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中小团队日志集中式处理方案-ELK架构

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环境安装

为了方便演示，我使用 vagrant 创建了两个 centos/7 的虚拟机进行演示。

应用服务

这一步也可以忽略，在自己的电脑上安装 filebeat 收集本地日志发送到ELK服务器也可以。

首先创建一台用于演示用的应用服务器虚拟机，这里我们使用一个Laravel项目进行演示

mkdir app-server && cd app-server
vagrant init laravel/homestead

创建后，修改Vagrantfile

Vagrant.configure("2") do |config|
  config.vm.box = "laravel/homestead"
  config.vm.network "private_network", ip: "10.100.100.11"
end

启动虚拟机

# 启动虚拟机
vagrant up
# 启动后，登录到虚拟机
vagrant ssh

ELK 服务

首先创建一台用于安装ELK服务的虚拟机

mkdir elk && cd elk
vagrant init centos/7

创建后，修改Vagrantfile

Vagrant.configure("2") do |config|
  config.vm.box = "centos/7" 
  config.vm.network "private_network", ip: "10.100.100.10"

  config.vm.provider "virtualbox" do |vb|
    vb.memory = "2048"
  end
end

启动虚拟机

# 启动虚拟机
vagrant up
# 启动后，登录到虚拟机
vagrant ssh
# 关闭防火墙，否则无法访问虚拟机内部的服务
sudo service firewalld stop
sudo systemctl disable firewalld

在虚拟机中，创建elk的yum仓库配置，将下面的内容保存为/etc/yum.repos.d/elk-6.repo

[logstash-6.x]
name=Elastic repository for 6.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/6.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md

[elasticsearch-6.x]
name=Elasticsearch repository for 6.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/6.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md

[kibana-6.x]
name=Kibana repository for 6.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/6.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md

接下来就可以安装 Logstash，ElasticSearch，Kibana 三个软件了，注意的是，因为Logstash和ElasticSearch依赖于Java8环境，因此还要先安装JDK8。

# 安装open JDK
sudo yum install java-1.8.0-openjdk -y
# 安装ELK
sudo yum install logstash elasticsearch kibana -y

安装完成后，三个软件分别安装在了

Logstash

Logstash启动关闭命令在Centos6和7下是不同的

# CentOS 6 使用Upstart
initctl start logstash
initctl stop logstash

# CentOS 7 使用Systemd
sudo systemctl start logstash.service
sudo systemctl stop logstash.service

Logstash的配置格式分为三段：input，filter，output。

创建日志收集配置文件

/etc/logstash/conf.d/biz-logs.conf

input

在这个配置中，我们让 Logstash 监听来自端口5044的beat请求（输入）。

input {
    beats {
        port => 5044
    }
}

filter

接下来是filter部分，我们在使用filebeat收集日志后，发送到Logstash的时候会按照日志的不同添加log_type字段，在filter部分根据类型的不同，分别采用不同的处理规则

首先判断日志是否是PHP慢查询日志，如果是的话，我们会使用ruby插件，使用Ruby脚本对日志内容进行切割

ruby {
    code => "lines = event.get('message').split('
')

    occur_time, pool_name, pid = lines[0].match(/\[(.*?)\]  \[pool (.*?)\] pid (\d+)/).captures
    script_filename, = lines[1].match(/script_filename = (.*?)$/).captures

    stacks = lines[2..-1].map {|line| line[21..-1]}

    event.set('stacks', stacks)
    event.set('script_filename', script_filename)
    event.set('occur_time', occur_time)
    event.set('pool_name', pool_name)
    event.set('pid', pid)
    "
}

之后，将慢查询日志发生的时间格式化，转换为时间类型，我们使用了date插件。

date {
    match => ["occur_time", "dd-MMM-yyyy HH:mm:ss"]
    target => "occur_time"
}

注意的是，PHP的慢查询日志是多行的，因此在Filebeat收集的时候，要将多行日志作为一个事件发布。

接下来是MySQL慢查询日志，这里我们使用了grok表达式对日志进行结构化解析，grok插件是Logstash中使用最频繁，也是最重要的插件之一。

grok {
    match => {
        "message" => "(?m)^#\s+User@Host:\s+%{USER:user}\[[^\]]+\]\s+@\s+(?:(?<clienthost>\S*) )?\[(?:%{IPV4:clientip})?\]\s+Id:\s+%{NUMBER:row_id:int}\n#\s+Query_time:\s+%{NUMBER:query_time:float}\s+Lock_time:\s+%{NUMBER:lock_time:float}\s+Rows_sent:\s+%{NUMBER:rows_sent:int}\s+Rows_examined:\s+%{NUMBER:rows_examined:int}\n\s*(?:use %{DATA:database};\s*\n)?SET\s+timestamp=%{NUMBER:occur_time};\n\s*(?<sql>(?<action>\w+)\b.*;)\s*(?:\n#\s+Time)?.*$"
    }
    remove_field => ["message"]
}

这里，我们使用match方法将message内容转换为格式化后的数据，然后使用remove_field方法将原来的未经过处理的日志内容删除掉，有格式化好的数据就足够了，没必要再去存储日志原文。

接下来是处理nginx错误日志，nginx日志是单行日志，也是最普遍的一种日志记录格式，我们依旧使用grok表达式处理

grok {
    match => {
        "message" => "(?<occur_time>%{YEAR}/%{MONTHNUM}/%{MONTHDAY} %{TIME}) \[%{LOGLEVEL:log_level}\] %{POSINT:pid}#%{NUMBER}: %{GREEDYDATA:error_msg}"
    }
    remove_field => ["message"]
}

需要注意的配置

需要注意的几个配置（/etc/logstash/logstash.yml）

# 配置Logstash数据存储目录，Logstash插件的数据将会存储到这个目录
path.data: /var/lib/logstash
# 配置Logstash日志文件目录
path.logs: /data/logs/logstash

ElasticSearch

ElasticSearch启动关闭命令

service elasticsearch start
service elasticsearch stop

需要注意的配置

需要注意的几个配置项

# 集群的名字
cluster.name: yunsom-log-elastic
# Elasticsearch数据存储目录，这个目录比较重要，也会随着数据量的增多而变大，建议修改
path.data: /data/elasticsearch
# Elasticsearch日志存储目录
path.logs: /data/logs/elasticsearch
# Elasticsearch请求端口
http.port: 9200
# ElasticSearch绑定的HTTP地址，如果绑定为127.0.0.1则无法通过其它外部主机进行访问
# 正式环境中建议使用内网地址，比如192.168.0.0等
network.host: 0.0.0.0

Kibana

Kibana启动关闭命令

service kibana start
service kibana stop

需要注意的配置

需要注意的几个配置项

# Kibana监听的地址
server.host: "0.0.0.0"
# Kibana监听的端口
server.port: 5601
# ElasticSearch服务地址
# 注意ElasticSearch绑定的地址是否可以访问
elasticsearch.url: "http://localhost:9200"

扩展

安装配置X-Pack

ElasticSearch索引定期清理

创建脚本 /data/scripts/clear-elasticsearch-index.sh

#!/bin/bash
#定时清除elk索引，15天
DATE=`date -d "15 days ago" +%Y.%m.%d`

curl -X DELETE "http://127.0.0.1:9200/logstash-$DATE"
curl -X DELETE "http://127.0.0.1:9200/nginx-access-$DATE"
curl -X DELETE "http://127.0.0.1:9200/php-slow-$DATE"
curl -X DELETE "http://127.0.0.1:9200/mysql-slow-$DATE"

创建完成后，增加可执行权限

chmod +x /data/scripts/clear-elasticsearch-index.sh

之后，配置定时任务，每天执行一次

# 定时每天1点清理过期的elastic日志索引
0 1 * * * /bin/bash /data/scripts/clear-elasticsearch-index.sh

常见问题

  1. 启动Vagrant的时候，报错yum install -y kernel-devel-uname -r gcc binutils make perl bzip2 执行失败

    忽略，直接使用vagrant ssh登录，之后修改dns地址即可

    # 修改dns服务器
sudo sh -c "echo 'nameserver 8.8.8.8' > /etc/resolv.conf"
# 防止重启后dns备还原
sudo chattr +i /etc/resolv.conf

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