前言
日志是我们分析系统运行情况、问题定位、优化分析等主要数据源头。目前，主流的业务系统都采用了分布式、微服务的形式。如果想要查看日志，就需要从不同的节点上去查看，而且对于整个业务链路也非常不清晰。因此，我们首先引入日志收集框架，将分布在各个节点的日志统一汇总到一处。方便日志查询、分析与问题定位。
根据我们目前的技术栈，我们的服务是在spring cloud下搭建的。因而使用spring sleuth搭建日志收集是快而便捷的。个人使用spring sleuth + kafka +zipkin + mysql，搭建起一个系统间的trace日志追踪系统。该套框架的优势在于，使用简单（只要引入自己封装好的starter，指定kafka及zookeeper地址即可）。spring sleuth会自动拦截http请求，并分配统一trace id来追踪这一次的请求全链路。最后，通过zipkin的可视化页面，我们能非常方便的看出一次请求的整个链路，而且能直观的看出各个系统的耗时，对于性能分析比较有帮助。但是，相较于本文要说的ELK日志系统而言，spring sleuth还是有几个明显的缺点的：
1. spring sleuth只会获取过滤到的http请求信息，对于收集系统打印的业务日志信息较麻烦，可定制化相较于ELK太差。（这也是选择ELK的主要原因）
2. spring sleuth的日志生成、收集、生产、消费，都共同消耗服务资源。
反观ELK，有两种选择，即可以嵌入到系统（使用log4j的socket发送日志到ELK），也可以独立存在（logstash直接读取日志文件）。而且，对于日志文件中内容的获取，有更灵活的配置（基于logstash的filter插件）。So, it's ELK!
最后再说一点，说了这么多，应该都知道ELK指的是elasticsearch+logstash+kibana。对于logstash，如果你的server所在的机器上，资源比较紧张，那么可以选择elastic家族中的Filebeat来做server日志的收集工作。这也正是官方所推荐的（The Filebeat client is a lightweight, resource-friendly tool that collects logs from files on the server and forwards these logs to your Logstash instance for processing. Filebeat is designed for reliability and low latency. Filebeat has a light resource footprint on the host machine, and the Beats input plugin minimizes the resource demands on the Logstash instance.）。我们日志系统的搭建也是使用了Filebeat来收集日志，统一汇总到日志系统的logstash，然后再由logstash将日志信息推送到elasticsearch。在此，暂且叫BELK。用一个图来形象的表述一下关系：
1. 环境准备
首先，我们需要准备日志系统需要的环境。
1. JRE需要1.8+。
2. ES等需要创建文件限制提升到65536+；虚拟内存区域最大数量262144+。
vi
/etc/security/limits
.conf
# 添加下面内容
test
- nofile 65536
# test为操作账号
vi
/etc/sysctl
.conf
# 添加下面内容
vm.max_map_count=262144
# 保存并生效
sysctl -p
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2. 安装elasticsearch
1. 到官网下载压缩包。本例使用的是6.2.2版本。elasticsearch-6.2.2.zip。
2. 解压：unzip elasticsearch-6.2.2.zip -d /sinochem/software/elasticsearch-6.2.2
3. 配置文件修改。配置文件在解压目录中的./config下的elasticsearch.yml文件。需要我们修改的项为：
cluster.name: es-application # 集群名字
node.name: node-1 # 当前节点名字
path.data: /sinochem/software/elasticsearch-6.2.2/data # es数据存放路径
path.logs: /sinochem/software/elasticsearch-6.2.2/logs # es日志路径
network.host: 10.144.132.70 # 当前节点IP地址
http.port: 9200 # 监听端口号
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4. 启动服务。nohup ./bin/elasticsearch >/dev/null &
注：目前ES只是单机模式，后续升级支持集群模式。
3. 安装Kibana
1. 到官网下载压缩包。本例使用的是6.2.2版本。kibana-6.2.2-linux-x86_64.tar.gz。
2. 解压：tar -zxvf kibana-6.2.2-linux-x86_64.tar.gz
3. 配置文件修改。配置文件在解压目录中的./config下的kibana.yml文件。需要我们修改的项为：
server.port: 5601 # 服务端口
server.host: "10.xxx.xxx.xxx" # 服务IP地址
kibana.index: ".kibana" # kibana在es中的索引
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4. 启动服务。nohup ./bin/kibana >/dev/null &
4. 安装Logstash
1. 到官网下载压缩包。本例使用的是6.2.2版本。logstash-6.2.2.tar.gz。
2. 解压：tar -zxvf logstash-6.2.2.tar.gz
3. 配置文件修改。配置文件在解压目录中的./config下新增日志配置文件logstash.conf。文件内容为：
input {
# beat插件，监听5044端口
beats {
port => "5044"
}
}
filter {
grok {
match => [ "message", "%{COMBINEDAPACHELOG}" ]
}
date {
match => [ "timestamp", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS" ]
}
}
output {
# 日志输出到ES
elasticsearch {
hosts => ["10.xxx.xxx.xxx:9200"]
index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
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4. 启动服务。nohup ./bin/logstash -f config/logstash.conf --config.reload.automatic >/dev/null &
5. 安装Filebeat
以上几个都是安装在ELK系统体系下的，Filebeat需要安装到各个服务所在机器上。Filebeat使用的是6.3.0版本，使用该版本是为了使用其中的processors。当然以上也可以使用6.3.X版本。
1. 到官网下载压缩包。filebeat-6.3.0-linux-x86_64.tar.gz。
2. 解压：tar -zxvf filebeat-6.3.0-linux-x86_64.tar.gz
3. 配置文件修改。配置文件在解压目录中的./config下的filebeat.yml文件。简单配置如下：
filebeat.inputs:
# 用户自定义部分 start
- type: log
paths:
# 日志文件
- /sinochem/app/cooperation/monitor-gateway/logs/*-info.log
exclude_lines: ['^DBG']
fields:
# 服务名称
app_name: monitor-gateway
fields_under_root: true
- type: log
paths:
- /sinochem/app/cooperation/monitor-admin-service/logs/*-info.log
exclude_lines: ['^DBG']
fields:
app_name: monitor-admin-service
fields_under_root: true
# 用户自定义部分 end
output.logstash:
hosts: ["10.xxx.xxx.xxx:5044"]
fields:
# 需要用户设置环境变量，或者直接将本机IP替换变量
ip_address: "${IP_ADDRESS:UNKNOWN}"
fields_under_root: true
processors:
- drop_fields:
fields: ["host"]
# - add_host_metadata: ~
# - decode_json_fields:
# fields: ["host"]
filebeat.shutdown_timeout: 5s
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4. 启动服务。nohup ./bin/filebeat -e -c config/filebeat.yml -d publish >/dev/null &
后记
至此，基础版本的BELK系统已经搭建完成。我们可以在浏览器中输入：http://10.xxx.xxx.xxx:5601/ 访问ES的可视化界面。如下图所示，日志信息已经汇总到了ES中。
目前版本只是雏形，其中还有一些功能需要完善。例如：ES集群的搭建、ES索引、ES历史数据的处理等。ELK搭建也是初次接触，存在使用与认知错误是不可避免的，在此欢迎各位童鞋当面或留言指正，以上。