企业级日志系统架构——ELK（Elasticsearch、Filebeat、Kafka、Logstash、Kibana）

一、概述

ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。

大致流程图如下：

1）Elasticsearch 存储

Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。

2）Filebeat 日志数据采集

filebeat是Beats中的一员，Beats在是一个轻量级日志采集器，其实Beats家族有6个成员，早期的ELK架构中使用Logstash收集、解析日志，但是Logstash对内存、cpu、io等资源消耗比较高。相比Logstash，Beats所占系统的CPU和内存几乎可以忽略不计。

Filebeat是用于转发和集中日志数据的轻量级传送工具。Filebeat监视您指定的日志文件或位置，收集日志事件。

目前Beats包含六种工具：

• Packetbeat：网络数据（收集网络流量数据）
• Metricbeat：指标（收集系统、进程和文件系统级别的CPU和内存使用情况等数据）
• Filebeat：日志文件（收集文件数据）
• Winlogbeat：windows事件日志（收集Windows事件日志数据）
• Auditbeat：审计数据（收集审计日志）
• Heartbeat：运行时间监控（收集系统运行时的数据）

工作的流程图如下：

优点

• Filebeat 只是一个二进制文件没有任何依赖。它占用资源极少。

缺点

• Filebeat 的应用范围十分有限，因此在某些场景下咱们会碰到问题。在 5.x 版本中，它还具有过滤的能力。

3）Kafka

kafka能帮助我们削峰。ELK可以使用redis作为消息队列，但redis作为消息队列不是强项而且redis集群不如专业的消息发布系统kafka。kafka安装请看这里。

4）Logstash 过滤

Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。

优点

• 可伸缩性

节拍应该在一组Logstash节点之间进行负载平衡。
建议至少使用两个Logstash节点以实现高可用性。
每个Logstash节点只部署一个Beats输入是很常见的，但每个Logstash节点也可以部署多个Beats输入，以便为不同的数据源公开独立的端点。

• 弹性

Logstash持久队列提供跨节点故障的保护。对于Logstash中的磁盘级弹性，确保磁盘冗余非常重要。对于内部部署，建议您配置RAID。在云或容器化环境中运行时，建议您使用具有反映数据SLA的复制策略的永久磁盘。

• 可过滤

对事件字段执行常规转换。您可以重命名，删除，替换和修改事件中的字段。

缺点

• Logstash耗资源较大，运行占用CPU和内存高。另外没有消息队列缓存，存在数据丢失隐患。

5）Kibana 展示

Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。

filebeat和logstash的关系

因为logstash是jvm跑的，资源消耗比较大，所以后来作者又用golang写了一个功能较少但是资源消耗也小的轻量级的logstash-forwarder。不过作者只是一个人，加入http://elastic.co公司以后，因为es公司本身还收购了另一个开源项目packetbeat，而这个项目专门就是用golang的，有整个团队，所以es公司干脆把logstash-forwarder的开发工作也合并到同一个golang团队来搞，于是新的项目就叫filebeat了。

二、helm3安装ELK

详细流程图如下：

1）准备条件

1、添加helm仓库

$ helm repo add elastic   https://helm.elastic.co

2）helm3安装elasticsearch

1、自定义values

主要是设置storage Class 持久化和资源限制，本人电脑资源有限，所以这里就把资源调小了很多，小伙伴们可以根据自己配置自定义哈。

$ cat <<EOF> my-values.yaml
resources:
  requests:
    memory: 1Gi
volumeClaimTemplate:
  storageClassName: "bigdata-nfs-storage"
  accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
  resources:
    requests:
      storage: 3Gi
service:
  type: NodePort
  port: 9000
  nodePort: 31311
EOF

2、开始安装Elasitcsearch

安装过程比较慢，因为官方镜像下载比较慢

$ helm install es elastic/elasticsearch -f my-values.yaml  --namespace bigdata

W1207 23:10:57.980283   21465 warnings.go:70] policy/v1beta1 PodDisruptionBudget is deprecated in v1.21+, unavailable in v1.25+; use policy/v1 PodDisruptionBudget
W1207 23:10:58.015416   21465 warnings.go:70] policy/v1beta1 PodDisruptionBudget is deprecated in v1.21+, unavailable in v1.25+; use policy/v1 PodDisruptionBudget
NAME: es
LAST DEPLOYED: Tue Dec  7 23:10:57 2021
NAMESPACE: bigdata
STATUS: deployed
REVISION: 1
NOTES:
1. Watch all cluster members come up.
  $ kubectl get pods --namespace=bigdata -l app=elasticsearch-master -w2. Test cluster health using Helm test.
  $ helm --namespace=bigdata test es

查看，需要所有pod都正常运行才正常，下载镜像有点慢，需要稍等一段时间再查看

$ kubectl get pod -n bigdata -l app=elasticsearch-master
$ kubectl get pvc -n bigdata
$ watch kubectl get pod -n bigdata -l app=elasticsearch-master

3、验证

$ helm --namespace=bigdata test es
$ kubectl get pod,svc -n bigdata -l app=elasticsearch-master -o wide
$ curl 192.168.0.113:31311/_cat/health
$ curl 192.168.0.113:31311/_cat/nodes

4、清理

$ helm uninstall es -n bigdata
$ kubectl delete pvc elasticsearch-master-elasticsearch-master-0 -n bigdata
$ kubectl delete pvc elasticsearch-master-elasticsearch-master-1 -n bigdata
$ kubectl delete pvc elasticsearch-master-elasticsearch-master-2 -n bigdata

3）helm3安装Kibana

1、自定义values

$ cat <<EOF> my-values.yaml
#此处修改了kibana的配置文件，默认位置/usr/share/kibana/kibana.yaml
kibanaConfig:
   kibana.yml: |
     server.port: 5601
     server.host: "0.0.0.0"
     elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch-master-0:9200","http://elasticsearch-master-1:9200","http://elasticsearch-master-2:9200" ]
resources:
  requests:
    cpu: "1000m"
    memory: "256Mi"
  limits:
    cpu: "1000m"
    memory: "1Gi"
service:
  #type: ClusterIP
  type: NodePort
  loadBalancerIP: ""
  port: 5601
  nodePort: "30026"
EOF

2、开始安装Kibana

$ helm install kibana elastic/kibana -f my-values.yaml  --namespace bigdata

3、验证

$ kubectl get pod,svc -n bigdata -l app=kibana

浏览器访问：http://192.168.0.113:30026/

4、清理

$ helm uninstall kibana -n bigdata

4）helm3安装Filebeat

filebeat默认收集宿主机上docker的日志路径：/var/lib/docker/containers。如果我们修改了docker的安装路径要怎么收集呢，很简单修改chart里的DaemonSet文件里边的hostPath参数：

- name: varlibdockercontainers
  hostPath:
    path: /var/lib/docker/containers   #改为docker安装路径

当然也可以自定义values修改，这里推荐自定义values方式修改采集日志路径

1、自定义values

默认是将数据存储到ES，这里做修改数据存储到Kafka，kafka的部署可以看这里

$ cat <<EOF> my-values.yaml
daemonset:
  filebeatConfig:
    filebeat.yml: |
      filebeat.inputs:
      - type: container
        paths:
          - /var/log/containers/*.log

      output.elasticsearch:
        enabled: false
        host: '${NODE_NAME}'
        hosts: '${ELASTICSEARCH_HOSTS:elasticsearch-master:9200}'
      output.kafka:
       enabled: true
       hosts: ["kafka-0.kafka-headless.bigdata.svc.cluster.local:9092","kafka-1.kafka-headless.bigdata.svc.cluster.local:9092","kafka-2.kafka-headless.bigdata.svc.cluster.local:9092"]
       topic: test
EOF

2、开始安装Filefeat

$ helm install filebeat elastic/filebeat -f my-values.yaml  --namespace bigdata
$ kubectl get pods --namespace=bigdata -l app=filebeat-filebeat -w

3、验证

# 先登录kafka客户端
$ kubectl exec --tty -i kafka-client --namespace bigdata -- bash
# 再消费数据
$ kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server kafka.bigdata.svc.cluster.local:9092 --topic test

看到已经可以消费数据了，说明数据已经存储到kafka了。

查看kafka数据积压情况

$ kubectl exec --tty -i kafka-client --namespace bigdata -- bash
$ kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka-0.kafka-headless.bigdata.svc.cluster.local:9092 --describe --group mygroup

发现大量数据都是处于积压的状态

接下来就是部署logstash去消费kafka数据，最后存储到ES。

4、清理

$ helm uninstall filebeat -n bigdata

5）helm3安装Logstash

1、自定义values

【注意】记得把ES和kafka的地址换成自己环境的。

$ cat <<EOF> my-values.yaml
logstashPipeline: 
   logstash.yml: |
    input {
    
    
      kafka {
    
    
            bootstrap_servers => "kafka-0.kafka-headless.bigdata.svc.cluster.local:9092"
            topics => ["test"]
            group_id => "mygroup"
            #如果使用元数据就不能使用下面的byte字节序列化，否则会报错
            #key_deserializer_class => "org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer"
            #value_deserializer_class => "org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer"
            consumer_threads => 1
            #默认为false，只有为true的时候才会获取到元数据
            decorate_events => true
            auto_offset_reset => "earliest"
         }
    }
    filter {
    
    
      mutate {
    
    
        #从kafka的key中获取数据并按照逗号切割
        split => ["[@metadata][kafka][key]", ","]
        add_field => {
    
    
            #将切割后的第一位数据放入自定义的“index”字段中
            "index" => "%{[@metadata][kafka][key][0]}"
        }
      }
    }
    output {
    
     
      elasticsearch {
    
    
          pool_max => 1000
          pool_max_per_route => 200
          hosts => ["http://elasticsearch-master-0:9200","http://elasticsearch-master-1:9200","http://elasticsearch-master-2:9200"]
          index => "test-%{+YYYY.MM.dd}"
      }
    }

# 资源限制
resources:
  requests:
    cpu: "100m"
    memory: "256Mi"
  limits:
    cpu: "1000m"
    memory: "1Gi"

volumeClaimTemplate:
  accessModes: ["ReadWriteOnce"]
  resources:
    requests:
      storage: 3Gi
EOF

---

output plugin 输出插件，将事件发送到特定目标：

• stdout ：标准输出。将事件输出到屏幕上

output{
    
    
    stdout{
    
    
        codec => "rubydebug"
    }
}

• file ：将事件写入文件

output{
    
    
   file {
    
    
       path => "/data/logstash/%{host}/{application}
       codec => line { format => "%{
    
    message}"} }
    }
}

• kafka ：将事件发送到kafka

output{
    
    
   kafka{
    
    
        bootstrap_servers => "localhost:9092"
        topic_id => "test_topic"  #必需的设置。生成消息的主题
    }
}

• elasticseach ：在es中存储日志

output{
    
    
   elasticsearch {
    
    
        #user => elastic
        #password => changeme
        hosts => "localhost:9200"
        index => "nginx-access-log-%{+YYYY.MM.dd}"  
    }
}

---

2、开始安装Logstash

$ helm install logstash elastic/logstash -f my-values.yaml  --namespace bigdata

$ kubectl get pods --namespace=bigdata -l app=logstash-logstash

3、验证

1、登录kibana查看索引是否创建

2、查看logs

$ kubectl logs -f  logstash-logstash-0 -n bigdata >logs
$ tail -100 logs

3、查看kafka消费情况

$ kubectl exec --tty -i kafka-client --namespace bigdata -- bash
$ kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka-0.kafka-headless.bigdata.svc.cluster.local:9092 --describe --group mygroup

4、通过kibana查看索引数据（Kibana版本：7.15.0）
创建索引模式

Management-》Stack Management-》Kibana-》Index patterns

通过上面创建的索引模式查询数据（Discover）

4、清理

$ helm uninstall logstash -n bigdata

三、ELK相关的备份组件和备份方式

Elasticsearch备份两种方式：

• 将数据导出成文本文件，比如通过 elasticdump、esm 等工具将存储在 Elasticsearch 中的数据导出到文件中。适用数据量小的场景。
• 备份 elasticsearch data 目录中文件的形式来做快照，借助 Elasticsearch 中 snapshot 接口实现的功能。适用大数据量的场景。

1）Elasticsearch的snapshot快照备份

• 优点：通过snapshot拍摄快照，然后定义快照备份策略，能够实现快照自动化存储，可以定义各种策略来满足自己不同的备份
• 缺点：还原不够灵活，拍摄快照进行备份很快，但是还原的时候没办法随意进行还原，类似虚拟机快照

1、配置备份目录

在 elasticsearch.yml 的配置文件中注明可以用作备份路径 path.repo ，如下所示：

path.repo: ["/mount/backups", "/mount/longterm_backups"]

配置好后，就可以使用 snapshot api 来创建一个 repository 了，如下我们创建一个名为 my_backup 的 repository。

PUT /_snapshot/my_backup
{
    
    
  "type": "fs",
  "settings": {
    
    
    "location": "/mount/backups/my_backup"
  }
}

2、开始通过API接口备份
有了 repostiroy 后，我们就可以做备份了，也叫快照，也就是记录当下数据的状态。如下所示我们创建一个名为 snapshot_1 的快照。

PUT /_snapshot/my_backup/snapshot_1?wait_for_completion=true

【温馨提示】wait_for_completion 为 true 是指该 api 在备份执行完毕后再返回结果，否则默认是异步执行的，我们这里为了立刻看到效果，所以设置了该参数，线上执行时不用设置该参数，让其在后台异步执行即可。

3、增量备份

PUT /_snapshot/my_backup/snapshot_2?wait_for_completion=true

当执行完毕后，你会发现 /mount/backups/my_backup 体积变大了。这说明新数据备份进来了。要说明的一点是，当你在同一个 repository 中做多次 snapshot 时，elasticsearch 会检查要备份的数据 segment 文件是否有变化，如果没有变化则不处理，否则只会把发生变化的 segment file 备份下来。这其实就实现了增量备份。

4、数据恢复
通过调用如下 api 即可快速实现恢复功能：

POST /_snapshot/my_backup/snapshot_1/_restore?wait_for_completion=true
{
    
    
  "indices": "index_1",
  "rename_replacement": "restored_index_1"
}

2）elasticdump备份迁移es数据

索引数据导出为文件（备份）

# 导出索引Mapping数据
elasticdump \
  --input=http://es实例IP:9200/index_name/index_type \
  --output=/data/my_index_mapping.json \    # 存放目录
  --type=mapping 
# 导出索引数据
elasticdump \
  --input=http://es实例IP:9200/index_name/index_type \
  --output=/data/my_index.json \
  --type=data

索引数据文件导入至索引（恢复）

# Mapping 数据导入至索引
elasticdump \
  --output=http://es实例IP:9200/index_name \
  --input=/home/indexdata/roll_vote_mapping.json \ # 导入数据目录
  --type=mapping
# ES文档数据导入至索引
elasticdump \
  --output=http:///es实例IP:9200/index_name \
  --input=/home/indexdata/roll_vote.json \ 
  --type=data

可直接将备份数据导入另一个es集群

elasticdump --input=http://127.0.0.1:9200/test_event   --output=http://127.0.0.2:9200/test_event --type=data

type类型

type是ES数据导出导入类型，Elasticdump工具支持以下数据类型：

type类型	说明
mapping	ES的索引映射结构数据
data	ES的数据
settings	ES的索引库默认配置
analyzer	ES的分词器
template	ES的模板结构数据
alias	ES的索引别名

3）esm备份迁移es数据

备份es数据

esm -s http://10.33.8.103:9201 -x "petition_data" -b 5 --count=5000 --sliced_scroll_size=10 --refresh -o=./es_backup.bin

-w 表示线程数
-b 表示一次bulk请求数据大小，单位MB默认 5M
-c 一次scroll请求数量
导入恢复es数据

esm -d http://172.16.20.20:9201 -y "petition_data6" -c 5000 -b 5 --refresh -i=./dump.bin