检查

ok，此时我直接访问es1这台主机的5601端口

ok，能成功的访问5601端口，那我把es1这台的配置放到es2上面去然后启动，效果跟访问es1一样

Nginx负载均衡kibana的请求

1.在nginx-proxy上面yum安装nginx

2.编写配置文件es.conf

3.创建认证

4.直接输入认证用户及密码就可访问啦http://192.168.2.21/

Nginx及MySQL慢日志收集

首先我们在webserver1上面都分别安装了nginx 及mysql.

1.为了方便nginx日志的统计搜索，这里设置nginx访问日志格式为json

(1)修改nginx主配置文件

说明：如果想实现日志的报表展示，最好将业务日志直接以json格式输出，这样可以极大减轻cpu负载，也省得运维需要写负载的filter过滤正则。

(2)收集nginx日志和MySQL日志到消息队列中；这个文件我们是定义在客户端，即生产服务器上面的Logstash文件哦.

注意：这里刚搭建完毕，没有什么数据，为了展示效果，我这里导入了线上的nginx和MySQL慢日志

(3)Logstash 从kafka集群中读取日志存储到es中，这里的定义logstash文件是在三台kafka服务器上面的哦，并且要保持一致，你可以在一台上面修改测试好之后，拷贝至另外两台即可。

通过上图可以看到，nginx日志以及MySQL慢日志已经成功抵达es集群

然后我们在kibana上面创建索引就可以啦

(4)创建nginx-access 日志索引

此时就可以看到索引啦

(5)创建MySQL慢日志索引

MySQL的索引也出来啦

Kibana报表展示

kibana报表功能非常的强大，也就是可视化；可以制作出下面不同类型的图形

下面就是我简单的一些图形展示

技术分享

由于篇幅问题，可以看官方介绍。

参考：

https://github.com/liquanzhou/ops_doc/tree/master/Service/kafka

http://www.lujinhong.com/kafka%E9%9B%86%E7%BE%A4%E6%93%8D%E4%BD%9C%E6%8C%87%E5%8D%97.html

http://www.it165.net/admin/html/201405/3192.html

http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/39499283

https://taoistwar.gitbooks.io/spark-operationand-maintenance-management/content/spark_relate_software/zookeeper_install.html

转自： http://blog.sctux.com/?p=451

以上是关于ELK+kafka构建日志收集系统的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

ELK+kafka构建日志收集系统之环境安装

Kafka+Zookeeper+Filebeat+ELK 搭建日志收集系统

ELK+kafka收集 Nginx与tomcat日志

部署ELK+Kafka+Filebeat日志收集分析系统

ELK之八----Logstash结合kafka收集系统日志和nginx日志

ELK日志系统设计方案-Filebeat日志收集推送Kafka