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Filebeat+Kafka+ELK 日志采集实战

news 2025/10/5 6:53:25

前言

第一部分：Zookeeper

概念回顾

重要数据结构

核心特性

触发选举的场景

选举流程（Fast Leader Election）

部署要点（操作清单）

第二部分：Kafka

为什么使用 Kafka

架构组成

Producer/Consumer & Consumer Group

偏移量（Offset）

作用：

典型配置：

数据存储机制

ack 机制与可靠性

选型建议

部署注意点

kafka命令行相关操作

第三部分：Filebeat + Kafka + ELK

环境配置

Filebeat

小建议

ELK部署补充

其他补充内容

Elasticsearch（索引与模板）

为什么要用索引模板

ILM 建议

Kibana

第四部分：常见问题与排查

0. 先理清数据路径

1. 验证 Filebeat 是否真的采集到数据

2. 验证 Kafka 中是否有消息

3. 验证 Logstash 是否消费到 Kafka

4. 验证事件结构是否含 tags

5. 验证 Logstash → Elasticsearch 通道

6. 检查 Elasticsearch 问题

7. 常用诊断命令汇总

第五部分：实用范例

总结

前言

  • Zookeeper：分布式协调服务，负责元数据管理、选举、配置和节点状态通知。集群运行依赖 zoo.cfg 和每台节点的 myid。

  • Kafka：高吞吐、低延迟的分布式消息系统，基于 topic/partition/replica 提供可扩展与容错能力。Kafka 与 Zookeeper 协同管理集群元信息（取决于 Kafka 版本）。

  • 日志采集流水线常见模式：

    • Filebeat → Logstash → Elasticsearch（适合需要复杂解析的场景）

    • Filebeat → Kafka → Logstash → Elasticsearch（适合多消费者/解耦场景）

  • 常见故障：Filebeat 与实际日志位置不一致、Logstash 未正确消费 Kafka、Elasticsearch 权限或 mapping 问题、索引模板/ILM 配置缺失。

第一部分：Zookeeper

概念回顾

Zookeeper 是一个分布式协调服务，提供简单可靠的机制来管理分布式系统中的配置信息、命名、同步和组服务。它本质上是一个轻量级的、带通知机制的分布式“文件系统”。

重要数据结构

  • ZNode：树形节点，类似文件系统，可以存储少量数据（默认通常推荐小于 1MB）。

  • 节点类型：

    • 持久（persistent）: 直到显式删除

    • 临时（ephemeral）: 客户端断开后自动删除（常用于临时注册、会话）

    • 顺序（sequential）: 创建时带自增后缀，常用于队列或锁

核心特性

  • 强一致性（ZAB 协议保证）

  • 观察者/通知机制（watch）

  • 会话概念（session），会话超时、重连策略

  • 选举机制（Leader 选举，详细版）

    Zookeeper 集群中的每个服务器都可能担任 Leader 或 Follower。Leader 负责处理写请求并同步给其他 Follower，Follower 处理读请求并转发写请求。

    触发选举的场景

    • 集群初次启动

    • 当前 Leader 故障或网络隔离

    选举流程（Fast Leader Election）

    1. 初始状态：各节点状态为 LOOKING，自荐为 Leader，投自己一票，并广播自己的投票（包括服务器ID、ZXID、epoch）。

    2. 收集投票：节点收到来自其他节点的投票后，比较以下优先级：

      • 先比 epoch（任期号），大的优先

      • 再比 ZXID（最新事务ID），大的优先

      • 如果相同，再比 myid（服务器ID），大的优先

    3. 更新选票：如果发现对方更优，则更新自己的投票，重新广播。

    4. 形成多数（Quorum）：当某个候选人获得超过半数节点的投票，就成为 Leader，其余节点改为 Follower 状态。

    5. 同步阶段：Leader 向 Follower 同步最新数据状态，完成后集群进入正常服务状态。

    提示：Zookeeper 的 Leader 选举算法经历过多个版本（Fast Leader Election 是常用的），新版本增加了选举性能和一致性。

部署要点（操作清单）

服务名称IP地址服务
zk02 （2C/4G）192.168.10.16zookeeper-3.5.7 kafka_2.13-2.7.1 jdk_1.8
zk02 （2C/4G）192.168.10.16zookeeper-3.5.7 kafka_2.13-2.7.1 jdk_1.8
zk03 （2C/4G）192.168.10.17zookeeper-3.5.7 kafka_2.13-2.7.1 jdk_1.8

  1. 安装 JDK（OpenJDK）

  2. 下载 Zookeeper 二进制包并解压

  3. 配置 zoo.cfg：tickTime, initLimit, syncLimit, dataDir, dataLogDir, clientPort, server.A=B:C:D 等

  4. 在 dataDir 下创建 myid 文件，写入节点数字（与 server.X 中的 X 一致）

  5. 开启防火墙端口或关闭防火墙（建议开放所需端口并确认安全组）

  6. 创建 systemd 或 init 脚本确保开机自启

示例关键配置片段：

cd /opt
tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz
mv apache-zookeeper-3.5.7-bin /usr/local/zookeeper-3.5.7
​
cd /usr/local/zookeeper-3.5.7/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
​
tickTime=2000     #通信心跳时间，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒
initLimit=10      #Leader和Follower初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量），这里表示
为10*2s
syncLimit=5      #Leader和Follower之间同步通信的超时时间，这里表示如果超过5*2s，Leader认为Follwer死掉，并从服务器列表中删除Follwer
dataDir=/usr/local/zookeeper-3.5.7/data         ●修改，指定保存Zookeeper中的数据的目录，
目录需要单独创建
dataLogDir=/usr/local/zookeeper-3.5.7/logs      ●添加，指定存放日志的目录，目录需要单独创建
clientPort=2181             #客户端连接端口
#添加集群信息
server.1=192.168.10.18:3188:3288
server.2=192.168.10.21:3188:3288
server.3=192.168.10.22:3188:3288
​
//拷贝配置好的 Zookeeper 配置文件到其他机器上
scp /usr/local/zookeeper-3.5.7/conf/zoo.cfg 192.168.10.21:/usr/local/zookeeper3.5.7/conf/
scp/usr/local/zookeeper-3.5.7/conf/zoo.cfg 192.168.10.22:/usr/local/zookeeper3.5.7/conf/
//在每个节点上创建数据目录和日志目录
mkdir/usr/local/zookeeper-3.5.7/data
mkdir /usr/local/zookeeper-3.5.7/logs
//在每个节点的dataDir指定的目录下创建一个 myid 的文件
echo 1 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid
echo 2 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid
echo 3 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid
//配置 Zookeeper 启动脚本
vim /etc/init.d/zookeeper
#!/bin/bash
#chkconfig:2345 20 90
#description:Zookeeper Service Control Script
ZK_HOME='/usr/local/zookeeper-3.5.7'
case $1 in
start)echo "---------- zookeeper 启动 ------------"$ZK_HOME/bin/zkServer.sh start
;;
stop)echo "---------- zookeeper 停止 ------------"$ZK_HOME/bin/zkServer.sh stop
;;
restart)echo "---------- zookeeper 重启 ------------"$ZK_HOME/bin/zkServer.sh restart
;;
status)echo "---------- zookeeper 状态 ------------"$ZK_HOME/bin/zkServer.sh status
;;
*)echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
esac
// 设置开机自启
chmod +x /etc/init.d/zookeeper
chkconfig --add zookeeper
//分别启动 Zookeeper
service zookeeper start
//查看当前状态
service zookeeper status

第二部分：Kafka

为什么使用 Kafka

  • 高吞吐、持久化、分区并行、良好水平扩展、支持多消费者

  • 场景：业务异步处理、日志收集、流处理（Spark/Flink）、事件溯源

架构组成

  • Broker：Kafka 服务器

  • Topic：消息分类单位

  • Partition：topic 的分片，消息在 partition 内有序

  • Replica（副本） 与 ISR：副本机制保证容错，ISR 维护跟随且处于同步的 follower

  • Leader / Follower：每个 partition 只有一个 leader 负责读写

Producer/Consumer & Consumer Group

  • Producer 发送消息到 topic（可指定 key 来保证同 key 的消息落到同一 partition）

  • Consumer 属于某个 Consumer Group：group 内成员分担 partition 的消费

  • offset 用于记录 consumer 消费位置（可以存储在 Kafka 内的 __consumer_offsets topic）

偏移量（Offset）

  • 每条消息在其所在的 Partition 中都有一个递增的偏移量 offset（从0开始）。

  • offset 是 逻辑位移标识，不是真正的物理地址，用于定位消息在分区中的位置。

  • 每个 Consumer Group 都有自己独立的 offset 记录（即消费到哪里）。

  • Kafka 把这些 offset 存储在特殊的 __consumer_offsets topic（默认），或者由用户自己管理（enable.auto.commit=false 时手动提交）。

作用：

  1. 确保消费进度：消费者重启后可以从上次提交的 offset 继续消费，不丢数据也不重复消费（具体依赖配置）。

  2. 支持回溯与重放：可以手动指定 offset（如 earliest/latest/自定义数值）实现数据重放或跳过。

  3. 消费隔离：同一个 topic 被多个 Consumer Group 消费时，各自 offset 独立，不相互干扰。

  4. 灵活容错：offset 与消息存储解耦，允许消费者崩溃后恢复。

典型配置：

  • auto.offset.reset=latest：如果找不到有效 offset，从最新消息开始消费。

  • auto.offset.reset=earliest：如果找不到有效 offset，从头开始消费。

  • enable.auto.commit=true：自动提交 offset；false 则需要手动提交。

数据存储机制

  • Partition 由多个 segment 组成（.log + .index）

  • retention（基于时间、大小或通过 log compaction）

ack 机制与可靠性

Kafka 的 ack（确认机制）用于在生产者和 broker 之间平衡“吞吐量”与“可靠性”：

  • acks=0：生产者发送消息后不等待任何确认。最高吞吐、最低可靠性（broker 故障时可能丢消息）。

  • acks=1（默认）：Leader 写入成功后即返回 ack。Follower 尚未同步完成时如果 Leader 挂掉，可能丢失这部分消息。中等可靠性、中等延迟。

  • acks=all（或 -1）：Leader 等待 ISR（所有同步副本）都写入成功后才返回 ack。最高可靠性，最低吞吐。但如果 Leader 在发送 ack 前崩溃，可能导致数据重复。

补充：

  • 从 Kafka 0.11 版本开始引入幂等性生产者（idempotent producer），可避免重复写入，即使重试也只持久化一条记录。

  • 对于需要精确一次（Exactly-once）语义，可结合事务 API 实现。

选型建议

  • 对日志类或允许少量丢失的数据可用 acks=1

  • 对金融等敏感数据或必须可靠传输用 acks=all

  • 配合 retries、max.in.flight.requests.per.connection 等参数提升稳定性

部署注意点

  • server.properties 常见项：broker.id, listeners, log.dirs, zookeeper.connect, num.partitions, log.retention.hours

  • 启动脚本与开机自启配置

  • topic 创建与管理：kafka-topics.sh --create / --describe / --list

cd /opt/
tar zxvf kafka_2.13-2.7.1.tgz
mv kafka_2.13-2.7.1 /usr/local/kafka
​
//修改配置文件
cd /usr/local/kafka/config/
cp server.properties{,.bak}
​
vim server.properties
broker.id=0   ●21行，broker的全局唯一编号，每个broker不能重复，因此要在其他机器上配置 
broker.id=1、broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://192.168.10.18:9092   ●31行，指定监听的IP和端口，如果修改每个
broker的IP需区分开来，也可保持默认配置不用修改
num.network.threads=3   #42行，broker 处理网络请求的线程数量，一般情况下不需要去修改
num.io.threads=8         #45行，用来处理磁盘IO的线程数量，数值应该大于硬盘数
socket.send.buffer.bytes=102400       #48行，发送套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400   #51行，接收套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600   #54行，请求套接字的缓冲区大小
log.dirs=/usr/local/kafka/logs       #60行，kafka运行日志存放的路径，也是数据存放的路径num.partitions=1   #65行，topic在当前broker上的默认分区个数，会被topic创建时的指定参数覆
盖
num.recovery.threads.per.data.dir=1   #69行，用来恢复和清理data下数据的线程数量
log.retention.hours=168   #103行，segment文件（数据文件）保留的最长时间，单位为小时，默
认为7天，超时将被删除
log.segment.bytes=1073741824   #110行，一个segment文件最大的大小，默认为 1G，超出将新建
一个新的segment文件
zookeeper.connect=192.168.10.18:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181   
●123行，配置连接Zookeeper集群地址
//修改环境变量
vim /etc/profile
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
source /etc/profile
//配置 Zookeeper 启动脚本
vim /etc/init.d/kafka
#!/bin/bash
# chkconfig: 2345 22 88
# description: Kafka Service Control Script
​
KAFKA_HOME='/usr/local/kafka'
​
case "$1" instart)echo "---------- Kafka 启动 ------------"${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh -daemon ${KAFKA_HOME}/config/server.properties;;stop)echo "---------- Kafka 停止 ------------"${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-stop.sh;;restart)$0 stop$0 start;;status)echo "---------- Kafka 状态 ------------"count=$(ps -ef | grep kafka.Kafka | grep -v grep | wc -l)if [ "$count" -eq 0 ]; thenecho "kafka is not running"elseecho "kafka is running"fi;;*)echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}";;
esac
//设置开机自启
chmod +x /etc/init.d/kafka
chkconfig --add kafka
//分别启动 Kafka
service kafka start

kafka命令行相关操作

//创建topic
kafka-topics.sh --create --zookeeper 
192.168.10.18:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181 --replication-factor 2 -
-partitions 3 --topic test
kafka-topics.sh --create --zookeeper 
192.168.10.18:2181,192.168.10.20:2181,192.168.10.21:2181 --replication-factor 2 -
-partitions 3 --topic test
---------------------------------------------------------------------------------
----
--zookeeper：定义 zookeeper 集群服务器地址，如果有多个 IP 地址使用逗号分割，一般使用一个 IP 
即可
--replication-factor：定义分区副本数，1 代表单副本，建议为 2 
--partitions：定义分区数 
--topic：定义 topic 名称
---------------------------------------------------------------------------------
----
//查看当前服务器中的所有 topic
kafka-topics.sh --list --zookeeper 
192.168.10.18:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181
//查看某个 topic 的详情
kafka-topics.sh --describe --zookeeper 
192.168.10.18:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181
//发布消息
kafka-console-producer.sh --broker-list 
192.168.10.18:9092,192.168.10.21:9092,192.168.10.22:9092 --topic test
//消费消息
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 
192.168.10.18:9092,192.168.10.21:9092,192.168.10.22:9092 --topic test --frombeginning
---------------------------------------------------------------------------------
----
--from-beginning：会把主题中以往所有的数据都读取出来
---------------------------------------------------------------------------------
----
//修改分区数
kafka-topics.sh--zookeeper 
192.168.10.18:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181 --alter --topic test --
partitions 6
//删除 topic
kafka-topics.sh --delete --zookeeper 
192.168.10.18:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181 --topic test

第三部分：Filebeat + Kafka + ELK

环境配置

服务与配置名称IP地址服务
Node1节点（2C/4G）192.168.10.14Elasticsearch Kibana
Logstash节点192.168.10.16Logstash
Filebeat节点192.168.10.17Filebeat Apache

Filebeat

示例（把日志发到 Kafka）：

cd /usr/local/filebeat
vim filebeat.yml
​
filebeat.prospectors:
- type: logenabled: truepaths:- /var/log/httpd/access_logtags: ["access"]- type: logenabled: truepaths:- /var/log/httpd/error_logtags: ["error"]# 注:这里要注释掉logstash output,否则会与output.kafka冲突报错
#----------------------------- Logstash output --------------------------------
#output.logstash:# The Logstash hosts# hosts: ["192.168.114.251:5044"]
​# Optional SSL. By default is off.# List of root certificates for HTTPS server verifications#ssl.certificate_authorities: ["/etc/pki/root/ca.pem"]
​# Certificate for SSL client authentication#ssl.certificate: "/etc/pki/client/cert.pem"
​# Client Certificate Key#ssl.key: "/etc/pki/client/cert.key"
​
#----------------------------- kafka output --------------------------------
output.kafka:enabled: truehosts: ["192.168.114.50:9092","192.168.114.40:9092","192.168.114.30:9092"]    #指
定 Kafka 集群配置topic: "httpd"    #指定 Kafka 的 topic#启动 filebeat
./filebeat -e -c filebeat.yml
#注:rpm安装就直接
cd /etc/filebeat/
filebeat -e -c filebeat.yml
小建议

  • Filebeat 应部署在产生日志的机器上（尽量把采集器放到日志源机器）。

  • 考虑使用 fields 或 tags 标记日志类型，便于 downstream 做路由。

  • 使用 filebeat modules enable apache 可以自动解析 Apache access/error 日志并输出 ECS 字段。

ELK部署补充

#在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件
cd /etc/logstash/conf.d/
vim kafka.conf
​
input {kafka {bootstrap_servers => 
"192.168.10.18:9092,192.168.10.21:9092,192.168.10.22:9092" #kafka集群地址topics => "httpd"     #拉取的kafka的指定topictype => "httpd_kafka" #指定 type 字段codec => "json"       #解析json格式的日志数据auto_offset_reset => "latest" #拉取最近数据，earliest为从头开始拉取2.10.4 Kibana 添加 decorate_events => true   #传递给elasticsearch的数据额外增加kafka的属性数据}
}
output {if "access" in [tags] {elasticsearch {hosts => ["192.168.10.13:9200"]index => "httpd_access-%{+YYYY.MM.dd}"}}if "error" in [tags] {elasticsearch {hosts => ["192.168.10.13:9200"]index => "httpd_error-%{+YYYY.MM.dd}"}}stdout { codec => rubydebug }
}
​
# 修改pipelines.yml,用于解析kafka数据
- pipeline.id: kafkapath.config: "/etc/logstash/conf.d/kafka.conf"#启动 logstash
logstash -f kafka.conf
注：生产黑屏操作es时查看所有的索引:curl -X GET "localhost:9200/_cat/indices?v"

其他补充内容

Elasticsearch（索引与模板）

为什么要用索引模板

  • 提前定义字段类型（避免动态 mapping 不正确，例如把 ip 当作 text）

  • 指定时间字段、关键字段类型，提高查询性能

  • 配合 ILM（索引生命周期管理）实现自动 rollover / 删除

示例简单模板（JSON）：

{"index_patterns": ["httpd_access-*"],"settings": {"number_of_shards": 1,"number_of_replicas": 1},"mappings": {"properties": {"@timestamp": { "type": "date" },"clientip": { "type": "ip" },"request": { "type": "keyword" },"response": { "type": "integer" }}}
}

创建模板：

curl -XPUT "http://192.168.10.13:9200/_index_template/httpd_template" -H 'Content-Type: application/json' -d @httpd_template.json

ILM 建议

  • 为热点日志创建 rollover 策略（每天 rollover 或大小限制）

  • 为历史日志设置删除或冷存储策略

Kibana

  • 在 Kibana 中创建 Index Pattern（例如 httpd_access-*），然后用 Discover 查看；可用 Filebeat 模块或自定义 Dashboard 展示流量/错误趋势。

第四部分：常见问题与排查

Kafka 有 topic、Logstash 在运行，但 ES 没索引系统化成排查步骤：

0. 先理清数据路径

Filebeat（产生日志主机） → Kafka → Logstash（消费） → Elasticsearch

一个常见误配置：把 Filebeat 部署在没有日志的机器上（或配置了错误的 paths）→ Kafka topic 空 → Logstash 无数据 → ES 无索引

1. 验证 Filebeat 是否真的采集到数据

  • 在 Filebeat 主机检查日志文件是否存在：

    ls -l /var/log/httpd/access_log /var/log/httpd/error_log
tail -n 20 /var/log/httpd/access_log

  • 查看 Filebeat 的日志：通常在 /var/log/filebeat/filebeat 或使用 journalctl -u filebeat。

  • 临时把 Filebeat 输出改为控制台（filebeat -e -c filebeat.yml）看事件结构（JSON）是否带有你期望的 fields/tags。

2. 验证 Kafka 中是否有消息

  • 使用 kafka-console-consumer：

    kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.10.18:9092 --topic httpd --from-beginning --timeout-ms 2000

  • 或用 kafka-topics.sh --describe 看分区/leader/ISR

3. 验证 Logstash 是否消费到 Kafka

  • 启动 Logstash 时保留 stdout { codec => rubydebug }，重启 Logstash，观察是否打印 JSON 事件。

  • 如果没有输出：

    • 检查 bootstrap_servers 是否正确

    • 检查 group_id 与 auto_offset_reset（如果 group 已存在并且 offset 在末尾，设置 earliest 作测试）

4. 验证事件结构是否含 tags

  • Logstash stdout 输出中看是否包含 tags 字段（或你用 fields.log_type）

  • 如果 Filebeat 没带 tag，可在 Logstash filter 中 mutate { add_tag => ["access"] } 做临时补救

5. 验证 Logstash → Elasticsearch 通道

  • 临时修改 Logstash output：把 index => "test-httpd-%{+YYYY.MM.dd}"（无条件）写入 ES，查看 curl -X GET 'http://192.168.10.13:9200/_cat/indices?v'

  • 如果写入失败：查看 Logstash 日志（/var/log/logstash/logstash-plain.log）查看错误（如 mapper_parsing_exception、security_exception 等）

6. 检查 Elasticsearch 问题

  • 检查 ES 是否可访问：curl -XGET http://192.168.10.13:9200 返回版本信息

  • 如果开启安全：确认用户名/密码或 API Key 是否在 Logstash 的 Elasticsearch 输出中配置

  • 检查磁盘和 JVM 内存（ES 无空间或 OOM 会拒绝写入）

7. 常用诊断命令汇总

  • Filebeat 日志：journalctl -u filebeat -f 或 /var/log/filebeat/*

  • Kafka 消费：kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server ... --topic httpd --from-beginning

  • Kafka topic info：kafka-topics.sh --describe --topic httpd --zookeeper zk:2181

  • Logstash 日志：tail -f /var/log/logstash/logstash-plain.log

  • ES 索引：curl -s 'http://es:9200/_cat/indices?v'

  • ES 模板：curl -s 'http://es:9200/_index_template?pretty'

第五部分：实用范例

  1. 在 Apache 主机上安装并启用 Filebeat Apache module（自动解析）

filebeat modules enable apache
filebeat setup --index-management -E output.logstash.hosts=["127.0.0.1:5044"]
systemctl enable --now filebeat

  1. 在 Logstash 使用 beats input：

input { beats { port => 5044 } }
# filter：可直接使用 filebeat apache 字段，不再需要 grok
output { elasticsearch { hosts => ["http://192.168.10.13:9200"] index => "filebeat-apache-%{+YYYY.MM.dd}" } }

  1. 如果要使用 Kafka 做缓冲，确保 Filebeat 在产生日志机器，输出为 Kafka，Logstash 使用 kafka input 消费。

总结

  • 将采集器放在日志源头：Filebeat 直接运行在产生日志的机器，减少网络拷贝和权限问题。

  • 生产环境优先 use Kafka 做解耦：当你有多个下游消费者或需要削峰时，Kafka 是合适的中间层。

  • 始终打开测试通道：stdout { codec => rubydebug } 在排查时非常有用。

  • 使用 Index Template + ILM 保护 Elasticsearch，避免 mapping 漂移和磁盘被日志吞没。

  • 记录每一次变更：consumer group、topic 名称、offset reset 策略等会影响数据消费。

http://www.dtcms.com/a/442304.html

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