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在对一个项目做性能测试时我需要处理我们web服务器的访问日志来分析当前用户的访问情况。因此,我想这是试用ELK的一个好机会。
ELK 栈
首先要注意的是使用它是非常简单的。从决定使用ELK到在本机上搭一个可用的原型只花了几小时。下面看看它们各个部分:
Elasticsearch
Elasticsearch 是一个基于Lucene的搜索服务器,它是开源的,GitHub的地址
安装Elasticsearch只需要做一件事,下载并运行它:
? wget https://download.elasticsearch.org/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.4.2.tar.gz ? tar -zxvf elasticsearch-1.4.2.tar.gz ? cd elasticsearch-1.4.2 ? ./bin/elasticsearch [2015-02-11 10:43:21,573][INFO ][node ] [Jumbo Carnation] version[1.4.2], pid[6019], build[927caff/2014-12-16T14:11:12Z] [2015-02-11 10:43:21,574][INFO ][node ] [Jumbo Carnation] initializing ... [2015-02-11 10:43:21,578][INFO ][plugins ] [Jumbo Carnation] loaded , sites [2015-02-11 10:43:23,483][INFO ][node ] [Jumbo Carnation] initialized [2015-02-11 10:43:23,483][INFO ][node ] [Jumbo Carnation] starting ... [2015-02-11 10:43:23,528][INFO ][transport ] [Jumbo Carnation] bound_address {inet[/0:0:0:0:0:0:0:0:9300]}, publish_address {inet[/10.105.14.17:9300]} [2015-02-11 10:43:23,540][INFO ][discovery ] [Jumbo Carnation] elasticsearch/_EGLpT09SfCaIbfW4KCSqg [2015-02-11 10:43:27,315][INFO ][cluster.service ] [Jumbo Carnation] new_master [Jumbo Carnation][_EGLpT09SfCaIbfW4KCSqg][pumuki][inet[/10.105.14.17:9300]], reason: zen-disco-join (elected_as_master) [2015-02-11 10:43:27,332][INFO ][http ] [Jumbo Carnation] bound_address {inet[/0:0:0:0:0:0:0:0:9200]}, publish_address {inet[/10.105.14.17:9200]} [2015-02-11 10:43:27,332][INFO ][node ] [Jumbo Carnation] started [2015-02-11 10:43:27,783][INFO ][gateway ] [Jumbo Carnation] recovered [4] indices into cluster_state
上面的命令将设置Elasticsearch web server 在localhost的9200端口监听。此时,你可以访问http://localhost:9200将会看到如下信息:
? curl -XGET http://localhost:9200/{ "status" : 200, "name" : "Jumbo Carnation", "cluster_name" : "elasticsearch", "version" : { "number" : "1.4.2", "build_hash" : "927caff6f05403e936c20bf4529f144f0c89fd8c", "build_timestamp" : "2014-12-16T14:11:12Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "4.10.2" }, "tagline" : "You Know, for Search" }
也可以查看统计信息:http://localhost:9200/_stats
<span>?</span><span>? curl -XGET http://localhost:9200/_stats</span>
<span><span>{"_shards":{"total":0,"successful":0,"failed":0},"_all":{"primaries":{},"total":{}},"indices":{}}</span></span>
在测试时我处理了多次不同的日志,因此为了清除elasticsearch实例中的信息,我发现下面这个命令非常有用,它将清空你所有的数据,所以要当心喽。
<span>?</span><span>? curl -XDELETE "http://localhost:9200/*"</span>
<span><span>{"acknowledged":true}</span></span>
Logstash
Logstash是一个管理事件和日志的工具。基本上用 于收集,解析和存储日志。当和Elasticsearch一起使用时,你可以发送结构化的处理日志给Elasticsearch去查询。它同样也是开源的,它是elasticsearch家族的一部分,它的源码在Github project repo.
你需要去下载安装包以用于安装:
<span>?</span><span>? wget https://download.elasticsearch.org/logstash/logstash/logstash-1.4.2.tar.gz</span>
<span><span>?</span><span>? tar -zxvf logstashh-1.4.2.tar.gz</span></span>
<span><span>?</span><span>? cd logstash-1.4.2</span></span>
为了处理你的访问日志并将它们发送到Elasticsearch,你需要创建logstash配置文件。我的配置文件与下面的类似:
<span>?</span><span>? cat logstash_simple.conf </span>
<span><span>input {</span></span>
<span><span>? file {</span></span>
<span><span>? path => "/var/log/access/*.log"</span></span>
<span><span>? type => "apache_access"</span></span>
<span><span>? }</span></span>
<span><span>}</span></span>
<span><span>filter {</span></span>
<span><span>? if [path] =~ "access" {</span></span>
<span><span>? mutate { replace => { "type" => "apache_access" } }</span></span>
<span><span>? grok {</span></span>
<span><span>? match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }</span></span>
<span><span>? date {</span></span>
<span><span>? match => [ "timestamp" , "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ]</span></span>
<span><span>output {</span></span>
<span><span>? elasticsearch_http {</span></span>
<span><span>? host => localhost </span></span>
<span><span>?} </span></span>
<span><span>?stdout { </span></span>
<span><span>?</span></span>
在input配置节,定义了哪些日志需要logstash处理。你可以定义不同类型的input,但我们基本上都从文件中获取。在文档页可以查看其它类型的input.
在过滤器配置节,Filter定义了logstash将如何处理你的日志。我们使用grok,它就像是一个用于非结构化数据的正则解析器。我们只使用了%{COMBINEDAPACHELOG} 正则并设置了日期的格式。
在输出配置节output,我已创建了两个输出。我们Elasticsearch实例和标准输出,基本上用于查看发生了什么。
使用下面命令去启动Logstash:
<span>?</span><span>? bin/logstash -f logstash_simple.conf</span>
Kibana
Kibana是一个在elasticsearch之上的一个数据可视化工具。Github 项目。
只需要下载然后运行它:
<span>?</span><span>? wget https://download.elasticsearch.org/kibana/kibana/kibana-4.0.0-beta3.tar.gz</span>
<span><span>?</span><span>? tar -zxvf kibana-4.0.0-beta3.tar.gz</span></span>
<span><span>?</span><span>? cd kibana-4.0.0-beta3</span></span>
<span><span>?</span><span>? bin/kibana</span></span>
<span><span>The Kibana Backend is starting up... be patient</span></span>
<span><span>{"@timestamp":"2015-02-11T12:34:29+00:00","level":"INFO","name":"Kibana","message":"Kibana server started on tcp://0.0.0.0:5601 in production mode."}</span></span>
然后,Kibana将会运行在localhost的5601端口。
第一页会要求你创建索引。如果没有任何数据你将不能创建索引。一早你创建好了索引你就可以开始查询数据了。
Deploy部署
一旦这个ELK栈在本地运行,我认为将它部署到我们的box上,并且持续的发送我们的访问日志以使日志不断保持更新。
我也认为创建一个Docker容器以使它在未来可以轻易复制是非常可行的。
首选方法,在一个地方去运行所有ELK。
我的首选 方法是创建一个在其之上运行ELK三个服务的单一容器。我知道那不是你愿意使用Docker的方式,但我还想是先试试。
所以,我的想法是,让所有的东西和监控一起运行在Docker容器上,并增加一个容器的数据卷让logstash从中读取使用的文件。 代码在Githb repo上。
创建映像
作为关于Docker的第一个文章,我将会解释下如何去创建映像。映像早由一个基本的ubuntu创建的,你所要做的基本就是创建一个Dockfile,链接在这里.
只需执行下面的命令来构建容器:
<span>?</span><span>? docker build -t elk:latest .</span>
这将创建一个本地可执行的映像。通过下面命令可以查看所有映像:
<span>?</span><span>? docker images</span>
<span><span>REPOSITORY? TAG? IMAGE ID? CREATED? VIRTUAL SIZE</span></span>
<span><span>elk? latest? 28bf7af29dc1? 55 seconds ago? 575.7 MB</span></span>
运行映像
映像构建后就可以执行它:
?? docker run -d -p 5000:5601 --name elk -v /path/access-logs:/var/log/access elk
这将映射容器的5601(kibana)端口到你本地5000端口,并添加你本的/path/acces-logs到容器中。这个路径就是你想要记录的访问日志的路径。
TODO,后续工作
映像,分离的容器,将映像推送到docker hub.
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