一段时间没关注ELK(elasticsearch —— 搜索引擎,可用于存储、索引日志, logstash —— 可用于日志传输、转换,kibana —— WebUI,将日志可视化),发现最新版已到7.4了。所以别问程序员为什么这么忙?因为不是在加班就是在学习新框架中。
本文整理了使用Docker来快速搭建一套ELK日志分析系统的方法。
1. 部署elk
github上有人整理了一套使用docker compose来部署elk的配置,可直接下载使用。
git clone https://github.com/deviantony/docker-elk.git
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如果没有git,那就安装一下(yum install git
),或者直接下载github仓库的源码包。
当前是基于7.2.1版(docker-elk目录下.env文件中定义,可修改)。
调整一下相应的配置。
修改docker-compose,设置es密码等,
vim docker-compose.yml
# 在elasticsearch部分设置环境变量,将jvm堆内存增大到了1g,设置es elastic用户的密码 environment: ES_JAVA_OPTS: "-Xmx1g -Xms1g" ELASTIC_PASSWORD: Passw0rd
# 将logstash的端口映射从默认的5000改为5044,因为后面会用filebeat,不改也可以,对应就行 ports: - "5044:5044" - "9600:9600"
# 将jvm内存也增大一点 environment: LS_JAVA_OPTS: "-Xmx512m -Xms512m"
# 在volumes部分增加es数据目录的挂载,对es数据持久化,避免容器销毁数据丢失 volumes: - /mnt/elk/esdata:/usr/share/elasticsearch/data
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注意:因为es容器内部是以elasticsearch用户启动进程的,所以在做持久化数据目录挂载的时候,需要将目录权限进行设置,否则会因为没有访问权限而启动失败。elasticsearch的uid是1000,可以建一个uid为1000的用户,然后将目录所有者赋予该用户。
修改es配置文件,将xpack从trial改为basic,禁用付费功能
vim elasticsearch/config/elasticsearch.yml
#xpack.license.self_generated.type: trial xpack.license.self_generated.type: basic
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修改logstash配置文件,设置es的用户名密码
vim logstash/config/logstash.yml
xpack.monitoring.elasticsearch.username: elastic xpack.monitoring.elasticsearch.password: Passw0rd
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修改logstash的pipeline配置
vim logstash/pipeline/logstash.conf
# 这里codec根据具体情况配置 input { beats { port => 5044 codec => "json" } } ## Add your filters / logstash plugins configuration here output { elasticsearch { hosts => "elasticsearch:9200" index => "%{[@metadata][beat]}-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}" user => "elastic" password => "Passw0rd" } }
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修改kibana配置,设置es密码
vim kibana/config/kibana.yml
## X-Pack security credentials elasticsearch.username: elastic elasticsearch.password: Passw0rd
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配置调整后,使用 docker-compose up -d
即可启动es,logstash,kibana三个容器。第一次启动需要下载所有镜像,会比较慢,启动完后,访问 elk所在服务器IP:5601即可进入kibana页面。
这里默认是起一个es容器,如果想起多个,参考: https://github.com/deviantony/docker-elk/wiki/Elasticsearch-cluster
2. 部署filebeat
filebeat部署在产生日志的服务器上。先下载镜像,
docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:7.3.1
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下载一个示例配置文件
curl -L -O https://raw.githubusercontent.com/elastic/beats/7.3/deploy/docker/filebeat.docker.yml
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修改配置文件
vim filebeat.docker.yml
filebeat.config: modules: path: ${path.config}/modules.d/*.yml reload.enabled: false
#filebeat.autodiscover: # providers: # - type: docker # hints.enabled: true
#processors: #- add_cloud_metadata: ~ #- add_host_metadata: ~
filebeat.inputs: - type: log enabled: true paths: - /var/log/elk/*.log
output.logstash: hosts: ["你的elk服务器IP:5044"]
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去掉了一些不必要的配置,基本就是一个input, 一个output。input paths部分配置你日志所在目录,注意这里是容器内的目录,真正服务器的日志目录需要在启动容器时挂载到这里配置的目录。
启动容器
docker run -d --name filebeat --user=root -v $(pwd)/filebeat.docker.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro \ -v /mnt/logs/elk/:/var/log/elk/ docker.elastic.co/beats/filebeat:7.3.1 filebeat -e -strict.perms=false
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对配置文件及实际日志目录与容器日志目录进行了挂载。
启动成功后,对应目录下的日志就会通过filebeat,logstash传输到es,进入kibana对日志数据建立索引进行查询了。
3. 总结
前面用elk来搭建日志分析系统还是5.1版,两年时间已到7.4,配置方式,包括UI风格都做了很大的调整,很有一种人间一年,技术圈十载的感觉。
本文整理了基于Docker来搭建ELK框架的整个过程,供参考。
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作者:空山新雨
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原文出处:https://www.cnblogs.com/spec-dog/p/11489838.html
来源:oschina
链接:https://my.oschina.net/u/4406952/blog/3253588