ELK后续 Logstash、kafka及zookeeper

Logstash部署----192.168.246.231

系统类型：Centos7.5
节点IP：192.168.246.231 E
软件版本：jdk-8u121-linux-x64.tar.gz、logstash-6.5.4.tar.gz

1.安装配置Logstash

Logstash运行同样依赖jdk，本次为节省资源，故将Logstash安装在了kafka244.231节点。

（1）安装

[root@es-2-zk-log ~]# tar xvzf logstash-6.5.4.tar.gz -C /usr/local/

（2）配置

创建目录，我们将所有input、filter、output配置文件全部放到该目录中。

1.安装nginx:
[root@es-2-zk-log ~]# rpm -ivh http://nginx.org/packages/centos/7/noarch/RPMS/nginx-release-centos-7-0.el7.ngx.noarch.rpm
[root@es-2-zk-log ~]# yum install -y nginx
将原来的日志格式注释掉定义成json格式：
[root@es-2-zk-log conf.d]# vim /etc/nginx/nginx.conf
log_format  json '{"@timestamp":"$time_iso8601",'
                           '"@version":"1",'
                           '"client":"$remote_addr",'
                           '"url":"$uri",'
                           '"status":"$status",'
                           '"domain":"$host",'
                           '"host":"$server_addr",'
                           '"size":$body_bytes_sent,'
                           '"responsetime":$request_time,'
                           '"referer": "$http_referer",'
                           '"ua": "$http_user_agent"'
               '}';
2.引用定义的json格式的日志：
access_log  /var/log/nginx/access_json.log  json;

[root@es-2-zk-log ~]# systemctl start nginx 
[root@es-2-zk-log ~]# systemctl enable nginx
浏览器多访问几次
[root@es-2-zk-log ~]# mkdir -p /usr/local/logstash-6.5.4/etc/conf.d
[root@es-2-zk-log ~]# cd /usr/local/logstash-6.5.4/etc/conf.d/       
[root@es-2-zk-log conf.d]# vim input.conf       #---在下面添加
input{
    
                            #让logstash可以读取特定的事件源。

    file{
    
                                           #从文件读取

   path => ["/var/log/nginx/access_json.log"]        #要输入的文件路径

   type => "shopweb"                       #定义一个类型，通用选项. 

    }

}


[root@es-2-zk-log conf.d]# vim output.conf
output{
    
               #输出插件，将事件发送到特定目标
    elasticsearch {
    
                #输出到es
    hosts => ["192.168.246.234:9200","192.168.246.231:9200","192.168.246.235:9200"]       #指定es服务的ip加端口
    index => ["%{type}-%{+YYYY.MM.dd}"]     #引用input中的type名称，定义输出的格式
    }
}

启动：
[root@es-2-zk-log conf.d]# cd /usr/local/logstash-6.5.4/
[root@es-2-zk-log logstash-6.5.4]# nohup bin/logstash -f etc/conf.d/  --config.reload.automatic &

查看日志出现:

[root@es-2-zk-log logstash-6.5.4]# tail -f nohup.out
[2019-08-04T01:39:24,671][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch] Attempting to install template {
    
    :manage_template=>{
    
    "template"=>"logstash-*", "version"=>60001, "settings"=>{
    
    "index.refresh_interval"=>"5s"}, "mappings"=>{
    
    "_default_"=>{
    
    "dynamic_templates"=>[{
    
    "message_field"=>{
    
    "path_match"=>"message", "match_mapping_type"=>"string", "mapping"=>{
    
    "type"=>"text", "norms"=>false}}}, {
    
    "string_fields"=>{
    
    "match"=>"*", "match_mapping_type"=>"string", "mapping"=>{
    
    "type"=>"text", "norms"=>false, "fields"=>{
    
    "keyword"=>{
    
    "type"=>"keyword", "ignore_above"=>256}}}}}], "properties"=>{
    
    "@timestamp"=>{
    
    "type"=>"date"}, "@version"=>{
    
    "type"=>"keyword"}, "geoip"=>{
    
    "dynamic"=>true, "properties"=>{
    
    "ip"=>{
    
    "type"=>"ip"}, "location"=>{
    
    "type"=>"geo_point"}, "latitude"=>{
    
    "type"=>"half_float"}, "longitude"=>{
    
    "type"=>"half_float"}}}}}}}}

在浏览器中访问本机的nginx网站

配置kia添加索引

注意:如果出不来通过界面提示打开时间管理器，设置时间为本星期

过程: 通过nginx的访问日志获取日志—>传输到logstach ----传输到–elasticsearch–传输到—kibana （通过nginix反代）

注意：如果出现问题

从上面截图可以看出存在5个unassigned的分片，新建索引blog5的时候，分片数为5，副本数为1，新建之后集群状态成为yellow，其根本原因是因为集群存在没有启用的副本分片，我们先来看一下官网给出的副本分片的介绍：
副本分片的主要目的就是为了故障转移，正如在集群内的原理中讨论的：如果持有主分片的节点挂掉了，一个副本分片就会晋升为主分片的角色。

那么可以看出来副本分片和主分片是不能放到一个节点上面的，可是在只有一个节点的集群里，副本分片没有办法分配到其他的节点上，所以出现所有副本分片都unassigned得情况。因为只有一个节点，如果存在主分片节点挂掉了，那么整个集群理应就挂掉了，不存在副本分片升为主分片的情况。

解决办法就是，在单节点的elasticsearch集群，删除存在副本分片的索引，新建索引的副本都设为0。然后再查看集群状态

Kafka部署

Kafka：

​ 数据缓冲队列。同时提高了可扩展性。具有峰值处理能力，使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。

Kafka的特性:

• 高吞吐量：kafka每秒可以处理几十万条消息。

• 可扩展性：kafka集群支持热扩展- 持久性、

• 可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失

• 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）

• 高并发：支持数千个客户端同时读写

  它主要包括以下组件

  话题（Topic）：是特定类型的消息流。(每条发布到 kafka 集群的消息属于的类别，即 kafka 是面向 topic 的。)
  生产者（Producer）：是能够发布消息到话题的任何对象(发布消息到 kafka 集群的终端或服务).
  消费者（Consumer）：可以订阅一个或多个话题，从而消费这些已发布的消息。
  服务代理（Broker）：已发布的消息保存在一组服务器中，它们被称为代理（Broker）或Kafka集群。
  partition（区）：每个 topic 包含一个或多个 partition。
  replication：partition 的副本，保障 partition 的高可用。
  leader：replica 中的一个角色， producer 和 consumer 只跟 leader 交互。
  follower：replica 中的一个角色，从 leader 中复制数据。
  zookeeper：kafka 通过 zookeeper 来存储集群的信息。
  

zookeeper:

ZooKeeper是一个分布式协调服务，它的主要作用是为分布式系统提供一致性服务，提供的功能包括：配置维护、分布式同步等。Kafka的运行依赖ZooKeeper。

ZooKeeper主要用来协调Kafka的各个broker，不仅可以实现broker的负载均衡，而且当增加了broker或者某个broker故障了，ZooKeeper将会通知生产者和消费者，这样可以保证整个系统正常运转。

在Kafka中,一个topic会被分成多个区并被分到多个broker上，分区的信息以及broker的分布情况与消费者当前消费的状态信息都会保存在ZooKeeper中，

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系统类型：Centos7.5
节点IP：192.168.246.234,192.168.246.231、192.168.246.235
软件版本：jdk-8u121-linux-x64.tar.gz、kafka_2.11-2.1.0.tgz
示例节点：172.16.246.231

1.安装配置jdk8

（1）Kafka、Zookeeper（简称：ZK）运行依赖jdk8

tar zxvf /usr/local/package/jdk-8u121-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/
echo '
JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_121
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME PATH
' >>/etc/profile
source /etc/profile

2.安装配置ZK

Kafka运行依赖ZK，Kafka官网提供的tar包中，已经包含了ZK，这里不再额下载ZK程序。

配置相互解析—三台机器

[root@es-2-zk-log ~]# vim /etc/hosts
192.168.246.234 mes-1
192.168.246.231 es-2-zk-log
192.168.246.235 es-3-head-kib

（1）安装

[root@es-2-zk-log ~]# tar xzvf kafka_2.11-2.1.0.tgz -C /usr/local/

（2）配置

[root@mes-1 ~]# sed -i 's/^[^#]/#&/' /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/zookeeper.properties
[root@mes-1 ~]# vim /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/zookeeper.properties  #添加如下配置
dataDir=/opt/data/zookeeper/data 
dataLogDir=/opt/data/zookeeper/logs
clientPort=2181 
tickTime=2000 
initLimit=20 
syncLimit=10 
server.1=192.168.246.231:2888:3888             //kafka集群IP:Port
server.2=192.168.246.234:2888:3888
server.3=192.168.246.235:2888:3888
#创建data、log目录
[root@mes-1 ~]# mkdir -p /opt/data/zookeeper/{data,logs}
#创建myid文件
[root@mes-1 ~]# echo 1 > /opt/data/zookeeper/data/myid     #myid号按顺序排

[root@es-2-zk-log ~]# sed -i 's/^[^#]/#&/' /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/zookeeper.properties
[root@es-2-zk-log ~]# vim /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/zookeeper.properties
dataDir=/opt/data/zookeeper/data 
dataLogDir=/opt/data/zookeeper/logs
clientPort=2181 
tickTime=2000 
initLimit=20 
syncLimit=10 
server.1=192.168.246.231:2888:3888
server.2=192.168.246.234:2888:3888
server.3=192.168.246.235:2888:3888
#创建data、log目录
[root@es-2-zk-log ~]# mkdir -p /opt/data/zookeeper/{data,logs}
#创建myid文件
[root@es-2-zk-log ~]# echo 2 > /opt/data/zookeeper/data/myid

[root@es-3 ~]# sed -i 's/^[^#]/#&/' /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/zookeeper.properties
[root@es-3-head-kib ~]# vim /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/zookeeper.properties
dataDir=/opt/data/zookeeper/data 
dataLogDir=/opt/data/zookeeper/logs
clientPort=2181 
tickTime=2000 
initLimit=20 
syncLimit=10 
server.1=192.168.246.231:2888:3888
server.2=192.168.246.234:2888:3888
server.3=192.168.246.235:2888:3888
#创建data、log目录
[root@es-3-head-kib ~]# mkdir -p /opt/data/zookeeper/{data,logs}
#创建myid文件
[root@es-3-head-kib ~]# echo 3 > /opt/data/zookeeper/data/myid

配置项含义：

dataDir ZK数据存放目录。
dataLogDir  ZK日志存放目录。
clientPort  客户端连接ZK服务的端口。
tickTime        ZK服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔。
initLimit       允许follower连接并同步到Leader的初始化连接时间，当初始化连接时间超过该值，则表示连接失败。
syncLimit   Leader与Follower之间发送消息时如果follower在设置时间内不能与leader通信，那么此follower将会被丢弃。
server.1=172.16.244.31:2888:3888    2888是follower与leader交换信息的端口，3888是当leader挂了时用来执行选举时服务器相互通信的端口。

3.配置Kafka

（1）配置

[root@mes-1 ~]# sed -i 's/^[^#]/#&/' /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/server.properties
[root@mes-1 ~]# vim /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/server.properties  #在最后添加
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://192.168.246.231:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/opt/data/kafka/logs
num.partitions=6
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=2
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=536870912
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=192.168.246.231:2181,192.168.246.234:2181,192.168.246.235:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
group.initial.rebalance.delay.ms=0
[root@mes-1 ~]# mkdir -p /opt/data/kafka/logs

[root@es-2-zk-log ~]# sed -i 's/^[^#]/#&/' /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/server.properties
[root@es-2-zk-log ~]# vim /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/server.properties
broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://192.168.246.234:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/opt/data/kafka/logs
num.partitions=6
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=2
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=536870912
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=192.168.246.231:2181,192.168.246.234:2181,192.168.246.235:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
group.initial.rebalance.delay.ms=0
[root@es-2-zk-log ~]# mkdir -p /opt/data/kafka/logs

[root@es-3-head-kib ~]# sed -i 's/^[^#]/#&/' /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/server.properties
[root@es-3-head-kib ~]# vim /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/server.properties
broker.id=3
listeners=PLAINTEXT://192.168.246.235:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/opt/data/kafka/logs
num.partitions=6
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=2
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=536870912
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=192.168.246.231:2181,192.168.246.234:2181,192.168.246.235:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
group.initial.rebalance.delay.ms=0
[root@es-3-head-kib ~]# mkdir -p /opt/data/kafka/logs

配置项含义：

broker.id   每个server需要单独配置broker id，如果不配置系统会自动配置。
listeners       监听地址，格式PLAINTEXT://IP:端口。
num.network.threads
num.io.threads
socket.send.buffer.bytes
socket.receive.buffer.bytes
socket.request.max.bytes
log.dirs        日志文件目录。
num.partitions
num.recovery.threads.per.data.dir 
offsets.topic.replication.factor
log.retention.hours
log.segment.bytes
log.retention.check.interval.ms 
zookeeper.connect   ZK主机地址，如果zookeeper是集群则以逗号隔开。
zookeeper.connection.timeout.ms     连接到Zookeeper的超时时间。

4、其他节点配置

只需把配置好的安装包直接分发到其他节点，Kafka的broker.id和listeners就可以了。

5、启动、验证ZK集群

（1）启动

在三个节点依次执行：

[root@mes-1 ~]# cd /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/
[root@mes-1 kafka_2.11-2.1.0]# nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &

（2）验证

查看端口

[root@mes-1 ~]# netstat -lntp | grep 2181
tcp6       0      0 :::2181                 :::*                    LISTEN      1226/java

6、启动、验证Kafka

（1）启动

在三个节点依次执行：

[root@mes-1 ~]# cd /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/
[root@mes-1 kafka_2.11-2.1.0]# nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

（2）验证

在192.168.246.231上创建topic

[root@es-2-zk-log kafka_2.11-2.1.0]# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic testtopic
Created topic "testtopic".

参数解释：
–zookeeper指定zookeeper的地址和端口，
–partitions指定partition的数量，
–replication-factor指定数据副本的数量

在246.235上面查询192.168.246.231上的topic

[root@es-3-head-kib kafka_2.11-2.1.0]# bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.246.231:2181 --list
testtopic

模拟消息生产和消费
发送消息到192.168.246.231

[root@mes-1 kafka_2.11-2.1.0]# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.246.231:9092 --topic testtopic
>hello

从192.168.246.234接受消息

[root@es-2-zk-log kafka_2.11-2.1.0]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server  192.168.246.234:9092 --topic testtopic --from-beginning
hello

kafka没有问题之后，回到logstach服务器：
#安装完kafka之后的操作：
[root@es-2-zk-log ~]# cd /usr/local/logstash-6.5.4/etc/conf.d/
[root@es-2-zk-log conf.d]# cp input.conf input.conf.bak
[root@es-2-zk-log conf.d]# vim input.conf
input {
    
    
kafka {
    
                   #指定kafka服务
    type => "nginx_log"
    codec => "json"        #通用选项，用于输入数据的编解码器
    topics => "nginx"        #这里定义的topic
    decorate_events => true  #会将当前topic、partition等信息也带到message中
    bootstrap_servers => "192.168.246.234:9092, 192.168.246.231:9092, 192.168.246.235:9092"
  }
}  
启动 logstash
[root@es-2-zk-log conf.d]# cd /usr/local/logstash-6.5.4/
[root@es-2-zk-log logstash-6.5.4]# nohup bin/logstash -f etc/conf.d/  --config.reload.automatic &

Filebeat

​ 隶属于Beats,轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说：Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder，目前Beats包含四种工具：

• 1.Packetbeat（搜集网络流量数据）
• 2.Metricbeat（搜集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据。）
• 3.Filebeat（搜集文件数据）
• 4.Winlogbeat（搜集 Windows 日志数据）

为什么用 Filebeat ，而不用原来的 Logstash 呢？

原因很简单，资源消耗比较大。

**由于 Logstash 是跑在 JVM 上面，资源消耗比较大，后来作者用 GO 写了一个功能较少但是资源消耗也小的轻量级的 Agent 叫 Logstash-forwarder。**后来作者加入 elastic.co 公司， Logstash-forwarder 的开发工作给公司内部 GO 团队来搞，最后命名为 Filebeat。

Filebeat 需要部署在每台应用服务器上。

搭建架构

filebeat安装在要收集日志的应用服务器中，filebeat收集到日志之后传输到kafka中，logstash通过kafka拿到日志，在由logstash传给后面的es，es将日志传给后面的kibana，最后通过kibana展示出来。

（1）下载

 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-6.5.4-linux-x86_64.tar.gz

（2）解压

[root@es-3-head-kib ~]# tar xzvf filebeat-6.5.4-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local/
[root@es-3-head-kib ~]# cd /usr/local/
[root@es-3-head-kib local]# mv filebeat-6.5.4-linux-x86_64 filebeat
[root@es-3-head-kib local]# cd filebeat/

（3）修改配置

修改 Filebeat 配置，支持收集本地目录日志，并输出日志到 Kafka 集群中

[root@es-3-head-kib filebeat]# mv filebeat.yml filebeat.yml.bak
[root@es-3-head-kib filebeat]# vim filebeat.yml
filebeat.prospectors:
- input_type: log        #指定输入的类型
  paths:
    -  /var/log/nginx/*.log      #日志的路径
  json.keys_under_root: true
  json.add_error_key: true
  json.message_key: log

output.kafka:   
  hosts: ["192.168.246.234:9092","192.168.246.231:9092","192.168.246.235:9092"]   #kafka服务器
  topic: 'nginx'        #输出到kafka中的topic

Filebeat 6.0 之后一些配置参数变动比较大，比如 document_type 就不支持，需要用 fields 来代替等等。

（4）启动

[root@es-3-head-kib filebeat]# nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml & 
[root@es-3-head-kib filebeat]# tail -f nohup.out 
2019-08-04T16:55:54.708+0800	INFO	kafka/log.go:53	kafka message: client/metadata found some partitions to be leaderless
2019-08-04T16:55:54.708+0800	INFO	kafka/log.go:53	client/metadata retrying after 250ms... (2 attempts remaining)
...

验证kafka是否生成topic
[root@es-3-head-kib filebeat]# cd /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/
[root@es-3-head-kib kafka_2.11-2.1.0]# bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.246.231:2181 --list
__consumer_offsets
nginx     #已经生成topic
testtopic

现在我们去编辑logstach连接kafka的输出文件

配置完kafka之后查看

登录到kibana