1-ELK+ Elasticsearch+head+kibana、企业内部日志分析系统-Toy模板网

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ELK:日志收集平台

ELK由ElasticSearch、Logstash和Kibana三个开源工具组成：
1-ELK+ Elasticsearch+head+kibana、企业内部日志分析系统,Linux基础学习,elasticsearch,elk,搜索引擎

概念图 1-ELK+ Elasticsearch+head+kibana、企业内部日志分析系统,Linux基础学习,elasticsearch,elk,搜索引擎

组件介绍

1、Elasticsearch：

ElasticSearch是一个基于Lucene的开源分布式搜索服务。只搜索和分析日志

特点：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，多数据源等。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
在elasticsearch集群中，所有节点的数据是均等的。

索引（库）–>类型（表）–>文档/日志（记录）

2、Logstash:

 Logstash是一个完全开源工具，可以对你的日志进行收集、过滤、分析，并将其存储供以后使用（如，搜索），logstash带有一个web界面，搜索和展示所有日志。  **只收集和过滤日志,和改格式**

简单来说logstash就是一根具备实时数据传输能力的管道，负责将数据信息从管道的输入端传输到管道的输出端；与此同时这根管道还可以让你根据自己的需求在中间加上滤网，Logstash提供很多功能强大的滤网以满足你的各种应用场景。

② Logstash的事件（logstash将数据流中等每一条数据称之为一个事件）处理流水线有三个主要角色完成：inputs –> filters –> outputs：

logstash整个工作流程分为三个阶段：输入、过滤、输出。每个阶段都有强大的插件提供支持：
Input 必须，负责产生事件（Inputs generate events）,常用的插件有**

- file 从文件系统收集数据
- syslog 从syslog日志收集数据
- redis 从redis收集日志
- beats 从beats family收集日志（如：Filebeats）

Filter常用的插件，负责数据处理与转换（filters modify them）

- grok是logstash中最常用的日志解释和结构化插件。：grok是一种采用组合多个预定义的正则表达式，用来匹配分割文本并映射到关键字的工具。
- mutate 支持事件的变换，例如重命名、移除、替换、修改等
- drop 完全丢弃事件
- clone 克隆事件

output 输出,必须，负责数据输出（outputs ship them elsewhere）,常用的插件有

- elasticsearch 把数据输出到elasticsearch
- file 把数据输出为普通的文件

3、Kibana:

Kibana 是一个基于浏览器页面的Elasticsearch前端展示工具，也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮你汇总、分析和搜索重要数据日志。

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2、环境介绍

| 安装软件                 |        主机名         |     IP地址      |    系统版本    |
| ------------------------ | :-------------------: | :-------------: | :------------: |
| Elasticsearch/           |       mes-1-zk        | 192.168.246.234 | centos7.4--3G  |
| zookeeper/kafka/Logstash |      es-2-zk-log      | 192.168.246.231 | centos7.4--2G  |
| head/Kibana              | es-3-head-kib-zk-File | 192.168.246.235 | centos7.4---2G |

所有机器关闭防火墙，selinux

3、版本说明

Elasticsearch: 6.5.4  #https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.5.4.tar.gz
Logstash: 6.5.4  #https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-6.5.4.tar.gz
Kibana: 6.5.4  #https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.5.4-linux-x86_64.tar.gz
Kafka: 2.11-2.1  #https://archive.apache.org/dist/kafka/2.1.0/kafka_2.11-2.1.0.tgz
Filebeat: 6.5.4
相应的版本最好下载对应的插件

实施部署

1、 Elasticsearch部署

系统类型：Centos7.4
节点IP：172.16.246.234
软件版本：jdk-8u191-linux-x64.tar.gz、elasticsearch-6.5.4.tar.gz
示例节点：172.16.246.234

1、安装配置jdk8，依赖包

ES运行依赖jdk8 -----三台机器都操作，先上传jdk1.8

[root@mes-1 ~]# tar xzf jdk-8u191-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/
[root@mes-1 ~]# cd /usr/local/
[root@mes-1 local]# mv jdk1.8.0_191/ java

编写环境变量
[root@mes-1 local]# vim etc/profile

JAVA_HOME=/usr/local/java
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME PATH

刷新查看版本

[root@mes-1 ~]# source /etc/profile
[root@mes-1  local]# java -version
java version "1.8.0_211"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_211-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.211-b12, mixed mode)

2、安装配置ES----只在第一台操作操作下面的部分
（1）创建运行ES的普通用户

[root@mes-1 ~]# useradd elsearch
[root@mes-1 ~]# passwd elsearch  123456

（2）安装配置ES

[root@mes-1 ~]# tar xzf elasticsearch-6.5.4.tar.gz -C /usr/local/
[root@mes-1 ~]# cd /usr/local/elasticsearch-6.5.4/config/
[root@mes-1 config]# ls
elasticsearch.yml  log4j2.properties  roles.yml  users_roles
jvm.options        role_mapping.yml   users
[root@mes-1 config]# cp elasticsearch.yml elasticsearch.yml.bak

[root@mes-1 config]# vim elasticsearch.yml ----找个地方添加如下内容，提示最后俩行不要被注释掉拉，如果注释掉啦，则第二台机器监控不了

cluster.name: elk
node.name: elk01
node.master: true
node.data: true
path.data: /data/elasticsearch/data
path.logs: /data/elasticsearch/logs
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
#discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.246.234", "192.168.246.231","192.168.246.235"]
#discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
#discovery.zen.ping_timeout: 150s
#discovery.zen.fd.ping_retries: 10
#client.transport.ping_timeout: 60s
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

配置项含义：

cluster.name        集群名称，各节点配成相同的集群名称。
node.name       节点名称，各节点配置不同。
node.master     指示某个节点是否符合成为主节点的条件。
node.data       指示节点是否为数据节点。数据节点包含并管理索引的一部分。
path.data       数据存储目录。
path.logs       日志存储目录。
bootstrap.memory_lock       内存锁定，是否禁用交换。
bootstrap.system_call_filter    系统调用过滤器。
network.host    绑定节点IP。
http.port       端口。
discovery.zen.ping.unicast.hosts    提供其他 Elasticsearch 服务节点的单点广播发现功能。
discovery.zen.minimum_master_nodes  集群中可工作的具有Master节点资格的最小数量，官方的推荐值是(N/2)+1，其中N是具有master资格的节点的数量。
discovery.zen.ping_timeout      节点在发现过程中的等待时间。
discovery.zen.fd.ping_retries        节点发现重试次数。
http.cors.enabled               是否允许跨源 REST 请求，用于允许head插件访问ES。
http.cors.allow-origin              允许的源地址。

（3）设置JVM堆大小
第一种方法
/usr/local/elasticsearch-6.5.4/config
[root@mes-1 config]# vim jvm.options ----将

-Xms1g    ----修改成 -Xms2g
-Xmx1g    ----修改成 -Xms2g

第二种方法用一种即可
推荐设置为4G，请注意下面的说明：电脑合适的情况下

sed -i 's/-Xms1g/-Xms4g/' /usr/local/elasticsearch-6.5.4/config/jvm.options
sed -i 's/-Xmx1g/-Xmx4g/' /usr/local/elasticsearch-6.5.4/config/jvm.options

注意：
确保堆内存最小值（Xms）与最大值（Xmx）的大小相同，防止程序在运行时改变堆内存大小。
堆内存大小不要超过系统内存的50%

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（4）创建ES数据及日志存储目录
因为上面配置这个目录拉，所以要求创建

[root@mes-1 ~]# mkdir -p /data/elasticsearch/data       (/data/elasticsearch)
[root@mes-1 ~]# mkdir -p /data/elasticsearch/logs       (/log/elasticsearch)

[root@mes-1 ~]# chown -R elsearch:elsearch /data/elasticsearch
[root@mes-1 ~]# chown -R elsearch:elsearch /usr/local/elasticsearch-6.5.4

3、系统优化（1）增加最大文件打开数

第一种方式用一种即可建议第一个
永久生效方法

echo "* - nofile 65536" >> /etc/security/limits.conf

第二种方法
（2）增加最大进程数
vim /etc/security/limits.conf —在文件最后面添加如下内容

* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft nproc 2048
* hard nproc 4096
更多的参数调整可以直接用这个

解释：
soft  xxx  : 代表警告的设定，可以超过这个设定值，但是超过后会有警告。
hard  xxx  : 代表严格的设定，不允许超过这个设定的值。
nofile : 是每个进程可以打开的文件数的限制
nproc  : 是操作系统级别对每个用户创建的进程数的限制

（3）增加最大内存映射数(调整使用交换分区的策略)
第一种方法，永久生效
vim /etc/sysctl.conf —添加如下

vm.max_map_count=262144
vm.swappiness=0

[root@mes-1 ~]# sysctl -p
解释：在内存不足的情况下，使用交换空间。查看一下

第二种方法，临时添加

 sysctl -w vm.max_map_count=262144

增大用户使用内存的空间(临时)

启动ES

切换到创建的用户下面
第一种方法

[root@mes-1 ~]# su - elsearch
Last login: Sat Aug  3 19:48:59 CST 2019 on pts/0
[root@mes-1 ~]$ cd /usr/local/elasticsearch-6.5.4/
[root@mes-1 elasticsearch-6.5.4]$ ./bin/elasticsearch #先启动看看报错不，需要多等一会
终止之后
[root@mes-1 elasticsearch-6.5.4]$ nohup ./bin/elasticsearch &  #放后台启动 建议用这个
[1] 11462
nohup: ignoring input and appending output to ‘nohup.out’

第二种方法

su - elsearch -c "cd /usr/local/elasticsearch-6.5.4 && nohup bin/elasticsearch &"

切换回来root用户查看一下

[root@mes-1 elasticsearch-6.5.4]$ tail -f nohup.out   #看一下是否启动

测试：浏览器访问http://192.168.246.234:9200

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启动如果报下列错误

memory locking requested for elasticsearch process but memory is not locked
elasticsearch.yml文件
bootstrap.memory_lock : false
/etc/sysctl.conf文件
vm.swappiness=0

错误:
max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]

意思是elasticsearch用户拥有的客串建文件描述的权限太低，知道需要65536个

解决：

切换到root用户下面 vim /etc/security/limits.conf

在最后添加
* hard nofile 65536
* hard nofile 65536
重新启动elasticsearch，还是无效？
必须重新登录启动elasticsearch的账户才可以，例如我的账户名是elasticsearch，退出重新登录。
另外*也可以换为启动elasticsearch的账户也可以，* 代表所有，其实比较不合适

启动还会遇到另外一个问题，就是
max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
意思是：elasticsearch用户拥有的内存权限太小了，至少需要262114。这个比较简单，也不需要重启，直接执行
# sysctl -w vm.max_map_count=262144
就可以了

1、 Head插件安装第二台机器

前提： head插件是Nodejs实现的，所以需要先安装Nodejs。
1.1 安装nodejs
nodejs官方下载地址：https://nodejs.org/

下载linux64位：

[root@es-3-head-kib ~]# wget https://nodejs.org/dist/v14.17.6/node-v14.17.6-linux-x64.tar.xz
[root@es-3-head-kib ~]# tar xf node-v14.17.6-linux-x64.tar.xz -C /usr/local/

vim /etc/profile 添加如下配置

NODE_HOME=/usr/local/node-v14.17.6-linux-x64
JAVA_HOME=/usr/local/java
PATH=$NODE_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME PATH

#由于我这里，ES也装在了此台机器上，所以环境变量这样配置；不能删除jdk的配置

[root@es-3-head-kib ~]# source /etc/profile   #刷新一下
[root@es-3-head-kib ~]# node --version        #查看一下版本
v14.17.6
[root@es-3-head-kib ~]# npm -v                #查看一下版本
6.14.15

npm 是随同NodeJS一起安装的包管理工具,能解决NodeJS代码部署上的很多问题。

1.2 安装git

需要使用git方式下载head插件，下面安装git：

[root@es-3-head-kib local]# yum install -y git
[root@es-3-head-kib local]# git --version
git version 1.8.3.1

1.3 下载及安装head插件

[root@es-3-head-kib ~]# cd /usr/local/
[root@es-3-head-kib local]# git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git

第一种方法，把网换成国内的淘宝，直接进行下载

[root@es-3-head-kib local]# cd elasticsearch-head/
可以将npm源设置为国内淘宝的，确保能下载成功
[root@es-3-head-kib elasticsearch-head]# npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org
[root@es-3-head-kib elasticsearch-head]# npm install #报错，不用管它

第二种方法，如果你的网好可以直接下载

[root@es-3-head-kib elasticsearch-head]# npm install   #注意：这里直接安装，可能会失败，如果你的网络没问题，才能下载成功

修改地址：如果你的…和ES没在一台机器上，需要进行如下2处修改，在一台机器，不修改即可

[root@es-3-head-kib elasticsearch-head]# vim Gruntfile.js

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[root@es-3-head-kib elasticsearch-head]# vim _site/app.js #配置连接es的ip和port

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1.4 配置elasticsearch，允许head插件访问
第一台机器咱们上面配置最后俩行确保是打开的

[root@es-3-head-kib ~]# vim /usr/local/elasticsearch-6.5.4/config/elasticsearch.yml
在配置最后面，加2行

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然后，重启elasticsearch

1.5 测试

进入到head目录，执行npm run start

[root@es-3-head-kib ~]# cd /usr/local/elasticsearch-head/
[root@es elasticsearch-head]# nohup npm  run start &
netstat -lntp  # 过滤一下端口

1-ELK+ Elasticsearch+head+kibana、企业内部日志分析系统,Linux基础学习,elasticsearch,elk,搜索引擎启动成功后，在浏览器访问：http://192.168.153.190:9100/ ，内部输入 http://192.168.153.190:9200/ 点击连接测试，输出绿色背景字体说明配置OK。