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小知识：Docker安装ELK并实现JSON格式日志分析的方法

elk是什么

elk是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及前端展示的解决方案，是三个产品的首字母缩写，分别是elasticsearch、logstash和kibana。

其中logstash负责对日志进行处理，如日志的过滤、日志的格式化等；elasticsearch具有强大的文本搜索能力，因此作为日志的存储容器；而kibana负责前端的展示。

elk搭建架构如下图：

%小知识：Docker安装ELK并实现JSON格式日志分析的方法-猿站网-插图

加入了filebeat用于从不同的客户端收集日志，然后传递到logstash统一处理。

elk的搭建

因为elk是三个产品，可以选择依次安装这三个产品。

这里选择使用docker安装elk。

docker安装elk也可以选择分别下载这三个产品的镜像并运行，但是本次使用直接下载elk的三合一镜像来安装。

因此首先要保证已经有了docker的运行环境，docker运行环境的搭建请查看：https://blog.csdn.net/qq13112…

拉取镜像

有了docker环境之后，在服务器运行命令：

docker pull sebp/elk

这个命令是在从docker仓库下载elk三合一的镜像，总大小为2个多g，如果发现下载速度过慢，可以将docker仓库源地址替换为国内源地址。

下载完成之后，查看镜像：

docker images

%小知识：Docker安装ELK并实现JSON格式日志分析的方法-1猿站网-插图

logstash配置

在/usr/config/logstash目录下新建beats-input.conf，用于日志的输入：

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input {
beats {
port => 5044
}
}

新建output.conf，用于日志由logstash到elasticsearch的输出：

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output {
elasticsearch {
hosts => [“localhost”]
manage_template => false
index => “%{[@metadata][beat]}”
}
}

其中的index为输出到elasticsearch后的index。

运行容器

有了镜像之后直接启动即可：

docker run -d -p 5044:5044 -p 5601:5601 -p 9203:9200 -p 9303:9300 -v /var/data/elk:/var/lib/elasticsearch -v /usr/config/logstash:/etc/logstash/conf.d –name=elk sebp/elk

-d的意思是后台运行容器；

-p的意思是宿主机端口:容器端口，即将容器中使用的端口映射到宿主机上的某个端口，elasticsearch的默认端口是9200和9300，由于我的机器上已经运行了3台elasticsearch实例，因此此处将映射端口进行了修改；

-v的意思是宿主机的文件|文件夹:容器的文件|文件夹，此处将容器中elasticsearch 的数据挂载到宿主机的/var/data/elk上，以防容器重启后数据的丢失；并且将logstash的配置文件挂载到宿主机的/usr/config/logstash目录。

–name的意思是给容器命名，命名是为了之后操作容器更加方便。

如果你之前搭建过elasticsearch的话，会发现搭建的过程中有各种错误，但是使用docker搭建elk的过程中并没有出现那些错误。

运行后查看容器：

docker ps

%小知识：Docker安装ELK并实现JSON格式日志分析的方法-2猿站网-插图

查看容器日志：

docker logs -f elk

进入容器：

docker exec -it elk /bin/bash

修改配置后重启容器：

docker restart elk

查看kinaba

浏览器输入http://my_host:5601/

即可看到kinaba界面。此时elasticsearch中还没有数据，需要安装filebeat采集数据到elk中。

filebeat搭建

filebeat用于采集数据并上报到logstash或者elasticsearch，在需要采集日志的服务器上下载filebeat并解压即可使用

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-6.2.1-linux-x86_64.tar.gz

tar -zxvf filebeat-6.2.1-linux-x86_64.tar.gz

修改配置文件

进入filebeat，修改filebeat.yml。

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filebeat.prospectors:
– type: log
#需要设置为true配置才能生效
enabled: true
path:
#配置需要采集的日志路径
– /var/log/*.log
#可以打一个tag以后分类使用
tag: [“my_tag”]
#对应elasticsearch的type
document_type: my_type
setup.kibana:
#此处为kibana的ip及端口，即kibana:5601
host: “”
output.logstash:
#此处为logstash的ip及端口，即logstash:5044
host: [“”]
#需要设置为true，否则不生效
enabled: true
#如果想直接从filebeat采集数据到elasticsearch，则可以配置output.elasticsearch的相关配置

运行filebeat

运行：

./filebeat -e -c filebeat.yml -d “publish”

此时可以看到filebeat会将配置的path下的log发送到logstash；然后在elk中，logstash处理完数据之后就会发送到elasticsearch。但我们想做的是通过elk进行数据分析，因此导入到elasticsearch的数据必须是json格式的。

这是之前我的单条日志的格式：

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2019-10-22 10:44:03.441 info rmjk.interceptors.ipinterceptor line:248 – {“clienttype”:”1″,”decode”:”0fbd93a286533d071″,”eatype”:2,”eaid”:191970823383420928,”ip”:”xx.xx.xx.xx”,”model”:”honor stf-al10″,”ostype”:”9″,”path”:”/applicationenter”,”result”:5,”session”:”ef0a5c4bca424194b29e2ff31632ee5c”,”timestamp”:1571712242326,”uid”:”130605789659402240″,”v”:”2.2.4″}

导入之后不好分析，之后又想到使用logstash的filter中的grok来处理日志使之变成json格式之后再导入到elasticsearch中，但是由于我的日志中的参数是不固定的，发现难度太大了，于是转而使用logback，将日志直接格式化成json之后，再由filebeat发送。

logback配置

我的项目是spring boot，在项目中加入依赖：

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<dependency>
<groupid>net.logstash.logback</groupid>
<artifactid>logstash-logback-encoder</artifactid>
<version>5.2</version>
</dependency>

然后在项目中的resource目录下加入logback.xml：

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<?xml version=”1.0″ encoding=”utf-8″?>
<configuration>
<!–
说明：
1、日志级别及文件
日志记录采用分级记录，级别与日志文件名相对应，不同级别的日志信息记录到不同的日志文件中
例如：error级别记录到log_error_xxx.log或log_error.log（该文件为当前记录的日志文件），而log_error_xxx.log为归档日志，
日志文件按日期记录，同一天内，若日志文件大小等于或大于2m，则按0、1、2…顺序分别命名
例如log-level-2013-12-21.0.log
其它级别的日志也是如此。
2、文件路径
若开发、测试用，在eclipse中运行项目，则到eclipse的安装路径查找logs文件夹，以相对路径../logs。
若部署到tomcat下，则在tomcat下的logs文件中
3、appender
fileerror对应error级别，文件名以log-error-xxx.log形式命名
filewarn对应warn级别，文件名以log-warn-xxx.log形式命名
fileinfo对应info级别，文件名以log-info-xxx.log形式命名
filedebug对应debug级别，文件名以log-debug-xxx.log形式命名
stdout将日志信息输出到控制上，为方便开发测试使用
–>
<contextname>service</contextname>
<property name=”log_path” value=”logs”/>
<!–设置系统日志目录–>
<property name=”appdir” value=”doctor”/>
<!– 日志记录器，日期滚动记录 –>
<appender name=”fileerror” class=”ch.qos.logback.core.rolling.rollingfileappender”>
<!– 正在记录的日志文件的路径及文件名 –>
<file>${log_path}/${appdir}/log_error.log</file>
<!– 日志记录器的滚动策略，按日期，按大小记录 –>
<rollingpolicy class=”ch.qos.logback.core.rolling.timebasedrollingpolicy”>
<!– 归档的日志文件的路径，例如今天是2013-12-21日志，当前写的日志文件路径为file节点指定，可以将此文件与file指定文件路径设置为不同路径，从而将当前日志文件或归档日志文件置不同的目录。
而2013-12-21的日志文件在由filenamepattern指定。%d{yyyy-mm-dd}指定日期格式，%i指定索引 –>
<filenamepattern>${log_path}/${appdir}/error/log-error-%d{yyyy-mm-dd}.%i.log</filenamepattern>
<!– 除按日志记录之外，还配置了日志文件不能超过2m，若超过2m，日志文件会以索引0开始，
命名日志文件，例如log-error-2013-12-21.0.log –>
<timebasedfilenamingandtriggeringpolicy class=”ch.qos.logback.core.rolling.sizeandtimebasedfnatp”>
<maxfilesize>2mb</maxfilesize>
</timebasedfilenamingandtriggeringpolicy>
</rollingpolicy>
<!– 追加方式记录日志 –>
<append>true</append>
<!– 日志文件的格式 –>
<encoder class=”ch.qos.logback.classic.encoder.patternlayoutencoder”>
<pattern>%d{yyyy-mm-dd hh:mm:ss.sss} %-5level %logger line:%-3l – %msg%n</pattern>
<charset>utf-8</charset>
</encoder>
<!– 此日志文件只记录info级别的 –>
<filter class=”ch.qos.logback.classic.filter.levelfilter”>
<level>error</level>
<onmatch>accept</onmatch>
<onmismatch>deny</onmismatch>
</filter>
</appender>
<!– 日志记录器，日期滚动记录 –>
<appender name=”filewarn” class=”ch.qos.logback.core.rolling.rollingfileappender”>
<!– 正在记录的日志文件的路径及文件名 –>
<file>${log_path}/${appdir}/log_warn.log</file>
<!– 日志记录器的滚动策略，按日期，按大小记录 –>
<rollingpolicy class=”ch.qos.logback.core.rolling.timebasedrollingpolicy”>
<!– 归档的日志文件的路径，例如今天是2013-12-21日志，当前写的日志文件路径为file节点指定，可以将此文件与file指定文件路径设置为不同路径，从而将当前日志文件或归档日志文件置不同的目录。
而2013-12-21的日志文件在由filenamepattern指定。%d{yyyy-mm-dd}指定日期格式，%i指定索引 –>
<filenamepattern>${log_path}/${appdir}/warn/log-warn-%d{yyyy-mm-dd}.%i.log</filenamepattern>
<!– 除按日志记录之外，还配置了日志文件不能超过2m，若超过2m，日志文件会以索引0开始，
命名日志文件，例如log-error-2013-12-21.0.log –>
<timebasedfilenamingandtriggeringpolicy class=”ch.qos.logback.core.rolling.sizeandtimebasedfnatp”>
<maxfilesize>2mb</maxfilesize>
</timebasedfilenamingandtriggeringpolicy>
</rollingpolicy>
<!– 追加方式记录日志 –>
<append>true</append>
<!– 日志文件的格式 –>
<encoder class=”ch.qos.logback.classic.encoder.patternlayoutencoder”>
<pattern>%d{yyyy-mm-dd hh:mm:ss.sss} %-5level %logger line:%-3l – %msg%n</pattern>
<charset>utf-8</charset>
</encoder>
<!– 此日志文件只记录info级别的 –>
<filter class=”ch.qos.logback.classic.filter.levelfilter”>
<level>warn</level>
<onmatch>accept</onmatch>
<onmismatch>deny</onmismatch>
</filter>
</appender>
<!– 日志记录器，日期滚动记录 –>
<appender name=”fileinfo” class=”ch.qos.logback.core.rolling.rollingfileappender”>
<!– 正在记录的日志文件的路径及文件名 –>
<file>${log_path}/${appdir}/log_info.log</file>
<!– 日志记录器的滚动策略，按日期，按大小记录 –>
<rollingpolicy class=”ch.qos.logback.core.rolling.timebasedrollingpolicy”>
<!– 归档的日志文件的路径，例如今天是2013-12-21日志，当前写的日志文件路径为file节点指定，可以将此文件与file指定文件路径设置为不同路径，从而将当前日志文件或归档日志文件置不同的目录。
而2013-12-21的日志文件在由filenamepattern指定。%d{yyyy-mm-dd}指定日期格式，%i指定索引 –>
<filenamepattern>${log_path}/${appdir}/info/log-info-%d{yyyy-mm-dd}.%i.log</filenamepattern>
<!– 除按日志记录之外，还配置了日志文件不能超过2m，若超过2m，日志文件会以索引0开始，
命名日志文件，例如log-error-2013-12-21.0.log –>
<timebasedfilenamingandtriggeringpolicy class=”ch.qos.logback.core.rolling.sizeandtimebasedfnatp”>
<maxfilesize>2mb</maxfilesize>
</timebasedfilenamingandtriggeringpolicy>
</rollingpolicy>
<!– 追加方式记录日志 –>
<append>true</append>
<!– 日志文件的格式 –>
<encoder class=”ch.qos.logback.classic.encoder.patternlayoutencoder”>
<pattern>%d{yyyy-mm-dd hh:mm:ss.sss} %-5level %logger line:%-3l – %msg%n</pattern>
<charset>utf-8</charset>
</encoder>
<!– 此日志文件只记录info级别的 –>
<filter class=”ch.qos.logback.classic.filter.levelfilter”>
<level>info</level>
<onmatch>accept</onmatch>
<onmismatch>deny</onmismatch>
</filter>
</appender>
<appender name=”jsonlog” class=”ch.qos.logback.core.rolling.rollingfileappender”>
<!– 正在记录的日志文件的路径及文件名 –>
<file>${log_path}/${appdir}/log_ipinterceptor.log</file>
<rollingpolicy class=”ch.qos.logback.core.rolling.timebasedrollingpolicy”>
<filenamepattern>${log_path}/${appdir}/log_ipinterceptor.%d{yyyy-mm-dd}.log</filenamepattern>
</rollingpolicy>
<encoder class=”net.logstash.logback.encoder.loggingeventcompositejsonencoder”>
<jsonfactorydecorator class=”net.logstash.logback.decorate.characterescapesjsonfactorydecorator”>
<escape>
<targetcharactercode>10</targetcharactercode>
<escapesequence>u2028</escapesequence>
</escape>
</jsonfactorydecorator>
<providers>
<pattern>
<pattern>
{
“timestamp”:”%date{iso8601}”,
“uid”:”%mdc{uid}”,
“requestip”:”%mdc{ip}”,
“id”:”%mdc{id}”,
“clienttype”:”%mdc{clienttype}”,
“v”:”%mdc{v}”,
“decode”:”%mdc{decode}”,
“dataid”:”%mdc{dataid}”,
“datatype”:”%mdc{datatype}”,
“vid”:”%mdc{vid}”,
“did”:”%mdc{did}”,
“cid”:”%mdc{cid}”,
“tagid”:”%mdc{tagid}”
}
</pattern>
</pattern>
</providers>
</encoder>
</appender>
<!– 彩色日志 –>
<!– 彩色日志依赖的渲染类 –>
<conversionrule conversionword=”clr” converterclass=”org.springframework.boot.logging.logback.colorconverter”/>
<conversionrule conversionword=”wex”
converterclass=”org.springframework.boot.logging.logback.whitespacethrowableproxyconverter”/>
<conversionrule conversionword=”wex”
converterclass=”org.springframework.boot.logging.logback.extendedwhitespacethrowableproxyconverter”/>
<!– 彩色日志格式 –>
<property name=”console_log_pattern”
value=”${console_log_pattern:-%clr(%d{yyyy-mm-dd hh:mm:ss.sss}){faint} %clr(${log_level_pattern:-%5p}) %clr(${pid:- }){magenta} %clr(—){faint} %clr([%15.15t]){faint} %clr(%-40.40logger{39}){cyan} %clr(:){faint} %m%n${log_exception_conversion_word:-%wex}}”/>
<appender name=”stdout” class=”ch.qos.logback.core.consoleappender”>
<!–encoder 默认配置为patternlayoutencoder–>
<encoder>
<pattern>${console_log_pattern}</pattern>
<charset>utf-8</charset>
</encoder>
<!–此日志appender是为开发使用，只配置最底级别，控制台输出的日志级别是大于或等于此级别的日志信息–>
<filter class=”ch.qos.logback.classic.filter.thresholdfilter”>
<level>debug</level>
</filter>
</appender>
<!– 指定项目中某个包，当有日志操作行为时的日志记录级别 –>
<!– rmjk.dao.mappe为根包，也就是只要是发生在这个根包下面的所有日志操作行为的权限都是debug –>
<!– 级别依次为【从高到低】：fatal > error > warn > info > debug > trace –>
<logger name=”rmjk.dao.mapper” level=”debug”/>
<logger name=”rmjk.service” level=”debug”/>
<!–显示日志–>
<logger name=”org.springframework.jdbc.core” additivity=”false” level=”debug”>
<appender-ref ref=”stdout”/>
<appender-ref ref=”fileinfo”/>
</logger>
<!– 打印json日志  –>
<logger name=”ipinterceptor” level=”info” additivity=”false”>
<appender-ref ref=”jsonlog”/>
</logger>
<!– 生产环境下，将此级别配置为适合的级别，以免日志文件太多或影响程序性能 –>
<root level=”info”>
<appender-ref ref=”fileerror”/>
<appender-ref ref=”filewarn”/>
<appender-ref ref=”fileinfo”/>
<!– 生产环境将请stdout,testfile去掉 –>
<appender-ref ref=”stdout”/>
</root>
</configuration>

其中的关键为：

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<logger name=”ipinterceptor” level=”info” additivity=”false”>
<appender-ref ref=”jsonlog”/>
</logger>

在需要打印的文件中引入slf4j：

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private static final logger log = loggerfactory.getlogger(“ipinterceptor”);

mdc中放入需要打印的信息：

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mdc.put(“ip”, ipaddress);
mdc.put(“path”, servletpath);
mdc.put(“uid”, parammap.get(“uid”) == null ? “” : parammap.get(“uid”).tostring());

此时如果使用了log.info(“msg”)的话，打印的内容会输入到日志的message中，日志格式如下：

%小知识：Docker安装ELK并实现JSON格式日志分析的方法-3猿站网-插图

修改logstash配置

修改/usr/config/logstash目录下的beats-input.conf：

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input {
beats {
port => 5044
codec => “json”
}
}

只加了一句codec => “json”，但是logstash会按照json格式来解析输入的内容。

因为修改了配置，重启elk：

docker restart elk

这样，当我们的日志生成完毕之后，使用filebeat导入到elk中，就可以通过kibana来进行日志分析了。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000020787873

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