网站安装系统怎么安装教程视频,湖南做网站磐石网络案例,做的网站百度搜不到,怎样免费做游戏代理目录 一、概述
二、组件介绍
2.1、ElasticSearch
2.2、Kiabana
2.3、Logstash
2.4、可以添加的其它组件#xff1a;Filebeat
2.5、缓存/消息队列#xff08;redis、kafka、RabbitMQ等#xff09;
2.6、Fluentd
三、ELK工作原理
四、实例演示 1.ELK之 部署EFilebeat
2.5、缓存/消息队列redis、kafka、RabbitMQ等
2.6、Fluentd
三、ELK工作原理
四、实例演示 1.ELK之 部署E Elasticsearch 2. ELK之 部署L Logstash在 Apache 节点上操作 3. ELK之部署K Kibana服务
4. ELFK之部署F Filebeat 一、概述
ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具配合使用 完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。
使用ELK日志文件系统的原因日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷性能安全性从而及时采取措施纠正错误。 往往单台机器的日志我们使用grep、awk等工具就能基本实现简单分析但是当日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理例如开源的syslog将所有服务器上的日志收集汇总。集中化管理日志后日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情一般我们使用 grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。 一般大型系统是一个分布式部署的架构不同的服务模块部署在不同的服务器上问题出现时大部分情况需要根据问题暴露的关键信息定位到具体的服务器和服务模块构建一套集中式日志系统可以提高定位问题的效率。 完整日志系统基本特征
收集能够采集多种来源的日志数据 传输能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统 存储存储日志数据 分析支持 UI 分析 警告能够提供错误报告监控机制
二、组件介绍
2.1、ElasticSearch
ElasticSearch是基于Lucene一个全文检索引擎的架构开发的分布式存储检索引擎用来存储各类日志。 Elasticsearch 是用 Java 开发的可通过 RESTful Web 接口让用户可以通过浏览器与 Elasticsearch 通信。 Elasticsearch是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎允许进行全文、结构化搜索它通常用于索引和搜索大容量的日志数据也可用于搜索许多不同类型的文档。
数据存储的方式类似于redis的cluster集群对数据进行了分片并且每个片都会有相应的副本
核心特点
1、接近实时NRT搜索速度非常的快轻微的延迟
2、集群cluster集群有一个唯一标志的名字默认Elasticasearch将一个或多个节点组织在一起组成一个cluster的集群每个节点基于集群名字加入到集群中且在集群中使用自己的名字来身份标识。
3、节点node每一个节点就是一台单台服务器
4、索引index一个索引由一个名字来标识必须全部是小写字母并且当我们要多对应这个索引中的文档进行索引、更新、删除的时候都要使用到这个名字。
6、类型type在一个索引中你可以定义一个或多种类型。比如当我们存储一个购物平台的数据时可以定义一个用户数据类型产品数据类型等
7、文档document一个文档是一个可被索引的基础信息单元
分片与副本
分片为了解决索引存储的数据可能超过单个节点的硬件限制ES提供了将索引分成多个分片的功能当在创建索引时可以定义想要的分片数量每一个分片就是一个全功能独立的索引。
分片的优点1、水平分割扩展增大了存储量。 2、分布式跨越分片操作提高性能和吞吐量
副本为了健壮性高可用性可以故障切换。es将分片复制一份或多份放在不同的节点主机上称为分片副本
副本的优点1、高可用以应对分片或者节点故障出于这个原因分片副本要在不同的节点上。 2、加强性能增强吞吐量搜索可以并行在所有副本上执行 总结对logstash过滤的数据进行索引和存储
2.2、Kiabana
KiabanaKibana 通常与 Elasticsearch 一起部署Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 DashboardKibana 提供图形化的 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据可以用来汇总、分析和搜索重要数据。
主要特点
1、Elasticsearch无缝之集成
2、整合数据
3、接口灵活分享容易
4、配置简单
5、可视化多数据源
6、简单数据导出
7、让更多团队成员收益
总结将elasticsearch服务中存储的数据以可视化的方式展示给用户
2.3、Logstash
Logstash作为数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作然后存储到用户指定的位置,一般会发送给 Elasticsearch。 Logstash 由 Ruby 语言编写运行在 Java 虚拟机JVM上是一款强大的数据处理工具 可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。Logstash 具有强大的插件功能常用于日志处理。
由三个组件组成 input数据采集 filter数据过滤 output(数据输出)
主要组件
Shipper(日志收集)负责监控本地日志文件的变化及时把日志文件的最新内容收集起来。通常远程代理端agent只需要运行这个组件即可 Indexer(日志存储)负责接收日志并写入到本地文件 Broker(日志Hub)负责连接多个Shipper和多个Indexer Search and Storage允许对事件进行搜索和存储 Web Interface基于Web的展示界面
总结对集中的日志数据进行采集并且格式化数据后输出给elasticsearch中
2.4、可以添加的其它组件Filebeat
Filebeat轻量级的开源日志文件数据搜集器。通常在需要采集数据的客户端安装 Filebeat并指定目录与日志格式Filebeat 就能快速收集数据并发送给 logstash 进或是直接发给 Elasticsearch 存储性能上相比运行于 JVM 上的 logstash 优势明显是对它的替代。常应用于 EFLK 架构当中。行解析。
filebeat的工作原理
Filebeat可以保持每个文件的状态并且频繁的把文件状态从注册表里更新到磁盘这里所说的文件状态是用来记录上一次Harvaster读取文件时读取到的位置以保证能把全部的日志都读取出来然后发给output。
如果在某一时刻作为output的Elasticsearch或则Logstash变成了不可用Filebeat将会把最后的文件读取位置保存下来直到output重新可用的时候快速地恢复文件数据的读取。
在Filebeat运行过程中每个Prospector的状态信息都会保存在内存里如果Filebeat出现了重启完成重启之后会从注册表文件里恢复重启之间的状态信息让Filebeat继续从之间已知的位置开始进行读取数据。
filebeat和logstash的区别
因为logstash是jvm跑的资源消耗比较大启动一个logstash就需要消耗500M左右的内存这就是为什么logstash启动特别慢的原因。 而filebeat只需要10M左右的内存资源。 常用的ELK日志采集方案中大部分的做法就是将所有节点的日志内容通过filebeat发送到logstashlostash根据配置文件进行过滤然后将过滤之后的文件传输到elasticsearch中最后通过kibana展示。
Filebeat结合logstash带来的好处
1通过 Logstash 具有基于磁盘的自适应缓冲系统该系统将吸收传入的吞吐量从而减轻 Elasticsearch 持续写入数据的压力。
2从其他数据源例如数据库S3对象存储或消息传递队列中提取
3将数据发送到多个目的地例如S3HDFSHadoop分布式文件系统或写入文件
4使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道
2.5、缓存/消息队列redis、kafka、RabbitMQ等
可以对高并发日志数据进行流量削峰和缓冲这样的缓冲可以一定程度的保护数据不丢失还可以对整个架构进行应用解耦。
2.6、Fluentd
是一个流行的开源数据收集器。由于 logstash 太重量级的缺点Logstash 性能低、资源消耗比较多等问题随后就有 Fluentd 的出现。相比较 logstashFluentd 更易用、资源消耗更少、性能更高在数据处理上更高效可靠受到企业欢迎成为 logstash 的一种替代方案常应用于 EFK 架构当中。在 Kubernetes 集群中也常使用 EFK 作为日志数据收集的方案。 在 Kubernetes 集群中一般是通过 DaemonSet 来运行 Fluentd以便它在每个 Kubernetes 工作节点上都可以运行一个 Pod。 它通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据然后将数据传递到 Elasticsearch 集群在该集群中对其进行索引和存储。
三、ELK工作原理
1在所有需要收集日志的服务器上部署Logstash或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上在日志服务器上部署 Logstash。 2Logstash 收集日志将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中。 3Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储。 4Kibana 从 ES 群集中查询数据生成图表并进行前端数据的展示。
总结logstash作为日志搜集器从数据源采集数据并对数据进行过滤格式化处理然后交由Elasticsearch存储kibana对日志进行可视化处理。
input 数据采集 output 数据输出 filter 数据过滤
四、实例演示
ip地址服务node1 (mysql2)192.168.11.22elasticsearchnode2 (mysql3)192.168.11.23elasticsearch elasticsearch-head kibanamysql3 (客户端)192.168.11.24apache logstash192.168.11.10 (客户端)192.168.11.12filebeat 代码演示
Node1节点2C/4Gnode1/192.168.10.13 Elasticsearch Kibana
Node2节点2C/4Gnode2/192.168.10.14 Elasticsearch
Apache节点apache/192.168.10.15 Logstash Apachesystemctl stop firewalld
setenforce 0
------------------- ELK Elasticsearch 集群部署在Node1、Node2节点上操作 ----------------------------------
1环境准备
#更改主机名、配置域名解析、查看Java环境
Node1节点hostnamectl set-hostname node1
Node2节点hostnamectl set-hostname node2vim /etc/hosts
192.168.10.13 node1
192.168.10.14 node2 注版本问题
java -version #如果没有安装yum -y install java
openjdk version 1.8.0_131
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-b12)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b12, mixed mode)建议使用jdk2部署 Elasticsearch 软件
1安装elasticsearch—rpm包
#上传elasticsearch-5.5.0.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm 2加载系统服务
systemctl daemon-reload
systemctl enable elasticsearch.service3修改elasticsearch主配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--17--取消注释指定集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
--23--取消注释指定节点名字Node1节点为node1Node2节点为node2
node.name: node1
--33--取消注释指定数据存放路径
path.data: /data/elk_data
--37--取消注释指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch/
--43--取消注释改为在启动的时候不锁定内存
bootstrap.memory_lock: false
--55--取消注释设置监听地址0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
--59--取消注释ES 服务的默认监听端口为9200
http.port: 9200
--68--取消注释集群发现通过单播实现指定要发现的节点 node1、node2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: [node1, node2]grep -v ^# /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml4创建数据存放路径并授权
mkdir -p /data/elk_data
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/5启动elasticsearch是否成功开启
systemctl start elasticsearch.service
netstat -antp | grep 92006查看节点信息
浏览器访问 http://192.168.10.13:9200 、 http://192.168.10.14:9200 查看节点 Node1、Node2 的信息。浏览器访问 http://192.168.10.13:9200/_cluster/health?pretty 、 http://192.168.10.14:9200/_cluster/health?pretty查看群集的健康情况可以看到 status 值为 green绿色 表示节点健康运行。浏览器访问 http://192.168.10.13:9200/_cluster/state?pretty 检查群集状态信息。#使用上述方式查看群集的状态对用户并不友好可以通过安装 Elasticsearch-head 插件可以更方便地管理群集。3安装 Elasticsearch-head 插件
Elasticsearch 在 5.0 版本后Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装需要使用npm工具NodeJS的包管理工具安装。
安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。
node是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。
phantomjs是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI可以理解为一个隐形的浏览器任何基于 webkit 浏览器做的事情它都可以做到。1编译安装 node
#上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
yum install gcc gcc-c make -ycd /opt
tar zxvf node-v8.2.1.tar.gzcd node-v8.2.1/
./configure
make make install2安装 phantomjs前端的框架
#上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到
cd /opt
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
cp phantomjs /usr/local/bin3安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具
#上传软件包 elasticsearch-head.tar.gz 到/opt
cd /opt
tar zxvf elasticsearch-head.tar.gz -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm install4修改 Elasticsearch 主配置文件
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
--末尾添加以下内容--
http.cors.enabled: true #开启跨域访问支持默认为 false
http.cors.allow-origin: * #指定跨域访问允许的域名地址为所有systemctl restart elasticsearch5启动 elasticsearch-head 服务
#必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件否则可能启动失败。
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start elasticsearch-head0.0.0 start /usr/local/src/elasticsearch-headgrunt serverRunning connect:server (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100#elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 91006通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息
通过浏览器访问 http://192.168.10.13:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色代表群集很健康。7插入索引
#通过命令插入一个测试索引索引为 index-demo类型为 test。//输出结果如下curl -X PUT localhost:9200/index-demo1/test/1?prettypretty -H content-Type: application/json -d {user:zhangsan,mesg:hello world}{
_index : index-demo,
_type : test,
_id : 1,
_version : 1,
result : created,
_shards : {
total : 2,
successful : 2,
failed : 0
},
created : true
}浏览器访问 http://192.168.10.13:9100/ 查看索引信息可以看见索引默认被分片5个并且有一个副本。
点击“数据浏览”会发现在node1上创建的索引为 index-demo类型为 test 的相关信息。---------------------- ELK Logstash 部署在 Apache 节点上操作 ----------------------------------------
Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。在本案例中Logstash 部署在 Apache 服务器上用于收集 Apache 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch。1更改主机名
hostnamectl set-hostname apache2安装Apahce服务httpd
yum -y install httpd
systemctl start httpd3安装Java环境
yum -y install java
java -version4安装logstash
#上传软件包 logstash-5.5.1.rpm 到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm
systemctl start logstash.service
systemctl enable logstash.serviceln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/5测试 Logstash
Logstash 命令常用选项
-f通过这个选项可以指定 Logstash 的配置文件根据配置文件配置 Logstash 的输入和输出流。
-e从命令行中获取输入、输出后面跟着字符串该字符串可以被当作 Logstash 的配置如果是空则默认使用 stdin 作为输入stdout 作为输出。
-t测试配置文件是否正确然后退出。定义输入和输出流
#输入采用标准输入输出采用标准输出类似管道
logstash -e input { stdin{} } output { stdout{} }
......
www.baidu.com #键入内容标准输入
2020-12-22T03:58:47.799Z node1 www.baidu.com #输出结果标准输出
www.sina.com.cn #键入内容标准输入
2017-12-22T03:59:02.908Z node1 www.sina.com.cn #输出结果标准输出//执行 ctrlc 退出#使用 rubydebug 输出详细格式显示codec 为一种编解码器
logstash -e input { stdin{} } output { stdout{ codecrubydebug } }
......
www.baidu.com #键入内容标准输入
{timestamp 2020-12-22T02:15:39.136Z, #输出结果处理后的结果version 1,host apache,message www.baidu.com
}#使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts[192.168.10.13:9200] } }输入 输出 对接
......
www.baidu.com #键入内容标准输入
www.sina.com.cn #键入内容标准输入
www.google.com #键入内容标准输入//结果不在标准输出显示而是发送至 Elasticsearch 中可浏览器访问 http://192.168.10.13:9100/ 查看索引信息和数据浏览。6定义 logstash配置文件
Logstash 配置文件基本由三部分组成input、output 以及 filter可选根据需要选择使用。
input表示从数据源采集数据常见的数据源如Kafka、日志文件等
filter表示数据处理层包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等支持正则表达式
output表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。#格式如下
input {...}
filter {...}
output {...}#在每个部分中也可以指定多个访问方式。例如若要指定两个日志来源文件则格式如下
input {file { path /var/log/messages type syslog}file { path /var/log/httpd/access.log type apache}
}#修改 Logstash 配置文件让其收集系统日志/var/log/messages并将其输出到 elasticsearch 中。
chmod r /var/log/messages #让 Logstash 可以读取日志vim /etc/logstash/conf.d/system.conf
input {file{path /var/log/messages #指定要收集的日志的位置type system #自定义日志类型标识start_position beginning #表示从开始处收集}
}
output {elasticsearch { #输出到 elasticsearchhosts [192.168.10.13:9200] #指定 elasticsearch 服务器的地址和端口index system-%{YYYY.MM.dd} #指定输出到 elasticsearch 的索引格式}
}systemctl restart logstash 浏览器访问 http://192.168.10.13:9100/ 查看索引信息---------------------- ELK Kiabana 部署在 Node1 节点上操作 ----------------------------------------
1安装 Kiabana
#上传软件包 kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpm2设置 Kibana 的主配置文件
vim /etc/kibana/kibana.yml
--2--取消注释Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601
--7--取消注释设置 Kiabana 的监听地址0.0.0.0代表所有地址
server.host: 0.0.0.0
--21--取消注释设置和 Elasticsearch 建立连接的地址和端口
elasticsearch.url: http://192.168.10.13:9200
--30--取消注释设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: .kibana3启动 Kibana 服务
systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.servicenetstat -natp | grep 56014验证 Kibana
浏览器访问 http://192.168.10.13:5601
第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引
Index name or pattern
//输入system-* #在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system”单击 “create” 按钮创建单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
数据展示可以分类显示在“Available Fields”中的“host”然后单击 “add”按钮可以看到按照“host”筛选后的结果5将 Apache 服务器的日志访问的、错误的添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示
vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf
input {file{path /etc/httpd/logs/access_logtype accessstart_position beginning}file{path /etc/httpd/logs/error_logtype errorstart_position beginning}
}
output {if [type] access {elasticsearch {hosts [192.168.10.13:9200]index apache_access-%{YYYY.MM.dd}}}if [type] error {elasticsearch {hosts [192.168.10.13:9200]index apache_error-%{YYYY.MM.dd}}}
}cd /etc/logstash/conf.d/
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf浏览器访问 http://192.168.10.13:9100 查看索引是否创建浏览器访问 http://192.168.10.13:5601 登录 Kibana单击“Create Index Pattern”按钮添加索引 在索引名中输入之前配置的 Output 前缀 apache_access-*并单击“Create”按钮。在用相同的方法添加 apache_error-*索引。
选择“Discover”选项卡在中间下拉列表中选择刚添加的 apache_access-* 、apache_error-* 索引 可以查看相应的图表及日志信息。1.ELK之 部署E Elasticsearch 两台node服务器同步操作 此处不是同步操作在此处注意修改node.name行的时候node1和node2不一样要修改 浏览器访问查看节点信息,这是elasticsearch原本的视图界面很简陋不方便 安装Elasticsearch-head 插件
Elasticsearch 在 5.0 版本后Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装需要使用npm工具NodeJS的包管理工具安装。 安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。 node是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。 phantomjs是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI可以理解为一个隐形的浏览器任何基于 webkit 浏览器做的事情它都可以做到。
1、编译安装 node
把安装elasticsearch-head所需要的前置插件的安装包上传到opt目录下 安装 phantomjs前端的框架 3安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具 4修改 Elasticsearch 主配置文件 5启动 elasticsearch-head 服务
必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件否则可能启动失败。 6通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息 7插入索引
通过命令插入一个测试索引索引为 index-demo类型为 test
输出结果如下curl -X PUT localhost:9200/index-demo1/test/1?prettypretty -H content-Type: application/json -d {user:zhangsan,mesg:hello world} 2. ELK之 部署L Logstash在 Apache 节点上操作 Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。在本案例中Logstash 部署在 Apache 服务器上用于收集 Apache 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch。 使用 rubydebug 输出详细格式显示codec 为一种编解码器 修改 Logstash 配置文件让其收集系统日志/var/log/messages并将其输出到 elasticsearch 中。 访问192.168.11.23:9100查看Elasticsearch存储的日志索引信息 3. ELK之部署K Kibana服务 4. ELFK之部署F Filebeat
