使用logstash+elasticsearch+kibana快速搭建日志平台

2014-01-10  付民 

日志的分析和监控在系统开发中占非常重要的地位，系统越复杂，日志的分析和监控就越重要，常见的需求有:

  • 根据关键字查询日志详情
  • 监控系统的运行状况
  • 统计分析，比如接口的调用次数、执行时间、成功率等
  • 异常数据自动触发消息通知
  • 基于日志的数据挖掘

很多团队在日志方面可能遇到的一些问题有:

  • 开发人员不能登录线上服务器查看详细日志，经过运维周转费时费力
  • 日志数据分散在多个系统，难以查找
  • 日志数据量大，查询速度慢
  • 一个调用会涉及多个系统，难以在这些系统的日志中快速定位数据
  • 数据不够实时

常见的一些重量级的开源Trace系统有

这些项目功能强大，但对于很多团队来说过于复杂，配置和部署比较麻烦，在系统规模大到一定程度前推荐轻量级下载即用的方案，比如logstash+elasticsearch+kibana(LEK)组合。

对于日志来说，最常见的需求就是收集、查询、显示，正对应logstash、elasticsearch、kibana的功能。

logstash

logstash

logstash主页

logstash部署简单，下载一个jar就可以用了，对日志的处理逻辑也很简单，就是一个pipeline的过程 

inputs >> codecs >> filters >> outputs

对应的插件有

logstash

从上面可以看到logstash支持常见的日志类型，与其他监控系统的整合也很方便，可以将数据输出到zabbix、nagios、email等。

推荐用redis作为输入缓冲队列。

你还可以把数据统计后输出到graphite，实现统计数据的可视化显示。

metrics demo
statsd
graphite

参考文档

elasticsearch

elasticsearch

elasticsearch主页

elasticsearch是基于lucene的开源搜索引擎，近年来发展比较快，主要的特点有

  • real time
  • distributed
  • high availability
  • document oriented
  • schema free
  • restful api

elasticsearch的详细介绍以后再写，常用的一些资源如下

中文

smartcn, ES默认的中文分词
https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-analysis-smartcn

mmseg
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-mmseg

ik
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

pinyin, 拼音分词，可用于输入拼音提示中文
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin

stconvert, 中文简繁体互换
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-stconvert

常用插件

elasticsearch-servicewrapper，用Java Service Wrapper对elasticsearch做的一个封装
https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-servicewrapper

Elastic HQ，elasticsearch的监控工具
http://www.elastichq.org

elasticsearch-rtf，针对中文集成了相关插件(rtf = Ready To Fly)
https://github.com/medcl/elasticsearch-rtf
作者主页

kibana

kibana

kibana主页

kibana是一个功能强大的elasticsearch数据显示客户端，logstash已经内置了kibana，你也可以单独部署kibana，最新版的kibana3是纯html+js客户端，可以很方便的部署到Apache、Nginx等Http服务器。

kibana3的地址: https://github.com/elasticsearch/kibana
kibana2的地址: https://github.com/rashidkpc/Kibana
kibana3 demo地址: http://demo.kibana.org

从demo可以先看一下kibana的一些基本功能

图表

kibana

数据表格，可以自定义哪些列显示以及显示顺序

kibana

可以看到实际执行的查询语句

kibana

新加一行

kibana

新加panel，可以看到支持的panel类型

kibana

加一个饼图

kibana

用地图显示统计结果

kibana

按照http response code来统计

kibana

丰富的查询语法

kibana

安装部署

下面列一下一个简易LEK体验环境的搭建步骤

安装jdk 1.7

oracle java主页

省略安装过程，推荐1.7+版本 

java -version

设置java的环境变量，比如 

sudo vim ~/.bashrc >> export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-oracle export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH >> source ~/.bashrc

安装redis

redis主页 

cd ~/src wget http://download.redis.io/releases/redis-2.6.16.tar.gz tar -zxf redis-2.6.16.tar.gz cd redis-2.6.16 make sudo make install

可以通过redis源代码里utils/install_server下的脚本简化配置工作 

cd utils sudo ./install_server.sh

install_server.sh在问你几个问题后会把redis安装为开机启动的服务，可以通过下面的命令行来启动/停止服务 

sudo /etc/init.d/redis_ start/end

启动redis客户端来验证安装 

redis-cli > keys *

安装Elasticsearch

Elasticsearch主页 

cd /search sudo mkdir elasticsearch cd elasticsearch sudo wget http://download.elasticsearch.org/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-0.90.5.zip sudo unzip elasticsearch-0.90.5.zip

elasticsearch解压即可使用非常方便，接下来我们看一下效果，首先启动ES服务，切换到elasticsearch目录，运行bin下的elasticsearch 

cd /search/elasticsearch/elasticsearch-0.90.5 bin/elasticsearch -f

访问默认的9200端口 

curl -X GET http://localhost:9200

安装logstash

logstash主页 

cd /search sudo mkdir logstash cd logstash sudo wget http://download.elasticsearch.org/logstash/logstash/logstash-1.2.1-flatjar.jar

logstash下载即可使用，命令行参数可以参考logstash flags，主要有 

agent #运行Agent模式 -f CONFIGFILE #指定配置文件 web #自动Web服务 -p PORT #指定端口，默认9292

安装kibana

logstash的最新版已经内置kibana，你也可以单独部署kibana。kibana3是纯粹JavaScript+html的客户端，所以可以部署到任意http服务器上。 

cd /search sudo mkdir kibana sudo wget http://download.elasticsearch.org/kibana/kibana/kibana-latest.zip sudo unzip kibana-latest.zip sudo cp -r kibana-latest /var/www/html

可以修改config.js来配置elasticsearch的地址和索引。

用浏览器访问试试看 http://127.0.0.1/html/kibana-latest/index.html

集成

把上面的系统集成起来

首先把redis和elasticsearch都启动起来

为logstash新建一个配置文件 

cd /search/logstash sudo vi redis.conf

配置文件内容如下 

input { redis { host => "127.0.0.1" port => "6379" key => "logstash:demo" data_type => "list" codec => "json" type => "logstash-redis-demo" tags => ["logstashdemo"] } } output { elasticsearch { host => "127.0.0.1" } }

用这个配置文件启动logstash agent 

java -jar /search/logstash/logstash-1.2.1-flatjar.jar agent -f /search/logstash/redis.conf &

启动logstash内置的web 

java -jar /search/logstash/logstash-1.2.1-flatjar.jar web &

查看web，应该还没有数据 

http://127.0.0.1:9292

在redis 加一条数据 

RPUSH logstash:demo "{"time": "2013-01-01T01:23:55", "message": "logstash demo message"}"

看看elasticsearch中的索引现状 

curl 127.0.0.1:9200/_search?pretty=true curl -s http://127.0.0.1:9200/_status?pretty=true | grep logstash

再通过logstash web查询一下看看 

http://127.0.0.1:9292

通过单独的kibana界面查看 

http://127.0.0.1/html/kibana-latest/index.html#/dashboard/file/logstash.json

数据清理

logstash默认按天创建ES索引，这样的好处是删除历史数据时直接删掉整个索引就可以了，方便快速。

elasticsearch也可以设置每个文档的ttl(time to live)，相当于设置文档的过期时间，但相比删除整个索引要耗费更多的IO操作。

索引

elasticsearch默认会按照分隔符对字段拆分，日志有些字段不要分词，比如url，可以为这类字段设置not_analyzed属性。

设置multi-field-type属性可以将字段映射到其他类型。multi-field-type。

大量日志导入时用bulk方式。

对于日志查询来说，filter比query更快 过滤器里不会执行评分而且可以被自动缓存。query-dsl。

elasticsearch默认一个索引操作会在所有分片都完成对文档的索引后才返回，你可以把复制设置为异步来加快批量日志的导入。

elasticsearch 优化

优化JVM
优化系统可以打开最大文件描述符的数量
适当增加索引刷新的间隔

最佳实践

  • 首先你的程序要写日志
  • 记录的日志要能帮助你分析问题，只记录”参数错误”这样的日志对解决问题毫无帮助
  • 不要依赖异常，异常只处理你没考虑到的地方
  • 要记录一些关键的参数，比如发生时间、执行时间、日志来源、输入参数、输出参数、错误码、异常堆栈信息等
  • 要记录sessionid、transitionid、userid等帮你快速定位以及能把各个系统的日志串联起来的关键参数
  • 推荐纯文本+json格式
  • 使用队列

其他日志辅助工具

 

转至：http://www.cnblogs.com/buzzlight/p/logstash_elasticsearch_kibana_log.html

本文固定链接: http://www.test-life.org/?p=839 | 软件开发测试之路-Test Space

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