利用ELK+redis搭建一套nginx日志分析平台。
logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢？首先，架构方面，nginx是有日志文件的，它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录。其次，需要有个队列，redis的list结构正好可以作为队列使用。然后分析使用elasticsearch就可以进行分析和查询了。
我们需要的是一个分布式的，日志收集和分析系统。logstash有agent和indexer两个角色。对于agent角色，放在单独的web机器上面，然后这个agent不断地读取nginx的日志文件，每当它读到新的日志信息以后，就将日志传送到网络上的一台redis队列上。对于队列上的这些未处理的日志，有不同的几台logstash indexer进行接收和分析。分析之后存储到elasticsearch进行搜索分析。再由统一的kibana进行日志web界面的展示。
下面我计划在一台机器上实现这些角色。
准备工作
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安装了redis,开启在
6379
端口
安装了elasticsearch, 开启在
9200
端口
安装了kibana, 开启了监控web
logstash安装在
/
usr
/
local
/
logstash
nginx开启了日志，目录为：
/
usr
/
share
/
nginx
/
logs
/
test.access.log
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设置nginx日志格式
在nginx.conf 中设置日志格式：logstash
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log_format logstash
'$http_host $server_addr $remote_addr [$time_local] "$request" '
'$request_body $status $body_bytes_sent "$http_referer" "$http_user_agent" '
'$request_time $upstream_response_time'
;
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在vhost/test.conf中设置access日志：
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1
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access_log
/
usr
/
share
/
nginx
/
logs
/
test.access.log logstash;
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开启logstash agent
注：这里也可以不用logstash，直接使用rsyslog
创建logstash agent 配置文件
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1
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vim
/
usr
/
local
/
logstash
/
etc
/
logstash_agent.conf
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代码如下：
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input
{
file
{
type
=
>
"nginx_access"
path
=
> [
"/usr/share/nginx/logs/test.access.log"
]
}
}
output {
redis {
host
=
>
"localhost"
data_type
=
>
"list"
key
=
>
"logstash:redis"
}
}
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启动logstash agent
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1
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/
usr
/
local
/
logstash
/
bin
/
logstash
-
f
/
usr
/
local
/
logstash
/
etc
/
logstash_agent.conf
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这个时候，它就会把test.access.log中的数据传送到redis中，相当于tail -f。
开启logstash indexer
创建 logstash indexer 配置文件
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1
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vim
/
usr
/
local
/
logstash
/
etc
/
logstash_indexer.conf
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代码如下：
input {
redis {
host => "localhost"
data_type => "list"
key => "logstash:redis"
type => "redis-input"
}
}
filter {
grok {
match => [
"message", "%{WORD:http_host} %{URIHOST:api_domain} %{IP:inner_ip} %{IP:lvs_ip} \[%{HTTPDATE:timestamp}\] \"%{WORD:http_verb} %{URIPATH:baseurl}(?:\?%{NOTSPACE:request}|) HTTP/%{NUMBER:http_version}\" (?:-|%{NOTSPACE:request}) %{NUMBER:http_status_code} (?:%{NUMBER:bytes_read}|-) %{QS:referrer} %{QS:agent} %{NUMBER:time_duration:float} (?:%{NUMBER:time_backend_response:float}|-)"
]
}
kv {
prefix => "request."
field_split => "&"
source => "request"
}
urldecode {
all_fields => true
}
date {
type => "log-date"
match => ["timestamp" , "dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss Z"]
}
} output {
elasticsearch {
embedded => false
protocol => "http"
host => "localhost"
port => "9200"
index => "access-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
这份配置是将nginx_access结构化以后塞入elasticsearch中。
对这个配置进行下说明：
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grok中的match正好匹配和不论是GET，还是POST的请求。
kv是将request中的A
=
B&C
=
D的key，value扩展开来，并且利用es的无schema的特性，保证了如果你增加了一个参数，可以立即生效
urldecode是为了保证参数中有中文的话进行urldecode
date是为了让es中保存的文档的时间为日志的时间，否则是插入es的时间
好了，现在的结构就完成了，你可以访问一次test.dev之后就在kibana的控制台看到这个访问的日志了。而且还是结构化好的了，非常方便查找
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使用kibana进行查看
依次开启es，logstash，kibana之后，可以使用es的head插件确认下es中有access-xx.xx.xx索引的数据，然后打开kibana的页面，第一次进入的时候会让你选择mapping，索引名字填写access-*，则kibana自动会创建mapping
本文转自xinrenbaodao 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/11832904/1972468，如需转载请自行联系原作者
