Docker部署ELK7.3.0日志收集服务最佳实践
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本文仅包含ELK7.3.0部署！
部署环境：
| 系统 | CentOS 7 |
| Docker | Docker version 19.03.5 |
| CPU | 2核 |
| 内存 | 2.5G |
| 磁盘 | 30G（推荐设置，磁盘不足可能会引发es报错） |
| Filebeat | v7.3.0，单节点 |
| ElasticSearch | v7.3.0，两份片 |
| Kibana | v7.3.0，单节点 |
| Logstash | v7.3.1，单节点 |
ELK分布式集群部署方案
linux中elasticsearch用户拥有的内存权限太小，至少需要262144，报错信息（max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]），因此先修改系统配置。
# 修改配置sysctl.conf vi /etc/sysctl.conf # 添加下面配置： vm.max_map_count=262144 # 重新加载： sysctl -p # 最后重新启动elasticsearch，即可启动成功。
环境均采用Docker部署，为了更方便的使用Docker命令，我们安装一下bash-completion自动补全插件：
# 安装依赖工具bash-complete yum install -y bash-completion ource /usr/share/bash-completion/completions/docker source /usr/share/bash-completion/bash_completion
部署顺序：ES --> Kibana --> Logstash --> Filebeat
ElasticSearch7.3.0部署
主节点部署
创建配置文件和数据存放目录
mkdir -p {/mnt/es1/master/data,/mnt/es1/master/logs}
vim /mnt/es1/master/conf/es-master.yml
es-master.yml配置
# 集群名称 cluster.name: es-cluster # 节点名称 node.name: es-master # 是否可以成为master节点 node.master: true # 是否允许该节点存储数据,默认开启 node.data: false # 网络绑定 network.host: 0.0.0.0 # 设置对外服务的http端口 http.port: 9200 # 设置节点间交互的tcp端口 transport.port: 9300 # 集群发现 discovery.seed_hosts: - 172.17.0.2:9300 - 172.17.0.3:9301 # 手动指定可以成为 mater 的所有节点的 name 或者 ip，这些配置将会在第一次选举中进行计算 cluster.initial_master_nodes: - 172.17.0.2 # 支持跨域访问 http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*" # 安全认证 xpack.security.enabled: false #http.cors.allow-headers: "Authorization" bootstrap.memory_lock: false bootstrap.system_call_filter: false #解决跨域问题 #http.cors.enabled: true #http.cors.allow-origin: "*" #http.cors.allow-methods: OPTIONS, HEAD, GET, POST, PUT, DELETE #http.cors.allow-headers: "X-Requested-With, Content-Type, Content-Length, X-User"
pull镜像时会有些慢，耐心等待！
# 拉取镜像，可以直接构建容器，忽略此步 docker pull elasticsearch:7.3.0 # 构建容器 ## 映射5601是为Kibana预留的端口 docker run -d -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" \ -p 9200:9200 -p 9300:9300 -p 5601:5601 \ -v /mnt/es1/master/conf/es-master.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \ -v /mnt/es1/master/data:/usr/share/elasticsearch/data \ -v /mnt/es1/master/logs:/usr/share/elasticsearch/logs \ -v /etc/localtime:/etc/localtime \ --name es-master elasticsearch:7.3.0
/etc/localtime:/etc/localtime：宿主机与容器时间同步。
从节点部署
创建配置文件和数据存放目录
mkdir -p {/mnt/es1/slave1/data,/mnt/es1/slave1/logs}
vim /mnt/es1/slave1/conf/es-slave1.yml
es-slave1.yml配置
# 集群名称 cluster.name: es-cluster # 节点名称 node.name: es-slave1 # 是否可以成为master节点 node.master: true # 是否允许该节点存储数据,默认开启 node.data: true # 网络绑定 network.host: 0.0.0.0 # 设置对外服务的http端口 http.port: 9201 # 设置节点间交互的tcp端口 transport.port: 9301 # 集群发现 discovery.seed_hosts: - 172.17.0.2:9300 - 172.17.0.3:9301 # 手动指定可以成为 mater 的所有节点的 name 或者 ip，这些配置将会在第一次选举中进行计算 cluster.initial_master_nodes: - 172.17.0.2 # 支持跨域访问 http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*" # 安全认证 xpack.security.enabled: false #http.cors.allow-headers: "Authorization" bootstrap.memory_lock: false bootstrap.system_call_filter: false
pull镜像时会有些慢，耐心等待！
# 拉取镜像，可以直接构建容器，忽略此步 docker pull elasticsearch:7.3.0 # 构建容器 docker run -d -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" \ -p 9201:9200 -p 9301:9300 \ -v /mnt/es1/slave1/conf/es-slave1.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \ -v /mnt/es1/slave1/data:/usr/share/elasticsearch/data \ -v /mnt/es1/slave1/logs:/usr/share/elasticsearch/logs \ -v /etc/localtime:/etc/localtime \ --name es-slave1 elasticsearch:7.3.0
修改配置重启容器
# 查看主从容器IP docker inspect es-master docker inspect es-slave1
修改ES配置文件es-master.yml、es-slave1.yml中的discovery.seed_hosts、cluster.initial_master_nodes为对应的IP！重启容器：
docker restart es-master docker restart es-slave1 # 查看es日志 docker logs -f --tail 100f es-master
访问http://IP:9200/_cat/nodes确认查看ES集群信息，可以看到有主从节点部署成功:
节点部署常用API：
| API | 功能 |
| http://IP:9200 | 查看ES版本信息 |
| http://IP:9200/_cat/nodes |
查看所有分片 |
| http://IP:9200/_cat/indices | 查看所有索引 |
Kibana7.3.0部署
创建Kibana配置文件
vim /mnt/kibana.yml # ## ** THIS IS AN AUTO-GENERATED FILE ** ## # ## Default Kibana configuration for docker target server.name: kibana #配置Kibana的远程访问 server.host: "0.0.0.0" #配置es访问地址 elasticsearch.hosts: [ "http://127.0.0.1:9200" ] #汉化界面 i18n.locale: "zh-CN" #xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true
查看es-master容器ID
docker ps|grep es-master
部署Kibana
注意将命令中的40eff5876ffd 修改成es-master容器ID，拉取镜像，情耐性等待！
# 拉取镜像，可以直接构建容器，忽略此步 docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:7.3.0 # 构建容器 ## --network=container 表示共享容器网络 docker run -it -d \ -v /mnt/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml \ -v /etc/localtime:/etc/localtime \ -e ELASTICSEARCH_URL=http://172.17.0.2:9200 \ --network=container:40eff5876ffd \ --name kibana docker.elastic.co/kibana/kibana:7.3.0
查看Kibana容器日志，看到如下图所示日志则表示启动成功
docker logs -f --tail 100f kibana
访问http://IP:5601，可能会出现503，等一会在访问就OK了。可以访问到Kibana控制台则表示Kibana已安装成功，并已于es-master建立连接。
Logstash7.3.1部署
编写Logstash配置文件
vim /mnt/logstash-filebeat.conf
input {
# 来源beats
beats {
# 端口
port => "5044"
}
}
# 分析、过滤插件，可以多个
filter {
grok {
# grok 表达式存放的地方
patterns_dir => "/grok"
# grok 表达式重写
# match => {"message" => "%{SYSLOGBASE} %{DATA:message}"}
# 删除掉原生 message字段
overwrite => ["message"]
# 定义自己的格式
match => {
"message" => "%{URIPATH:request} %{IP:clientip} %{NUMBER:response:int} \"%{WORD:sources}\" (?:%{URI:referrer}|-) \[%{GREEDYDATA:agent}\] \{%{GREEDYDATA:params}\}"
}
}
# 查询归类插件
geoip {
source => "message"
}
}
output {
# 选择elasticsearch
elasticsearch {
# es 集群
hosts => ["http://172.17.0.2:9200"]
#username => "root"
#password => "123456"
# 索引格式
index => "omc-block-server-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}"
# 设置为true表示如果你有一个自定义的模板叫logstash，那么将会用你自定义模板覆盖默认模板logstash
template_overwrite => true
}
}
部署Logstash
# 拉取镜像，可以直接构建容器，忽略此步 docker pull logstash:7.3.1 # 构建容器 # xpack.monitoring.enabled 打开X-Pack的安全和监视服务 # xpack.monitoring.elasticsearch.hosts 设置ES地址，172.17.0.2为es-master容器ip # docker允许在容器启动时执行一些命令，logsatsh -f 表示通过指定配置文件运行logstash，/usr/share/logstash/config/logstash-sample.conf是容器内的目录文件 docker run -p 5044:5044 -d \ -v /mnt/logstash-filebeat.conf:/usr/share/logstash/config/logstash-sample.conf \ -v /etc/localtime:/etc/localtime \ -e elasticsearch.hosts=http://172.17.0.2:9200 \ -e xpack.monitoring.enabled=true \ -e xpack.monitoring.elasticsearch.hosts=http://172.17.0.2:9200 \ --name logstash logstash:7.3.1 -f /usr/share/logstash/config/logstash-sample.conf
这里需要注意es集群地址，这里我们只配置es-master的ip（172.17.0.2），详细Logstash配置。 查看到如下日志则表示安装成功：
Filebeat7.3.0部署
Filebeat 并不是一个必须的组件，通过Logstash我们同样也可以实现日志的搬运工作。
例如，实现将所有非“20”开头的日志进行合并，可以使用如下Logstash配置：
input {
# 来源beats
beats {
# 端口
port => "5044"
}
file {
type => "server-log"
path => "/logs/*.log"
start_position => "beginning"
codec=>multiline{
// 正则表达式，所有“20”前缀日志, 如果你的日志是以“[2020-06-15”这类前缀则，可以替换成"^["
pattern => "^20"
// 是否对正则规则取反
negate => true
// previous 表示合并到上一行，next 表示合并到下一行
what => "previous"
}
}
}
注意，Filebeat必须与应用部署在同一服务器，这里应用采用docker部署，/mnt/omc-dev/logs应用日志文件的映射目录，如果你也是通过docker进行服务部署，请记得通过【-v /mnt/omc-dev/logs:/应用工作/logs】日志文件映射出来哦！
创建Filebeat配置文件
## /mnt/omc-dev/logs 为应用日志目录，必须将应用的部署目录映射出来
mkdir -p {/mnt/omc-dev/logs,/mnt/filebeat/logs,/mnt/filebeat/data}
vim /mnt/filebeat/filebeat.yml
filebeat.inputs:
- type: log
enabled: true
paths:
# 当前目录下的所有.log文件
- /home/project/spring-boot-elasticsearch/logs/*.log
multiline.pattern: '^20'
multiline.negate: true
multiline.match: previous
logging.level: debug
filebeat.config.modules:
path: ${path.config}/modules.d/*.yml
reload.enabled: false
setup.template.settings:
index.number_of_shards: 1
setup.dashboards.enabled: false
setup.kibana:
host: "http://172.17.0.2:5601"
# 不直接传输至ES
#output.elasticsearch:
# hosts: ["http://es-master:9200"]
# index: "filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd}"
output.logstash:
hosts: ["172.17.0.5:5044"]
#scan_frequency: 1s
close_inactive: 12h
backoff: 1s
max_backoff: 1s
backoff_factor: 1
flush.timeout: 1s
processors:
- add_host_metadata: ~
- add_cloud_metadata: ~
注意修改Logstash IP和端口。
# 拉取镜像，可以直接构建容器，忽略此步 docker pull docker.elastic.co/beats/filebeat:7.3.0 # 构建容器 ## --link logstash 将指定容器连接到当前连接，可以设置别名，避免ip方式导致的容器重启动态改变的无法连接情况，logstash 为容器名 docker run -d -v /mnt/filebeat/filebeat.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml \ -v /mnt/omc-dev/logs:/home/project/spring-boot-elasticsearch/logs \ -v /mnt/filebeat/logs:/usr/share/filebeat/logs \ -v /mnt/filebeat/data:/usr/share/filebeat/data \ -v /etc/localtime:/etc/localtime \ --link logstash --name filebeat docker.elastic.co/beats/filebeat:7.3.0
查看日志，我们在配置文件中将Filebeat的日志级别配置成了debug，因此会开到所有收录到的信息
docker logs -f --tail 100f filebeat
可以看到，通过查询ES索引，多出了三条索引，通过我们配置的按天进行索引分割，因为我这个环境已经跑了三天了，所以存在三个omc服务的索引（omc 是一个定时任务的服务，你也可以写一个简单的定时任务来进行测试）。
接下来我们创建一个Kibana索引模式，并进行日志查询：
索引创建完成，到Discover视图就可以通过索引模式查询日志了。
文章到这里就结束了，如果你还有别的服务需要引入的话，只需要将日志挂载到指定目录就行了，当然如果服务是部署在其他服务器上，则需要在服务器上部署Filebeat，并且要保证服务器之间网络互通哦~~
最后，在这里推荐一个开源ELK自动化Docker部署项目：https://github.com/deviantony/docker-elk.git
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2020.6.28更新
最近发生了一起Logstash导致的物理内存暴涨问题。
简单阐述一下主要问题：
目前单服务单日日志量在2.2GB左右，由于早期没有限制Logstash内存，导致大量数据上来时，Logstash疯狂占用内存与IO。
随着近日，在同一服务器上面应用服务流量上涨，最终导致内存不足，出现OutOfMemoryError问题。
随后，通过设置优化JVM内存（具体我就不说了，网上一大把），并添加上Logstash响应内存配置，得以解决早前的遗留问题。
最后，将Logstash 添加到Kibana进行监控（当然你还可以将Logstash日志配置到ES上去）：
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