--- title: Elastic 技术栈之快速入门 date: 2017-12-06 categories: - javatool tags: - java - javatool - log - elastic --- # Elastic 技术栈之快速入门 ## 概念 ### ELK 是什么 ELK 是 elastic 公司旗下三款产品 [ElasticSearch](https://www.elastic.co/products/elasticsearch) 、[Logstash](https://www.elastic.co/products/logstash) 、[Kibana](https://www.elastic.co/products/kibana) 的首字母组合。 [ElasticSearch](https://www.elastic.co/products/elasticsearch) 是一个基于 [Lucene](http://lucene.apache.org/core/documentation.html) 构建的开源,分布式,RESTful 搜索引擎。 [Logstash](https://www.elastic.co/products/logstash) 传输和处理你的日志、事务或其他数据。 [Kibana](https://www.elastic.co/products/kibana) 将 Elasticsearch 的数据分析并渲染为可视化的报表。 ### 为什么使用 ELK ? 对于有一定规模的公司来说,通常会很多个应用,并部署在大量的服务器上。运维和开发人员常常需要通过查看日志来定位问题。如果应用是集群化部署,试想如果登录一台台服务器去查看日志,是多么费时费力。 而通过 ELK 这套解决方案,可以同时实现日志收集、日志搜索和日志分析的功能。 ### Elastic 架构

> **说明** > > 以上是 ELK 技术栈的一个架构图。从图中可以清楚的看到数据流向。 > > [Beats](https://www.elastic.co/products/beats) 是单一用途的数据传输平台,它可以将多台机器的数据发送到 Logstash 或 ElasticSearch。但 Beats 并不是不可或缺的一环,所以本文中暂不介绍。 > > [Logstash](https://www.elastic.co/products/logstash) 是一个动态数据收集管道。支持以 TCP/UDP/HTTP 多种方式收集数据(也可以接受 Beats 传输来的数据),并对数据做进一步丰富或提取字段处理。 > > [ElasticSearch](https://www.elastic.co/products/elasticsearch) 是一个基于 JSON 的分布式的搜索和分析引擎。作为 ELK 的核心,它集中存储数据。 > > [Kibana](https://www.elastic.co/products/kibana) 是 ELK 的用户界面。它将收集的数据进行可视化展示(各种报表、图形化数据),并提供配置、管理 ELK 的界面。 ## 安装 ### 准备 ELK 要求本地环境中安装了 JDK 。如果不确定是否已安装,可使用下面的命令检查: ```bash java -version ``` > **注意** > > 本文使用的 ELK 是 6.0.0,要求 jdk 版本不低于 JDK8。 > > 友情提示:安装 ELK 时,三个应用请选择统一的版本,避免出现一些莫名其妙的问题。例如:由于版本不统一,导致三个应用间的通讯异常。 ### Elasticsearch 安装步骤如下: 1. [elasticsearch 官方下载地址](https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch)下载所需版本包并解压到本地。 2. 运行 `bin/elasticsearch` (Windows 上运行 `bin\elasticsearch.bat`) 3. 验证运行成功:linux 上可以执行 `curl http://localhost:9200/` ;windows 上可以用访问 REST 接口的方式来访问 http://localhost:9200/ > **说明** > > Linux 上可以执行下面的命令来下载压缩包: > > ``` > curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.0.0.tar.gz > ``` > > Mac 上可以执行以下命令来进行安装: > > ``` > brew install elasticsearch > ``` > > Windows 上可以选择 MSI 可执行安装程序,将应用安装到本地。 ### Logstash 安装步骤如下: 1. 在 [logstash 官方下载地址](https://www.elastic.co/downloads/logstash)下载所需版本包并解压到本地。 2. 添加一个 `logstash.conf` 文件,指定要使用的插件以及每个插件的设置。举个简单的例子: ``` input { stdin { } } output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] } stdout { codec => rubydebug } } ``` 3. 运行 `bin/logstash -f logstash.conf` (Windows 上运行`bin/logstash.bat -f logstash.conf`) ### Kibana 安装步骤如下: 1. 在 [kibana 官方下载地址](https://www.elastic.co/downloads/kibana)下载所需版本包并解压到本地。 2. 修改 `config/kibana.yml` 配置文件,设置 `elasticsearch.url` 指向 Elasticsearch 实例。 3. 运行 `bin/kibana` (Windows 上运行 `bin\kibana.bat`) 4. 在浏览器上访问 http://localhost:5601 ### 安装 FAQ #### elasticsearch 不允许以 root 权限来运行 **问题:**在 Linux 环境中,elasticsearch 不允许以 root 权限来运行。 如果以 root 身份运行 elasticsearch,会提示这样的错误: ``` can not run elasticsearch as root ``` **解决方法:**使用非 root 权限账号运行 elasticsearch ```bash # 创建用户组 groupadd elk # 创建新用户,-g elk 设置其用户组为 elk,-p elk 设置其密码为 elk useradd elk -g elk -p elk # 更改 /opt 文件夹及内部文件的所属用户及组为 elk:elk chown -R elk:elk /opt # 假设你的 elasticsearch 安装在 opt 目录下 # 切换账号 su elk ``` #### vm.max_map_count 不低于 262144 **问题:**`vm.max_map_count` 表示虚拟内存大小,它是一个内核参数。elasticsearch 默认要求 `vm.max_map_count` 不低于 262144。 ``` max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144] ``` **解决方法:** 你可以执行以下命令,设置 `vm.max_map_count` ,但是重启后又会恢复为原值。 ``` sysctl -w vm.max_map_count=262144 ``` 持久性的做法是在 `/etc/sysctl.conf` 文件中修改 `vm.max_map_count` 参数: ``` echo "vm.max_map_count=262144" > /etc/sysctl.conf sysctl -p ``` > **注意** > > 如果运行环境为 docker 容器,可能会限制执行 sysctl 来修改内核参数。 > > 这种情况下,你只能选择直接修改宿主机上的参数了。 #### nofile 不低于 65536 **问题:** `nofile` 表示进程允许打开的最大文件数。elasticsearch 进程要求可以打开的最大文件数不低于 65536。 ``` max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536] ``` **解决方法:** 在 `/etc/security/limits.conf` 文件中修改 `nofile` 参数: ``` echo "* soft nofile 65536" > /etc/security/limits.conf echo "* hard nofile 131072" > /etc/security/limits.conf ``` #### nproc 不低于 2048 **问题:** `nproc` 表示最大线程数。elasticsearch 要求最大线程数不低于 2048。 ``` max number of threads [1024] for user [user] is too low, increase to at least [2048] ``` **解决方法:** 在 `/etc/security/limits.conf` 文件中修改 `nproc` 参数: ``` echo "* soft nproc 2048" > /etc/security/limits.conf echo "* hard nproc 4096" > /etc/security/limits.conf ``` #### Kibana No Default Index Pattern Warning **问题:**安装 ELK 后,访问 kibana 页面时,提示以下错误信息: ``` Warning No default index pattern. You must select or create one to continue. ... Unable to fetch mapping. Do you have indices matching the pattern? ``` 这就说明 logstash 没有把日志写入到 elasticsearch。 **解决方法:** 检查 logstash 与 elasticsearch 之间的通讯是否有问题,一般问题就出在这。 ## 使用 本人使用的 Java 日志方案为 slf4j + logback,所以这里以 logback 来讲解。 ### Java 应用输出日志到 ELK **修改 logstash.conf 配置** 首先,我们需要修改一下 logstash 服务端 logstash.conf 中的配置 ``` input { # stdin { } tcp { # host:port就是上面appender中的 destination, # 这里其实把logstash作为服务,开启9250端口接收logback发出的消息 host => "127.0.0.1" port => 9250 mode => "server" tags => ["tags"] codec => json_lines } } output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] } stdout { codec => rubydebug } } ``` > **说明** > > 这个 input 中的配置其实是 logstash 服务端监听 9250 端口,接收传递来的日志数据。 然后,在 Java 应用的 pom.xml 中引入 jar 包: ```xml net.logstash.logback logstash-logback-encoder 4.11 ``` 接着,在 logback.xml 中添加 appender ```xml 127.0.0.1:9250 ``` 大功告成,此后,`io.github.dunwu.spring` 包中的 TRACE 及以上级别的日志信息都会被定向输出到 logstash 服务。

## 资料 - [elastic 官方文档](https://www.elastic.co/guide/index.html) - [elasticsearch github](https://github.com/elastic/elasticsearch) - [logstash github](https://github.com/elastic/logstash) - [kibana github](https://github.com/elastic/kibana)