被一位读者赶超，容器化部署 ELK Stack

你好，我是悟空。

被奇幻“催更”

最近有个读者，他叫“老王“，外号“茴香豆泡酒”，找我崔更 ELK 的文章。

因之前我用的是软件安装 Logstash + Filebeat 的方式：

7000 字 | 20 图 | 一文带你搭建一套 ELK Stack 日志平台

他想知道如何用容器化部署 ELK，于是我先写了一半，因为要写其他文章所以耽搁了。没想到过了几天后，老王说他已经部署好了，还写了篇文章，恐怖如斯啊！

那可不行，我不能输给他，必须自己安排一篇。那么我写的这篇有哪些特色内容呢？

• 支持离线环境部署 ELK。
• 支持离线安装 Logstash 多行插件。
• 生产级别 Logstash 配置。
• 生产级别 Filebeat 配置。
• Filebeat 如何做到重新同步导入。
• 一步一图，手摸手教程了。

本文主要内容如下：

前言

这次我们演示在单机上用 Docker 部署 ELK Stack，大家可以参照这个教程部署在集群环境中。

ELK Stack 整体的工作流程如下：

流程如下：

• 1、微服务写入日志到本地文件中。
• 2、Filebeat 组件监控日志文件变化，将日志收集起来。
• 3、Filebeat 把数据传给 Logstash 组件。
• 4、Logstash 具有强大的数据清洗和过滤功能，然后写入到 Elasticsearch 中。
• 5、Kibana 可视化工具从 Elasticsearch 中查询数据并展示出来。

演示环境：

• Ubuntu 18.04 虚拟机一台
• Elasticsearch、Logstash、Kibana、Filebeat、容器的版本为 7.6.2

最后启动了 5 个容器：

一、Docker 方式部署 Elasticsearch 数据库

1.1 安装 Elasticsearch

方案一：从互联网下载 Elasticsearch 镜像

docker pull elasticsearch:7.6.2

方案二：离线安装加载 Elasticsearch 镜像

# 从有互联网的机器上下载 Elasticsearch  镜像
sudo docker pull elasticsearch:7.6.2
# 从有互联网的机器上保存 logstash 镜像
sudo docker save -o es.tar es
# 设置 logstash 镜像的权限，保证能有权限拷贝到其他机器
sudo chmod 777 es.tar
# 在离线的机器上加载 logstash 镜像
sudo docker load -i es.tar

1.2 配置 ES

创建挂载目录

mkdir -p /data/elk/es/{config,data,logs,plugins}

赋予权限

sudo chown -R 1000:1000 /data/elk/es

创建配置文件

cd /data/elk/es/config
sudo touch elasticsearch.yml
-----------------------配置内容----------------------------------
cluster.name: "my-es"
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

1.3 启动 elasticsearch 容器

docker run -it  -d \
-p 9200:9200 \
-p 9300:9300 \
--name es01 \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms1g -Xmx1g" \
-e "discovery.type=single-node" \
--restart=always \
-v /data/elk/es/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /data/elk/es/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /data/elk/es/logs:/usr/share/elasticsearch/logs \
-v /data/elk/es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
elasticsearch:7.6.2

1.4 验证 elasticsearch 是否启动成功

curl http://localhost:9200

1.5 安装 ES 辅助工具

这个工具安装好了后，相当于启动了一个服务，这个服务是一个站点，通过在站点里面访问 ES 的 API，就可以获取到 ES 的当前信息了。

安装步骤如下：

• 下载 elasticsearch-head 镜像

sudo docker pull mobz/elasticsearch-head:5

• 运行 elasticsearch-head 容器

docker run -d -p 9100 9100 mobz/elasticsearch-head:5

• 用浏览器访问 elasticsearch-head 网址

http://192.168.56.11:9100/

• 修改网站中的 ES 的连接地址

http://192.168.56.11:9200/

就可以看到 ES 的集群和索引信息了，这个要比在 Kibana 中用 DevTools 查看更方便。

1.6 IK 分词器

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

选择 ES 对应版本的 IK 分词器，我的 ES 版本为 7.6.2。

解压后，拷贝到 /data/elk/es/plugins/ik/ 目录

二、Docker 方式部署 Kibana 可视化工具

2.1 安装 Kibana

获取 kibana 镜像

docker pull kibana:7.7.1

获取elasticsearch容器 ip

docker inspect --format '{{ .NetworkSettings.IPAddress }}' es01

结果：172.17.0.2

创建 kibana 配置文件

mkdir -p /data/elk/kibana/
vim /data/elk/kibana/kibana.yml

配置内容：

#Default Kibana configuration for docker target
server.name: kibana
server.host: "0"
elasticsearch.hosts: ["http://172.17.0.2:9200"]
xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true

2.2 运行 kibana

docker run -it -d  --restart=always \
--name kibana -p 5601:5601 -v /data/elk/kibana/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml kibana:7.6.2 

访问 http://192.168.56.10:5601 。这个 IP 是服务器或虚拟机的 IP。Kibana 控制台的界面如下所示，打开 kibana 时，首页会提示让你选择加入一些测试数据，点击 try our sample data 按钮就可以了。

Kibana 界面上会提示你是否导入样例数据，选一个后，Kibana 会帮你自动导入，然后就可以进入到 Discover 窗口搜索日志了。

离线方式安装 Kibana 方式

sudo docker save -o kibana.tar kibana
sudo chmod 777 kibana.tar
sudo docker load -i kibana.tar

三、Docker 方式安装 Logstash

3.1 拉取 Logstash 镜像

方案一：从互联网下载镜像

sudo docker pull logstash:7.6.2

方案二：离线安装镜像

# 从有互联网的机器上下载 logstash 镜像
sudo docker save -o logstash.tar logstash
# 设置 logstash 镜像的权限，保证能有权限拷贝到其他机器
sudo chmod 777 logstash.tar
# 在离线的机器上加载 logstash 镜像
sudo docker load -i logstash.tar

临时方式启动，主要是为了映射整个 Logstash 目录，后面方便安装 logstash 插件

docker run -d --name=logstash logstash:7.6.2

将容器内的文件夹拷贝到宿主机磁盘上

sudo docker cp logstash:/usr/share/logstash /data/elk

添加 logstash 文件夹的权限

cd /data/elk/
sudo chmod 777 logstash -R

3.2 创建采集配置文件

创建 logstash.conf 采集配置文件

sudo mkdir -p /data/elk/logstash/conf.d
cd /data/elk/logstash/conf.d
sudo vim logstash.conf

配置内容如下：

input {
  beats {
    port => 5044
  }
}

filter {



  grok {
      match => [ "message", "(?<logTime>\d{4}-\d{2}-\d{2}\s\d{2}:\d{2}:\d{2}.\d{3})\s+\[(?<thread>.*)\]\s+(?<level>\w*)\s{1,2}+(?<class>\S*)\s+-\s+(?<content>.*)\s*"]
      match => [ "message", "(?<logTime>\d{4}-\d{2}-\d{2}\s\d{2}:\d{2}:\d{2}.\d{3})\s{1,2}+(?<level>\w*)\s{1,2}+.\s---+\s\[(?<thread>.*)\]+\s(?<class>\S*)\s*:+\s(?<content>.*)\s*"]
      match => [
           "source", "/home/passjava/logs/(?<logName>\w+)/.*.log"
       ]
      overwrite => [ "source"]
      break_on_match => false
  }

  mutate {
    convert => {
      "bytes" => "integer"
    }
    remove_field => ["agent","message","@version", "tags", "ecs", "_score", "input", "[log][offset]"]
  }

  useragent {
    source => "user_agent"
    target => "useragent"
  }

  date {
    match => ["logTime", "MMM d HH:mm:ss", "MMM dd HH:mm:ss", "ISO8601"]
    timezone => "Asia/Shanghai"
  }
}

output {
  stdout { }

  elasticsearch {
    hosts => ["192.168.56.11:9200"]
    index => "passjava_log"
  }
}

3.3 创建 logstash 配置文件

创建 logstash.yml 配置文件

cd /data/elk/logstash/config
sudo vim logstash.yml

配置内容如下：

# 指定管道配置的目录，在此目录下的所有管道配置文件都将被 logstash 读取，除管道配置外，不要放任何文件
path.config: /usr/share/logstash/conf.d/*.conf
# logstash 日志目录位置，默认为 logstash 路径下的 logs
path.logs: /var/log/logstash
http.host: "0.0.0.0"
xpack.monitoring.elasticsearch.hosts: [ "http://192.168.56.11:9200" ]

3.4 启动 logstash 容器

# 删除 logstash 容器
docker rm -f logstash
# 启动 logstash 容器
docker run -it -d \
-p 5044:5044 \
--name logstash \
--restart=always \
-v /data/elk/logstash:/usr/share/logstash \
logstash:7.6.2

查看日志

3.5 安装 multiline 插件

还有一个坑的地方是错误日志一般都是很多行的，会把堆栈信息打印出来，当经过 logstash 解析后，每一行都会当做一条记录存放到 ES，那这种情况肯定是需要处理的。这里就需要使用 multiline 插件，对属于同一个条日志的记录进行拼接。

3.5.1 安装 multiline 插件

multiline 不是 logstash 自带的，需要单独进行安装。我们的环境是没有外网的，所以需要进行离线安装。

介绍在线和离线安装 multiline 的方式：

• 在线安装插件。

在 logstash 根目录执行以下命令进行安装。

bin/logstash-plugin install logstash-filter-multiline

• 离线安装插件。

在有网的机器上在线安装插件，然后打包。

bin/logstash-plugin install logstash-filter-multiline
bin/logstash-plugin prepare-offline-pack logstash-filter-multiline

拷贝到服务器，/data/elk/logstash/mutiline

进入到容器中

docker exec -it logstash /bin/bash

执行安装命令

cd /usr/share/logstash
bin/logstash-plugin install file:///usr/share/logstash/mutiline/logstash-offline-plugins-7.6.2.zip

安装插件需要等待 2 分钟左右的时间，控制台界面会被 hang 住，当出现 Install successful 表示安装成功。

检查下插件是否安装成功，可以执行以下命令查看插件列表。当出现 multiline 插件时则表示安装成功。

bin/logstash-plugin list

3.5.2 添加 mutiline 配置

编辑 logstash.conf 配置文件

cd /data/elk/logstash/conf.d/
sudo vim logstash.conf

filter 节点下添加 mutiline 配置。

input {
  beats {
    port => 5044
  }
}

filter {

  multiline {
    pattern => "^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}\s\d{1,2}:\d{1,2}:\d{1,2}.\d{3}"
    negate => true
    what => "previous"
  }

  grok {
      match => [ "message", "(?<logTime>\d{4}-\d{2}-\d{2}\s\d{2}:\d{2}:\d{2}.\d{3})\s+\[(?<thread>.*)\]\s+(?<level>\w*)\s{1,2}+(?<class>\S*)\s+-\s+(?<content>.*)\s*"]
      match => [ "message", "(?<logTime>\d{4}-\d{2}-\d{2}\s\d{2}:\d{2}:\d{2}.\d{3})\s{1,2}+(?<level>\w*)\s{1,2}+.\s---+\s\[(?<thread>.*)\]+\s(?<class>\S*)\s*:+\s(?<content>.*)\s*"]
      match => [
           "source", "/home/passjava/logs/(?<logName>\w+)/.*.log"
       ]
      overwrite => [ "source"]
      break_on_match => false
  }

  mutate {
    convert => {
      "bytes" => "integer"
    }
    remove_field => ["agent","message","@version", "tags", "ecs", "_score", "input", "[log][offset]"]
  }

  useragent {
    source => "user_agent"
    target => "useragent"
  }

  date {
    match => ["logTime", "MMM d HH:mm:ss", "MMM dd HH:mm:ss", "ISO8601"]
    timezone => "Asia/Shanghai"
  }
}

output {
  stdout { }

  elasticsearch {
    hosts => ["192.168.56.11:9200"]
    index => "passjava_log"
  }
}

关于 Logstash 如何配置的内容，请查看这篇：

深入理解 ELK 中 Logstash 的底层原理 + 填坑指南

3.5.4 重新启动 logstash 容器

docker restart logstash

四、Docker 方式安装 Filebeat

4.1 拉取 filebeat 镜像

docker pull elastic/filebeat:7.6.2

临时方式启动，主要是为了映射整个 filebeat 目录，后面可以修改同步进度以及查看日志文件。

docker run -d --name=filebeat elastic/filebeat:7.6.2

将容器内的文件夹拷贝到宿主机磁盘上

docker cp filebeat:/usr/share/filebeat /data/elk

创建日志目录作为测试

sudo mkdir -p /data/passjava/logs

4.2 配置 filebeat

创建日志目录作为测试

sudo mkdir -p /data/passjava/logs

创建 filebeat 配置文件

vim /data/elk/filebeat/filebeat.yml

配置内容如下：

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /usr/share/filebeat/passjava/logs/*/info*.log
    - /usr/share/filebeat/passjava/logs/*/warn*.log
    - /usr/share/filebeat/passjava/logs/*/error*.log
  fields:
    log_catagory: service
  fields_under_root: true
  multiline.type: pattern
  multiline.pattern: '^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}\s\d{1,2}:\d{1,2}:\d{1,2}.\d{3}'
  multiline.negate: true
  multiline.match: after
  multiline.max_lines: 52

output.logstash:
  hosts: ["192.168.56.11:5044"]

这里配置的 paths 日志文件路径用来映射宿主机上的日志文件。

paths:
    - /usr/share/filebeat/logbeat/*.log

设置权限

sudo chmod 777 -R /data/elk/filebeat
sudo chmod go-w /data/elk/filebeat/filebeat.yml

启动 filebeat

# 删除 filebeat 容器
docker rm -f filebeat
# 启动 filebeat 容器
docker run -d \
  --name=filebeat \
  --restart=always \
	-v /data/passjava/logs:/usr/share/filebeat/passjava/logs/ \
	-v /data/elk/filebeat:/usr/share/filebeat \
  elastic/filebeat:7.6.2

查看启动日志

docker logs -f filebeat

4.3 Filebeat 重新同步日志文件

当我们想要完全重新同步日志文件时，可以将 Filebeat 这个文件夹删掉：

/data/elk/filebeat/data/registry/filebeat

这个目录下的 data.json 文件会记录同步的进度，删掉后，重启 Filebeat 后就会重新开始同步。

五、测试日志文件写入 ES

5.1 创建日志文件

sudo vim /data/passjava/logs/wukong/error.log

模拟后端输出的日志：

5.2 观察 logstash 容器中的日志

docker logs logstash

可以看到 logstash 收集到了 filebeat 传输的日志。

5.3 观察 Filebeat 容器中的日志

docker logs filebat

可以看到 Filebeat 采集日志文件，并同步到 Logstash 的日志。

5.4 创建 ES 索引

当 Logstash 将日志同步到 Elasticsearch 中后，就会自动在 Elasticsearch 中创建索引。然后我们需要在 Kibana 可视化控制台中创建一个对应的索引来查看日志。步骤如下所示：

• 打开 Kibana 控制台

• 创建 passjava_log 索引

5.5 查询日志

在 Kibana 搜索大楼 关键字，可以查到日志输出。需要注意的是，要选择对应的过滤时间段。

六、报错问题排查

Filebeat 出现报错，但是过一会 Filebeat 和 Logstash 又成功建立了连接，而且日志也输出到了 Logstash 了。暂时未找到原因。

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关于作者： 🌈InfoQ 签约作者、蓝桥签约作者、阿里云社区博客专家、51CTO Top红人。 🍭公众号：悟空聊架构，20000+ 技术爱好者关注。 💪🏻擅长微服务、分布式、架构设计。 🍎目前在一家上市公司从事基础架构建设工作。