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若是没有安装ELK,可以参考文章
https://blog.csdn.net/CodeTom/article/details/148927542?spm=1011.2415.3001.5331
要监控一个 JAR 包产生的日志文件，最标准、最可靠的方法是使用 Filebeat。
Filebeat 是一个轻量级的日志托运工具（Shipper），它可以安装在您的应用服务器上，专门用来监听文件变化（比如日志文件的新增内容），然后将这些变化发送给 Logstash 或直接发送给 Elasticsearch。
我们将对之前的 ELK 架构进行扩展，新的数据流架构将是：
JAR 应用 -> 日志文件 -> Filebeat -> Logstash -> Elasticsearch -> Kibana
第一步，准备您的 JAR 应用和日志文件
首先，您需要有一个正在运行并持续生成日志的 JAR 包。为了演示，我们假设文件目录如下：
elk-stack/
├── docker-compose.yml
├── logs/ <-- 新建的日志存放目录
├── logstash/
│ └── pipeline/
│ └── logstash.conf
└── filebeat/ <-- 新建的目录└── filebeat.yml <-- 新建的配置文件
第二步，创建 filebeat/filebeat.yml 文件，并填入以下内容：
# ============================== Filebeat inputs ===============================
filebeat.inputs:
- type: logenabled: truepaths:- /usr/share/filebeat/logs/*.log # 这是容器内的路径，不是Linux系统的路径不要搞混了！！！我们稍后会把本地的logs目录挂载到这里# =================================- Outputs ===================================
output.logstash:# The Logstash hostshosts: ["logstash:5000"] # 直接指向我们docker-compose中定义的Logstash服务
配置说明：
filebeat.inputs: 定义了输入源。我们使用 log 类型，并让它监控 /usr/share/filebeat/logs/ 目录下所有以 .log 结尾的文件。
output.logstash: 定义了输出目标。我们将日志发送到名为 logstash 的主机的 5000 端口，这正是您在 docker-compose.yml 中为 Logstash 服务定义的名字和端口。
第三步，我们需要把 Filebeat 服务添加到 docker-compose.yml 文件中。请将以下 filebeat 服务配置追加到 services 部分。
完整的 docker-compose.yml 文件如下：
version: '3.8'services:elasticsearch:image: elasticsearch:8.14.0container_name: elasticsearchenvironment:- discovery.type=single-node- xpack.security.enabled=false- ES_JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1gvolumes:- es-data:/usr/share/elasticsearch/dataports:- "9200:9200"networks:- elk-netkibana:image: kibana:8.14.0container_name: kibanaenvironment:- ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200ports:- "5601:5601"depends_on:- elasticsearchnetworks:- elk-netlogstash:image: logstash:8.14.0container_name: logstashvolumes:- ./logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline:roports:- "5000:5000/tcp"- "5000:5000/udp"depends_on:- elasticsearchnetworks:- elk-net# vvvvvvvvvv 这是新增的服务 vvvvvvvvvvfilebeat:image: elastic/filebeat:8.14.0 # 版本号与ELK保持一致container_name: filebeatuser: root # 某些环境下需要root权限才能读取挂载的卷volumes:# 挂载Filebeat配置文件- ./filebeat/filebeat.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro# 挂载我们存放日志的目录到容器内，路径要与filebeat.yml中配置的一致- ./logs:/usr/share/filebeat/logs:rodepends_on:- logstash # 确保Logstash启动后再启动Filebeatnetworks:- elk-net# ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^volumes:es-data:driver: localnetworks:elk-net:driver: bridge
重要改动说明：
新服务 filebeat：我们定义了一个新的容器，使用官方的 Filebeat 镜像，并确保版本号一致。
volumes 挂载：这是最关键的一步。
我们将本地的 filebeat.yml 文件挂载到容器内，作为其配置文件。
我们将本地的 logs 目录挂载到容器内的 /usr/share/filebeat/logs 目录。这样，当我们的 Jar 包在主机上向 logs/app.log 写入日志时，Filebeat 容器内就可以立刻读取到这些变化。
第四步，启动并进行端到端测试
1、重新启动服务
在 elk-stack 目录下，打开终端，先关闭可能还在运行的旧服务，然后重新启动：
docker-compose down
docker-compose up -d
使用 docker-compose ps 检查，确保 elasticsearch, kibana, logstash, filebeat 四个容器都已正常运行。
2、启动 Jar 包并生成日志
将之前生成的 SimpleApp.jar （就是需要监控的程序）复制到 elk-stack 目录下。然后打开一个 新的终端窗口，运行以下命令：
java -jar SimpleApp.jar > logs/app.log
这个命令会执行 Jar 包，并把所有标准输出（就是我们 System.out.println 的内容）追加到 elk-stack/logs/app.log 文件中。
现在，这个终端会保持运行，每5秒钟就会有一条新的日志被写入 app.log 文件。
3、在 Kibana 中查看日志
打开 Kibana 界面 (http://localhost:5601)。
导航到 Analytics > Discover。
您应该会看到新的日志源源不断地流入！这些日志的 message 字段内容正是我们 Jar 包中定义的 “This is log entry #…”。
您可以展开日志条目，看到 app, level, timestamp 这些我们自定义的字段都已经被正确解析，因为我们一开始就发送了 JSON 格式。
至此，您已经成功搭建了一条完整的日志处理流水线：Java App -> Log File -> Filebeat -> Logstash -> Elasticsearch -> Kibana。