使用logstash+elasticsearch+kibana快速搭建日志平台
https://www.loggly.com/ 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 facebook scribe cloudera flume twitter zipkin storm 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 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 demostatsdgraphite 参考文档 cookbook doc demo 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 mmseghttps://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-mmseg ikhttps://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 数据表格，可以自定义哪些列显示以及显示顺序 可以看到实际执行的查询语句 新加一行 新加panel，可以看到支持的panel类型 加一个饼图 用地图显示统计结果 按照http response code来统计 丰富的查询语法 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 rsyslog syslog-ng graylog fluentd nxlog
