一、概述

ELK 已經(jīng)成為目前最流行的集中式日志解決方案，它主要是由Beats、Logstash、Elasticsearch、Kibana等組件組成，來共同完成實時日志的收集，存儲，展示等一站式的解決方案。本文將會介紹ELK常見的架構(gòu)以及相關(guān)問題解決。

1. Filebeat：Filebeat是一款輕量級，占用服務(wù)資源非常少的數(shù)據(jù)收集引擎，它是ELK家族的新成員，可以代替Logstash作為在應(yīng)用服務(wù)器端的日志收集引擎，支持將收集到的數(shù)據(jù)輸出到Kafka，Redis等隊列。

2. Logstash：數(shù)據(jù)收集引擎，相較于Filebeat比較重量級，但它集成了大量的插件，支持豐富的數(shù)據(jù)源收集，對收集的數(shù)據(jù)可以過濾，分析，格式化日志格式。

3. Elasticsearch：分布式數(shù)據(jù)搜索引擎，基于Apache Lucene實現(xiàn)，可集群，提供數(shù)據(jù)的集中式存儲，分析，以及強大的數(shù)據(jù)搜索和聚合功能。

4. Kibana：數(shù)據(jù)的可視化平臺，通過該web平臺可以實時的查看 Elasticsearch 中的相關(guān)數(shù)據(jù)，并提供了豐富的圖表統(tǒng)計功能。

二、ELK常見部署架構(gòu)

2.1 Logstash作為日志收集器

這種架構(gòu)是比較原始的部署架構(gòu)，在各應(yīng)用服務(wù)器端分別部署一個Logstash組件，作為日志收集器，然后將Logstash收集到的數(shù)據(jù)過濾、分析、格式化處理后發(fā)送至Elasticsearch存儲，最后使用Kibana進行可視化展示，這種架構(gòu)不足的是：

Logstash比較耗服務(wù)器資源，所以會增加應(yīng)用服務(wù)器端的負載壓力。

2.2 Filebeat作為日志收集器

該架構(gòu)與第一種架構(gòu)唯一不同的是：應(yīng)用端日志收集器換成了Filebeat，F(xiàn)ilebeat輕量，占用服務(wù)器資源少，所以使用Filebeat作為應(yīng)用服務(wù)器端的日志收集器，一般Filebeat會配合Logstash一起使用，這種部署方式也是目前最常用的架構(gòu)。

2.3 引入緩存隊列的部署架構(gòu)

該架構(gòu)在第二種架構(gòu)的基礎(chǔ)上引入了Redis緩存隊列（還可以是其他消息隊列），將Filebeat收集到的數(shù)據(jù)發(fā)送至Redis，然后在通過Logstasth讀取Redis中的數(shù)據(jù)，這種架構(gòu)主要是解決大數(shù)據(jù)量下的日志收集方案，使用緩存隊列主要是解決數(shù)據(jù)安全與均衡Logstash與Elasticsearch負載壓力。

2.4 以上三種架構(gòu)的總結(jié)

第一種部署架構(gòu)由于資源占用問題，現(xiàn)已很少使用，目前使用最多的是第二種部署架構(gòu)，至于第三種部署架構(gòu)個人覺得沒有必要引入消息隊列，除非有其他需求，因為在數(shù)據(jù)量較大的情況下，F(xiàn)ilebeat 使用壓力敏感協(xié)議向 Logstash 或 Elasticsearch 發(fā)送數(shù)據(jù)。如果 Logstash 正在繁忙地處理數(shù)據(jù)，它會告知 Filebeat 減慢讀取速度。擁塞解決后，F(xiàn)ilebeat 將恢復(fù)初始速度并繼續(xù)發(fā)送數(shù)據(jù)。

三、問題及解決方案

問題：如何實現(xiàn)日志的多行合并功能？

系統(tǒng)應(yīng)用中的日志一般都是以特定格式進行打印的，屬于同一條日志的數(shù)據(jù)可能分多行進行打印，那么在使用ELK收集日志的時候就需要將屬于同一條日志的多行數(shù)據(jù)進行合并。

解決方案：使用Filebeat或Logstash中的multiline多行合并插件來實現(xiàn)

在使用multiline多行合并插件的時候需要注意，不同的ELK部署架構(gòu)可能multiline的使用方式也不同，如果是本文的第一種部署架構(gòu)，那么multiline需要在Logstash中配置使用，如果是第二種部署架構(gòu)，那么multiline需要在Filebeat中配置使用，無需再在Logstash中配置multiline。

1、multiline在Filebeat中的配置方式：

• pattern：正則表達式

• negate：默認(rèn)為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

該配置表示將不匹配pattern模式的行合并到上一行的末尾

2、multiline在Logstash中的配置方式

（1）Logstash中配置的what屬性值為previous，相當(dāng)于Filebeat中的after，Logstash中配置的what屬性值為next，相當(dāng)于Filebeat中的before。

（2）pattern => "%{LOGLEVEL}\s*\]" 中的LOGLEVEL是Logstash預(yù)制的正則匹配模式，預(yù)制的還有好多常用的正則匹配模式，詳細請看：https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/tree/master/patterns

問題：如何將Kibana中顯示日志的時間字段替換為日志信息中的時間？

默認(rèn)情況下，我們在Kibana中查看的時間字段與日志信息中的時間不一致，因為默認(rèn)的時間字段值是日志收集時的當(dāng)前時間，所以需要將該字段的時間替換為日志信息中的時間。

解決方案：使用grok分詞插件與date時間格式化插件來實現(xiàn)

在Logstash的配置文件的過濾器中配置grok分詞插件與date時間格式化插件，如：

如要匹配的日志格式為：“[DEBUG][20170811 10:07:31,359][DefaultBeanDefinitionDocumentReader:106] Loading bean definitions”，解析出該日志的時間字段的方式有：

① 通過引入寫好的表達式文件，如表達式文件為customer_patterns，內(nèi)容為：
CUSTOMER_TIME %{YEAR}%{MONTHNUM}%{MONTHDAY}\s+%{TIME}

注：內(nèi)容格式為：[自定義表達式名稱] [正則表達式]

然后logstash中就可以這樣引用：

② 以配置項的方式，規(guī)則為：(?<自定義表達式名稱>正則匹配規(guī)則)，如：

問題：如何在Kibana中通過選擇不同的系統(tǒng)日志模塊來查看數(shù)據(jù)

一般在Kibana中顯示的日志數(shù)據(jù)混合了來自不同系統(tǒng)模塊的數(shù)據(jù)，那么如何來選擇或者過濾只查看指定的系統(tǒng)模塊的日志數(shù)據(jù)？

解決方案：新增標(biāo)識不同系統(tǒng)模塊的字段或根據(jù)不同系統(tǒng)模塊建ES索引

1、新增標(biāo)識不同系統(tǒng)模塊的字段，然后在Kibana中可以根據(jù)該字段來過濾查詢不同模塊的數(shù)據(jù)

這里以第二種部署架構(gòu)講解，在Filebeat中的配置內(nèi)容為：

通過新增：log_from字段來標(biāo)識不同的系統(tǒng)模塊日志

2、根據(jù)不同的系統(tǒng)模塊配置對應(yīng)的ES索引，然后在Kibana中創(chuàng)建對應(yīng)的索引模式匹配，即可在頁面通過索引模式下拉框選擇不同的系統(tǒng)模塊數(shù)據(jù)。

這里以第二種部署架構(gòu)講解，分為兩步：

① 在Filebeat中的配置內(nèi)容為：

通過document_type來標(biāo)識不同系統(tǒng)模塊

② 修改Logstash中output的配置內(nèi)容為：

在output中增加index屬性，%{type}表示按不同的document_type值建ES索引

四、總結(jié)

本文主要介紹了ELK實時日志分析的三種部署架構(gòu)，以及不同架構(gòu)所能解決的問題，這三種架構(gòu)中第二種部署方式是時下最流行也是最常用的部署方式，最后介紹了ELK作在日志分析中的一些問題與解決方案，說在最后，ELK不僅僅可以用來作為分布式日志數(shù)據(jù)集中式查詢和管理，還可以用來作為項目應(yīng)用以及服務(wù)器資源監(jiān)控等場景，更多內(nèi)容請看官網(wǎng)。