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ELK 日志分析系统

news 来源：原创 2025/6/14 7:07:22

一、ELK 概述：日志管理的革新方案

在当今数字化转型加速的时代，企业 IT 系统每天都会产生海量的日志数据，这些数据蕴含着应用运行状态、用户行为、安全事件等关键信息。然而，传统的日志管理方式由于分散存储、检索效率低下、缺乏深度分析能力等问题，已经难以满足企业高效运维与业务洞察的需求。ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）作为业界主流的开源日志分析解决方案，通过三大组件的协同工作，构建了从日志采集、清洗、存储到实时分析的完整闭环。

1.1 日志管理的挑战与 ELK 的诞生

传统日志管理面临的主要挑战包括：

  • 分散存储：日志分散在不同设备和服务器上，难以统一管理
  • 检索效率低：使用 grep、awk 等命令难以应对大规模数据检索需求
  • 分析能力不足：缺乏对日志数据的深度分析和可视化展示能力
  • 实时性欠缺：无法及时发现和响应系统异常

ELK 平台的出现完美解决了这些问题。它由三个核心开源工具组成：

  • Elasticsearch：分布式搜索引擎，负责日志的索引和存储
  • Logstash：数据处理管道，负责日志的收集、过滤和格式化
  • Kibana：可视化平台，负责日志数据的展示和分析

1.2 ELK 日志处理流程

ELK 处理日志数据的基本流程包括四个关键步骤：

  1. 集中化管理：将分散在各服务器的日志集中收集
  2. 格式化处理：使用 Logstash 对日志进行解析和格式化
  3. 索引存储：将格式化后的数据存入 Elasticsearch
  4. 可视化展示：通过 Kibana 进行数据的查询和可视化分析

这种流水线式的处理方式，使得海量日志数据能够被高效处理和分析，为企业运维和决策提供有力支持。

二、Elasticsearch：分布式搜索与存储引擎

2.1 Elasticsearch 核心概念解析

2.1.1 接近实时 (NRT) 特性

Elasticsearch 是一个接近实时的搜索平台，这意味着从索引一个文档到该文档能够被搜索到之间存在轻微的延迟，通常为 1 秒左右。这种特性使得 ELK 能够满足大部分实时日志分析的需求。

2.1.2 集群、节点与索引
  • 集群 (Cluster)：由一个或多个节点组成，共同存储整个数据，并提供索引和搜索功能。每个集群有唯一的名字，默认为 "elasticsearch"。
  • 节点 (Node)：集群中的单个服务器，存储数据并参与集群的索引和搜索功能。节点通过配置集群名称加入指定集群。
  • 索引 (Index)：具有相似特征的文档集合，类似于关系数据库中的数据库。索引由小写字母命名，一个集群中可以有多个索引。
2.1.3 类型、文档与 JSON 格式
  • 类型 (Type)：索引的逻辑分类，一个索引可以定义多种类型。例如博客平台中可以定义用户、博客、评论等不同类型。
  • 文档 (Document)：可被索引的基础信息单元，以 JSON 格式表示。一个文档必须属于某个索引的某个类型。
  • JSON 格式：Elasticsearch 使用 JSON 作为数据交互格式，这使得它与现代 Web 应用具有良好的兼容性。
2.1.4 分片与复制机制

  • 分片 (Shards)：将索引划分成多个部分，每个分片是一个独立的 "索引"，可以放置在集群中的任意节点。分片的作用是：

    • 实现水平扩展，突破单个节点的存储限制
    • 支持分布式并行操作，提高性能和吞吐量

  • 复制 (Replicas)：分片的副本，用于提供高可用性和扩展搜索能力：

    • 当主分片故障时，副本分片可以接管，保证数据不丢失
    • 搜索请求可以在所有副本上并行执行，提高查询效率

默认情况下，Elasticsearch 7.0 以后的版本中，每个索引默认有 1 个主分片和 1 个副本分片。这种设置在保证数据可靠性的同时，也兼顾了性能需求。

2.2 Elasticsearch 集群部署实战

2.2.1 环境准备

本次部署使用 3 台服务器构建 Elasticsearch 集群，主机规划如下：

主机名IP 地址操作系统安装软件
elk1192.168.10.101Openeuler 24Elasticsearch
elk2192.168.10.102Openeuler 24Elasticsearch
elk3192.168.10.103Openeuler 24Elasticsearch
2.2.2 系统基础配置

以 elk1 节点为例，进行系统基础配置：

设置主机名

hostnamectl set-hostname elk1

配置 hosts 文件

cat <<EOF >>/etc/hosts
192.168.10.101 elk1
192.168.10.102 elk2
192.168.10.103 elk3
EOF

关闭防火墙和 SELinux

systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
setenforce 0
sed -i "s/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/" /etc/selinux/config

创建专用用户

useradd es

安装 Java 环境

dnf -y install java-11

配置资源限制

vim /etc/security/limits.conf
# 添加以下内容
es soft nofile 65535
es hard nofile 65535
es soft nproc 65535
es hard nproc 65535
es soft memlock unlimited
es hard memlock unlimited

调整系统参数

vim /etc/sysctl.conf
# 添加以下内容
vm.max_map_count=655360
sysctl -p
2.2.3 Elasticsearch 安装与配置
解压安装包
tar zxvf elasticsearch-7.10.0-linux-x86_64.tar.gz
mv elasticsearch-7.10.0 /usr/local/elasticsearch

配置 JVM 参数

vim /usr/local/elasticsearch/config/jvm.options
# 修改为
-Xms2g
-Xmx2g

修改主配置文件

vim /usr/local/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
# 添加以下内容
node.name: elk1
cluster.name: kgc-elk-cluster
path.data: /elk/data
path.logs: /elk/logs
bootstrap.memory_lock: false
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["elk1", "elk2", "elk3"]
cluster.initial_master_nodes: ["elk1"]

创建数据目录并授权

mkdir -p /elk/data /elk/logs
chown -R es:es /elk/
chown -R es:es /usr/local/elasticsearch/

启动 Elasticsearch

su - es
nohup /usr/local/elasticsearch/bin/elasticsearch &

验证集群状态

curl http://192.168.10.101:9200/_cat/nodes

输出结果中带有星号 (*) 的节点为 master 节点，至此 Elasticsearch 集群部署完成。

三、Logstash：多功能日志处理管道

3.1 Logstash 架构与工作原理

Logstash 是一个用 JRuby 编写的强大数据处理工具，运行在 JVM 上，主要用于日志的收集、过滤和输出。它的设计理念非常简洁：只做三件事 —— 数据输入、数据加工和数据输出。

3.1.1 三阶段处理模型

Logstash 的工作流程分为三个主要阶段：

  1. Input 阶段：负责从各种来源读取数据

    • file：从文件读取
    • syslog：监听 514 端口接收系统日志
    • redis：从 Redis 服务器获取数据
    • beats：接收来自 Filebeat 等 Beats 工具的事件

  2. Filter 阶段：对数据进行处理和转换

    • grok：通过正则表达式解析和结构化文本
    • mutate：执行字段转换，如重命名、删除、替换
    • drop：丢弃指定事件
    • clone：复制事件并修改字段
    • geoip：添加 IP 地址的地理位置信息

  3. Output 阶段：将处理后的数据输出到目标位置

    • elasticsearch：发送到 Elasticsearch 进行存储和搜索
    • file：写入磁盘文件
    • mongodb：发送到 MongoDB 数据库
    • redis：发送到 Redis 作为中间缓存
    • graphite/statsd：发送到监控系统

3.2 Logstash 安装与基础配置

3.2.1 安装 Logstash

在 Logstash 服务器上执行以下操作：

systemctl stop firewalld
setenforce 0
tar zxvf logstash-7.10.0-linux-x86_64.tar.gz
yum -y install java-11
mv logstash-7.10.0 /usr/local/logstash
chmod -R 777 /usr/local/logstash/data/
3.2.2 测试安装

输出到屏幕测试

/usr/local/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin {} } output { stdout { codec => rubydebug } }'

输入任意字符串，如 "nihao"，会看到格式化的日志输出。

输出到 Elasticsearch 测试

/usr/local/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin {} } output { stdout { codec => rubydebug } elasticsearch { hosts => ["192.168.10.103:9200"] } }'

输入字符串后，可以通过以下命令查看 Elasticsearch 中的索引：

curl -XGET "http://localhost:9200/_cat/indices?v"

3.3 Logstash 实战：收集系统日志

3.3.1 配置文件编写

创建系统日志收集配置文件：

chmod o+r /var/log/messages
touch /usr/local/logstash/system.conf
vim /usr/local/logstash/system.conf

配置文件内容：

input {file {path => "/var/log/messages"type => "system"start_position => "beginning"}
}
output {elasticsearch {hosts => ["192.168.10.101:9200"]index => "system-%{+YYYY.M.dd}"}
}
3.3.2 启动 Logstash 并验证
/usr/local/logstash/bin/logstash -f /usr/local/logstash/system.conf

查看生成的索引：

curl -XGET "http://localhost:9200/_cat/indices?v"

四、Filebeat：轻量级日志收集器

4.1 Filebeat 简介与优势

Filebeat 是一个轻量级的日志收集器，作为 Beats 家族的成员，它设计用于高效地收集服务器日志并发送给 Logstash 或 Elasticsearch。相比 Logstash，Filebeat 具有以下优势：

资源占用低：基于 Go 语言开发，内存和 CPU 占用率低

部署简单：单二进制文件，无需复杂配置

可靠性高：支持日志数据的持久化存储，确保不丢失

功能丰富：支持多种输出目标和数据转换

4.2 Filebeat 集成实战：收集 Web 日志

4.2.1 环境准备

在 elk2 主机上安装 HTTP 服务并生成日志：

yum -y install httpd
systemctl start httpd
echo "www.kgc.com" >/var/www/html/index.html
curl 192.168.10.102 www.kgc.com
cat /var/log/httpd/access_log
4.2.2 安装与配置 Filebeat

安装 Filebeat

tar zxvf filebeat-7.10.0-linux-x86_64.tar.gz
mv filebeat-7.10.0-linux-x86_64 /usr/local/filebeat

配置 Filebeat 输出到 Logstash

mv /usr/local/filebeat/filebeat.yml /usr/local/filebeat/filebeat.yml.bak
vim /usr/local/filebeat/filebeat.yml

配置文件内容：

filebeat.inputs:
- type: logpaths:- /var/log/httpd/access_logoutput.logstash:hosts: ["192.168.10.102:5044"]

启动 Filebeat

/usr/local/filebeat/filebeat -c /usr/local/filebeat/filebeat.yml &
4.2.3 配置 Logstash 接收 Filebeat 数据

修改 Logstash 配置文件：

vim /usr/local/logstash/config/beats.conf

配置内容：

input {beats {port => "5044"codec => "json"}
}
output {elasticsearch {hosts => ["192.168.10.103:9200"]index => "weblog-beat-%{+YY.M.dd}"}
}

启动 Logstash：

/usr/local/logstash/bin/logstash -f /usr/local/logstash/config/beats.conf --path.data=/usr/local/logstash/config.d/web01 &

五、Kibana：日志数据可视化平台

5.1 Kibana 功能与特性

Kibana 是一个开源的分析和可视化平台，与 Elasticsearch 无缝集成，提供以下核心功能：

  • 数据搜索与探索：通过友好的 Web 界面搜索 Elasticsearch 中的数据
  • 可视化分析：支持多种图表类型（柱状图、折线图、饼图等）进行数据可视化
  • 仪表盘创建：将多个可视化组件组合成自定义仪表盘
  • 复杂数据分析：支持数据聚合、过滤和钻取分析
  • 多数据源整合：可视化来自多个 Elasticsearch 索引的数据
  • 简单数据导出：支持将分析结果导出为多种格式

5.2 Kibana 安装与配置

5.2.1 安装 Kibana

在 elk1 主机上执行：

tar zxvf kibana-7.10.0-linux-x86_64.tar.gz
mv kibana-7.10.0-linux-x86_64 /usr/local/kibana
5.2.2 配置 Kibana

修改主配置文件：

vim /usr/local/kibana/config/kibana.yml

配置内容：

server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.10.103:9200"]
kibana.index: ".kibana"

授权：

chown -R es:es /usr/local/kibana/
5.2.3 启动与验证

启动 Kibana：

su - es
nohup /usr/local/kibana/bin/kibana &

浏览器访问http://192.168.10.103:5601，首次访问需要创建索引模式。输入索引模式名称，如 "system-*"，选择时间字段 "@timestamp"，即可完成索引模式创建。

六、ELK 集群管理与优化

6.1 索引管理

6.1.1 索引创建与删除

创建索引

curl -XPUT "http://localhost:9200/my_index"

删除单个索引

curl -XDELETE "http://localhost:9200/my_index"

批量删除索引

curl -XDELETE "http://localhost:9200/logs-*,old_index"
6.1.2 索引状态查看
curl -XGET "http://localhost:9200/_cat/indices?v"

6.2 集群优化策略

6.2.1 分片与副本优化
  • 主分片数量：创建索引时根据数据量规划主分片数量，通常每个主分片建议不超过 50GB
  • 副本数量：根据集群节点数量设置副本数量，确保高可用性
  • 动态调整：可以随时调整副本数量，但主分片数量创建后不能修改
# 修改副本数量
curl -XPUT "http://localhost:9200/my_index/_settings" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"index": {"number_of_replicas": 2}
}'
6.2.2 硬件资源优化
  • 内存配置：Elasticsearch 建议分配不超过物理内存的 50%，且不超过 32GB
  • 磁盘类型：使用 SSD 磁盘提高 IO 性能
  • CPU 核心：选择多核 CPU，尤其是对于高并发搜索场景
6.2.3 JVM 参数优化
  • 堆大小设置：Xms 和 Xmx 设置为相同值，避免 GC 导致的性能波动
  • 垃圾收集器：推荐使用 G1 垃圾收集器，适用于大堆内存场景

七、ELK 应用场景与最佳实践

7.1 典型应用场景

7.1.1 微服务日志追踪

在微服务架构中，ELK 可以：

  • 收集各服务实例的日志，实现分布式系统的统一日志管理
  • 通过自定义日志格式和 TraceID，追踪请求在各服务间的流转
  • 实时监控各服务的运行状态，快速定位异常
7.1.2 安全合规审计

ELK 在安全领域的应用包括：

  • 收集网络设备、安全设备的日志，实现安全事件的集中监控
  • 通过 Grok 过滤器解析安全日志，提取关键信息
  • 建立安全事件告警规则，实时发现潜在威胁
  • 生成合规审计报表，满足监管要求
7.1.3 性能瓶颈分析

利用 ELK 可以：

  • 收集应用服务器和数据库的性能日志
  • 分析请求响应时间、资源利用率等指标
  • 通过可视化图表展示性能趋势，定位瓶颈点
  • 建立性能基线，预测资源使用趋势

7.2 企业级最佳实践

7.2.1 日志格式标准化
  • 定义统一的日志格式，包括时间戳、服务名称、日志级别等公共字段
  • 使用 JSON 格式存储日志，便于 Elasticsearch 解析和检索
  • 为不同类型的日志设置统一的 type 字段，便于后续过滤和分析
7.2.2 日志分级存储策略
  • 热数据：最近几天的日志，存储在高性能节点，提供快速查询
  • 温数据：几周至几个月的日志，存储在中等性能节点
  • 冷数据：历史日志，存储在低成本存储介质，仅保留查询接口
7.2.3 高可用性与灾备
  • 构建多节点 Elasticsearch 集群，确保数据冗余
  • 定期备份 Elasticsearch 索引数据
  • 在异地数据中心部署 ELK 集群，实现灾备能力
  • 监控集群状态，设置告警机制

八、总结与未来发展

ELK 平台通过 "采集 - 处理 - 存储 - 可视化" 的四层架构，将海量日志数据转化为可行动的洞察，成为企业日志分析的事实标准。Elasticsearch 的分布式架构和倒排索引实现了毫秒级检索，Logstash 的灵活插件链完成了多源异构数据的标准化，Kibana 的交互式仪表盘赋能了业务探索。

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