分布式实时日志分析解决方案 ELK 部署架构
一、概述
ELK 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案，它主要是由 Beats、Logstash、Elasticsearch、Kibana 等组件组成，来共同完成实时日志的收集，存储，展示等一站式的解决方案。本文将会介绍 ELK 常见的架构以及相关问题解决。
Filebeat：Filebeat 是一款轻量级，占用服务资源非常少的数据收集引擎，它是 ELK 家族的新成员，可以代替 Logstash 作为在应用服务器端的日志收集引擎，支持将收集到的数据输出到 Kafka，Redis 等队列。
Logstash：数据收集引擎，相较于 Filebeat 比较重量级，但它集成了大量的插件，支持丰富的数据源收集，对收集的数据可以过滤，分析，格式化日志格式。
Elasticsearch：分布式数据搜索引擎，基于 Apache Lucene 实现，可集群，提供数据的集中式存储，分析，以及强大的数据搜索和聚合功能。
Kibana：数据的可视化平台，通过该 web 平台可以实时的查看 Elasticsearch 中的相关数据，并提供了丰富的图表统计功能。
二、ELK 常见部署架构
2.1、Logstash 作为日志收集器
这种架构是比较原始的部署架构，在各应用服务器端分别部署一个 Logstash 组件，作为日志收集器，然后将 Logstash 收集到的数据过滤、分析、格式化处理后发送至 Elasticsearch 存储，最后使用 Kibana 进行可视化展示，这种架构不足的是：Logstash 比较耗服务器资源，所以会增加应用服务器端的负载压力。
2.2、Filebeat 作为日志收集器
该架构与第一种架构唯一不同的是：应用端日志收集器换成了 Filebeat，Filebeat 轻量，占用服务器资源少，所以使用 Filebeat 作为应用服务器端的日志收集器，一般 Filebeat 会配合 Logstash 一起使用，这种部署方式也是目前最常用的架构。
2.3、引入缓存队列的部署架构
该架构在第二种架构的基础上引入了 Kafka 消息队列（还可以是其他消息队列），将 Filebeat 收集到的数据发送至 Kafka，然后在通过 Logstasth 读取 Kafka 中的数据，这种架构主要是解决大数据量下的日志收集方案，使用缓存队列主要是解决数据安全与均衡 Logstash 与 Elasticsearch 负载压力。
2.4、以上三种架构的总结
第一种部署架构由于资源占用问题，现已很少使用，目前使用最多的是第二种部署架构，至于第三种部署架构个人觉得没有必要引入消息队列，除非有其他需求，因为在数据量较大的情况下，Filebeat 使用压力敏感协议向 Logstash 或 Elasticsearch 发送数据。如果 Logstash 正在繁忙地处理数据，它会告知 Filebeat 减慢读取速度。拥塞解决后，Filebeat 将恢复初始速度并继续发送数据。
三、问题及解决方案
问题：如何实现日志的多行合并功能？
系统应用中的日志一般都是以特定格式进行打印的，属于同一条日志的数据可能分多行进行打印，那么在使用 ELK 收集日志的时候就需要将属于同一条日志的多行数据进行合并。
解决方案：使用 Filebeat 或 Logstash 中的 multiline 多行合并插件来实现
在使用 multiline 多行合并插件的时候需要注意，不同的 ELK 部署架构可能 multiline 的使用方式也不同，如果是本文的第一种部署架构，那么 multiline 需要在 Logstash 中配置使用，如果是第二种部署架构，那么 multiline 需要在 Filebeat 中配置使用，无需再在 Logstash 中配置 multiline。
1、multiline 在 Filebeat 中的配置方式：
filebeat.prospectors:
-
paths:
- /home/project/elk/logs/test.log
input_type: log
multiline:
pattern: '^\['
negate: true
match: after
output:
logstash:
hosts: ["localhost:5044"]
pattern：正则表达式 negate：默认为 false，表示匹配 pattern 的行合并到上一行；true 表示不匹配 pattern 的行合并到上一行 match：after 表示合并到上一行的末尾，before 表示合并到上一行的行首
如：
pattern: '\['
negate: true
match: after
该配置表示将不匹配 pattern 模式的行合并到上一行的末尾
2、multiline 在 Logstash 中的配置方式
input {
beats {
port => 5044
}
}
filter {
multiline {
pattern => "%{LOGLEVEL}\s*\]"
negate => true
what => "previous"
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => "localhost:9200"
}
}
（1）Logstash 中配置的 what 属性值为 previous，相当于 Filebeat 中的 after，Logstash 中配置的 what 属性值为 next，相当于 Filebeat 中的 before。(2）pattern => "%{LOGLEVEL}\s*]" 中的 LOGLEVEL 是 Logstash 预制的正则匹配模式，预制的还有好多常用的正则匹配模式，详细请看：https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/tree/master/patterns
问题：如何将 Kibana 中显示日志的时间字段替换为日志信息中的时间？
默认情况下，我们在 Kibana 中查看的时间字段与日志信息中的时间不一致，因为默认的时间字段值是日志收集时的当前时间，所以需要将该字段的时间替换为日志信息中的时间。
解决方案：使用 grok 分词插件与 date 时间格式化插件来实现
在 Logstash 的配置文件的过滤器中配置 grok 分词插件与 date 时间格式化插件，如：
input {
beats {
port => 5044
}
}
filter {
multiline {
pattern => "%{LOGLEVEL}\s*\]\[%{YEAR}%{MONTHNUM}%{MONTHDAY}\s+%{TIME}\]"
negate => true
what => "previous"
}
grok {
match => [ "message" , "(?<customer_time>%{YEAR}%{MONTHNUM}%{MONTHDAY}\s+%{TIME})" ]
}
date {
match => ["customer_time", "yyyyMMdd HH:mm:ss,SSS"] //格式化时间
target => "@timestamp" //替换默认的时间字段
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => "localhost:9200"
}
}
如,要匹配的日志格式为：“[DEBUG][20170811 10:07:31,359][DefaultBeanDefinitionDocumentReader:106] Loading bean definitions”，解析出该日志的时间字段的方式有：
通过引入写好的表达式文件，如表达式文件为 customer_patterns，内容为：CUSTOMER_TIME %{YEAR}%{MONTHNUM}%{MONTHDAY}\s+%{TIME} 注：内容格式为：[自定义表达式名称] [正则表达式] 然后 logstash 中就可以这样引用：
filter {
grok {
patterns_dir => ["./customer-patterms/mypatterns"] //引用表达式文件路径
match => [ "message" , "%{CUSTOMER_TIME:customer_time}" ] //使用自定义的grok表达式
}
}
以配置项的方式，规则为：(?< 自定义表达式名称> 正则匹配规则)，如：
filter {
grok {
match => [ "message" , "(?<customer_time>%{YEAR}%{MONTHNUM}%{MONTHDAY}\s+%{TIME})" ]
}
}
问题：如何在 Kibana 中通过选择不同的系统日志模块来查看数据
一般在 Kibana 中显示的日志数据混合了来自不同系统模块的数据，那么如何来选择或者过滤只查看指定的系统模块的日志数据？
解决方案：新增标识不同系统模块的字段或根据不同系统模块建 ES 索引
1、新增标识不同系统模块的字段，然后在 Kibana 中可以根据该字段来过滤查询不同模块的数据 这里以第二种部署架构讲解，在 Filebeat 中的配置内容为：
filebeat.prospectors:
-
paths:
- /home/project/elk/logs/account.log
input_type: log
multiline:
pattern: '^\['
negate: true
match: after
fields: //新增log_from字段
log_from: account
-
paths:
- /home/project/elk/logs/customer.log
input_type: log
multiline:
pattern: '^\['
negate: true
match: after
fields:
log_from: customer
output:
logstash:
hosts: ["localhost:5044"]
通过新增：log_from 字段来标识不同的系统模块日志
2、根据不同的系统模块配置对应的 ES 索引，然后在 Kibana 中创建对应的索引模式匹配，即可在页面通过索引模式下拉框选择不同的系统模块数据。这里以第二种部署架构讲解，分为两步：① 在 Filebeat 中的配置内容为：
filebeat.prospectors:
-
paths:
- /home/project/elk/logs/account.log
input_type: log
multiline:
pattern: '^\['
negate: true
match: after
document_type: account
-
paths:
- /home/project/elk/logs/customer.log
input_type: log
multiline:
pattern: '^\['
negate: true
match: after
document_type: customer
output:
logstash:
hosts: ["localhost:5044"]
通过 document_type 来标识不同系统模块
② 修改 Logstash 中 output 的配置内容为：
output {
elasticsearch {
hosts => "localhost:9200"
index => "%{type}"
}
}
在 output 中增加 index 属性，%{type} 表示按不同的 document_type 值建 ES 索引
四、总结
本文主要介绍了 ELK 实时日志分析的三种部署架构，以及不同架构所能解决的问题，这三种架构中第二种部署方式是时下最流行也是最常用的部署方式，最后介绍了 ELK 作在日志分析中的一些问题与解决方案，说在最后，ELK 不仅仅可以用来作为分布式日志数据集中式查询和管理，还可以用来作为项目应用以及服务器资源监控等场景，更多内容请看官网。
链接：https://my.oschina.net/feinik/blog/1580625
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