elk 安装于配置

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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 安装于配置相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

ELK日志分析之安装

1.介绍：

  • NRT 
    elasticsearch是一个近似实时的搜索平台，从索引文档到可搜索有些延迟，通常为1秒。
  • 集群 
    集群就是一个或多个节点存储数据，其中一个节点为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，并提供跨节点的联合索引和搜索的功能。集群有一个唯一性标示的名字，默认是elasticsearch，集群名字很重要，每个节点是基于集群名字加入到其集群中的。因此，确保在不同环境中使用不同的集群名字。一个集群可以只有一个节点。强烈建议在配置elasticsearch时，配置成集群模式。
  • 节点 
    节点就是一台单一的服务器，是集群的一部分，存储数据并参与集群的索引和搜索功能。像集群一样，节点也是通过名字来标识，默认是在节点启动时随机分配的字符名。当然啦，你可以自己定义。该名字也蛮重要的，在集群中用于识别服务器对应的节点。 

         节点可以通过指定集群名字来加入到集群中。默认情况下，每个节点被设置成加入到elasticsearch集群。如果启动了多个节点，假设能自动发现对方，他们将会自动组建一个名为                             elasticsearch的集群。

  • 索引 
    索引是有几分相似属性的一系列文档的集合。如nginx日志索引、syslog索引等等。索引是由名字标识，名字必须全部小写。这个名字用来进行索引、搜索、更新和删除文档的操作。 
    索引相对于关系型数据库的库。
  • 类型 
    在一个索引中，可以定义一个或多个类型。类型是一个逻辑类别还是分区完全取决于你。通常情况下，一个类型被定于成具有一组共同字段的文档。如ttlsa运维生成时间所有的数据存入在一个单一的名为logstash-ttlsa的索引中，同时，定义了用户数据类型，帖子数据类型和评论类型。 
    类型相对于关系型数据库的表。
  • 文档 
    文档是信息的基本单元，可以被索引的。文档是以JSON格式表现的。 
    在类型中，可以根据需求存储多个文档。 
    虽然一个文档在物理上位于一个索引，实际上一个文档必须在一个索引内被索引和分配一个类型。 
    文档相对于关系型数据库的列。
  • 分片和副本 
    在实际情况下，索引存储的数据可能超过单个节点的硬件限制。如一个十亿文档需1TB空间可能不适合存储在单个节点的磁盘上，或者从单个节点搜索请求太慢了。为了解决这个问题，elasticsearch提供将索引分成多个分片的功能。当在创建索引时，可以定义想要分片的数量。每一个分片就是一个全功能的独立的索引，可以位于集群中任何节点上。 
    分片的两个最主要原因： 
    a、水平分割扩展，增大存储量 
    b、分布式并行跨分片操作，提高性能和吞吐量 
    分布式分片的机制和搜索请求的文档如何汇总完全是有elasticsearch控制的，这些对用户而言是透明的。 
    网络问题等等其它问题可以在任何时候不期而至，为了健壮性，强烈建议要有一个故障切换机制，无论何种故障以防止分片或者节点不可用。 
    为此，elasticsearch让我们将索引分片复制一份或多份，称之为分片副本或副本。 
    副本也有两个最主要原因： 
    高可用性，以应对分片或者节点故障。出于这个原因，分片副本要在不同的节点上。 
    提供性能，增大吞吐量，搜索可以并行在所有副本上执行。 
    总之，每一个索引可以被分成多个分片。索引也可以有0个或多个副本。复制后，每个索引都有主分片(母分片)和复制分片(复制于母分片)。分片和副本数量可以在每个索引被创建时定义。索引创建后，可以在任何时候动态的更改副本数量，但是，不能改变分片数。 
    默认情况下，elasticsearch为每个索引分片5个主分片和1个副本，这就意味着集群至少需要2个节点。索引将会有5个主分片和5个副本(1个完整副本)，每个索引总共有10个分片。 
    每个elasticsearch分片是一个Lucene索引。一个单个Lucene索引有最大的文档数LUCENE-5843, 文档数限制为2147483519(MAX_VALUE – 128)。 可通过_cat/shards来监控分片大小。
  •  索引和类型的解释：

 

  • ELK的含义：

E: elasticsearch

　　ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。

　　也就是将logstach收集上来的日志储存，建立索引（便于查找），搜索（提供web展示）

l:logstash

　　收集日志

　　数据源：各种log，文本，session，silk，snmp

k:kibana

　　数据展示，web页面，可视化

　　可以完成批量分析

　　数据集之间关联

　　产生图表

　　报警 （python / R 语言 ）

　　ES python api的文档

　　大量的查询或者过滤选项可以使用json 语法：
　　任何周期都能查询

 

  •  ELK 关系：

LEK ： logstatsh 收集日志，存到elasticserach （存储，产生索引，搜索） 到kibana展现（view）
 
 

2.安装

1、下载tar包直接解压（灵活）

2、配置yum源直接安装（方便）

服务器部署：

logstatsh ： 部署在想收集日志的服务器上。

elasticsearch：主要是用于数据收集，索引，搜索提供展示，随意安装在那台服务器上都可以，重要的是es支持分布式，而且再大规模的日志分析中必须做分布式集群。这样可以跨节点索引和搜索。提高吞吐量与计算能力。

kibana：数据展示，部署在任意服务器上。

 

这里我们做实验使用的是两台服务器

node1.wawa.com : 192.168.31.179
node2.wawa.com : 192.168.31.205

a、准备环境：

　　配置hosts两台服务器网络通畅　　

　　node1 安装es，node2安装es 做成集群，后期可能还会用到redis，redis提供的功能相当于kafka，收集logstatsh发来的数据，es从redis中提取数据。

　　node1 安装kibana 做数据展示

　　node2 安装logstatsh 做数据收集

　　创建  elasticsearch 用户

b、安装：

　　由于es logstatsh kibana基于java 开发，所以安装jdk ，jdk版本不要过低，否则会提醒升级jdk。

安装elasticsearch（node1，node2全都安装es）

下载并安装GPG key

2.x

[root@linux-node1 ~]# rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

 

5.1

 

rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

 

　　

 

 

添加yum仓库　

[root@linux-node2 ~]# vim /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo
[elasticsearch-2.x]
name=Elasticsearch repository for 2.x packages
baseurl=http://packages.elastic.co/elasticsearch/2.x/centos
gpgcheck=1
gpgkey=http://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1

 

 

[elasticsearch-5.x]
name=Elasticsearch repository for 5.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/5.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md

 

 

es需要jdk8，但是由于服务器有的业务需要1.7，所以可以让两个共存　　

 

 

 

安装elasticsearch

[root@hadoop-node2 ~]# yum install -y elasticsearch

 

问题：

阿里服务器下载和用yum安装由于链接是https的问题报错

增加yum 源报错

[root@szdz-SLAVE svr]# yum repolist
Loaded plugins: security
https://artifacts.elastic.co/packages/5.x/yum/repodata/repomd.xml: [Errno 14] PYCURL ERROR 51 - "SSL: certificate subject name \'server.co.com\' does not match target host name \'artifacts.elastic.co\'"
报错内容

 

下载GPG key

[root@szdz-SLAVE src]# rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
curl: (6) Couldn\'t resolve host \'artifacts.elastic.co\'
error: https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch: import read failed(2).
[root@szdz-SLAVE src]# curl  https://artifa
View Code

 

 

  • 下载tar包安装，更简单，解压即可运行，只不过没有yum安装提供的启动脚本

安装kibana（这里使用的tar包安装，es、log tar包方法一样）

[root@linux-node2 ~]#cd /usr/local/src
[root@linux-node2 ~]#wget https://download.elastic.co/kibana/kibana/kibana-4.3.1-linux-x64.tar.gz
tar zxf kibana-4.3.1-linux-x64.tar.gz
[root@linux-node1 src]# mv kibana-4.3.1-linux-x64 /usr/local/
[root@linux-node2 src]# ln -s /usr/local/kibana-4.3.1-linux-x64/ /usr/local/kibana

 

安装logstatsh （node2安装）

下载并安装GPG key

[root@linux-node2 ~]# rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch 

添加yum仓库　　

[root@linux-node2 ~]# vim /etc/yum.repos.d/logstash.repo
[logstash-2.1]
name=Logstash repository for 2.1.x packages
baseurl=http://packages.elastic.co/logstash/2.1/centos
gpgcheck=1
gpgkey=http://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1 

安装logstash　　

[root@linux-node2 ~]# yum install -y logstash

　　

c、配置管理elasticsearch

[root@linux-node1 src]# grep -n \'^[a-Z]\' /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 
17:cluster.name: chuck-cluster  判别节点是否是统一集群，多台统一集群的es名称要一致
23:node.name: linux-node1 节点的hostname
33:path.data: /data/es-data 数据存放路径
37:path.logs: /var/log/elasticsearch/ 日志路径
43:bootstrap.memory_lock: true 锁住内存，使内存不会再swap中使用
54:network.host: 0.0.0.0  允许访问的ip
58:http.port: 9200  端口
[root@linux-node1 ~]# mkdir -p /data/es-data
[root@linux-node1 src]# chown  elasticsearch.elasticsearch /data/es-data/

　　

d、启动 elasticsearch

[root@node2 ~]# /etc/init.d/elasticsearch status
elasticsearch (pid  23485) 正在运行...
You have new mail in /var/spool/mail/root
[root@node2 ~]# ps aux| grep elasticsearch
505      23485  2.1 53.1 2561964 264616 ?      Sl   17:09   6:07 /usr/bin/java -Xms256m -Xmx1g -Djava.awt.headless=true -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:+DisableExplicitGC -Dfile.encoding=UTF-8 -Djna.nosys=true -Des.path.home=/usr/share/elasticsearch -cp /usr/share/elasticsearch/lib/elasticsearch-2.4.2.jar:/usr/share/elasticsearch/lib/* org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch start -p /var/run/elasticsearch/elasticsearch.pid -d -Des.default.path.home=/usr/share/elasticsearch -Des.default.path.logs=/var/log/elasticsearch -Des.default.path.data=/var/lib/elasticsearch -Des.default.path.conf=/etc/elasticsearch
root     26425  0.0  0.1 103260   844 pts/0    S+   21:57   0:00 grep elasticsearch
[root@node2 ~]# ss -tunlp | grep elasticsearch
[root@node2 ~]# ss -tunlp | grep 23485
tcp    LISTEN     0      50                    :::9200                 :::*      users:(("java",23485,132))
tcp    LISTEN     0      50                    :::9300                 :::*      users:(("java",23485,89))

 

启动问题：

[root@szdz-SLAVE svr]# /etc/init.d/elasticsearch start
正在启动 elasticsearch：Exception in thread "main" BindTransportException[Failed to bind to [9300-9400]]; nested: ChannelException[Failed to bind to: /221.223.97.142:9400]; nested: BindException[无法指定被请求的地址];
Likely root cause: java.net.BindException: 无法指定被请求的地址
	at sun.nio.ch.Net.bind0(Native Method)
	at sun.nio.ch.Net.bind(Net.java:344)
	at sun.nio.ch.Net.bind(Net.java:336)
	at sun.nio.ch.ServerSocketChannelImpl.bind(ServerSocketChannelImpl.java:199)
	at sun.nio.ch.ServerSocketAdaptor.bind(ServerSocketAdaptor.java:74)
	at org.jboss.netty.channel.socket.nio.NioserverBoss$RegisterTask.run(NioServerBoss.java:193)
	at org.jboss.netty.channel.socket.nio.AbstractNioSelector.processTaskQueue(AbstractNioSelector.java:391)
	at org.jboss.netty.channel.socket.nio.AbstractNioSelector.run(AbstractNioSelector.java:315)
	at org.jboss.netty.channel.socket.nio.NioServerBoss.run(NioServerBoss.java:42)
	at org.jboss.netty.util.ThreadRenamingRunnable.run(ThreadRenamingRunnable.java:108)
	at org.jboss.netty.util.internal.DeadLockProofWorker$1.run(DeadLockProofWorker.java:42)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1110)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:603)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:722)
Refer to the log for complete error details.

network.host: 要填写本机的ip地址，最好是内网。

 

e、测试

交互方式：

交互的两种方法

  • Java API ： 
    node client 
    Transport client
  • RESTful API 
    javascript 
    .NET 
    php 
    Perl 
    Python 
    Ruby
  •  ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。

 1、我们使用RESTful web接口

[root@linux-node1 src]# curl -i -XGET \'http://192.168.56.11:9200/_count?pretty\' -d \'{
"query" {   #查询
     "match_all": {}   #所有信息
}
}\'
####################
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json; charset=UTF-8
Content-Length: 95
{
  "count" : 0,     索引0个
  "_shards" : {    分区0个
    "total" : 0,
    "successful" : 0, 成功0个
    "failed" : 0      失败0个
  }
}

　　

2、使用es 强大的插件  ： head插件显示索引和分片情况

 

f、安装插件

[root@linux-node1 src]# /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install mobz/elasticsearch-head
[root@linux-node1 src]# /usr/share/elasticsearch/bin/plugin list 可以查看当前已经安装的插件

　

 

访问刚刚安装的head插件

http://192.168.31.179:9200/_plugin/head/

　　

 

添加数据测试

　

 

 

　　

 

增加：

命令行插入数据与查询数据（RESTful接口处理的JSON请求）

curl -XPOST http://127.0.0.1:9330/logstash-2017.01.09/testlog -d \'{"date":"123456","user":"chenlin7","mesg":"first mesasge"}\'

　

返回值

{"_index":"logstash-2017.01.09","_type":"testlog","_id":"AVmBUmd9WXPobNRX0V5f","_version":1,"_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},"created":true}

可以看到，在数据写入的时候，会返回该数据的 。这就是后续用来获取数据 的关键: 

 

获取数据

curl -XGET http://127.0.0.1:9330/logstash-2017.01.09/testlog/AVmBUmd9WXPobNRX0V5f

返回值：

{"_index":"logstash-2017.01.09","_type":"testlog","_id":"AVmBUmd9WXPobNRX0V5f","_version":1,"found":true,"_source":{"date":"123456","user":"chenlin7","mesg":"first mesasge"}}

这个 里的内容，正是之前写入的数据。 

如果觉得这个返回看起来有点太过麻烦，可以使用_source 直接指定要获取内容

curl -XGET http://127.0.0.1:9330/logstash-2017.01.09/testlog/AVmBUmd9WXPobNRX0V5f/_source

返回值

{"date":"123456","user":"chenlin7","mesg":"first mesasge"}

　

也可以直接指定字段：

curl -XGET http://115.29.229.72:9330/logstash-2017.01.09/testlog/AVmBUmd9WXPobNRX0V5f\\?fields\\=user,mesg

 

返回值

{"_index":"logstash-2017.01.09","_type":"testlog","_id":"AVmBUmd9WXPobNRX0V5f","_version":1,"found":true,"fields":{"user":["chenlin7"],"mesg":["first mesasge"]}}%

 

删除

删除指定的单条数据

curl -XDELETE http://115.29.229.72:9330/logstash-2017.01.09/testlog/AVmB7OKdWXPobNRX0V5m

 

 

删除整个索引（尝试删除某一个类型应该是不支持）

curl -XDELETE http://115.29.229.72:9330/logstash-2017.01.09　　or   curl -XDELETE http://115.29.229.72:9330/logstash-2017.01.* （支持通配符）

　　

 

更新

更新有两种方法，意识全量提交，指明_id才发一次请求

# curl -XPOST http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.06.21/testlog/
AU4ew3h2nBE6n0qcyVJK -d \'{
    "date" : "1434966686000",
    "user" : "chenlin7",
    "mesg" " "first message into Elasticsearch but version 2"
}\'

 

 

另一个是局部更新使用/_update接口

指定doc 添加或修改字段

curl -XPOST \'http://127.0.0.1:9330/logstash-2017.01.09/testlog/AVmB92lCWXPobNRX0V5v/_update\' -d \'{"doc":{"age":"18"}}\'

 

指定script（文档中操作是这样。没有试过）

# curl -XPOST \'http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.06.21/testlog
/AU4ew3h2nBE6n0qcyVJK/_update\' -d \'{
    "script" : "ctx._source.user = \\"someone\\""
}\'

 

搜索请求

全文搜索：ES的搜索请求，有简易语法和完整语法两种

简易语法作为以后在kibana上最常用的方式。

curl -XGET http://115.29.229.72:9330/logstash-2017.01.09/testlog1/_search\\?q\\=first

这样就获取到了logstash-2017.01.09索引中的testlog1类型中first关键字的所有数据

{"took":4,"timed_out":false,"_shards":{
　　　　
　　　　"total":5,"successful":5,"failed":0
　　
　　　　},

　　"hits":{
　　　　
　　　　"total":1,"max_score":0.30685282,
　　
　　　　"hits":[{
　　　　
　　　　　　"_index":"logstash-2017.01.09",
　　
　　　　　　"_type":"testlog1","_id":"AVmB90IfWXPobNRX0V5u",

　　　　　　"_score":0.30685282,"_source":{

　　　　　　　　　　"date":"123456",

　　　　　　　　　　"user":"chenlin7",

　　　　　　　　　　"mesg":"first mesasge"}
　　　　　　　　}]
　　　　}
}

 

还可以使用

curl -XGET http://115.29.229.72:9330/logstash-2017.01.09/testlog/_search\\?q\\=user:"chenlin7"

 

或者知道某个字段一定在那个key中：例子中就是 first一定是在mesg中

 curl -XGET http://115.29.229.72:9330/logstash-2017.01.09/testlog/_search\\?q\\=mesg:first

　　

　　

 

node2安装好以后配置集群模式

[root@node1 src]# scp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 192.168.56.12:/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
[root@node2 elasticsearch]# sed -i \'23s#node.name: linux-node1#node.name: linux-node2#g\' elasticsearch.yml 
[root@node2 elasticsearch]# mkdir -p /data/es-data
[root@node2 elasticsearch]# chown elasticsearch.elasticsearch /data/es-data/

　

node1与node2中都配置上（单播模式，听说还有组播默认，可以尝试一下）

[root@linux-node1 ~]# grep -n "^discovery" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 
79:discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["linux-node1", "linux-node2"]
[root@linux-node1 ~]# systemctl restart elasticsearch.service

　　在浏览器中查看分片信息，一个索引默认被分成了5个分片，每份数据被分成了五个分片（可以调节分片数量），下图中外围带绿色框的为主分片，不带框的为副本分片，主分片丢失，副本分片会复制一份成为主分片，起到了高可用的作用，主副分片也可以使用负载均衡加快查询速度，但是如果主副本分片都丢失，则索引就是彻底丢失。 

 

安装使用kopf插件，监控elasticsearch（elasticsearch服务器都安装）

[root@linux-node1 bin]# /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install lmenezes/elasticsearch-kopf

重启es服务，访问，没有意外你就能看到这个界面

 

还有什么别的用暂时还不知道

 

安装logstatsh

下载并安装GPG key

 

[root@linux-node2 ~]# rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

 

添加yum仓库

[root@linux-node2 ~]# vim /etc/yum.repos.d/logstash.repo
[logstash-2.1]
name=Logstash repository for 2.1.x packages
baseurl=http://packages.elastic.co/logstash/2.1/centos
gpgcheck=1
gpgkey=http://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1

安装logstash

[root@linux-node2 ~]# yum install -y logstash
  • 也可以下载logstash的tar包解压即可使用

安装后就可以测试了

logstatsh有两种启动方式，一种用就是测试启动，一种就是正式启动

logstash工作方式：logstatsh的功能是收集日志文件，并将收集的日志文件发送给es服务器。然后es服务器产生索引，提供搜索，并且再交给web展示

但是日志类型和索引名称都是在logstatsh中定义的

 

a、首先我们熟悉logstatsh的格式是以jason为格式，其中定义输入输出

 

‘input { stdin{} } output { stdout{} }’

input ：输入，output ：输出

input可以是命令行手动输入，也可以是指定一个文件，或者一个服务，　　

output是输出位置。可以是屏幕打印，也可以指定es服务器

  • 我们先做一个最基础的命令行输入，和屏幕输出
[root@node2 bin]# /opt/logstash/bin/logstash -e \'input { stdin{} } output { stdout{} }\'   
#stdin 指定输入为stdin标准输入   output：指定stdout标准输出

Settings: Default filter workers: 1
Logstash startup completed

chuck  --> 命令行输入
2016-01-14T06:01:07.184Z node2 chuck  ==>屏幕输出

www.chuck-blog.com  --> 命令行输入
2016-01-14T06:01:18.581Z node2 www.chuck-blog.com  ==>屏幕输出
  • 使用rubudebug显示详细输出，codec为一种编解码器
[root@node2 bin]# /opt/logstash/bin/logstash -e \'input { stdin{} } output { stdout{ codec => rubydebug} }\'  #codec 指定输出的解码器，不知道还有没有别的解码器
Settings: Default filter workers: 1
Logstash startup completed
chuck   ---> 屏幕输入
{
       "message" => "chuck",
      "@version" => "1",
    "@timestamp" => "2016-01-14T06:07:50.117Z",
          "host" => "node2"
}   --->rubydebug格式输出

上述每一条输出的内容称为一个事件，多个相同的输出的内容合并到一起称为一个事件（举例：日志中连续相同的日志输出称为一个事件）！ 　

 

** Logstash 会给时间添加一些额外信息，最重要的就是@timestamp，用来标记时间的发生时间。因为这个字段涉及到Logs他说的内部流传，所以必须是一个joda对象，如果你尝试自己给一个字符串

字段命名为@timestamp，Logstash会直接报错。所以，青丝用filter/data插件来管理这个特殊字段

此外大多数时候，还可以见到另外几个。

1、host标记时间发生在哪里

2、type标记时间的唯一类型

3、tags标记时间的某方面属性。这是一个数组，一个时间可以有多个标签。

　

Logstash 格式及支持的数据类型：
Logstash 格式被命名为区段（section）
section的格式是:
input{
　　stdin{
　　}
　　syslog{
　　}
}

数据类型
  • bool

　　　　debug => true

  • string

　　　　host => "hostname"

  • number

　　　　ip => 127.0.0.1

  • array

　　　　match => ["datetime","Unix"]

  • hash

　　　　options => {

　　　　　　key1 = > "value1",

　　　　　　key2 => "value2"

　　　　}

** 如果版本低于1.2.0 hash的写法和array是一样的

 

 

 

字段：

 

　

 

 

 

  • 使用logstash将信息写入到elasticsearch
[root@linux-node2 bin]# /opt/logstash/bin/logstash -e \'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts => ["192.168.1.105:9200"] } }\'
#这里定义的output 就是指定es服务器的地址以及端口，也可以直接写hostname
Settings: Default filter workers: 1
Logstash startup completed
maliang
chuck
www.google.com
www.baidu.com

也可以本地输出，和远程发送同时进行

[root@-node2 bin]# /opt/logstash/bin/logstash -e \'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts => ["192.168.1.105:9200"] } stdout{ codec => rubydebug } }\' 
Settings: Default filter workers: 1
Logstash startup completed
www.google.com
{
       "message" => "www.google.com",
      "@version" => "1",
    "@timestamp" => "2016-01-14T06:27:49.014Z",
          "host" => "node2"
}
www.elastic.com  
{
       "message" => "www.elastic.com",
      "@version" => "1",
    "@timestamp" => "2016-01-14T06:27:58.058Z",
          "host" => "node2"
}

　　

 

  • 使用logstatsh读取一个配置文件，把写好的规则放在文件中
[root@node2 ~]# cat test.conf 
input { stdin { } }
output {
  elasticsearch { hosts => ["192.168.31.105:9200"] }   #发送
  stdout { codec => rubydebug }　　　　　　　　　　　　　　 #并且显示
}

[root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f test.conf

Settings: Default filter workers: 1
Logstash startup completed
123

{
       "message" => "123",
      "@version" => "1",
    "@timestamp" => "2016-01-14T06:51:13.411Z",
          "host" => "lnode1

如果你是yum安装，就可以把这个位置文件放在 /etc/logstash/conf.d/ 下面 直接启动logstatsh 就直接发送给es服务器了

 

b、学习编写conf格式

  • 输入插件配置，此处以file为例，可以设置多个
input {
  file {
    path => "/var/log/messages"
    type => "syslog"  #类型
  }
  file {
    path => "/var/log/apache/access.log"
    type => "apache"  #类型
  }
}　　
  • 介绍几种收集文件的方式，可以使用数组方式或者用*匹配，也可以写多个path
path => ["/var/log/messages","/var/log/*.log"]
path => ["/data/mysql/mysql.log"]
  • 设置boolean值
ssl_enable => true
  • 文件大小单位
  my_bytes => "1113"   # 1113 bytes
  my_bytes => "10MiB"  # 10485760 bytes
  my_bytes => "100kib" # 102400 bytes
  my_bytes => "180 mb" # 180000000 bytes
  • jason收集 
codec => “json”
  • hash收集　
match => {
  "field1" => "value1"
  "field2" => "value2"
  ...
}
  • 端口
port =>  33
  • 密码
my_password =>  "password"

 

c、学习编写input的file插件

　　

sincedb_path：记录logstash读取位置的路径 
start_postion :包括beginning和end，指定收集的位置，默认是end，从尾部开始 
add_field 加一个域 
discover_internal 发现间隔，每隔多久收集一次，默认15秒

 

d、学习编写output的file插件

 

e、通过input和output插件编写conf文件

[root@node3 ~]# cat /etc/logstash/conf.d/syslog.conf
input {
    file {
        path => "/var/log/my_syslog"   #日志地址
        type => "syslog"　　　　　　　　　#自定义类型
	start_position => "beginning"　#从头开始读取日志　
    }
}
output {
    elasticsearch {　　　　　　　　　　　　#输出推送给es服务器　　
        hosts => ["node2.gitlab.com"]      #es服务器地址
        index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"　　#自定义索引　　
    }
}
  • 我们不是配置了两台es吗，怎么就发给一个呢？是因为es服务器本身支持集群分片，当数据到达es服务器的时候，es服务器自己会将日志信息分散到所有其他的服务器上。
  • 然后我们就能够在页面上看到了

　　两台服务器，然后每台服务分成了5份，在浏览器中查看分片信息，一个索引默认被分成了5个分片，每份数据被分成了五个分片（可以调节分片数量），下图中外围带绿色框的为主分片，不带框的为副本分片，主分片丢失，副本分片会复制一份成为主分片，起到了高可用的作用，主副分片也可以使用负载均衡加快查询速度，但是如果主副本分片都丢失，则索引就是彻底丢失。 

 

 f、使用type来匹配类型

input {
    file {
        path => "/var/log/my_syslog"
        type => "syslog"
        start_position => "beginning"
    }

    file {
        path => "/var/log/messages"
        type => "system"
        start_position => "beginning"
    }

    file {
        path => "/opt/ela/logs/my-application.log"
        type => "elk-log"
        start_position => "beginning"
    }
}


output {
    if [type] == "system" {
        elasticsearch {
            hosts => ["node2.gitlab.com"]
            index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }

    if [type] == "elk-log" {
        elasticsearch {
            hosts => ["node2.gitlab.com"]
            index => "elklog-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
}

    if [type] == "syslog" {
        elasticsearch {
            hosts => ["node2.gitlab.com"]
            index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
}

**start_position 仅在文件未被监控过的时候起作用，如果sincedb文件中已经有监控文件的inode记录了，那么Logstash依然会从记录过的pos开始读取。所以重复测试的时候每次需要删除sincedb文件。不过有一个巧妙的方法

就是把sincedb文件的位置定义在/dev/null中，这样每次重启自动从开头读取

 

 

g、把多行整个报错收集到一个事件中

以at.org开头的内容都属于同一个事件，但是显示在不同行，这样的日志格式看起来很不方便，所以需要把他们合并到一个事件中

引入codec的multiline插件

官方文档提供

input {
  stdin {
    codec => multiline {
 `     pattern => "pattern, a regexp"
      negate => "true" or "false"
      what => "previous" or "next"`
    }
  }
}

regrxp：使用正则，什么情况下把多行合并起来 
negate:正向匹配和反向匹配 
what:合并到当前行还是下一行 
在标准输入和标准输出中测试以证明多行收集到一个日志成功

[root@linux-node1 ~]# cat muliline.conf 
input {
    stdin {
        codec => multiline {
            pattern => "^\\["
            negate => true
            what => "previous"
        }
    }
}
output {
    stdout {
        codec => "rubydebug"
    }
}
[root@linux-node1 ~]# /opt/logstash/bin/logstash -f muliline.conf 
Settings: Default filter workers: 1
Logstash startup completed
[1 
[2
{
    "@timestamp" => "2016-01-15T06:46:10.712Z",
       "message" => "[1",
      "@version" => "1",
          "host" => "linux-node1"
}
chuck
chuck-blog.com
123456
[3
{
    "@timestamp" => "2016-01-15T06:46:16.306Z",
       "message" => "[2\\nchuck\\nchuck-bloh\\nchuck-blog.com\\n123456",
      "@version" => "1",
          "tags" => [
        [0] "multiline"
    ],
          "host" => "linux-node1"

继续将上述实验结果放到all.conf的es-error索引中

[root@linux-node1 ~]# cat all.conf 
input {
    file {
        path => "/var/log/messages"
        type => "system"
        start_position => "beginning"
    }
    file {
        path => "/var/log/elasticsearch/chuck-clueser.log"
        type => "es-error"
        start_position => "beginning"
        codec => multiline {
            pattern => "^\\["
            negate => true
            what => "previous"
        }
    }
}
output {
    if [type] == "system" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.56.11:9200"]
            index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
    if [type] == "es-error" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.56.11:9200"]
            index => "es-error-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
}

 

Logstash 使用一个名叫FileWatch 的Ruby Gem 库来监听文件变化。这个库支持glob展开文件路径，并且会记录一个叫.sincedb的数据库文件来跟踪被坚挺的日志文件的当前读取位置。

sincedb文件中记录了每个被坚挺的文件的 inode，major number, minor number 和 pos

　　

h. 使用log4j插件收集tomcat日志

首先在tomcat的log4j配置文件中进行修改，让日志输出到一个地方，然后使用Logstash去这个地方收集

这个地方就是一个ip+port

一般tomat中log4j的配置有两种形式，一种是log4j.properties 另一种是log4j.xml 文件位置：

第一种：

webapps/ROOT/WEB-INF/classes/log4j.properties

log4j.rootLogger=INFO,stdout,logstash  #然后把添加好的日志对象，放在最终的rootLogger中，让其既输出到catalina.out 中也输出在对应的ip+port中

#,joyreader,appExceptionCollector

log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d[%p]%C{1}.%M(%L)|%m%n

log4j.logger.joyreader=INFO,joyreader
log4j.appender.joyreader=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.joyreader.DatePattern=\'.\'yyyyMMddHH
log4j.appender.joyreader.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.joyreader.layout.ConversionPattern=%d[%p]%C{1}.%M(%L)|%m%n
log4j.appender.joyreader.file=${log.root}joyreader-api.txt

log4j.logger.appExceptionCollector=INFO,appExceptionCollector
log4j.appender.appExceptionCollector=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.appExceptionCollector.DatePattern=\'.\'yyyyMMddHH
log4j.appender.appExceptionCollector.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.appExceptionCollector.layout.ConversionPattern=%d[%p]%C{1}.%M(%L)|%m%n
log4j.appender.appExceptionCollector.file=${log.root}appExceptions.txt

##########下面就是自己添加的内容#############

log4j.appender.logstash=org.apache.log4j.net.SocketAppender
log4j.appender.logstash.Port=4990
log4j.appender.logstash.RemoteHost=127.0.0.1
log4j.appender.logstash.ReconnectionDelay=60000
log4j.appender.logstash.LocationInfo=true
log4j.properties

 

input {
    log4j {
        type => "testapi3"      #日志类型
        host => "127.0.0.1"    #接受的地址
        port => 4990              #接受的端口
        }
}

output {
    stdout{
        codec => rubydebug
    }
}

 

其他参数

add_field ：添加一个字段到时间中

类型 hash

默认为空 {}

 

codec：输入时的字符编码

默认为"plain"

 

 data_timeout  ： 超时时间

默认值为5

读超时秒。如果一个特定的TCP连接空闲时间超过这个超时周期,就认为这个任务死了,并不在监听。如果你不想超时,用-1。

 

host： 监听地址

默认： 0.0.0.0

如实是服务器的话，就监听这个。如果是客户端则连接这个地址

 

mode：设置是服务器还是客户端（server|client）

默认 server

模式切换：服务器监听客户端的连接，客户端发送到服务器

 

tags

类型：array

没有设置默认值

添加任意数量的任意标签的事件。这可以帮助处理。

处理结果样式图：

 

 

 

 

kibana的配置

[root@node2 logs]# grep \'^[a-Z]\' /opt/svr/kibana/config/kibana.yml
server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.url: "http://localhost:9200"
kibana.index: ".kibana"

启动

[root@node2 kibana]# nohup ./bin/kibana  &
[1] 6722

 

[root@node2 kibana]# ss -tunlp | grep 5601
tcp    LISTEN     0      128                    *:5601                  *:*      users:(("node",6722,11))

 

在kibana中添加一个elklog索引

点击create 创建

kibana通过elklog的索引去es服务器上搜索有关日志

　

 

 

点击discover即可查看到图形界面

　

 

　

　　

　

　

　　

　　

 

以上是关于elk 安装于配置的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

ELK 架构之 Elasticsearch 和 Kibana 安装配置

ELK 架构之 Elasticsearch 和 Kibana 安装配置

ELK 架构之 Elasticsearch 和 Kibana 安装配置

Linux安装配置ELK日志收集系统，elasticsearch+kibana+filebeat轻量级配置安装

ELK:elasticsearch快速入门之Kibana+Logstash安装

ELK系列一：ELK安装配置及nginx日志分析