通过ELK快速搭建集中化日志平台
在项目初期的时候，大家都是赶着上线，一般来说对日志没有过多的考虑，当然日志量也不大，所以用log4net就够了，随着应用的越来越多，日志散落在各个服务器的logs文件夹下，确实有点不大方便，这个时候就想到了，在log4net中配置 mysql的数据源，不过这里面有一个坑，熟悉log4net的同学知道写入mysql有一个batch的阈值，比如说batchcache中有100条，才写入mysql，这样的话，就有一个延迟的效果，而且如果batchcache中不满100条的话，你在mysql中是看不到最新的100条日志。而且采用中心化的mysql，涉及到tcp传输，其中的性能大家也应该明白，而且mysql没有一个好的日志界面，只能自己去写UI，所以还还得继续寻找其他的解决方案，也就是本篇的ELK。
一：ELK名字解释
ELK就是ElasticSearch + LogStash + Kibana，这三样搭配起来确实非常不错，先画张图给大家看一下。
1. LogStash
它可以流放到各自的服务器上收集Log日志，通过内置的ElasticSearch插件解析后输出到ES中。
2.ElasticSearch
这是一个基于Lucene的分布式全文搜索框架，可以对logs进行分布式存储，有点像hdfs哈。。。
3. Kibana
所有的log日志都到ElasticSearch之后，我们需要给他展示出来，对吧？ 这个时候Kibana就出手了，它可以多维度的展示es中的数据。这也解决了
用mysql存储带来了难以可视化的问题。
二：快速搭建
上面只是名词解释，为了演示，我只在一台CentOS上面搭建了。
1. 官方下载 :https://www.elastic.co/cn/products，在下面这张图上，我们找到对应的三个产品，进行下载就好了。
[root@slave1 myapp]# ls
elasticsearch kafka_2.11-1.0.0.tgz nginx-1.13.6.tar.gz
elasticsearch-5.6.4.tar.gz kibana node
elasticsearch-head kibana-5.2.0-linux-x86_64.tar.gz node-v8.9.1-linux-x64.tar.xz
images logstash portal
java logstash-5.6.3.tar.gz service
jdk1.8 logstash-tutorial-dataset sql
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz nginx
kafka nginx-1.13.6
[root@slave1 myapp]#
我这里下载的是elasticsearch 5.6.4，kibana5.2.0 ，logstash5.6.3三个版本。。。然后用 tar -xzvf解压一下。
2. logstash配置
解压完之后，我们到config目录中新建一个logstash.conf配置。
[root@slave1 config]# ls
jvm.options log4j2.properties logstash.conf logstash.yml startup.options
[root@slave1 config]# pwd
/usr/myapp/logstash/config
[root@slave1 config]# vim logstash.conf
然后做好input ，filter，output三大块， 其中input是吸取logs文件下的所有log后缀的日志文件，filter是一个过滤函数，这里不用配置，output配置了导入到
hosts为127.0.0.1:9200的elasticsearch中，每天一个索引。
配置完了之后，我们就可以到bin目录下启动logstash了，配置文件设置为conf/logstash.conf，从下图中可以看到，当前开启的是9600端口。
[root@slave1 bin]# ls
cpdump logstash logstash.lib.sh logstash-plugin.bat setup.bat
ingest-convert.sh logstash.bat logstash-plugin ruby system-install
[root@slave1 bin]# ./logstash -f ../config/logstash.conf
Sending Logstash's logs to /usr/myapp/logstash/logs which is now configured via log4j2.properties
[2017-11-28T17:11:53,411][INFO ][logstash.modules.scaffold] Initializing module {:module_name=>"fb_apache", :directory=>"/usr/myapp/logstash/modules/fb_apache/configuration"}
[2017-11-28T17:11:53,414][INFO ][logstash.modules.scaffold] Initializing module {:module_name=>"netflow", :directory=>"/usr/myapp/logstash/modules/netflow/configuration"}
[2017-11-28T17:11:54,063][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch] Elasticsearch pool URLs updated {:changes=>{:removed=>[], :added=>[http://127.0.0.1:9200/]}}
[2017-11-28T17:11:54,066][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch] Running health check to see if an Elasticsearch connection is working {:healthcheck_url=>http://127.0.0.1:9200/, :path=>"/"}
[2017-11-28T17:11:54,199][WARN ][logstash.outputs.elasticsearch] Restored connection to ES instance {:url=>"http://127.0.0.1:9200/"}
[2017-11-28T17:11:54,244][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch] Using mapping template from {:path=>nil}
[2017-11-28T17:11:54,247][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch] Attempting to install template {:manage_template=>{"template"=>"logstash-*", "version"=>50001, "settings"=>{"index.refresh_interval"=>"5s"}, "mappings"=>{"_default_"=>{"_all"=>{"enabled"=>true, "norms"=>false}, "dynamic_templates"=>[{"message_field"=>{"path_match"=>"message", "match_mapping_type"=>"string", "mapping"=>{"type"=>"text", "norms"=>false}}}, {"string_fields"=>{"match"=>"*", "match_mapping_type"=>"string", "mapping"=>{"type"=>"text", "norms"=>false, "fields"=>{"keyword"=>{"type"=>"keyword", "ignore_above"=>256}}}}}], "properties"=>{"@timestamp"=>{"type"=>"date", "include_in_all"=>false}, "@version"=>{"type"=>"keyword", "include_in_all"=>false}, "geoip"=>{"dynamic"=>true, "properties"=>{"ip"=>{"type"=>"ip"}, "location"=>{"type"=>"geo_point"}, "latitude"=>{"type"=>"half_float"}, "longitude"=>{"type"=>"half_float"}}}}}}}}
[2017-11-28T17:11:54,265][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch] New Elasticsearch output {:class=>"LogStash::Outputs::ElasticSearch", :hosts=>["//127.0.0.1"]}
[2017-11-28T17:11:54,266][INFO ][logstash.pipeline ] Starting pipeline {"id"=>"main", "pipeline.workers"=>2, "pipeline.batch.size"=>125, "pipeline.batch.delay"=>5, "pipeline.max_inflight"=>250}
[2017-11-28T17:11:54,427][INFO ][logstash.pipeline ] Pipeline main started
[2017-11-28T17:11:54,493][INFO ][logstash.agent ] Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}
3. elasticSearch
这个其实也是ELK中的核心，启动的时候一定要注意，因为es不可以进行root账户启动，所以你还需要开启一个elsearch账户。
groupadd elsearch #新建elsearch组
useradd elsearch -g elsearch -p elasticsearch #新建一个elsearch用户
chown -R elsearch:elsearch ./elasticsearch #指定elasticsearch所属elsearch组
接下来我们默认启动就好了，什么也不用配置，然后在日志中大概可以看到开启了9200，9300端口。
4. kibana
它的配置也非常简单，你需要在kibana.yml文件中指定一下你需要读取的elasticSearch地址和可供外网访问的bind地址就可以了。
然后就是启动，从日志中可以看出，当前开了5601端口。
5. 浏览器中输入：http://192.168.23.151:5601/ 你就可以打开kibana页面了，，默认让我指定一个查看的Index。
接下来我们在本机的/logs文件夹下创建一个简单的1.log文件，内容为“hello world”，然后在kibana上将logstash-* 改成 log* ，Create按钮就会自动出来。
[root@slave1 logs]# echo 'hello world' > 1.log
进入之后，点击Discover，你就可以找到你输入的内容啦~~~~ 是不是很帅气。。。
如果你装了head安装包，你还可以看到它确实带了日期模式的Index索引，还自带5个默认分片数。
好了，本篇就说这么多吧，希望对你有帮助。
更多ELK相关教程见以下内容：
ElasticSearch 的详细介绍：请点这里
ElasticSearch 的下载地址：请点这里