Docker安装ELK 分布式日志分析系统
一、简介
ELK(分布式日志分析系统)包含ElasticSearch(可简称ES)，Logstash，Kibana三个核心组件。
ElasticSearch是实时全文搜索和分析引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能，对外提供REST和java api，可扩展性的分布式系统。
Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具，几乎支持所有类型的日志，能够接收多种来源的日志，包括syslog、mq，并且能够输出到多种介质中，包括es，邮件等等。
Kibana是一个基于Web的图形界面，用于搜索、分析和可视化存储在 Elasticsearch指标中的日志数据。它利用Elasticsearch的REST接口来检索数据，不仅允许用户定制仪表板视图，还允许用户使用es语法进行操作。
二、环境准备
- VMWare版本：15.5.5
- 操作系统：CentOS7
- Docker版本：19.03.12
- ELK镜像准备：
# 建议拉取相同版本的ELK镜像
docker pull elasticsearch:7.8.0
docker pull logstash:7.8.0
docker pull kibana:7.8.0
# ElasticSearch-Head是一个用于查看ElasticSearch相关信息的管理界面
docker pull mobz/elasticsearch-head:5-alpine
三、安装操作：
1. 安装ElasticSearch
① 为ElasticSearch镜像安装IK分词器插件(可选操作）
- 下载分词器插件
# 在根目录创建docker文件夹并进入文件夹
mkdir /docker
cd /docker
# 下载IK插件文件(如果提示没有wget命令则先执行：`yum install -y wget`,再执行下载命令)
wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.8.0/elasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip
# 可选项：wget下载过慢可先用浏览器将文件下载到本地再上传到Linux（如果提示没有rz命令则先执行：`yum install -y lrzsz`,再执行上传命令，选择elasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip文件）
rz
# 解压(如果提示没有unzip命令则先执行：`yum install -y unzip`，再执行下载命令)
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip -d elasticsearch-analysis-ik
- 创建DockerFile：
vi DockerFile
FROM elasticsearch:7.8.0
ADD elasticsearch-analysis-ik /usr/share/elasticsearch/plugins/elasticsearch-analysis-ik
- 创建镜像：
docker build -f DockerFile -t elasticsearch-ik:7.8.0 .
② 启动ElasticSearch
-
创建容器并启动：（如果引用的是自行创建的镜像elasticsearch-ik，引用的镜像名对应即可elasticsearch-ik:7.8.0）
docker run -d -p 9200:9200 --name elasticsearch elasticsearch:7.8.0 -
查看实时日志：
docker logs -f elasticsearch，发现ES启动失败 -
错误处理：
ERROR: [2] bootstrap checks failed
[1]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
[2]: the default discovery settings are unsuitable for production use; at least one of [discovery.seed_hosts, discovery.seed_providers, cluster.initial_master_nodes] must be configured
错误[1]的解决方法：
- 修改sysctl配置：
vi /etc/sysctl.conf - 添加内容：
vm.max_map_count=655360 - 保存修改，执行：
sysctl -p
错误[2]的解决方法：
- 删除启动失败的ES容器：`docker rm elasticsearch
- 在创建容器命令中加入指定discovery.type=single-node：
docker run -d -p 9200:9200 -e "discovery.type=single-node" --name elasticsearch elasticsearch:7.8.0 - 执行命令后查看容器运行情况：
docker ps,及实时日志：docker logs -f elasticsearch
③ 验证ElasticSearch
执行：curl localhost:9200,显示如下即启动成功
[root@localhost docker]# curl localhost:9200
{
"name" : "9f832bbeb44a",
"cluster_name" : "docker-cluster",
"cluster_uuid" : "8GAjHyQEToO6PMl8dDoemQ",
"version" : {
"number" : "7.8.0",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "docker",
"build_hash" : "757314695644ea9a1dc2fecd26d1a43856725e65",
"build_date" : "2020-06-14T19:35:50.234439Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "8.5.1",
"minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
[注]：容器启动成功后，可进入容器内部的/config/elasticsearch.yml进行其他配置
④ 其他情况（没碰到，记录仅提供问题解决思路）
- 如果报如下错误
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO:
os::commit_memory(0x0000000085330000, 2060255232, 0) failed;
error=’Cannot allocate memory’ (errno=12)
这是由于elasticsearch:tag 默认分配 jvm 空间太大，内存不足以分配导致。
解决方法就是修改jvm空间分配:
- 查找 jvm.options 文件：
find /var/lib/ -name jvm.options - 修改查找到的 jvm.options 文件：（均改为 512m）
vi /var/lib/docker/overlay2/1ff5019ead459b4d090b4a72e95e3cc17dc7a8432ce0051e470a3c99ac35c4a6/diff/usr/share/elasticsearch/config/jvm.options
# Xms represents the initial size of total heap space
# Xmx represents the maximum size of total heap space
-Xms512m
-Xmx512m
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## Expert settings
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- 保存退出，再次运行创建运行elasticsearch命令，成功启动。
- 如果局域网内其他机器无法访问本机的ES服务，可能是跨域问题，在创建容器命令中添加跨域配置
docker run -d -p 9200:9200 -e "http.cors.enabled=true" -e "http.cors.allow-origin=*" -e "discovery.type=single-node" --name elasticsearch elasticsearch:7.8.0