微服务下，使用ELK作日志收集及分析

1、使用背景

　　目前项目中，采用的是微服务框架，对于日志，采用的是logback的配置，每一个微服务的日志，都是经过File的方式存储在部署的机器上，可是因为日志比较分散，想要检查各个微服务是否有报错信息，须要挨个服务去排查，比较麻烦。因此但愿经过对日志进行聚合，而后经过监控，可以快速的找到各个微服务的报错信息，快速的排查。

2、ELK分析

　　对于ELK，主要是分为Elastic Search、Logstash和Kibana三部分：其中Logstash做为日志的汇聚，能够经过input、filter、output三部分，把日志收集、过滤、输出到Elastic Search中（也能够输出到文件或其余载体）；Elastic Search做为开源的分布式引擎，提供了搜集、分析、存储数据的功能，采用的是restful接口的风格；Kibana则是做为Elastic Search分析数据的页面展现，能够进行对日志的分析、汇总、监控和搜索日志用。

　　本次使用ELK主要则是做为日志分析场景。

3、ELK部署

　　一、Elastic Search安装

　　　　本次部署的目录为【/data/deploy/elk】下，首先须要下载，下载命令为：　　

# cd /data/deploy/elk
# wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.4.3.tar.gz

　　　　解压到当前目录：

# tar -zxvf elasticsearch-6.4.3.tar.gz

　　　　相关配置：

# cd elasticsearch-6.4.3/config
# vim elasticsearch.yml

-- 增长以下内容：
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

　　　　Elastic Search启动：因为ES的启动不能用root帐号直接启动，须要新建立用户，而后切换新用户去启动，执行命令以下：

-- 建立新用户及受权
# groupadd elsearch
# useradd elsearch -g elsearch -p elasticsearch
# cd /data/deploy/elk/
# chown -R elsearch:elsearch elasticsearch-6.4.3
-- 切换用户，启动
# su elsearch
# cd elasticsearch-6.4.3/bin
# sh elasticsearch &

　　　　启动过程当中，会出现一些报错信息，如：

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

　　　　二、max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

　　　　解决问题（1）：将当前用户的软硬限制调大。

# vim /etc/security/limits.conf
-- 在后面增长一下配置后，保存退出
es soft nofile 65535
es hard nofile 65537
-- 不须要重启，从新登陆即生效
-- 查看修改命名是否生效
# ulimit -n 65535
# ulimit -n
-- 结果65535
# ulimit -H -n 65537
# ulimit -H -n
-- 结果65537

　　　　解决问题（2）：调大elasticsearch用户拥有的内存权限

-- 切换到root用户
# sysctl -w vm.max_map_count=262144
-- 查看修改结果
# sysctl -a|grep vm.max_map_count
-- 结果显示：vm.max_map_count = 262144

-- 永久生效设置
# vim /etc/sysctl.conf
-- 在文件最后增长如下内容，保存后退出：
vm.max_map_count=262144

　　　　解决以上问题后，再次启动：

# su - elsearch
# cd /data/deploy/elk/elasticsearch-6.4.3/bin/
# sh elasticsearch &

　　　　启动成功后，访问：http://ip:9200，能够有json格式的返回信息，判断安装成功。

　　二、Kibana的安装

　　　　下载安装包：

-- 切换到root用户
# su
-- 下载
# cd /data/deploy/elk/
# wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.4.2-linux-x86_64.tar.gz

　　　　解压配置：

# tar -zxvf kibana-6.4.2-linux-x86_64.tar.gz
# cd kibana-6.4.2-linux-x86_64/config/
# vim kibana.yml
-- 增长以下配置：
server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.url: "http://localhost:9200"
kibana.index: ".kibana"

　　　　启动Kibana：

# cd /data/deploy/elk/kibana-6.4.2-linux-x86_64/bin
# sh kibana &

　　　　启动成功后，访问http://ip:5601，查看是否启动成功。

　　三、Logstash安装

　　　　下载安装包：

-- 切换到root帐号
# su
# cd /data/deploy/elk
# wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-6.4.2.tar.gz

　　　　解压配置：

# tar -zxvf logstash-6.4.2.tar.gz
# cd logstash-6.4.2/bin
-- 新增编辑配置文件
# vim logstash.conf
-- 增长如下内容：
input {
    tcp {
        port => 5044
        codec => json_lines
    }
}
output {
    elasticsearch {
        hosts => ["localhost:9200"]
    }
}

　　　　启动Logstash：

# cd /data/deploy/elk/logstash-6.4.2/bin
# nohup sh logstash -f logstash.conf  &

　　　　查看日志，无报错信息，默认启动成功。

4、微服务配置

　　在微服务中，须要两步操做：

　　一、pom.xml文件增长依赖

<dependency>
    <groupId>net.logstash.logback</groupId>
    <artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
    <version>5.1</version>
</dependency>

　　二、修改logback.xml配置文件

-- 新增appender
<appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
    <destination>192.168.11.199:5044</destination>
    <queueSize>1048576</queueSize>
    <encoder class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
        <providers>
            <timestamp>
                <timeZone>UTC</timeZone>
            </timestamp>
            <pattern>
                <pattern>
                        {
                        "severity":"%level",
                        "service": "%contextName",
                        "pid": "${PID:-}",
                        "thread": "%thread",
                        "class": "%logger{40}",
                        "rest": "%message->%ex{full}"
                        }
                </pattern>
            </pattern>
        </providers>
    </encoder>
</appender>

-- <root>节点中，增长：
<appender-ref ref="LOGSTASH" />　　

5、Kibana的使用　　　　　　　　

　　经过以上的配置，基本上ELK和微服务之间，已经配置完成，接下来须要经过在Kibana中建立索引等进行日志的搜索和查看。

　　一、建立索引

　　　　能够新建一个全局的索引，【Index pattern】设置为【*】，点击下一步至完成为止。

　　二、日志搜索

　　　　如截图所示，能够经过Discover和新建的索引，对日志进行详细的查看，而且能够选择具体的字段进行查看。在右上角，能够经过选择不一样的时间段，对日志进行查看和搜索。

　　三、建立查询

　　　　如2中截图所示，能够经过添加filter，对日志进行过滤查询。而后点击Save后，能够建立新的查询。

　　四、建立Visualize和Dashboard

　　　　建立完查询后，能够在Visualize中，建立一个新的图示，经过查询进行建立。建立Dashboard，依赖Visualize图示，进行展现。

　　　　即依赖关系：Dashboard -》 Visualize -》 Search

　　　　在本项目中，Search主要是经过增长了两个Filter：①service：“ff-watersource” ②severity：“ERROR”，查询的是微服务为ff-watersource的error级别的日志。而后根据本Search，依次建立Visualize和Dashboard，最终在Dashboard中，能够监控日志信息的页面为：

　　　　以上，日志聚合分析的实现，就算完成了。