使用Docker部署ELK7.3.0日志并收集服務的方法

發布時間：2020-10-26 16:04:14 來源：億速云閱讀：289 作者：Leah 欄目：開發技術

這期內容當中小編將會給大家帶來有關使用Docker部署ELK7.3.0日志并收集服務的方法，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

部署環境：

系統	CentOS 7
Docker	Docker version 19.03.5
CPU	2核
內存	2.5G
磁盤	30G（推薦設置，磁盤不足可能會引發es報錯）
Filebeat	v7.3.0，單節點
ElasticSearch	v7.3.0，兩份片
Kibana	v7.3.0，單節點
Logstash	v7.3.1，單節點

ELK分布式集群部署方案

使用Docker部署ELK7.3.0日志并收集服務的方法

linux中elasticsearch用戶擁有的內存權限太小，至少需要262144，報錯信息（max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]），因此先修改系統配置。

# 修改配置sysctl.conf
vi /etc/sysctl.conf
# 添加下面配置：
vm.max_map_count=262144
# 重新加載：
sysctl -p
# 最后重新啟動elasticsearch，即可啟動成功。

環境均采用Docker部署，為了更方便的使用Docker命令，我們安裝一下bash-completion自動補全插件：

# 安裝依賴工具bash-complete
yum install -y bash-completion
ource /usr/share/bash-completion/completions/docker
source /usr/share/bash-completion/bash_completion

部署順序：ES --> Kibana --> Logstash --> Filebeat

ElasticSearch7.3.0部署

主節點部署

創建配置文件和數據存放目錄

mkdir -p {/mnt/es1/master/data,/mnt/es1/master/logs}
vim /mnt/es1/master/conf/es-master.yml

es-master.yml配置

# 集群名稱
cluster.name: es-cluster
# 節點名稱
node.name: es-master
# 是否可以成為master節點
node.master: true
# 是否允許該節點存儲數據,默認開啟
node.data: false
# 網絡綁定
network.host: 0.0.0.0
# 設置對外服務的http端口
http.port: 9200
# 設置節點間交互的tcp端口
transport.port: 9300
# 集群發現
discovery.seed_hosts:
 - 172.17.0.2:9300
 - 172.17.0.3:9301
# 手動指定可以成為 mater 的所有節點的 name 或者 ip，這些配置將會在第一次選舉中進行計算
cluster.initial_master_nodes:
 - 172.17.0.2
# 支持跨域訪問
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
# 安全認證
xpack.security.enabled: false
#http.cors.allow-headers: "Authorization"
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false

#解決跨域問題
#http.cors.enabled: true
#http.cors.allow-origin: "*"
#http.cors.allow-methods: OPTIONS, HEAD, GET, POST, PUT, DELETE
#http.cors.allow-headers: "X-Requested-With, Content-Type, Content-Length, X-User"

pull鏡像時會有些慢，耐心等待！

# 拉取鏡像，可以直接構建容器，忽略此步
docker pull elasticsearch:7.3.0

# 構建容器
## 映射5601是為Kibana預留的端口
docker run -d -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" \
-p 9200:9200 -p 9300:9300 -p 5601:5601 \
-v /mnt/es1/master/conf/es-master.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /mnt/es1/master/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /mnt/es1/master/logs:/usr/share/elasticsearch/logs \
-v /etc/localtime:/etc/localtime \
--name es-master elasticsearch:7.3.0

/etc/localtime:/etc/localtime：宿主機與容器時間同步。

從節點部署

創建配置文件和數據存放目錄

mkdir -p {/mnt/es1/slave1/data,/mnt/es1/slave1/logs}
vim /mnt/es1/slave1/conf/es-slave1.yml

es-slave1.yml配置

# 集群名稱
cluster.name: es-cluster
# 節點名稱
node.name: es-slave1
# 是否可以成為master節點
node.master: true
# 是否允許該節點存儲數據,默認開啟
node.data: true
# 網絡綁定
network.host: 0.0.0.0
# 設置對外服務的http端口
http.port: 9201
# 設置節點間交互的tcp端口
transport.port: 9301
# 集群發現
discovery.seed_hosts:
 - 172.17.0.2:9300
 - 172.17.0.3:9301
# 手動指定可以成為 mater 的所有節點的 name 或者 ip，這些配置將會在第一次選舉中進行計算
cluster.initial_master_nodes:
 - 172.17.0.2
# 支持跨域訪問
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
# 安全認證
xpack.security.enabled: false
#http.cors.allow-headers: "Authorization"
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false

pull鏡像時會有些慢，耐心等待！

# 拉取鏡像，可以直接構建容器，忽略此步
docker pull elasticsearch:7.3.0

# 構建容器
docker run -d -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" \
-p 9201:9200 -p 9301:9300 \
-v /mnt/es1/slave1/conf/es-slave1.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /mnt/es1/slave1/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /mnt/es1/slave1/logs:/usr/share/elasticsearch/logs \
-v /etc/localtime:/etc/localtime \
--name es-slave1 elasticsearch:7.3.0

修改配置重啟容器

# 查看主從容器IP
docker inspect es-master
docker inspect es-slave1

使用Docker部署ELK7.3.0日志并收集服務的方法

修改ES配置文件es-master.yml、es-slave1.yml中的discovery.seed_hosts、cluster.initial_master_nodes為對應的IP！重啟容器：

docker restart es-master

docker restart es-slave1

# 查看es日志

docker logs -f --tail 100f es-master

訪問http://IP:9200/_cat/nodes確認查看ES集群信息，可以看到有主從節點部署成功:

使用Docker部署ELK7.3.0日志并收集服務的方法

節點部署常用API：

API	功能
http://IP:9200	查看ES版本信息
http://IP:9200/_cat/nodes	查看所有分片
http://IP:9200/_cat/indices	查看所有索引

Kibana7.3.0部署

創建Kibana配置文件

vim /mnt/kibana.yml
#
## ** THIS IS AN AUTO-GENERATED FILE **
##
#
## Default Kibana configuration for docker target
server.name: kibana
#配置Kibana的遠程訪問
server.host: "0.0.0.0"
#配置es訪問地址
elasticsearch.hosts: [ "http://127.0.0.1:9200" ]
#漢化界面
i18n.locale: "zh-CN"

#xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true

查看es-master容器ID

docker ps|grep es-master

使用Docker部署ELK7.3.0日志并收集服務的方法

部署Kibana

注意將命令中的40eff5876ffd 修改成es-master容器ID，拉取鏡像，情耐性等待！

# 拉取鏡像，可以直接構建容器，忽略此步
docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:7.3.0

# 構建容器
## --network=container 表示共享容器網絡
docker run -it -d \
-v /mnt/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml \
-v /etc/localtime:/etc/localtime \
-e ELASTICSEARCH_URL=http://172.17.0.2:9200 \
--network=container:40eff5876ffd \
--name kibana docker.elastic.co/kibana/kibana:7.3.0

查看Kibana容器日志，看到如下圖所示日志則表示啟動成功

docker logs -f --tail 100f kibana

使用Docker部署ELK7.3.0日志并收集服務的方法

訪問http://IP:5601，可能會出現503，等一會在訪問就OK了。可以訪問到Kibana控制臺則表示Kibana已安裝成功，并已于es-master建立連接。

使用Docker部署ELK7.3.0日志并收集服務的方法

Logstash7.3.1部署

編寫Logstash配置文件

vim /mnt/logstash-filebeat.conf

input {
  # 來源beats
  beats {
    # 端口
    port => "5044"
  }
}
# 分析、過濾插件，可以多個
filter {
  grok {
	# grok 表達式存放的地方
	patterns_dir => "/grok"
	
	# grok 表達式重寫
    # match => {"message" => "%{SYSLOGBASE} %{DATA:message}"}
	
	# 刪除掉原生 message字段
	overwrite => ["message"]

  # 定義自己的格式
	match => {
		"message" => "%{URIPATH:request} %{IP:clientip} %{NUMBER:response:int} \"%{WORD:sources}\" (&#63;:%{URI:referrer}|-) \[%{GREEDYDATA:agent}\] \{%{GREEDYDATA:params}\}"
	}
  }
 # 查詢歸類插件
 geoip {
    source => "message"
  }
}
output {
	# 選擇elasticsearch
	elasticsearch {
		# es 集群
		hosts => ["http://172.17.0.2:9200"]
      #username => "root"
      #password => "123456"

		# 索引格式
		index => "omc-block-server-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}"

		# 設置為true表示如果你有一個自定義的模板叫logstash，那么將會用你自定義模板覆蓋默認模板logstash
		template_overwrite => true
	}
}

部署Logstash

# 拉取鏡像，可以直接構建容器，忽略此步
docker pull logstash:7.3.1 

# 構建容器
# xpack.monitoring.enabled 打開X-Pack的安全和監視服務
# xpack.monitoring.elasticsearch.hosts 設置ES地址，172.17.0.2為es-master容器ip
# docker允許在容器啟動時執行一些命令，logsatsh -f 表示通過指定配置文件運行logstash，/usr/share/logstash/config/logstash-sample.conf是容器內的目錄文件

docker run -p 5044:5044 -d \
-v /mnt/logstash-filebeat.conf:/usr/share/logstash/config/logstash-sample.conf \
-v /etc/localtime:/etc/localtime \
-e elasticsearch.hosts=http://172.17.0.2:9200 \
-e xpack.monitoring.enabled=true \
-e xpack.monitoring.elasticsearch.hosts=http://172.17.0.2:9200 \
--name logstash logstash:7.3.1 -f /usr/share/logstash/config/logstash-sample.conf

這里需要注意es集群地址，這里我們只配置es-master的ip（172.17.0.2），詳細Logstash配置。查看到如下日志則表示安裝成功：

使用Docker部署ELK7.3.0日志并收集服務的方法

Filebeat7.3.0部署

Filebeat 并不是一個必須的組件，通過Logstash我們同樣也可以實現日志的搬運工作。

例如，實現將所有非“20”開頭的日志進行合并，可以使用如下Logstash配置：

input {
  # 來源beats
  beats {
    # 端口
    port => "5044"
  }
  file {
    type => "server-log"
    path => "/logs/*.log"
    start_position => "beginning"
    codec=>multiline{
        // 正則表達式，所有“20”前綴日志, 如果你的日志是以“[2020-06-15”這類前綴則，可以替換成"^["
        pattern => "^20"
        // 是否對正則規則取反
        negate => true
        // previous 表示合并到上一行，next 表示合并到下一行
        what => "previous"
    }

  }
}

注意，Filebeat必須與應用部署在同一服務器，這里應用采用docker部署，/mnt/omc-dev/logs應用日志文件的映射目錄，如果你也是通過docker進行服務部署，請記得通過【-v /mnt/omc-dev/logs:/應用工作/logs】日志文件映射出來哦！

創建Filebeat配置文件

## /mnt/omc-dev/logs 為應用日志目錄，必須將應用的部署目錄映射出來
mkdir -p {/mnt/omc-dev/logs,/mnt/filebeat/logs,/mnt/filebeat/data}
vim /mnt/filebeat/filebeat.yml

filebeat.inputs:
- type: log
 enabled: true
 paths:
  # 當前目錄下的所有.log文件
  - /home/project/spring-boot-elasticsearch/logs/*.log
 multiline.pattern: '^20'
 multiline.negate: true
 multiline.match: previous

logging.level: debug

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

setup.template.settings:
 index.number_of_shards: 1

setup.dashboards.enabled: false

setup.kibana:
 host: "http://172.17.0.2:5601"

# 不直接傳輸至ES
#output.elasticsearch:
# hosts: ["http://es-master:9200"]
# index: "filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd}"

output.logstash:
 hosts: ["172.17.0.5:5044"]

#scan_frequency: 1s
close_inactive: 12h
backoff: 1s
max_backoff: 1s
backoff_factor: 1
flush.timeout: 1s

processors:
 - add_host_metadata: ~
 - add_cloud_metadata: ~

注意修改Logstash IP和端口。

# 拉取鏡像，可以直接構建容器，忽略此步
docker pull docker.elastic.co/beats/filebeat:7.3.0

# 構建容器
## --link logstash 將指定容器連接到當前連接，可以設置別名，避免ip方式導致的容器重啟動態改變的無法連接情況，logstash 為容器名
docker run -d -v /mnt/filebeat/filebeat.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml \
-v /mnt/omc-dev/logs:/home/project/spring-boot-elasticsearch/logs \
-v /mnt/filebeat/logs:/usr/share/filebeat/logs \
-v /mnt/filebeat/data:/usr/share/filebeat/data \
-v /etc/localtime:/etc/localtime \
--link logstash --name filebeat docker.elastic.co/beats/filebeat:7.3.0

查看日志，我們在配置文件中將Filebeat的日志級別配置成了debug，因此會開到所有收錄到的信息

docker logs -f --tail 100f filebeat

使用Docker部署ELK7.3.0日志并收集服務的方法

可以看到，通過查詢ES索引，多出了三條索引，通過我們配置的按天進行索引分割，因為我這個環境已經跑了三天了，所以存在三個omc服務的索引（omc 是一個定時任務的服務，你也可以寫一個簡單的定時任務來進行測試）。

使用Docker部署ELK7.3.0日志并收集服務的方法

接下來我們創建一個Kibana索引模式，并進行日志查詢：

使用Docker部署ELK7.3.0日志并收集服務的方法

索引創建完成，到Discover視圖就可以通過索引模式查詢日志了。

文章到這里就結束了，如果你還有別的服務需要引入的話，只需要將日志掛載到指定目錄就行了，當然如果服務是部署在其他服務器上，則需要在服務器上部署Filebeat，并且要保證服務器之間網絡互通哦

上述就是小編為大家分享的使用Docker部署ELK7.3.0日志并收集服務的方法了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。

向AI問一下細節

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