日志采集/分析

news/2024/7/7 21:00:12/文章来源:https://www.cnblogs.com/fsdstudy/p/18277099

目录
  • EFK
    • 1. 日志系统
    • 2. 部署ElasticSearch
      • 2.1 创建handless服务
      • 2.2 创建sts
    • 3. 部署kibana
    • 4. 部署ilogtail（docker-compose）
      • 4.1 编写docker-compose
      • 4.2 配置ilogtail采集
      • 4.3 查看容器采集的日志
      • 4.4 采集容器标准输出日志(可选)
      • 4.5 查看采集的容器日志
    • 5. 部署kafka
      • 5.1 kafka介绍
      • 5.2 部署kafka(docker-compose)
      • 5.3 部署kafdrop(kafka的web界面)
      • 5.4 ilogtail将日志写入到kafka
    • 6. 部署logstash
      • 6.1 部署logstash(docker-compose)
      • 6.2 输出日志到es
      • 6.3 到kibana查看
        • 6.3.1 查看索引

EFK

这是一个日志收集系统，日志收集属于可观测性体系

可观测性体系

  • 监控

    • 基础设施的维度
      • USE方法
        • CPU：
          • 利用率
          • 负载
        • 内存：
          • 利用率
          • 饱和度
          • 错误率
        • 网卡：
          • 利用率
          • 饱和度
          • 错误率
    • 应用程序的维度
      • RED方法

  • 日志

    • 操作系统维度
    • 应用维度
      • 通过日志的错误进一步完善监控
      • 通过日志排查问题
      • 行为分析

  • 链路追踪

1. 日志系统

  1. ELK
    • ElasticSearch ：日志存储系统
    • LogStash：日志采集器
    • Kibana：日志查询分析系统

ELK现在用的少，原因是

  1. jruby（java+ruby）
  2. 语法复杂：重量级日志采集
  3. 性能差

  1. EFK

    • ElasticSearch
    • Fluneted：日志采集器
    • Kibana

  2. PLG

    • Promtail :日志采集器
    • Loki：日志存储系统
    • Grafana：日志查询分析系统

我们这里部署的架构是

ilogtail ---> kafka ---> logstash ---> elasticsearch ---> kibana

使用ilogtail采集日志写入到kafka消息队列里，再由logstash从消息队列里读取日志写入到 es，最后再由kibana做展示

至于第三个环节为什么是logstash而不是ilogtail是因为，ilogtail要往es里面写日志会需要配置es的认证密码，但我们是没有给es配置用户名和密码的，所以采用logstash

2. 部署ElasticSearch

2.1 创建handless服务

[root@master EFK]# vim es-svc.yaml 
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:name: elasticsearchnamespace: logginglabels:app: elasticsearch
spec:selector:app: elasticsearchclusterIP: Noneports:- port: 9200name: rest- port: 9300name: inter-node

2.2 创建sts

[root@master EFK]# vim es-sts.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:name: esnamespace: logging
spec:serviceName: elasticsearchreplicas: 1selector:matchLabels:app: elasticsearchtemplate:metadata:labels:app: elasticsearchspec:initContainers:- name: initc1image: busyboxcommand: ["sysctl","-w","vm.max_map_count=262144"]securityContext:privileged: true- name: initc2image: busyboxcommand: ["sh","-c","ulimit -n 65536"]securityContext:privileged: true- name: initc3image: busyboxcommand: ["sh","-c","chmod 777 /data"]volumeMounts:- name: datamountPath: /datacontainers:- name: elasticsearchimage: swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/hcie_openeuler/elasticsearch:7.17.1resources:limits:cpu: 1000mrequests:cpu: 100mports:- containerPort: 9200name: restprotocol: TCP- containerPort: 9300name: inter-nodeprotocol: TCPvolumeMounts:- name: datamountPath: /usr/share/elasticsearch/dataenv:- name: cluster.namevalue: k8s-logs- name: node.namevalueFrom:fieldRef:fieldPath: metadata.name- name: cluster.initial_master_nodesvalue: "es-0"- name: discovery.zen.minimum_master_nodesvalue: "2"- name: discovery.seed_hostsvalue: "elasticsearch"- name: ES_JAVA_OPTSvalue: "-Xms512m -Xmx512m"- name: network.hostvalue: "0.0.0.0"volumeClaimTemplates:- metadata:name: datalabels:app: elasticsearchspec:accessModes: ["ReadWriteOnce"]resources:requests:storage: 10Gi

应用yaml文件

[root@master EFK]# kubectl create ns logging
[root@master EFK]# kubectl apply -f .
service/elasticsearch create
statefulset.apps/es create
[root@master EFK]# kubectl get pods -n logging 
NAME   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
es-0   1/1     Running   0          46s

pod显示running就是部署好了

3. 部署kibana

我直接将所有需要的资源放在一个yaml文件里面

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:namespace: loggingname: kibana-configlabels:app: kibana
data:kibana.yml: |server.name: kibanaserver.host: "0.0.0.0"i18n.locale: zh-CNelasticsearch:hosts: ${ELASTICSEARCH_HOSTS}
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: kibananamespace: logginglabels:app: kibana
spec:ports:- port: 5601type: NodePortselector:app: kibana---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: kibananamespace: logginglabels:app: kibana
spec:selector:matchLabels:app: kibanatemplate:metadata:labels:app: kibanaspec:containers:- name: kibanaimage: swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/hcie_openeuler/kibana:7.17.1imagePullPolicy: IfNotPresentresources:limits:cpu: 1requests:cpu: 1env:- name: ELASTICSEARCH_URLvalue: http://elasticsearch:9200    # 写handless的名字- name: ELASTICSEARCH_HOSTSvalue: http://elasticsearch:9200    # 写handless的名字ports:- containerPort: 5601volumeMounts:- name: configmountPath: /usr/share/kibana/config/kibana.ymlreadOnly: truesubPath: kibana.ymlvolumes: - name: configconfigMap:name: kibana-config

查看端口并访问

[root@master EFK]# kubectl get svc
NAME            TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)             AGE
elasticsearch   ClusterIP   None            <none>        9200/TCP,9300/TCP   17m
kibana          NodePort    10.104.94.122   <none>        5601:30980/TCP      4m30s

kibana的nodeport端口是30980，我们来访问

这样就算部署好了，接下来需要部署日志采集工具

4. 部署ilogtail（docker-compose）

因为Fluentd配置复杂，所以我这里采用ilogtail来采集日志

  • ilogtail配置简单
  • 阿里开源，界面中文

我们先使用docker-compose的方式部署，最后整个平台搭建起来之后我们再将ilogtail部署到k8s集群里

4.1 编写docker-compose

[root@master ilogtail]# vim docker-compose.yaml
version: "3"
services:ilogtail:container_name: ilogtailimage: sls-opensource-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/ilogtail-community-edition/ilogtail:2.0.4network_mode: hostvolumes:- /:/logtail_host:ro- /var/run:/var/run- ./checkpoing:/usr/local/ilogtail/checkpoint- ./config:/usr/local/ilogtail/config/local
  • /：我们将宿主机的整个 / ，目录挂载到容器里面，方便容器读取日志
  • checkpoint：这个相当于一个指针，指向当前读取到哪一行日志了，如果ilogtail被重启了它可以根据这个checkpoint来回到上一次读取的地方
  • config：这个就是放采集的配置文件的

启动容器

[root@master ilogtail]# docker-compose up -d
[root@master ilogtail]# docker ps |grep ilogtail
eac545d4da87        sls-opensource-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/ilogtail-community-edition/ilogtail:2.0.4   "/usr/local/ilogtail…"   10 seconds ago      Up 9 seconds                            ilogtail

这样容器就启动了

4.2 配置ilogtail采集

[root@master ilogtail]# cd config/
[root@master config]# vim sample-stdout.yaml
enable: true
inputs:- Type: input_file          # 文件输入类型FilePaths: - /logtail_host/var/log/messages
flushers:- Type: flusher_stdout    # 标准输出流输出类型OnlyStdout: true
[root@master config]# docker restart ilogtail

  • /logtail_host/var/log/messages：这里是这个地址的原因是我们将宿主机的/，挂载到了容器内的logtail_host，所以我们宿主机产生的日志会在容器的/logtail_host/var/log/messages这个目录下

  • 配置文件写好之后我们还需要重启容器让他读取配置，所以有一个restart

4.3 查看容器采集的日志

[root@master config]# docker logs ilogtail2024-06-30 11:16:25 {"content":"Jun 30 19:16:22 master dockerd[1467]: time=\"2024-06-30T19:16:22.251108165+08:00\" level=info msg=\"handled exit event processID=9a8df40981b3609897794e50aeb2bde805eab8a75334266d7b5c2899f61d486e containerID=61770e8f88e3c6a63e88f2a09d2683c6ccce1e13f6d4a5b6f79cc4d49094bab4 pid=125402\" module=libcontainerd namespace=moby","__time__":"1719746182"}
2024-06-30 11:16:25 {"content":"Jun 30 19:16:23 master kubelet[1468]: E0630 19:16:23.594557    1468 kubelet_volumes.go:245] \"There were many similar errors. Turn up verbosity to see them.\" err=\"orphaned pod \\\"9d5ae64f-1341-4c15-b70f-1c8f71efc20e\\\" found, but error not a directory occurred when trying to remove the volumes dir\" numErrs=2","__time__":"1719746184"}

可以看到，宿主机的日志已经被成功采集了，宿主机的日志会被封装到content里，如果没有看到输出的日志的话，需要进入到容器内部查看一个叫做ilogtail.LOG的文件，而不能使用docker logs ilogtail

4.4 采集容器标准输出日志(可选)

[root@master config]# cp sample-stdout.yaml docker-stdout.yaml
# 为了避免同时输出到标准输出而导致的日志杂乱，我们临时将sample-stdout关掉
[root@master config]# cat sample-stdout.yaml 
enable: false                 # 将这里改为false
inputs:- Type: input_file          # 文件输入类型FilePaths: - /logtail_host/var/log/messages
flushers:- Type: flusher_stdout    # 标准输出流输出类型OnlyStdout: true
[root@master config]# cat docker-stdout.yaml 
enable: true
inputs:- Type: service_docker_stdout        Stdout: true                 # 采集标准输出Stderr: false                # 不采集错误输出
flushers:- Type: flusher_stdout    OnlyStdout: true
[root@master config]# docker restart ilogtail 
ilogtail

4.5 查看采集的容器日志

2024-06-30 11:24:13 {"content":"2024-06-30 11:24:10 {\"content\":\"2024-06-30 11:24:07 {\\\"content\\\":\\\"2024-06-30 11:24:04.965 [INFO][66] felix/summary.go 100: Summarising 12 dataplane reconciliation loops over 1m3.4s: avg=3ms longest=12ms ()\\\",\\\"_time_\\\":\\\"2024-06-30T11:24:04.965893702Z\\\",\\\"_source_\\\":\\\"stdout\\\",\\\"_container_ip_\\\":\\\"192.168.200.200\\\",\\\"_image_name_\\\":\\\"calico/node:v3.23.5\\\",\\\"_container_name_\\\":\\\"calico-node\\\",\\\"_pod_name_\\\":\\\"calico-node-hgqzr\\\",\\\"_namespace_\\\":\\\"kube-system\\\",\\\"_pod_uid_\\\":\\\"4d0d950c-346a-4f81-817c-c19526700542\\\",\\\"__time__\\\":\\\"1719746645\\\"}\",\"_time_\":\"2024-06-30T11:24:07.968118197Z\",\"_source_\":\"stdout\",\"_container_ip_\":\"192.168.200.200\",\"_image_name_\":\"sls-opensource-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/ilogtail-community-edition/ilogtail:2.0.4\",\"_container_name_\":\"ilogtail\",\"__time__\":\"1719746647\"}","_time_":"2024-06-30T11:24:10.971474647Z","_source_":"stdout","_container_ip_":"192.168.200.200","_image_name_":"sls-opensource-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/ilogtail-community-edition/ilogtail:2.0.4","_container_name_":"ilogtail","__time__":"1719746650"}

能够正常看见日志就说明日志采集没有问题，接下来我们部署kafka，用来接收ilogtail的日志，注意将日志采集关掉，不然你的虚拟机磁盘很快就会满

5. 部署kafka

kafka作为消息队列，会有消费者和生产者，生产者在这里就是ilogtail，也就是将日志写入到kafka，消费者就是logstash，从kafka里面读取日志写入到es

5.1 kafka介绍

Apache kafka是分布式的，基于发布/订阅的容错消息系统，主要特性如下

  • 高吞吐，低延迟：可以做到每秒百万级的吞吐量，并且延迟低(其他的消息队列基本也都可以)

  • 持久性，可靠性：消息会被持久化到本地磁盘，支持数据备份防止数据丢失，并且可以配置消息有效期，以便消费者可以多次消费

  • kafka官方不支持docker部署，我们可以使用第三方的镜像

5.2 部署kafka(docker-compose)

version: '3'
services:zookeeper:image: quay.io/3330878296/zookeeper:3.8network_mode: hostcontainer_name: zookeeper-testvolumes:- zookeeper_vol:/data- zookeeper_vol:/datalog- zookeeper_vol:/logskafka:image: quay.io/3330878296/kafka:2.13-2.8.1network_mode: hostcontainer_name: kafkaenvironment:KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: "192.168.200.200"KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: "192.168.200.200:2181"KAFKA_LOG_DIRS: "/kafka/logs"volumes:- kafka_vol:/kafkadepends_on:- zookeeper
volumes:zookeeper_vol: {}kafka_vol: {}
  • KAFKA_LOG_DIRS: "/kafka/logs"：这个地方需要注意，在kafka的名词里面，他把数据叫做日志，这个地方看似是定义的日志目录，其实是kafka的数据目录

5.3 部署kafdrop(kafka的web界面)

[root@master kafka]# docker run -d --rm -p 9000:9000 \-e KAFKA_BROKERCONNECT=192.168.200.200:9092 \-e SERVER_SERVLET_CONTEXTPATH="/" \quay.io/3330878296/kafdrop

部署好之后就可以使用web界面查看了，部署web界面的原因是我们将日志写入到kafka之后可以直接使用web界面查看也没有写入进去，比kafka命令行更加的直观

在浏览器输入ip:9000

5.4 ilogtail将日志写入到kafka

[root@master config]# cd /root/ilogtail/config
[root@master config]# cp sample-stdout.yaml kafka.yaml
[root@master config]# vim kafka.yaml
enable: true
inputs:- Type: input_file         FilePaths:- /logtail_host/var/log/messages
flushers:- Type: flusher_kafka_v2  Brokers:- 192.168.200.200:9092Topic: KafkaTopic
[root@master config]# docker restart ilogtail
ilogtail

这个时候我们再回到web界面就会出现一个topic

点进去可以查看有哪些日志被写入进去了

能看见日志就没问题了，接下来部署logstash

6. 部署logstash

logstash会从kafka读取消息然后写入到es里面去

6.1 部署logstash(docker-compose)

[root@master ~]# mkdir logstash
[root@master ~]# cd logstash
[root@master logstash]# vim docker-compose.yaml
version: '3'
services:logstash:image: quay.io/3330878296/logstash:8.10.1container_name: logstashnetwork_mode: hostenvironment:LS_JAVA_OPTS: "-Xmx1g -Xms1g"volumes:- /etc/localtime:/etc/localtime:ro- /apps/logstash/config/logstash.yml:/usr/share/logstash/config/logstash.yml- /apps/logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline- /var/log:/var/log
  • config里面放的是logstash本身的配置文件
  • pipeline里面放的是采集/输出日志的规则

docker-compose写好之后先不要着急启动，因为我们给他挂载的配置文件还没有启动

现在编写配置文件

[root@master logstash]# mkdir /apps/logstash/{config,pipeline}
[root@master logstash]# cd /apps/logstash/config/
[root@master config]# vim logstash.yml 
pipeline.workers: 2
pipeline.batch.size: 10
pipeline.batch.delay: 5
config.reload.automatic: true
config.reload.interval: 60s

写好这个文件之后我们启动这个logstash容器

[root@master logstash]# /root/logstash
[root@master logstash]# docker-compose up -d
[root@master logstash]# docker ps |grep logstash
60dfde4df40d        quay.io/3330878296/logstash:8.10.1                                                              "/usr/local/bin/dock…"   2 minutes ago       Up 2 minutes                                 logstash

启动之后就没问题了

6.2 输出日志到es

Logstash官方文档地址

我们要使用logstash输出日志到es的话就需要到pipeline里面去写一些规则

[root@master EFK]# cd /apps/logstash/pipeline/
[root@master pipeline]# vim logstash.conf
input {kafka {# 指定kafka地址bootstrap_servers => "192.168.200.200:9092"# 从哪些topic获取数据,要写已经存在topictopics => ["KafkaTopic"]# 从哪个地方开始读取，earliest是从头开始读取auto_offset_reset => "earliest"codec => "json"# 当一个logstash中有多个input插件时,建议每个插件定义一个id# id => "kubernetes"# group_id => "kubernetes"}
}filter {json {source => "event.original"}mutate {remove_field => ["event.original","event"]}
}output {elasticsearch {hosts => ["http://192.168.200.200:9200"]index => "kubernetes-logs-%{+YYYY.mm}"}
}
  • ​ hosts => ["http://192.168.200.200:9200"]：这个地方的9200，因为我们的logstash是用docker部署的，但是es是部署在k8s集群内部的，所以这个地方9200端口是通不了的，所以我们需要给k8s的es创建一个nodeport类型的svc，来让docker可以访问到
[root@master EFK]# kubectl expose pod es-0 --type NodePort --port 9200 --target-port 9200
service/es-0 exposed
[root@master EFK]# kubectl get svc
NAME            TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)             AGE
elasticsearch   ClusterIP   None            <none>        9200/TCP,9300/TCP   3h38m
es-0            NodePort    10.97.238.173   <none>        9200:32615/TCP      2s
kibana          NodePort    10.106.1.52     <none>        5601:30396/TCP      3h38m

这里他将9200映射到了本地的32615端口，所以我们将logstash的地址改到32615

output {elasticsearch {hosts => ["http://192.168.200.200:32615"]index => "kubernetes-logs-%{+YYYY.mm}"}
}

然后重启logstash

[root@master pipeline]# docker restart logstash

6.3 到kibana查看

6.3.1 查看索引

  1. 点击stack management

  2. 点击索引管理，会看到有索引存在就是正常

  3. 点击索引模式，创建索引

  1. 进入discover

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1.前言 这次博客不出意外是我们Java课程的最后一次博客了，不过这次博客pta只有两题，但真的挺难的，尤其是最后一个，我自己的设计也有很大的问题，第七次pta遗留下了一点点问题，导致第八次出现了很多问题，导致在后面要大篇幅的改，之后改完以后又不明白之前的写的代码有啥用…
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Vue - 入门

Vue - 入门

零：前端目前形势 前端的发展史HTML(5)、CSS(3)、JavaScript(ES5、ES6)：编写一个个的页面 -> 给后端(PHP、Python、Go、Java) -> 后端嵌入模板语法 -> 后端渲染完数据 -> 返回数据给前端 -> 在浏览器中查看Ajax的出现 -> 后台发送异步请求，Render+Ajax混合…
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(线段树，最小值不能低于0的)北京建筑大学2024年程序设计竞赛 A 寿命修改

(线段树，最小值不能低于0的)北京建筑大学2024年程序设计竞赛 A 寿命修改

题意：code： #pragma GCC optimize("O3") #pragma GCC optimize("Ofast") #pragma GCC optimize("unroll-loops") #include <bits/stdc++.h> using namespace std; using i64 = long long; using u64 = unsigned long long; using PII = …
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PTA第三阶段作业总结

PTA第三阶段作业总结

前言 第三阶段的两次大作业明显对设计的要求进一步提高了。我两次作业一共得到了162分，最后一次作业只得到了62分，第7次作业得到了满分，但程序仍有许多不足，下面开始逐题分析。 7-1 家居强电电路模拟程序-3 这道题是一个全新的模拟场景，模拟一个家居电路。主要的类就是一个…
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Django 笔记 - Django Shell

Django 笔记 - Django Shell

启动 Django Shell 交互式界面，具体命令如下：python manage.py shell具体实例 实例 1. 直接修改用户密码，无需原密码。 在 Django Shell 交互式界面下，修改 admin 用户密码的具体代码如下：from django.contrib.auth.models import User user = User.objects.get(username=…
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