浅谈ELK日志分析平台

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2016年7月20日，本期品高云公开课由叶春草带来“可视化案发现场——浅谈ELK日志分析平台”的分享。

在谈ELK前，先来谈谈我们品高聆客和ELK之间的关系。

BingoLink（品高聆客）是一款集“应用开发、整合接入、应用管理、安全保障、社交平台”于一体的MEAP平台。用BingoLink构建企业的移动化平台，满足企业在移动互联网年代移动应用开发、现有业务系统的整合接入、应用管理及运营、企业内部沟通协作等需求的实现。

ELK在聆客中，发挥的作用和价值就在于：
1、可提高用户响应速度。通过ELK筛选出数据库慢查询日志，开发再对语句进行优化，则可提高数据库响应时间，进而提高用户响应时间。

2、可提高聆客软件可用率。当有故障时，可用ELK快速查询所需要的日志，查看故障原因，缩短故障定位时间，进而提高可用率。

3、可总结聆客网页的正常状态百分比。通过ELK筛选nginx状态码结果，绘制状态码扇形图，可清晰知道网页访问有多少是正常的。

4、可定位聆客用户的地图分布。通过ELK抓取用户访问的公网IP，再绘制Tile map地图，则可在地图上清楚看来聆客在全国各地的分布，定位客户来源。

5、可优化聆客系统。通过开发、运维定期查看ELK上的图表、周报，可发现隐藏问题（例如某个nginx路径访问持续过长、数据库有暂未影响功能的error等），进行排除，从而减少潜在的隐患，及优化系统。

那么问题来了，ELK日志分析平台是什么？

首先来看一下传统的日志查找方式：当有客户报障时，需要：

1、登录服务器

ssh ops@10.1.1.1 ssh ops@10.1.1.1

ssh ops@10.1.1.1 …

2、找到位置

cd /apps/logs/nginx/; cd /apps/logs/mysql/;

cd /apps/logs/docker; cd /apps/logs/java/; …… ……

3、查看日志

head tail grep wc awk count cut …… ……

因此，传统的日志架构存在的以下若干缺点：

1. 开发人员无权登录，经过运维周转费时费力

2. 日志数据分散在多个系统，难以查找

3. 日志数据量大，查询速度慢

4. 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

5. 数据不够实时

6. ……

一、日志架构的演变：

传统的日志架构，需要运维人员强大的正则功底，对日志运用shell命令，例如cat tail grep awk sed等，对日志进行处理，再筛选出自己想要的结果或寻找关键字。

有了ELK后，对运维和开发处理日志的要求降低，只需要在web界面上简单的操作，就可以找到自己想要的数据，并进行画图

二、那么ELK名称怎么由来呢？

首字母为该管理系统三个主要软件：Elasticsearch、Logstash、Kibana。这三个并非该管理系统的全部组成，而且还可以添加Redis,kafka,filebeat等软件

它们各自的功能大概可以这样概述：

E

实时分析、实时检索、海量存储

建立索引，以便日后快速查看、搜索、分析

L

数据流传输、日志结构化

K

分析统计、酷炫图表

关于ELK的配置

E配置：

主要配置数据目录、日志目录、绑定IP和端口

path.data: /apps/data/

path.logs: /apps/logs/elasticsearch/

network.host: 172.17.96.9

http.port: 9200

L配置：

logstash的配置比较复杂，由三个部分组成：input,filter,output

K配置：

主要配置elasticsearch的地址，K的数据目录、日志目录、绑定IP和端口

server.host: "172.17.96.8“

server.port: 5601

elasticsearch.url: "http://172.17.96.9:9200"

pid.file: /apps/run/kibana/kibana.pid

logging.dest: /apps/logs/kibana/kibana.log

三、ELK启动

service方式，当你的安装方式是rpm包或配置官方仓库时：

1、service方式（rpm包，yum安装时）

service $PROG start

nohup+&在后台启动（源码安装时）

2、nohup方式（源码包安装时）

nohup $COMMAND &

demontools(supervisord等启动进程的程序

3、supervisord （源码包安装时）

service supervisord start

四、日志匹配

1、过滤器：这里是选取几个过滤器进行讲解，更多的过滤器，可以在官网上继续学习

date时间处理

date时间格式

date {

match => [ "timestamp" , "dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss Z" ]

}

2、grok正则捕获

grok正则捕获

grok{

pattern => ["%{TIMESTAMP_ISO8601:Time} - %{IP:serverIP} %{BASE10NUM:port} %{BASE10NUM:relay:int}"]

}

grok {

patterns_dir => ["/apps/conf/logstash/patterns"]

match => {

"message" => "%{MYSQLSLOW}"

}

3、mutate数据修改

mutate数据修改

mutate { convert => ["bytes","integer"] }

mutate { convert => [“time","float"] }

mutate { split => ["re_path", "/"] }

4、rubby灵活处理

ruby灵活处理

ruby {

init =>"@kname= [‘re_path‘,‘re_args‘]"

code =>"event.append(Hash[@kname.zip(event[‘request‘].split(‘?‘))])"

}

五、日志展示

后续：
1、监控方面：
进程和端口存活（各个软件）
磁盘空间（Elasticsearch的数据目录，logstash的日志目录等
……
2、优化方面：
Elasticsearch 中，JVM使用OS的max-open-files设置、索引调整、文件刷新时间等
Logstash的日志部分无用段去除、filter worker数量等