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使用FileBeat+Logstash+ES搭建ELK日志系统，架构图如下：
1、 使用docker快速创建ES服务和Kibana服务
前置条件：需要在linux上提前安装好docker和docker-compose
1.1、在linux创建好一个用于存放docker-compose配置文件的文件夹
- 我的目录是
/app/soft-docker-compose/ELK/elasticsearch
1.2、创建一个docker-compose.yml的文件
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文件内容如下所示，受限于机器内存所以给ES服务配置的内存参数比较小，大家可根据机器性能自行配置（但最好配置大一些，不然性能可能受限）
version: '2.2' services:elasticsearch:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.6.1container_name: elasticsearchenvironment:- discovery.type=single-node # 单节点模式#开启远程访问 # - network.host=0.0.0.0#指定集群通信 IP（避免自动选择）- network.publish_host=192.168.75.128- ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m # 限制堆内存为 512MB- xpack.ml.enabled=false # 关闭机器学习ports:- "9200:9200"- "9300:9300"volumes:# 数据卷映射：容器内路径固定，宿主机路径可自定义（需权限配置）- elasticsearch-data:/usr/share/elasticsearch/data# 配置文件映射：宿主机路径可自定义，容器内路径固定- ./elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.ymldeploy:resources:limits:memory: 1g # 容器总内存上限 1GB # networks: # - elk_network # 加入自定义网络kibana:image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.6.1container_name: kibanaenvironment:- ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200 # 替代旧版 ELASTICSEARCH_URL- SERVER_HOST=0.0.0.0- NODE_OPTIONS=--max-old-space-size=256 # Node.js 堆内存限制为 256MB- xpack.monitoring.enabled=false # 关闭监控- I18N_LOCALE=zh-CN # 设置Kibana可视化平台为中文ports:- "5601:5601"depends_on:- elasticsearchvolumes: - ./kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml # 挂载Kibana配置文件deploy:resources:limits:memory: 512m # 容器总内存上限 512MB # networks: # - elk_network # 加入自定义网络#networks: # elk_network: # driver: bridge # 使用桥接驱动volumes:elasticsearch-data:# 宿主机数据目录（可选自定义路径，默认由 Docker 管理）# 如需指定宿主机路径，替换为：`- /宿主机路径/elasticsearch-data:/usr/share/elasticsearch/data` -
保存好后，直接在当前目录下执行命令：
docker-compose up -d
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如果启动有问题，可以根据命令
docker logs -f <容器id>显示出相关服务容器日志，根据错误自行排查解决
2、搭建LogStash服务
2.1、下载与ES配套的LogStash版本发布包、修改配置文件
- 官网下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#logstash
- 解压到ES目录下，并进入Logstash目录
- 使用命令
vim ~/.bash_profile配置环境变量LS_JAVA_HOME
在文件后追加：export LS_JAVA_HOME=/app/soft-docker-compose/ELK/logstash-7.17.13/jdk
- 接下来对logstash的输入和输出目录进行配置。进入config目录，在目录下直接修改logstash-sample.conf文件即可
# Sample Logstash configuration for creating a simple # Beats -> Logstash -> Elasticsearch pipeline.# 从filebeat输入消息，接收的端口是5044 input {beats {port => 5044} }# 对输入的内容进行格式化处理,这里用grok插件处理非结构化数据 # COMBINEDAPACHELOG是针对APACHE服务器提供的一种通用的解析格式，也适用于解析Nginx日志 filter {grok {match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}"}} }# 数据的输出，这里将结果输出到本机的elasticsearch中，索引是nginxlog output {elasticsearch {hosts => ["http://192.168.75.128:9200"]#index => "%{[@metadata][beat]}-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}"index => nginxlog # 本次以收集nginx服务的access.log日志为例user => "elastic" # 如果es配置了验证需要加这个配置password => "123456" # 同上，由于我的是内网，暂时不加校验} } - 如上的配置就可以过滤FileBeat收集到的日志了，logstash更详细的配置说明参见官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/logstash/7.17
2.2、启动Logstash服务
- 接下来直接使用命令启动Logstash服务：
nohup bin/logstash -f config/logstash-sample.conf --config.reload.automatic & - 可以查看当前目录下的
nohup.out启动日志，看有无异常
3、搭建Filebeat服务
3.1、下载对应版本的Filebeat发布包、修改filebeat.yml
- 去官网下载对应版本的filebeat发布包，官网下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#filebeat
- 解压后，在解压目录下已经提供了一个模版配置文件filebeat.yml，我们需要对其修改，主要是改从文件读取日志不分，还有输出到logstash的部分
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先修改文件输入的部分配置：
# ============================== Filebeat inputs =============================== filebeat.inputs: - type: filestream# Change to true to enable this input configuration.enabled: true # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.paths:- /var/log/nginx/access.log # 需要收集的日志文件路径，可以配多个#- c:\programdata\elasticsearch\logs\* -
然后修改输出到logstash的部分配置：
# ------------------------------ Logstash Output ------------------------------- output.logstash:# The Logstash hostshosts: ["192.168.75.128:5044"]注意：默认打开的是output.elasticsearch，输入到es，这部分配置要注释掉！我们需要现将日志收集到Logstash对数据进行过滤、分析和统一格式等。当然也可以用Logstash直接收集，但是Logstash服务过重，如果在每个应用上都部署一个Logstash，会给应用服务器增加很大的负担。因此，通常会在应用服务器上，部署轻量级的Filebeat组件。Filebeat可以持续稳定的收集简单数据，比如log日志，统一发给logstash进行收集后，再经过处理存到ES。
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更详细的配置参见官方文档： https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/7.17/logstash-output.html
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3.2、启动Filebeat服务
- 执行启动命令：
nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml -d "publish" & - 进入Kibana可视化平台页面，查询验证ELK日志服务是否OK
- 通过日志在Kibana上统计PV、UV
谢谢~ 爱在深秋，peace！