一段时间没关注ELK(elasticsearch —— 搜索引擎,可用于存储、索引日志, logstash —— 可用于日志传输、转换,Kibana —— WebUI,将日志可视化),发现最新版已到7.4了。所以别问程序员为什么这么忙?因为不是在加班就是在学习新框架中。本文整理了使用Docker来快速搭建一套ELK日志分析系统的方法。

1. 部署elk

github上有人整理了一套使用docker compose来部署elk的配置,可直接下载使用。

1
git clone https://github.com/deviantony/docker-elk.git

如果没有git,那就安装一下(yum install git),或者直接下载github仓库的源码包。

当前是基于7.2.1版(docker-elk目录下.env文件中定义,可修改)。

调整一下相应的配置。

修改docker-compose,设置es密码等,

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
vim docker-compose.yml

# 在elasticsearch部分设置环境变量,将jvm堆内存增大到了1g,设置es elastic用户的密码
environment:
ES_JAVA_OPTS: "-Xmx1g -Xms1g"
ELASTIC_PASSWORD: Passw0rd

# 将logstash的端口映射从默认的5000改为5044,因为后面会用filebeat,不改也可以,对应就行
ports:
- "5044:5044"
- "9600:9600"

# 将jvm内存也增大一点
environment:
LS_JAVA_OPTS: "-Xmx512m -Xms512m"

# 在volumes部分增加es数据目录的挂载,对es数据持久化,避免容器销毁数据丢失
volumes:
- /mnt/elk/esdata:/usr/share/elasticsearch/data

注意: 因为es容器内部是以elasticsearch用户启动进程的,所以在做持久化数据目录挂载的时候,需要将目录权限进行设置,否则会因为没有访问权限而启动失败。elasticsearch的uid是1000,可以建一个uid为1000的用户,然后将目录所有者赋予该用户。

修改es配置文件,将xpack从trial改为basic,禁用付费功能

1
2
3
4
vim elasticsearch/config/elasticsearch.yml

#xpack.license.self_generated.type: trial
xpack.license.self_generated.type: basic

修改logstash配置文件,设置es的用户名密码

1
2
3
4
vim logstash/config/logstash.yml

xpack.monitoring.elasticsearch.username: elastic
xpack.monitoring.elasticsearch.password: Passw0rd

修改logstash的pipeline配置

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
vim logstash/pipeline/logstash.conf

# 这里codec根据具体情况配置
input {
beats {
port => 5044
codec => "json"
}
}
## Add your filters / logstash plugins configuration here
output {
elasticsearch {
hosts => "elasticsearch:9200"
index => "%{[@metadata][beat]}-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}"
user => "elastic"
password => "Passw0rd"
}
}

修改kibana配置,设置es密码

1
2
3
4
5
vim kibana/config/kibana.yml

## X-Pack security credentials
elasticsearch.username: elastic
elasticsearch.password: Passw0rd

配置调整后,使用 docker-compose up -d 即可启动es,logstash,kibana三个容器。第一次启动需要下载所有镜像,会比较慢,启动完后,访问 elk所在服务器IP:5601即可进入kibana页面。

这里默认是起一个es容器,如果想起多个,参考: https://github.com/deviantony/docker-elk/wiki/Elasticsearch-cluster

2. 部署filebeat

filebeat部署在产生日志的服务器上。先下载镜像,

1
docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:7.3.1

下载一个示例配置文件

1
curl -L -O https://raw.githubusercontent.com/elastic/beats/7.3/deploy/docker/filebeat.docker.yml

修改配置文件

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
vim filebeat.docker.yml

filebeat.config:
modules:
path: ${path.config}/modules.d/*.yml
reload.enabled: false

#filebeat.autodiscover:
# providers:
# - type: docker
# hints.enabled: true

#processors:
#- add_cloud_metadata: ~
#- add_host_metadata: ~

filebeat.inputs:
- type: log
enabled: true
paths:
- /var/log/elk/*.log

output.logstash:
hosts: ["你的elk服务器IP:5044"]

去掉了一些不必要的配置,基本就是一个input, 一个output。input paths部分配置你日志所在目录,注意这里是容器内的目录,真正服务器的日志目录需要在启动容器时挂载到这里配置的目录。

启动容器

1
2
docker run -d --name filebeat --user=root -v $(pwd)/filebeat.docker.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro \
-v /mnt/logs/elk/:/var/log/elk/ docker.elastic.co/beats/filebeat:7.3.1 filebeat -e -strict.perms=false

对配置文件及实际日志目录与容器日志目录进行了挂载。

启动成功后,对应目录下的日志就会通过filebeat,logstash传输到es,进入kibana对日志数据建立索引进行查询了。

3. 总结

前面用elk来搭建日志分析系统还是5.1版,两年时间已到7.4,配置方式,包括UI风格都做了很大的调整,很有一种人间一年,技术圈十载的感觉。
本文整理了基于Docker来搭建ELK框架的整个过程,供参考。


—————————————————————————————
作者:空山新雨
欢迎关注我的微信公众号:jboost-ksxy (一个不只有技术干货的公众号)
微信公众号