使用logstash+elasticsearch+kibana快速搭建日志平台

https://www.loggly.com/

日志的分析和監控在系統開發中占非常重要的地位，系統越復雜，日志的分析和監控就越重要，常見的需求有:

• 根據關鍵字查詢日志詳情
• 監控系統的運行狀況
• 統計分析，比如接口的調用次數、執行時間、成功率等
• 異常數據自動觸發消息通知
• 基於日志的數據挖掘

很多團隊在日志方面可能遇到的一些問題有:

• 開發人員不能登錄線上服務器查看詳細日志，經過運維周轉費時費力
• 日志數據分散在多個系統，難以查找
• 日志數據量大，查詢速度慢
• 一個調用會涉及多個系統，難以在這些系統的日志中快速定位數據
• 數據不夠實時

常見的一些重量級的開源Trace系統有

• facebook scribe
• cloudera flume
• twitter zipkin
• storm

這些項目功能強大，但對於很多團隊來說過於復雜，配置和部署比較麻煩，在系統規模大到一定程度前推薦輕量級下載即用的方案，比如logstash+elasticsearch+kibana(LEK)組合。

對於日志來說，最常見的需求就是收集、查詢、顯示，正對應logstash、elasticsearch、kibana的功能。

logstash

logstash主頁

logstash部署簡單，下載一個jar就可以用了，對日志的處理邏輯也很簡單，就是一個pipeline的過程

inputs >> codecs >> filters >> outputs

對應的插件有

從上面可以看到logstash支持常見的日志類型，與其他監控系統的整合也很方便，可以將數據輸出到zabbix、nagios、email等。

推薦用Redis作為輸入緩沖隊列。

你還可以把數據統計后輸出到graphite，實現統計數據的可視化顯示。

metrics demo 
statsd 
graphite

參考文檔

• cookbook
• doc
• demo

elasticsearch

elasticsearch主頁

elasticsearch是基於lucene的開源搜索引擎，近年來發展比較快，主要的特點有

• real time
• distributed
• high availability
• document oriented
• schema free
• restful api

elasticsearch的詳細介紹以后再寫，常用的一些資源如下

中文

smartcn, ES默認的中文分詞 
https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-analysis-smartcn

mmseg 
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-mmseg

ik 
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

pinyin, 拼音分詞，可用於輸入拼音提示中文 
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin

stconvert, 中文簡繁體互換 
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-stconvert

常用插件

elasticsearch-servicewrapper，用Java Service Wrapper對elasticsearch做的一個封裝 
https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-servicewrapper

Elastic HQ，elasticsearch的監控工具 
http://www.elastichq.org

elasticsearch-rtf，針對中文集成了相關插件(rtf = Ready To Fly) 
https://github.com/medcl/elasticsearch-rtf 
作者主頁

kibana

kibana主頁

kibana是一個功能強大的elasticsearch數據顯示客戶端，logstash已經內置了kibana，你也可以單獨部署kibana，最新版的kibana3是純html+js客戶端，可以很方便的部署到Apache、Nginx等Http服務器。

kibana3的地址: https://github.com/elasticsearch/kibana 
kibana2的地址: https://github.com/rashidkpc/Kibana 
kibana3 demo地址: http://demo.kibana.org

從demo可以先看一下kibana的一些基本功能

圖表

數據表格，可以自定義哪些列顯示以及顯示順序

可以看到實際執行的查詢語句

新加一行

新加panel，可以看到支持的panel類型

加一個餅圖

用地圖顯示統計結果

按照http response code來統計

豐富的查詢語法

安裝部署

下面列一下一個簡易LEK體驗環境的搭建步驟

安裝jdk 1.7

oracle java主頁

省略安裝過程，推薦1.7+版本

java -version

設置Java的環境變量，比如

sudo vim ~/.bashrc

>>
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-oracle
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre  
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib  
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH  
>>

source ~/.bashrc

安裝redis

redis主頁

cd ~/src
wget http://download.redis.io/releases/redis-2.6.16.tar.gz
tar -zxf redis-2.6.16.tar.gz
cd redis-2.6.16
make
sudo make install

可以通過redis源代碼里utils/install_server下的腳本簡化配置工作

cd utils
sudo ./install_server.sh 

install_server.sh在問你幾個問題后會把redis安裝為開機啟動的服務，可以通過下面的命令行來啟動/停止服務

sudo /etc/init.d/redis_ start/end 

啟動redis客戶端來驗證安裝

redis-cli
> keys *

安裝Elasticsearch

Elasticsearch主頁

cd /search
sudo mkdir elasticsearch
cd elasticsearch
sudo wget http://download.elasticsearch.org/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-0.90.5.zip
sudo unzip elasticsearch-0.90.5.zip

elasticsearch解壓即可使用非常方便，接下來我們看一下效果，首先啟動ES服務，切換到elasticsearch目錄，運行bin下的elasticsearch

cd /search/elasticsearch/elasticsearch-0.90.5 
bin/elasticsearch -f

訪問默認的9200端口

curl -X GET http://localhost:9200

安裝logstash

logstash主頁

cd /search
sudo mkdir logstash
cd logstash
sudo wget http://download.elasticsearch.org/logstash/logstash/logstash-1.2.1-flatjar.jar

logstash下載即可使用，命令行參數可以參考logstash flags，主要有

agent   #運行Agent模式
-f CONFIGFILE #指定配置文件

web     #自動Web服務
-p PORT #指定端口，默認9292

安裝kibana

logstash的最新版已經內置kibana，你也可以單獨部署kibana。kibana3是純粹JavaScript+html的客戶端，所以可以部署到任意http服務器上。

cd /search
sudo mkdir kibana
sudo wget http://download.elasticsearch.org/kibana/kibana/kibana-latest.zip
sudo unzip kibana-latest.zip
sudo cp -r  kibana-latest /var/www/html

可以修改config.js來配置elasticsearch的地址和索引。

用瀏覽器訪問試試看 http://127.0.0.1/html/kibana-latest/index.html

集成

把上面的系統集成起來

首先把redis和elasticsearch都啟動起來

為logstash新建一個配置文件

cd /search/logstash
sudo vi redis.conf

配置文件內容如下

input {
  redis {
    host => "127.0.0.1"
    port => "6379" 
    key => "logstash:demo"
    data_type => "list"
    codec  => "json"
    type => "logstash-redis-demo"
    tags => ["logstashdemo"]
  }
}

output {
  elasticsearch {
    host => "127.0.0.1"
  }

}

用這個配置文件啟動logstash agent

java -jar /search/logstash/logstash-1.2.1-flatjar.jar agent -f /search/logstash/redis.conf &

啟動logstash內置的web

java -jar /search/logstash/logstash-1.2.1-flatjar.jar web &

查看web，應該還沒有數據

http://127.0.0.1:9292

在redis 加一條數據

RPUSH logstash:demo "{\"time\": \"2013-01-01T01:23:55\", \"message\": \"logstash demo message\"}"

看看elasticsearch中的索引現狀

curl 127.0.0.1:9200/_search?pretty=true 

curl -s http://127.0.0.1:9200/_status?pretty=true | grep logstash

再通過logstash web查詢一下看看

http://127.0.0.1:9292

通過單獨的kibana界面查看

http://127.0.0.1/html/kibana-latest/index.html#/dashboard/file/logstash.json

數據清理

logstash默認按天創建ES索引，這樣的好處是刪除歷史數據時直接刪掉整個索引就可以了，方便快速。

elasticsearch也可以設置每個文檔的ttl(time to live)，相當於設置文檔的過期時間，但相比刪除整個索引要耗費更多的IO操作。

索引

elasticsearch默認會按照分隔符對字段拆分，日志有些字段不要分詞，比如url，可以為這類字段設置not_analyzed屬性。

設置multi-field-type屬性可以將字段映射到其他類型。multi-field-type。

大量日志導入時用bulk方式。

對於日志查詢來說，filter比query更快 過濾器里不會執行評分而且可以被自動緩存。query-dsl。

elasticsearch默認一個索引操作會在所有分片都完成對文檔的索引后才返回，你可以把復制設置為異步來加快批量日志的導入。

elasticsearch 優化

優化JVM 
優化系統可以打開最大文件描述符的數量 
適當增加索引刷新的間隔

最佳實踐

• 首先你的程序要寫日志
• 記錄的日志要能幫助你分析問題，只記錄"參數錯誤"這樣的日志對解決問題毫無幫助
• 不要依賴異常，異常只處理你沒考慮到的地方
• 要記錄一些關鍵的參數，比如發生時間、執行時間、日志來源、輸入參數、輸出參數、錯誤碼、異常堆棧信息等
• 要記錄sessionid、transitionid、userid等幫你快速定位以及能把各個系統的日志串聯起來的關鍵參數
• 推薦純文本+json格式
• 使用隊列

其他日志輔助工具

• rsyslog
• syslog-ng
• graylog
• fluentd
• nxlog