日志收集系统搭建-BELK

前言

    日志是我们分析系统运行情况、问题定位、优化分析等主要数据源头。目前，主流的业务系统都采用了分布式、微服务的形式。如果想要查看日志，就需要从不同的节点上去查看，而且对于整个业务链路也非常不清晰。因此，我们首先引入日志收集框架，将分布在各个节点的日志统一汇总到一处。方便日志查询、分析与问题定位。

    根据我们目前的技术栈，我们的服务是在spring cloud下搭建的。因而使用spring sleuth搭建日志收集是快而便捷的。个人使用spring sleuth + kafka +zipkin + mysql，搭建起一个系统间的trace日志追踪系统。该套框架的优势在于，使用简单（只要引入自己封装好的starter，指定kafka及zookeeper地址即可）。spring sleuth会自动拦截http请求，并分配统一trace id来追踪这一次的请求全链路。最后，通过zipkin的可视化页面，我们能非常方便的看出一次请求的整个链路，而且能直观的看出各个系统的耗时，对于性能分析比较有帮助。但是，相较于本文要说的ELK日志系统而言，spring sleuth还是有几个明显的缺点的：

    1. spring sleuth只会获取过滤到的http请求信息，对于收集系统打印的业务日志信息较麻烦，可定制化相较于ELK太差。（这也是选择ELK的主要原因）

    2. spring sleuth的日志生成、收集、生产、消费，都共同消耗服务资源。

    反观ELK，有两种选择，即可以嵌入到系统（使用log4j的socket发送日志到ELK），也可以独立存在（logstash直接读取日志文件）。而且，对于日志文件中内容的获取，有更灵活的配置（基于logstash的filter插件）。So, it's ELK!

    最后再说一点，说了这么多，应该都知道ELK指的是elasticsearch+logstash+kibana。对于logstash，如果你的server所在的机器上，资源比较紧张，那么可以选择elastic家族中的Filebeat来做server日志的收集工作。这也正是官方所推荐的（The Filebeat client is a lightweight, resource-friendly tool that collects logs from files on the server and forwards these logs to your Logstash instance for processing. Filebeat is designed for reliability and low latency. Filebeat has a light resource footprint on the host machine, and the Beats input plugin minimizes the resource demands on the Logstash instance.）。我们日志系统的搭建也是使用了Filebeat来收集日志，统一汇总到日志系统的logstash，然后再由logstash将日志信息推送到elasticsearch。在此，暂且叫BELK。用一个图来形象的表述一下关系：

1. 环境准备

    首先，我们需要准备日志系统需要的环境。

    1. JRE需要1.8+。

    2. ES等需要创建文件限制提升到65536+；虚拟内存区域最大数量262144+。

bash

vi /etc/security/limits.conf

# 添加下面内容

test - nofile 65536  # test为操作账号

vi /etc/sysctl.conf

# 添加下面内容

vm.max_map_count=262144

# 保存并生效

sysctl -p

2. 安装elasticsearch

    1. 到官网下载压缩包。本例使用的是6.2.2版本。elasticsearch-6.2.2.zip。

    2. 解压：unzip elasticsearch-6.2.2.zip -d /sinochem/software/elasticsearch-6.2.2

    3. 配置文件修改。配置文件在解压目录中的./config下的elasticsearch.yml文件。需要我们修改的项为：

         

elasticsearch.yml

cluster.name: es-application # 集群名字

 

node.name: node-1 # 当前节点名字

 

path.data: /sinochem/software/elasticsearch-6.2.2/data # es数据存放路径

 

path.logs: /sinochem/software/elasticsearch-6.2.2/logs # es日志路径

 

network.host: 10.144.132.70 # 当前节点IP地址

 

http.port: 9200 # 监听端口号

    4. 启动服务。nohup ./bin/elasticsearch >/dev/null & 

    注：目前ES只是单机模式，后续升级支持集群模式。

3. 安装Kibana    

    1. 到官网下载压缩包。本例使用的是6.2.2版本。kibana-6.2.2-linux-x86_64.tar.gz。

    2. 解压：tar -zxvf kibana-6.2.2-linux-x86_64.tar.gz

    3. 配置文件修改。配置文件在解压目录中的./config下的kibana.yml文件。需要我们修改的项为：

         

kibana.yml

server.port: 5601 # 服务端口

 

server.host: "10.xxx.xxx.xxx" # 服务IP地址

 

kibana.index: ".kibana" # kibana在es中的索引

 

    4. 启动服务。nohup ./bin/kibana >/dev/null &

4. 安装Logstash

    1. 到官网下载压缩包。本例使用的是6.2.2版本。logstash-6.2.2.tar.gz。

    2. 解压：tar -zxvf logstash-6.2.2.tar.gz

    3. 配置文件修改。配置文件在解压目录中的./config下新增日志配置文件logstash.conf。文件内容为：

         

logstash.conf

input {

    # beat插件，监听5044端口

    beats {

        port => "5044"

    }

}

filter {

    grok {

        match => [ "message", "%{COMBINEDAPACHELOG}" ]

    }

    date {

        match => [ "timestamp", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS" ]

    }

}

output {

    # 日志输出到ES

    elasticsearch {

        hosts => ["10.xxx.xxx.xxx:9200"]

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

    }

}

 

    4. 启动服务。nohup ./bin/logstash -f config/logstash.conf --config.reload.automatic >/dev/null &

    5. 日志匹配。

        COMBINEDAPACHELOG基本能满足日志收集需求，如果你想要更加精确的收集自己需要的日志。可以定义自己的正则表达式。grok插件中，自带了一些默认表达式，可以通过https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/blob/master/patterns/grok-patterns 中列举的查看并使用。当然，你也可以直接使用正则表达式。如果想定义自己的，可以在./config（个人喜好）下，创建自己的正则表达式文件，取名patterns（可随意）。在文件里定义自己的表达式：

patterns

# 自定义正则

MILLISECOND [0-9]{3}

DATA2END [sS]*

SINOCHEM_TIME %{YEAR}-%{MONTHNUM}-%{MONTHDAY}[T ]%{HOUR}:%{MINUTE}:%{SECOND}.%{MILLISECOND}

    然后，就可以在上边创建的logstash.conf中使用了，详细配置如下：

input {

    # file {

    #     path => "/letv/message-bus-ilive/logs/chat_gate.log"

    #     type => "producer"

    #     start_position => "beginning"

    #     codec => json

    # }

    beats {

        port => "5044"

    }

}

filter {

    grok {

        # 此处指定自定义的patterns的路径

        patterns_dir => ["./config/patterns"]

        match => {

            # 此处就可以使用自定义的变量了

            "message" => ["%{COMBINEDAPACHELOG}","%{SINOCHEM_TIME:time}%{SPACE}%{DATA:thread}%{SPACE}%{LOGLEVEL:loglevel}%{SPACE}[%{DATA:class}]%{SPACE}[%{DATA:traceId},%{DATA:spanId}]%{SPACE}-%{SPACE}%{DATA2END:message}"]

        }

        # 重写message内容

        overwrite => ["message"]

        remove_field => ["beat"]

    }

}

output {

    elasticsearch {

        hosts => ["10.144.132.70:9200"]

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

    }

}

    其中SINOCHEM_TIME、DATA2END就是我们在patterns文件中自定义的变量。

5. 安装Filebeat

    以上几个都是安装在ELK系统体系下的，Filebeat需要安装到各个服务所在机器上。Filebeat使用的是6.3.0版本，使用该版本是为了使用其中的processors。当然以上也可以使用6.3.X版本。

    1. 到官网下载压缩包。filebeat-6.3.0-linux-x86_64.tar.gz。

    2. 解压：tar -zxvf filebeat-6.3.0-linux-x86_64.tar.gz

    3. 配置文件修改。配置文件在解压目录中的./config下的filebeat.yml文件。简单配置如下：

filebeat.yml

filebeat.inputs:

# 用户自定义部分 start

- type: log

  paths:

    # 日志文件

    - /sinochem/app/cooperation/monitor-gateway/logs/*-info.log

  exclude_lines: ['^DBG']

  fields:

    # 服务名称

    app_name: monitor-gateway

  fields_under_root: true

 

- type: log

  paths:

    - /sinochem/app/cooperation/monitor-admin-service/logs/*-info.log

  exclude_lines: ['^DBG']

  fields:

    app_name: monitor-admin-service

  fields_under_root: true

# 用户自定义部分 end

 

output.logstash:

  hosts: ["10.xxx.xxx.xxx:5044"]

 

fields:

  # 需要用户设置环境变量，或者直接将本机IP替换变量

  ip_address: "${IP_ADDRESS:UNKNOWN}"

fields_under_root: true

 

processors:

- drop_fields:

  fields: ["host"]

# - add_host_metadata: ~

# - decode_json_fields:

#      fields: ["host"]

 

filebeat.shutdown_timeout: 5s

    4. 启动服务。nohup ./bin/filebeat -e -c config/filebeat.yml -d publish >/dev/null &

6. 定时清理索引

    ES中的日志索引增速是可预见的，用太大的存储空间来存储日志信息是不明智的。所以，可根据实际情况，给予一个清理日志的经验值。由于我们建立logstash的日志索引是按照日期建立的，我们在这里可以只留15天的日志信息。清理ES索引，使用了elasticsearch-curator。安装配置脚本如下：

curator_install.sh

sudo -i

# public signing key

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

# edit yum install info

echo '[curator-5]

name=CentOS/RHEL 7 repository for Elasticsearch Curator 5.x packages

baseurl=https://packages.elastic.co/curator/5/centos/7

gpgcheck=1

gpgkey=https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

enabled=1

' > /etc/yum.repos.d/curator.repo

# install

yum install elasticsearch-curator

cd /opt/elasticsearch-curator

mkdir config

mkdir log

echo "actions:

  1:

    action: delete_indices

    description: >-

      Delete indices older than 15 days for logstash-

    options:

      ignore_empty_list: True

      # disable_action: True

    filters:

    - filtertype: pattern

      kind: prefix

      value: logstash-

    - filtertype: age

      source: name

      direction: older

      timestring: '%Y.%m.%d'

      unit: days

      unit_count: 15" > /opt/elasticsearch-curator/config/action.yml

echo "client:

  hosts:

    - 10.144.132.70:9200

  # port: 9200

  url_prefix:

  use_ssl: False

  certificate:

  client_cert:

  client_key:

  ssl_no_validate: False

  http_auth:

  timeout: 50

  master_only: False

logging:

  loglevel: DEBUG

  logfile: '/opt/elasticsearch-curator/log/curator.log'

  logformat: default

  blacklist: ['elasticsearch', 'urllib3']" > /opt/elasticsearch-curator/config/config.yml

    安装完后，配置crontab。

crontab.sh

crontab -e

    追加如下一行：

crontab

10 1 * * * curator --config /opt/elasticsearch-curator/config/config.yml /opt/elasticsearch-curator/config/action.yml

后记

    至此，基础版本的BELK系统已经搭建完成。我们可以在浏览器中输入：http://10.xxx.xxx.xxx:5601/ 访问ES的可视化界面。如下图所示，日志信息已经汇总到了ES中。

    目前版本只是雏形，其中还有一些功能需要完善。例如：ES集群的搭建、ES索引、ES历史数据的处理等。ELK搭建也是初次接触，存在使用与认知错误是不可避免的，在此欢迎各位童鞋当面或留言指正，以上。