ELK 架構之 Elasticsearch 和 Kibana 安裝配置

閱讀目錄：

• 1. ELK Stack 簡介
• 2. 環境准備
• 3. 安裝 Elasticsearch
• 4. 安裝 Kibana
• 5. Kibana 使用
• 6. Elasticsearch 命令

最近在開發分布式服務追蹤，使用 Spring Cloud Sleuth Zipkin + Stream + RabbitMQ 中間件，默認使用內存存儲數據，但這樣應用於生產環境，就不太合適了。

最終我采用的方案：服務追蹤數據使用 RabbitMQ 進行采集 + 數據存儲使用 Elasticsearch + 數據展示使用 Kibana。

這篇文章主要記錄 Elasticsearch 和 Kibana 環境的配置，以及采集服務追蹤數據的顯出處理。

1. ELK Stack 簡介

ELK 是三個開源軟件的縮寫，分別為：Elasticsearch、Logstash 以及 Kibana，它們都是開源軟件。不過現在還新增了一個 Beats，它是一個輕量級的日志收集處理工具（Agent），Beats 占用資源少，適合於在各個服務器上搜集日志后傳輸給 Logstash，官方也推薦此工具，目前由於原本的 ELK Stack 成員中加入了 Beats 工具所以已改名為 Elastic Stack。

根據 Google Trend 的信息顯示，Elastic Stack 已經成為目前最流行的集中式日志解決方案。

Elastic Stack 包含：

• Elasticsearch 是個開源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存儲數據三大功能。它的特點有：分布式，零配置，自動發現，索引自動分片，索引副本機制，restful 風格接口，多數據源，自動搜索負載等。詳細可參考 Elasticsearch 權威指南
• Logstash 主要是用來日志的搜集、分析、過濾日志的工具，支持大量的數據獲取方式。一般工作方式為 c/s 架構，client 端安裝在需要收集日志的主機上，server 端負責將收到的各節點日志進行過濾、修改等操作在一並發往 Elasticsearch 上去。
• Kibana 也是一個開源和免費的工具，Kibana 可以為 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以幫助匯總、分析和搜索重要數據日志。
• Beats 在這里是一個輕量級日志采集器，其實 Beats 家族有 6 個成員，早期的 ELK 架構中使用 Logstash 收集、解析日志，但是 Logstash 對內存、cpu、io 等資源消耗比較高。相比 Logstash，Beats 所占系統的 CPU 和內存幾乎可以忽略不計。

ELK Stack （5.0版本之后）--> Elastic Stack == （ELK Stack + Beats）。

目前 Beats 包含六種工具：

• Packetbeat： 網絡數據（收集網絡流量數據）
• Metricbeat： 指標（收集系統、進程和文件系統級別的 CPU 和內存使用情況等數據）
• Filebeat： 日志文件（收集文件數據）
• Winlogbeat： windows 事件日志（收集 Windows 事件日志數據）
• Auditbeat：審計數據（收集審計日志）
• Heartbeat：運行時間監控（收集系統運行時的數據）

ELK 簡單架構圖：

2. 環境准備

服務器環境：Centos 7.0（目前單機，后續再部署集群）

Elasticsearch 和 Logstash 需要 Java 環境，Elasticsearch 推薦的版本為 Java 8，安裝教程：確定穩定的 Spring Cloud 相關環境版本

另外，我們需要修改下服務器主機信息：

[root@node1 ~]# vi /etc/hostname
node1

[root@node1 ~]# vi /etc/hosts
192.168.0.11 node1
127.0.0.1   node1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1         node1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6

注意：我之前安裝 Elasticsearch 和 Kibana 都是最新版本（6.x），但和 Spring Cloud 集成有些問題，所以就采用了 5.x 版本（具體 5.6.9 版本）

3. 安裝 Elasticsearch

運行以下命令將 Elasticsearch 公共 GPG 密鑰導入 rpm：

[root@node1 ~]# rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

在/etc/yum.repos.d/目錄中，創建一個名為elasticsearch.repo的文件，添加下面配置：

[elasticsearch-5.x]
name=Elasticsearch repository for 5.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/5.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md

Elasticsearch 源創建完成之后，通過 makecache 查看源是否可用，然后通過 yum 安裝 Elasticsearch：

[root@node1 ~]# yum makecache && yum install elasticsearch -y

修改配置（啟動地址和端口）：

[root@node1 ~]# vi /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
network.host: node1  # 默認localhost，自定義為ip
http.port: 9200

要將 Elasticsearch 配置為在系統引導時自動啟動，運行以下命令：

[root@node1 ~]# sudo /bin/systemctl daemon-reload
[root@node1 ~]# sudo /bin/systemctl enable elasticsearch.service

Elasticsearch 可以按如下方式啟動和停止：

[root@node1 ~]# sudo systemctl start elasticsearch.service
[root@node1 ~]# sudo systemctl stop elasticsearch.service

列出 Elasticsearch 服務的日志：

[root@node1 ~]# sudo journalctl --unit elasticsearch
-- Logs begin at 三 2018-05-09 10:13:46 CEST, end at 三 2018-05-09 10:53:53 CEST. --
5月 09 10:53:43 node1 systemd[1]: [/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service:8] Unknown lvalue 'RuntimeDirectory' in section 'Service'
5月 09 10:53:43 node1 systemd[1]: [/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service:8] Unknown lvalue 'RuntimeDirectory' in section 'Service'
5月 09 10:53:48 node1 systemd[1]: Starting Elasticsearch...
5月 09 10:53:48 node1 systemd[1]: Started Elasticsearch.
5月 09 10:53:48 node1 elasticsearch[2908]: which: no java in (/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin)
5月 09 10:53:48 node1 elasticsearch[2908]: could not find java; set JAVA_HOME or ensure java is in PATH
5月 09 10:53:48 node1 systemd[1]: elasticsearch.service: main process exited, code=exited, status=1/FAILURE
5月 09 10:53:48 node1 systemd[1]: Unit elasticsearch.service entered failed state.

出現了錯誤，具體信息是未找到JAVA_HOME環境變量，但我們明明已經配置過了。

解決方式（參考資料：https://segmentfault.com/q/1010000004715131）：

[root@node1 ~]# vi /etc/sysconfig/elasticsearch
JAVA_HOME=/usr/local/java

重新啟動：

sudo systemctl restart elasticsearch.service

或者通過systemctl命令，查看 Elasticsearch 啟動狀態：

[root@node1 ~]# systemctl status elasticsearch.service
elasticsearch.service - Elasticsearch
   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service; enabled)
   Active: active (running) since 一 2018-05-14 05:13:45 CEST; 4h 5min ago
     Docs: http://www.elastic.co
  Process: 951 ExecStartPre=/usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-systemd-pre-exec (code=exited, status=0/SUCCESS)
 Main PID: 953 (java)
   CGroup: /system.slice/elasticsearch.service
           └─953 /usr/local/java/bin/java -Xms2g -Xmx2g -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingO...

5月 14 05:13:45 node1 systemd[1]: Started Elasticsearch.

發現 Elasticsearch 已經成功啟動。

查看 Elasticsearch 信息：

[root@node1 ~]# curl -XGET 'http://node1:9200/?pretty'
{
  "name" : "AKmrtMm",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "r7lG3UBXQ-uTLHInJxbOJA",
  "version" : {
    "number" : "5.6.9",
    "build_hash" : "877a590",
    "build_date" : "2018-04-12T16:25:14.838Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "6.6.1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

4. 安裝 Kibana

運行以下命令將 Elasticsearch 公共 GPG 密鑰導入 rpm：

[root@node1 ~]# rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

在/etc/yum.repos.d/目錄中，創建一個名為kibana.repo的文件，添加下面配置：

[kibana-5.x]
name=Kibana repository for 5.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/5.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md

安裝 Kibana：

[root@node1 ~]# yum makecache && yum install kibana -y

修改配置（地址和端口，以及 Elasticsearch 的地址，注意server.host只能填寫服務器的 IP 地址）：

[root@node1 ~]# vi /etc/kibana/kibana.yml

# Kibana is served by a back end server. This setting specifies the port to use.
server.port: 5601

# Specifies the address to which the Kibana server will bind. IP addresses and host names are both valid values.
# The default is 'localhost', which usually means remote machines will not be able to connect.
# To allow connections from remote users, set this parameter to a non-loopback address.
server.host: "192.168.0.11"

# The Kibana server's name.  This is used for display purposes.
server.name: "kibana-server"

# The URL of the Elasticsearch instance to use for all your queries.
elasticsearch.url: "http://node1:9200"

# 配置kibana的日志文件路徑，不然默認是messages里記錄日志
logging.dest: /var/log/kibana.log 

創建日志文件：

[root@node1 ~]# touch /var/log/kibana.log; chmod 777 /var/log/kibana.log

要將 Kibana 配置為在系統引導時自動啟動，運行以下命令：

[root@node1 ~]# sudo /bin/systemctl daemon-reload
[root@node1 ~]# sudo /bin/systemctl enable kibana.service

Kibana 可以如下啟動和停止

[root@node1 ~]# sudo systemctl start kibana.service
[root@node1 ~]# sudo systemctl stop kibana.service

查看啟動日志：

[root@node1 ~]# sudo journalctl --unit kibana
5月 09 11:14:48 node1 systemd[1]: Starting Kibana...
5月 09 11:14:48 node1 systemd[1]: Started Kibana.

然后瀏覽器訪問：http://node1:5601

初次使用時，會讓你配置一個默認的 index，也就是你至少需要關聯一個 Elasticsearch 里的 Index，可以使用 pattern 正則匹配。

注意：如果 Elasticsearch 中沒有數據的話，你是無法創建 Index 的。

如果 Spring Cloud Sleuth Zipkin + Stream + RabbitMQ 配置正確的話（以后再詳細說明），服務追蹤的數據就已經存儲在 Elasticsearch 中了。

5. Kibana 使用

創建zipkin:*索引（*匹配后面所有字符）：

然后就可以查看服務追蹤的數據了：

也可以創建自定義儀表盤：

6. Elasticsearch 命令

創建索引：

$ curl -XPUT 'http://node1:9200/twitter'

查看 Index 索引列表：

$ curl -XGET http://node1:9200/_cat/indices
yellow open twitter k1KnzWyYRDeckjt7GASh8w 5 1 1 0 5.1kb 5.1kb
yellow open .kibana 8zJGQkq8TwC4s3JJLMX44g 1 1 1 0   4kb   4kb
yellow open student iZPqPcwrQbifGOfE9DQYvg 5 1 0 0  955b  955b

添加 Document 數據：

$ curl -XPUT 'http://node1:9200/twitter/tweet/1' -d '{
    "user" : "kimchy",
    "post_date" : "2009-11-15T14:12:12",
    "message" : "trying out Elastic Search"
}'

獲取 Document 數據：

$ curl -XGET 'http://node1:9200/twitter/tweet/1'
{"_index":"twitter","_type":"tweet","_id":"1","_version":1,"found":true,"_source":{
    "user" : "kimchy",
    "post_date" : "2009-11-15T14:12:12",
    "message" : "trying out Elastic Search"
}}%

查詢zipkin索引下面的數據：

$ curl -XGET 'http://node1:9200/zipkin:*/_search'

參考資料：

• 集中式日志系統 ELK 協議棧詳解
• ELK+Filebeat搭建實時日志分析平台
• 如何在CentOS 7上安裝Elasticsearch，Logstash和Kibana（ELK堆棧）
• Spring Cloud Sleuth進階實戰
• How To Install Elasticsearch, Logstash, and Kibana (ELK Stack) on CentOS 7
• 如何在 CentOS 7 上安裝 Elastic Stack
• 搭建ELK日志分析平台（下）—— 搭建kibana和logstash服務器（推薦）
• 搭建ELK日志分析平台（上）—— ELK介紹及搭建 Elasticsearch 分布式集群（推薦）