ELK技术实战–了解Elk各组件 转载 http://www.ywnds.com/?p=9776
ELK Stack是软件集合Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，由这三个软件及其相关的组件可以打造大规模日志实时处理系统。
其中，Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的、支持全文索引的分布式存储和索引引擎，主要负责将日志索引并存储起来，方便业务方检索查询。
Logstash是一个日志收集、过滤、转发的中间件，主要负责将各条业务线的各类日志统一收集、过滤后，转发给 Elasticsearch 进行下一步处理。
Kibana是一个可视化工具，主要负责查询 Elasticsearch 的数据并以可视化的方式展现给业务方，比如各类饼图、直方图、区域图等。
所谓“大规模”，指的是 ELK Stack 组成的系统以一种水平扩展的方式支持每天收集、过滤、索引和存储 TB 规模以上的各类日志。
通常，各类文本形式的日志都在处理范围，包括但不限于 Web 访问日志，如 Nginx/Apache Access Log 。
基于对日志的实时分析，可以随时掌握服务的运行状况、统计 PV/UV、发现异常流量、分析用户行为、查看热门站内搜索关键词等。
版本跳跃
ELK在5.0版本以后（从2.x版本直接全部升级为5.x版本），Elastic公司将原来的ELK Stack称之为Elastic Stack，原因是引入了Beats套件。
Elastic Products全家福：
Elastic Stack平台搭建
对于ELK部署使用而言，下面是一个再常见不过的架构了，如下图：
上图是ELK Stack实际应用中典型的一种架构，其中:
1）filebeat：部署在具体的业务机器上，通过定时监控的方式获取增量的日志，并转发到Kafka消息系统暂存。
2）Kafka：以高吞吐量的特征，作为一个消息系统的角色，接收从filebeat收集转发过来的日志，通常以集群的形式提供服务。
3）logstash：然后，Logstash从Kafka中获取日志，并通过Input-Filter-Output三个阶段的处理，更改或过滤日志，最终输出我们感兴趣的数据。通常，根据Kafka集群上分区(Partition)的数量，1:1确定Logstash实例的数量，组成Consumer Group进行日志消费。
4）elasticsearch：最后，Elasticsearch存储并索引Logstash转发过来的数据，并通过Kibana查询和可视化展示，达到实时分析日志的目的。
Elasticsearch/Kibana还可以通过安装x-pack插件实现扩展功能，比如监控Elasticsearch集群状态、数据访问授权等。
我们一步步安装部署Elastic Stack系统的各个组件，然后以网站访问日志为例进行数据实时分析。
首先，到ELK 官网下载需要用到的Filebeat/Logstash/Elasticsearch/Kibana软件安装包。（推荐下载编译好的二进制可执行文件，直接解压执行就可以部署）
1. 系统环境
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System: Centos release 7.2 (Final)
ElasticSearch: 5.4.1
Logstash: 5.4.1
Kibana: 5.4.1
Java: openjdk version "1.8.0_131"
kafka: 2.10
Nginx: 1.10.1
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2. 软件下载
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wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.4.1.tar.gz
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-5.4.1-linux-x86_64.tar.gz
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-5.4.1.tar.gz
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-5.4.1-linux-x86_64.tar.gz
wget http://apache.fayea.com/kafka/0.10.2.1/kafka_2.10-0.10.2.1.tgz
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这里我下载是我所使用的软件版本（都是当前最新版），如果你想使用旧一点或者更新一点的版本可以自行下载。
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$ ll
total 327156
-rw-r--r-- 1 root root 1539364 Jun 5 05:33 3.2.0.tar.gz
-rw-r--r-- 1 root root 33321278 Jun 1 09:58 elasticsearch-5.4.1.tar.gz
-rw-r--r-- 1 root root 8780385 Jun 1 09:57 filebeat-5.4.1-linux-x86_64.tar.gz
-rw-r--r-- 1 root root 53791517 Jun 1 09:59 kibana-5.4.1-linux-x86_64.tar.gz
-rw-r--r-- 1 root root 92710340 Jun 1 09:59 logstash-5.4.1.tar.gz
-rw-r--r-- 1 root root 9788179 Jun 1 09:58 packetbeat-5.4.1-linux-x86_64.tar.gz
-rw-r--r-- 1 root root 38424081 Apr 26 15:59 kafka_2.10-0.10.2.1.tgz
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3. 安装Nginx
这里我们部署ELK之前，需要一个产生日志的源，这里呢就选项Nginx服务器。
默认情况下，CentOS的官方资源是没有php-fpm和Nginx的，需要安装第三方资源库即可。（此步骤可省略）
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$ wget http://www.atomicorp.com/installers/atomic
$ sh ./atomic
$ yum check-update
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安装启动nginx（关于nginx可以看本博客也有详细介绍）
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$ yum install nginx -y
$ nginx
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$ netstat -nplt | grep nginx
tcp 0 0 0.0.0.0:80 0.0.0.0:* LISTEN 12719/nginx: master
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nginx的访问日志格式定义，默认如下：
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log_format main ‘$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ‘
‘$status $body_bytes_sent "$http_referer" ‘
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在/etc/nginx/conf.d/default.conf中添加如下一行，定义nginx日志使用的格式，以及日志文件的位置。
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access_log /var/log/nginx/access.log main;
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然后重新启动nginx
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$ nginx -s stop
$ nginx
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4. 安装JAVA
由于kafka/logstash/elastisearch的运行依赖于Java环境， 而Logstash 1.5以上版本依赖java版本不能低于java 1.7，因此推荐使用最新版本的Java。因为我们只需要Java的运行环境，所以可以只安装JRE，不过这里我依然使用JDK。由于我使用的是CentOS7系统，java版本是1.8，符合需求，我就使用yum直接安装了。
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$ yum install java-1.8.0-openjdk
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查看JAVA版本
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$ java -version
openjdk version "1.8.0_131"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-b11)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b11, mixed mode)
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如果java -version没有问题，就不需要设置环境变量。一般使用yum安装的jdk不需要设置JAVA_HOME环境变量。如果你是使用二进制版本安装的jdk，那么可能需要设置一下JAVA_HOME环境变量，具体的JAVA_HOME环境变量设置根据安装路径不同而不同。
5. 安装部署Kafka
确认已安装java运行环境，直接解压Kafka即可使用。
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$ tar xvf kafka_2.10-0.10.2.1.tgz -C /usr/local/elk
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解压后，编辑配置文件：
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$ cat /usr/local/elk/kafka_2.10-0.10.2.1/config/server.properties
############################# Server Basics #############################
broker.id=0
delete.topic.enable=true
############################# Socket Server Settings #############################
listeners=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
############################# Log Basics #############################
log.dirs=/tmp/kafka-logs
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
############################# Log Flush Policy #############################
log.flush.interval.messages=10000
log.flush.interval.ms=1000
############################# Log Retention Policy #############################
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
############################# Zookeeper #############################
zookeeper.connect=localhost:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
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kafka需要依赖zookeeper，所以需要先启动zookeeper。
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$ nohup /usr/local/elk/kafka_2.10-0.10.2.1/bin/zookeeper-server-start.sh /usr/local/elk/kafka_2.10-0.10.2.1/config/zookeeper.properties &
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启动Kafka Server：(指定 JMX_PORT 端口，可以通过 Kafka-manager 获取统计信息)
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$ nohup /usr/local/elk/kafka_2.10-0.10.2.1/bin/kafka-server-start.sh /usr/local/elk/kafka_2.10-0.10.2.1/config/server.properties &
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6. 安装部署Filebeat
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$ tar xvf filebeat-5.4.1-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local/elk/
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把filebeat解压后就可以使用了，是不是很简单。
开启日志增量监控 ，添加filebeat输出源为kafka（修改filebeat.yml文件）：
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$ cat /usr/local/elk/filebeat-5.4.1-linux-x86_64/filebeat.yml
filebeat.prospectors:
- input_type: log
paths:
- /var/log/*.log
- input_type: log
paths:
- /var/log/nginx/*.log
encoding: utf-8
document_type: my-nginx-log
scan_frequency: 10s
harvester_buffer_size: 16384
max_bytes: 10485760
tail_files: true
output.kafka:
enabled: true
hosts: ["127.0.0.1:9092"]
topic: elk-%{[type]}
worker: 2
max_retries: 3
bulk_max_size: 2048
timeout: 30s
broker_timeout: 10s
channel_buffer_size: 256
keep_alive: 60
compression: gzip
max_message_bytes: 1000000
required_acks: 0
client_id: beats
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上述配置表示，Filebeat定期监控：/var/log/nginx/目录下所有以.log结尾的文件，并且将增量日志转发到Kafka集群。filebeat支持file、tcp、udp等输入方式，输出方式支持kafka，file，redis，elasticsearch、logstash等。
然后，后台启动Filebeat进程：
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$ nohup /usr/local/elk/filebeat-5.4.1-linux-x86_64/filebeat -c /usr/local/elk/filebeat-5.4.1-linux-x86_64/filebeat.yml &
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这时候，在浏览器上访问Nginx服务器并生成访问日志后，Filebeat 会及时的将日志转发到 Kafka 集群。
我们这个时候可以查一下kafka的队列信息，可以看到有elk-log的。
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$ /usr/local/elk/kafka_2.10-0.10.2.1/bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
__consumer_offsets
elk-log
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具体深入kafka需要单独学习了，如果嫌麻烦可以使用Redis比较简单。
7. 安装配置Logstash
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$ tar xvf logstash-5.4.1.tar.gz -C /usr/local/elk
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把logstash解压后就可以使用了，是不是很简单。和所有的编程语言一样，我们以一个输出 “hello world” 的形式开始我们的logstash学习。
7.1 开始使用logstash
在终端中，像下面这样运行命令来启动 Logstash进程：
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$ /usr/local/elk/logstash-5.4.1/bin/logstash -e ‘input{stdin{}}output{stdout{codec=>rubydebug}}‘
Sending Logstash‘s logs to /usr/local/elk/logstash-5.4.1/logs which is now configured via log4j2.properties
[logstash.setting.writabledirectory] Creating directory {:setting=>"path.queue", :path=>"/usr/local/elk/logstash-5.4.1/data/queue"}
[logstash.agent ] No persistent UUID file found. Generating new UUID {:uuid=>"cbfff69e-1504-48f8-bd8b-6b37b8e6b1d9", :path=>"/usr/local/elk/logstash-5.4.1/data/uuid"}
[logstash.pipeline ] Starting pipeline {"id"=>"main", "pipeline.workers"=>4, "pipeline.batch.size"=>125, "pipeline.batch.delay"=>5, "pipeline.max_inflight"=>500}
[logstash.pipeline ] Pipeline main started
The stdin plugin is now waiting for input:
[2017-06-05T09:41:06,159][INFO ][logstash.agent ] Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}
hello world
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执行完命令，然后你会发现终端在等待你的输入。没问题，敲入hello world，然后回车，logstash会返回以下结果！
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{
"@timestamp" => 2017-06-05T13:41:41.840Z,
"@version" => "1",
"host" => "gpmaster",
"message" => "hello world"
}
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输出没有问题，就证明可以正式来使用logstash了。
解释一下命令含义
每位系统管理员都肯定写过很多类似这样的命令：cat randdata | awk ‘{print $2}’ | sort | uniq -c | tee sortdata。这个管道符|可以算是Linux世界最伟大的发明之一(另一个是“一切皆文件”)。Logstash就像管道符一样！你输入(就像命令行的 cat )数据，然后处理过滤(就像 awk 或者 uniq 之类)数据，最后输出(就像 tee )到其他地方。
Logstash会给事件添加一些额外信息。最重要的就是@timestamp，用来标记事件的发生时间。因为这个字段涉及到Logstash的内部流转，所以必须是一个job对象，如果你尝试自己给一个字符串字段重命名为@timestamp的话，Logstash会直接报错。所以，请使用filters/date插件来管理这个特殊字段。
此外，大多数时候，还可以见到另外几个：
host – 标记事件发生在哪里。
type – 标记事件的唯一类型。
tags – 标记事件的某方面属性，这是一个数组，一个事件可以有多个标签。
你可以随意给事件添加字段或者从事件里删除字段。事实上事件就是一个 Ruby对象，或者更简单的理解为就是一个哈希也行。
小贴士：每个logstash过滤插件，都会有四个方法叫add_tag, remove_tag, add_field和remove_field。它们在插件过滤匹配成功时生效。
Logstash的运行方式为主程序+配置文件。Collect，Enrich和Transport的行为在配置文件中定义。配置文件的格式有点像json。
下面来创建一个logstash_index.conf文件：
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$ cat /usr/local/elk/logstash-5.4.1/etc/logstash_index.conf
input {
kafka {
#codec => "json"
topics_pattern => "elk-.*"
bootstrap_servers => "127.0.0.1:9092"
auto_offset_reset => "latest"
group_id => "logstash-g1"
}
}
output {
elasticsearch { #Logstash输出到elasticsearch；
hosts => ["localhost:9200"] #elasticsearch为本地；
index => "logstash-nginx-%{+YYYY.MM.dd}" #创建索引；
document_type => "nginx" #文档类型；
workers => 1 #进程数量；
user => elastic #elasticsearch的用户;
password => changeme #elasticsearch的密码;
flush_size => 20000
idle_flush_time => 10
}
}
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如上配置文件，input定义了从Redis中读取数据；而output我是输出到了本地的elasticsearch中存储。
Logstash传递的每条数据都带有元数据，如@version，@timestamp，host等等，有些可以修改，有些不允许修改。host记录的是当前的主机信息。Logstash可能不会去获取主机的信息或者获取的不准，这里建议替换成自己定义的主机标识，以保证最终的日志输出可以有完美的格式。
另外我这里添加了elasticsearch的用户名和密码，因为后面我使用了x-pack插件，默认用户名是elastic，密码是changeme。
启动Logstash：
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$ nohup /usr/local/elk/logstash-5.4.1/bin/logstash -f /usr/local/elk/logstash-5.4.1/etc/logstash_index.conf &
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8. 安装使用Elastcearch
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$ tar xvf elasticsearch-5.4.1.tar.gz -C /usr/local/elk/
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同Logstash一样，解压完就可以使用了。但是注意使用elasticsearch不能使用root用户，所以这里我创建了一个elk用户，把elasticsearch.2.3.2目录及子目录的属主和属组改为elk用户了。
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$ useradd elk
$ chown elk.elk -R /usr/local/elk/elasticsearch-5.4.1
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修改elasticsearch配置文件，添加如下几行（注意开启network.host）：
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$ cat /usr/local/elk/elasticsearch-5.4.1/config/elasticsearch.yml
# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
cluster.name: my-application
# ------------------------------------ Node ------------------------------------
node.name: node-1
#node.attr.rack: r1
# ----------------------------------- Paths ------------------------------------
path.data: /data/elasticsearch/
path.logs: /var/log/elasticsearch/
# ----------------------------------- Memory -----------------------------------
bootstrap.memory_lock: false
# ---------------------------------- Network -----------------------------------
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
# --------------------------------- Discovery ----------------------------------
#discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1", "host2"]
#discovery.zen.minimum_master_nodes: 3
# ---------------------------------- Gateway -----------------------------------
#gateway.recover_after_nodes: 3
<span class="pl-ent">indices.memory.index_buffer_size</span>: <span class="pl-s">15%</span>
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指定文档和日志的存储路径以及监听的地址和端口。注意，应当保证有足够的磁盘空间来存储文档，否则ES将拒绝写入新数据。
创建elasticsearch需要的数据目录和日志目录。
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$ mkdir -p /data/elasticsearch
$ mkdir -p /var/log/elasticsearch/
$ chown elk.elk /data/elasticsearch/ -R
$ chown elk.elk /var/log/elasticsearch/ -R
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启动elasticsearch
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$ nohup sudo -u elk /usr/local/elk/elasticsearch-5.4.1/bin/elasticsearch &
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$ netstat -nplt | grep 9200
tcp6 0 0 :::9200 :::* LISTEN 5026/java
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如果启动Elasticsearch出现以下错误提示：
错误1：max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]
解决：打开/etc/security/limits.conf文件，添加以下两行代码并保存：
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* soft nofile 65536 //*表示任意用户，这里是elasticsearch报的错，也可以直接填运行elk的用户;
* hard nofile 131072
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错误2：memory locking requested for elasticsearch process but memory is not locked
解决：修改elasticsearch.yml文件
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bootstrap.memory_lock ： false
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错误3：max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
解决：修改内核配置
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$ sysctl -w vm.max_map_count=262144
$ sysctl -p
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错误4：os::commit_memory(0x00000001006cd000, 77824, 0) failed; error=’Cannot allocate memory’ (errno=12)
解决：提供内存不足，增大主机内存或减小elasticsearch的内存大小
JVM默认配置参数：
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$ grep -v "^#" /usr/local/elk/elasticsearch-5.4.1/config/jvm.options | grep -v "^$"
-Xms1g
-Xmx1g
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
-XX:+DisableExplicitGC
-XX:+AlwaysPreTouch
-server
-Xss1m
-Djava.awt.headless=true
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djna.nosys=true
-Djdk.io.permissionsUseCanonicalPath=true
-Dio.netty.noUnsafe=true
-Dio.netty.noKeySetOptimization=true
-Dio.netty.recycler.maxCapacityPerThread=0
-Dlog4j.shutdownHookEnabled=false
-Dlog4j2.disable.jmx=true
-Dlog4j.skipJansi=true
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
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然后使用curl访问http://localhost:9200/?pretty
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$ curl http://localhost:9200/?pretty
{
"name" : "node-1",
"cluster_name" : "my-application",
"cluster_uuid" : "Jf0qp0GqQ_W1MHN4pDtLdA",
"version" : {
"number" : "5.4.1",
"build_hash" : "2cfe0df",
"build_date" : "2017-05-29T16:05:51.443Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "6.5.1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
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如果可以看到类似上面的返回，则说明ES单机运行没有问题了。
安装x-pack插件
x-pack是elasticsearch的一个扩展包，将安全，警告，监视，图形和报告功能捆绑在一个易于安装的软件包中，虽然x-pack被设计为一个无缝的工作，但是你可以轻松的启用或者关闭一些功能。
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$ /usr/local/elk/elasticsearch-5.4.1/bin/elasticsearch-plugin install x-pack
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ES如果是一个集群，需要在每一个节点上安装（包括kibana）。
用户和权限管理
x-pack安装之后有一个超级用户elastic ，其默认的密码是changeme，拥有对所有索引和数据的控制权，可以使用该用户创建和修改其他用户，当然这里可以通过kibana的web界面进行用户和用户组的管理。
X-pack的elk之间的数据传递保护
安装完x-pack之后，我们就可以用我们所创建的用户来保护elk之间的数据传递
1：kibana<——>elasticsearch
在kibana.yml文件中配置：
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elasticsearch.username: "elastic"
elasticsearch.password: "changeme"
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2：logstash<——>elasticsearch
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output {
elasticsearch {
hosts => ["http://localhost:9200"]
user => elastic
password => changeme
}
}
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这里如果不进行相关配置的话，elk之间的数据传递就会出现问题。
安装Cerebro
Cerebro时一个第三方的Elasticsearch集群管理软件，可以方便地查看集群状态：
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$ tar xvf cerebro-0.6.5.tgz -C /usr/local/elk/
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下载地址（下载二进制版）：https://github.com/lmenezes/cerebro
启动进程：
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$ nohup /usr/local/elk/cerebro-0.6.5/bin/cerebro -Dhttp.port=1234 -Dhttp.address=0.0.0.0 &
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可以在浏览器查看，需要输入elasticsearch的用户和密码（如果安装了x-pack）。
可以在管理后台修改模板，优化索引配置，例如：
安装head插件
由于elasticsearch 5.0版本变化较大，目前elasticsearch 5.0暂时不支持直接安装head插件，但是head作者提供了另一种安装方法。推荐使用docker直接安装elasticsearch-head。
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$ docker run -p 9100:9100 -d mobz/elasticsearch-head:5
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Docker需要自行安装即可，另外由于elasticsearch安装了x-pack，所以elasticsearch有密码。head连接elasticsearch需要账号密码。
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http://localhost:9100/?auth_user=elastic&auth_password=changeme
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8. 安装kibana
Kibana安装跟logstash、elasticsearch一样不需要安装，解压就能用。
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$ tar xvf kibana-5.4.1-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local/elk
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安装x-pack
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$ /usr/local/elk/kibana-5.4.1-linux-x86_64/bin/kibana-plugin install x-pack
Attempting to transfer from x-pack
Attempting to transfer from https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana-plugins/x-pack/x-pack-5.4.1.zip
Transferring 119988917 bytes....................
Transfer complete
Retrieving metadata from plugin archive
Extracting plugin archive
Extraction complete
Optimizing and caching browser bundles...
Plugin installation complete
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调整配置文件，主要配置一下下面三个参数：
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$ cat /usr/local/elk/kibana-5.4.1-linux-x86_64/config/kibana.yml
server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
server.basePath: ""
server.maxPayloadBytes: 1048576
elasticsearch.url: "http://127.0.0.1:9200"
elasticsearch.preserveHost: true
kibana.index: ".kibana"
elasticsearch.pingTimeout: 1500
elasticsearch.requestTimeout: 30000
elasticsearch.shardTimeout: 0
elasticsearch.startupTimeout: 5000
pid.file: /var/run/kibana.pid
logging.dest: stdout
logging.silent: false
logging.quiet: false
logging.verbose: false
ops.interval: 5000
i18n.defaultLocale: "en"
# elasticsearch.username: "user"
# elasticsearch.password: "pass"
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启动Kibana
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$ nohup /usr/local/elk/kibana-5.4.1-linux-x86_64/bin/kibana &
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$ netstat -nplt | grep node
tcp 0 0 0.0.0.0:5601 0.0.0.0:* LISTEN 12471/node
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然后打开浏览器输入IP加端口5601即可访问，界面如下（需要输入用户密码了）：
默认账号：elastic
默认密码：changeme
x-pack安装之后有一个超级用户elastic ，其默认的密码是changeme，拥有对所有索引和数据的控制权，可以使用该用户创建和修改其他用户。
初次访问Kibana的时候，需要配置一个默认的ES索引，一般填写.monitoring*即可，这是因为在上述安装x-pack后，会自动开始监控Elasticsearch集群的状态，并将监控结果以.monitoring*命名索引文件。
添加logstash索引（Management->index Patterns->+）
看日志已经出来了。
ELK的搭建已经基本完成，接下来就是搭建elasticsearch集群，以及使用kibana了。
X-PACK使用
x-pack的监控功能
X-Pack监控组件使您能够通过Kibana轻松监控Elasticsearch，您可以实时查看集群运行状况和性能，以及分析过去的集群，索引和节点指标。 此外，您可以监控Kibana本身的性能。在群集上安装X-Pack时，监视代理会在每个节点上运行，以从Elasticsearch收集索引指标。 通过在Kibana中安装X-Pack，您可以通过一组专用仪表板查看监视数据。
x-pack的Graph
https://www.elastic.co/guide/en/x-pack/current/graph-getting-started.html
Redis当队列配置
如果嫌使用kafka当队列太麻烦，可以把Kafka换成Redis即可，配置如下：
filebeat配置
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filebeat.prospectors:
- input_type: log
paths:
- /var/log/*.log
- input_type: log
paths:
- /var/log/nginx/*.log
encoding: utf-8
document_type: my-nginx-log
scan_frequency: 10s
harvester_buffer_size: 16384
max_bytes: 10485760
tail_files: true
output.redis:
enabled: true
hosts: ["127.0.0.1:6379"]
port: 6379
key: filebeat
db: 0
worker: 1
timeout: 5s
max_retries: 3
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logstash配置
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input {
redis { #去redis队列取数据；
host => "localhost" #连接redis服务器；
port => 6379 #连接redis端口；
data_type => "list" #数据类型；
key => "filebeat" #队列名称；
}
}
output {
elasticsearch { #Logstash输出到elasticsearch；
hosts => ["localhost:9200"] #elasticsearch为本地；
index => "logstash-nginx-%{+YYYY.MM.dd}" #创建索引；
document_type => "nginx" #文档类型；
workers => 1 #进程数量；
flush_size => 20000
idle_flush_time => 10
user => elastic
password => changeme
}
}
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查看Redis队列信息
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$ redis-cli
127.0.0.1:6379> KEYS *
1) "filebeat"
127.0.0.1:6379> llen filebeat
(integer) 2
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Redis要自行安装了。
Nginx日志输出为JSON格式
把Nginx日志的格式输出成JSON格式展示在Kibana面板，生产环境中基本都是这么使用。
配置Nginx
主要修改nginx的访问日志格式，这里定义成json格式，以便后面logstash更好的处理，建议生产环境也这样使用。在主配置/etc/nginx/nginx.conf文件中添加如下内容（注释其他日志格式）：
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log_format json ‘{"@timestamp":"$time_iso8601",‘
‘"host":"$server_addr",‘
‘"clientip":"$remote_addr",‘
‘"size":$body_bytes_sent,‘
‘"responsetime":$request_time,‘
‘"upstreamtime":"$upstream_response_time",‘
‘"upstreamhost":"$upstream_addr",‘
‘"http_host":"$host",‘
‘"url":"$uri",‘
‘"referer":"$http_referer",‘
‘"agent":"$http_user_agent",‘
‘"status":"$status"}‘;
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在/etc/nginx/conf.d/default.conf中添加如下一行，定义nginx日志使用的格式，以及日志文件的位置。
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access_log /var/log/nginx/access.log json;
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然后重新启动nginx
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$ nginx -s stop
$ nginx
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配置Logstash
修改Indexer角色的配置文件：logstash_indexer.conf
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$ cat /usr/local/logstash-2.3.2/etc/logstash_indexer.conf
input {
redis {
host => "localhost"
data_type => "list"
key => "filebeat"
type => "redis-input"
}
}
filter {
json {
source => "message"
remove_field => "message"
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["localhost"]
index => "logstash-nginx-%{+YYYY.MM.dd}"
document_type => "nginx"
# template => "/usr/local/logstash-2.3.2/etc/elasticsearch-template.json"
workers => 1
flush_size => 20000
idle_flush_time => 10
}
}
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删除elasticsearch老的数据
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$ rm -fr /data/elasticsearch/*
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然后重启logstash_indexer.conf和elastisearch即可，继续刷新Nginx日志。
打开Kibana，应该会让你重新创建索引，如果没有问题会出现JSON格式的日志。
参考：http://www.jianshu.com/p/f3658d267b5d
