億級 ELK 日志平臺構建實踐

本篇主要講工作中的真實經歷，我們怎么打造億級日志平臺，同時手把手教大家建立起這樣一套億級 ELK 系統。日志平臺具體發展歷程可以參考上篇 「從 ELK 到 EFK 演進」

廢話不多說，老司機們座好了，我們準備發車了~~~

整體架構

整體架構主要分為 4 個模塊，分別提供不同的功能

Filebeat：輕量級數據收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源碼改造出來。換句話說：Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder，也會是 ELK Stack 在 Agent 的第一選擇。

Kafka: 數據緩沖隊列。作為消息隊列解耦了處理過程，同時提高了可擴展性。具有峰值處理能力，使用消息隊列能夠使關鍵組件頂住突發的訪問壓力，而不會因為突發的超負荷的請求而完全崩潰。

Logstash ：數據收集處理引擎。支持動態的從各種數據源搜集數據，并對數據進行過濾、分析、豐富、統一格式等操作，然后存儲以供后續使用。

Elasticsearch ：分布式搜索引擎。具有高可伸縮、高可靠、易管理等特點。可以用于全文檢索、結構化檢索和分析，并能將這三者結合起來。Elasticsearch 基于 Lucene 開發，現在使用最廣的開源搜索引擎之一，Wikipedia 、StackOverflow、Github 等都基于它來構建自己的搜索引擎。

Kibana ：可視化化平臺。它能夠搜索、展示存儲在 Elasticsearch 中索引數據。使用它可以很方便的用圖表、表格、地圖展示和分析數據。

版本說明

Filebeat: 6.2.4
Kafka: 2.11-1
Logstash: 6.2.4
Elasticsearch: 6.2.4
Kibana: 6.2.4

相應的版本最好下載對應的插件

具體實踐

我們就以比較常見的 Nginx 日志來舉例說明下，日志內容是 JSON 格式

{"@timestamp":"2017-12-27T16:38:17+08:00","host":"192.168.56.11","clientip":"192.168.56.11","size":26,"responsetime":0.000,"upstreamtime":"-","upstreamhost":"-","http_host":"192.168.56.11","url":"/nginxweb/index.html","domain":"192.168.56.11","xff":"-","referer":"-","status":"200"}
{"@timestamp":"2017-12-27T16:38:17+08:00","host":"192.168.56.11","clientip":"192.168.56.11","size":26,"responsetime":0.000,"upstreamtime":"-","upstreamhost":"-","http_host":"192.168.56.11","url":"/nginxweb/index.html","domain":"192.168.56.11","xff":"-","referer":"-","status":"200"}
{"@timestamp":"2017-12-27T16:38:17+08:00","host":"192.168.56.11","clientip":"192.168.56.11","size":26,"responsetime":0.000,"upstreamtime":"-","upstreamhost":"-","http_host":"192.168.56.11","url":"/nginxweb/index.html","domain":"192.168.56.11","xff":"-","referer":"-","status":"200"}
{"@timestamp":"2017-12-27T16:38:17+08:00","host":"192.168.56.11","clientip":"192.168.56.11","size":26,"responsetime":0.000,"upstreamtime":"-","upstreamhost":"-","http_host":"192.168.56.11","url":"/nginxweb/index.html","domain":"192.168.56.11","xff":"-","referer":"-","status":"200"}
{"@timestamp":"2017-12-27T16:38:17+08:00","host":"192.168.56.11","clientip":"192.168.56.11","size":26,"responsetime":0.000,"upstreamtime":"-","upstreamhost":"-","http_host":"192.168.56.11","url":"/nginxweb/index.html","domain":"192.168.56.11","xff":"-","referer":"-","status":"200"}

Filebeat

為什么用 Filebeat ，而不用原來的 Logstash 呢？

原因很簡單，資源消耗比較大。

由于 Logstash 是跑在 JVM 上面，資源消耗比較大，后來作者用 GO 寫了一個功能較少但是資源消耗也小的輕量級的 Agent 叫 Logstash-forwarder。

后來作者加入 elastic.co 公司， Logstash-forwarder 的開發工作給公司內部 GO 團隊來搞，最后命名為 Filebeat。

Filebeat 需要部署在每臺應用服務器上，可以通過 Salt 來推送并安裝配置。

下載

$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-6.2.4-darwin-x86_64.tar.gz

解壓

tar -zxvf filebeat-6.2.4-darwin-x86_64.tar.gz
mv filebeat-6.2.4-darwin-x86_64 filebeat
cd filebeat

修改配置

修改 Filebeat 配置，支持收集本地目錄日志，并輸出日志到 Kafka 集群中

$ vim fileat.yml
filebeat.prospectors:
- input_type: log
  paths:
    -  /opt/logs/server/nginx.log
  json.keys_under_root: true
  json.add_error_key: true
  json.message_key: log

output.kafka:   
  hosts: ["192.168.0.1:9092，192.168.0.2:9092，192.168.0.3:9092"]
  topic: 'nginx'

Filebeat 6.0 之后一些配置參數變動比較大，比如 document_type 就不支持，需要用 fields 來代替等等。

啟動

$ ./filebeat -e -c filebeat.yml

Kafka

生產環境中 Kafka 集群中節點數量建議為（2N + 1 ）個，這邊就以 3 個節點舉例

下載

直接到官網下載 Kafka

$ wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/1.0.0/kafka_2.11-1.0.0.tgz

解壓

tar -zxvf kafka_2.11-1.0.0.tgz
mv kafka_2.11-1.0.0 kafka
cd kafka

修改 Zookeeper 配置

修改 Zookeeper 配置，搭建 Zookeeper 集群，數量 ( 2N + 1 ) 個

ZK 集群建議采用 Kafka 自帶，減少網絡相關的因素干擾

$ vim zookeeper.properties

tickTime=2000
dataDir=/opt/zookeeper
clientPort=2181
maxClientCnxns=50
initLimit=10
syncLimit=5

server.1=192.168.0.1:2888:3888
server.2=192.168.0.2:2888:3888
server.3=192.168.0.3:2888:3888

Zookeeper data 目錄下面添加 myid 文件，內容為代表 Zooekeeper 節點 id （1，2，3），并保證不重復

$ vim /opt/zookeeper/myid
1

啟動 Zookeeper 節點

分別啟動 3 臺 Zookeeper 節點，保證集群的高可用

$ ./zookeeper-server-start.sh -daemon ./config/zookeeper.properties

修改 Kafka 配置

kafka 集群這邊搭建為 3 臺，可以逐個修改 Kafka 配置，需要注意其中 broker.id 分別 （1，2，3）

$ vim ./config/server.properties
broker.id=1
port=9092
host.name=192.168.0.1
num.replica.fetchers=1
log.dirs=/opt/kafka_logs
num.partitions=3
zookeeper.connect=192.168.0.1: 192.168.0.2: 192.168.0.3:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
zookeeper.sync.time.ms=2000
num.io.threads=8
num.network.threads=8
queued.max.requests=16
fetch.purgatory.purge.interval.requests=100
producer.purgatory.purge.interval.requests=100
delete.topic.enable=true

啟動 Kafka 集群

分別啟動 3 臺 Kafka 節點，保證集群的高可用

$ ./bin/kafka-server-start.sh -daemon ./config/server.properties

查看 topic 是否創建成功

$ bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

nginx

監控 Kafka Manager

Kafka-manager 是 Yahoo 公司開源的集群管理工具。

可以在 Github 上下載安裝：https://github.com/yahoo/kafka-manager

如果遇到 Kafka 消費不及時的話，可以通過到具體 cluster 頁面上，增加 partition。Kafka 通過 partition 分區來提高并發消費速度

Logstash

Logstash 提供三大功能

• INPUT 進入
• FILTER 過濾功能
• OUTPUT 出去

如果使用 Filter 功能的話，強烈推薦大家使用 Grok debugger 來預先解析日志格式。

下載

$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-6.2.4.tar.gz

解壓重命名

$ tar -zxvf logstash-6.2.4.tar.gz
$ mv logstash-6.2.4 logstash

修改 Logstash 配置

修改 Logstash 配置，使之提供 indexer 的功能，將數據插入到 Elasticsearch 集群中

$ vim nginx.conf

input {
  kafka {
    type => "kafka"
    bootstrap_servers => "192.168.0.1:2181,192.168.0.2:2181,192.168.0.3:2181"
    topics => "nginx"
    group_id => "logstash"
    consumer_threads => 2
  }
}

output {
  elasticsearch {
    host => ["192.168.0.1","192.168.0.2"，"192.168.0.3"]
    port => "9300"
    index => "nginx-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

啟動 Logstash

$ ./bin/logstash -f nginx.conf

Elasticsearch

下載

$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.2.4.tar.gz

解壓

$ tar -zxvf elasticsearch-6.2.4.tar.gz
$ mv elasticsearch-6.2.4.tar.gz elasticsearch

修改配置

$ vim config/elasticsearch.yml

cluster.name: es 
node.name: es-node1
network.host: 192.168.0.1
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.0.1"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1

啟動

通過 -d 來后臺啟動

$ ./bin/elasticsearch -d

打開網頁 http://192.168.0.1:9200/, 如果出現下面信息說明配置成功

{
    name: "es-node1",
    cluster_name: "es",
    cluster_uuid: "XvoyA_NYTSSV8pJg0Xb23A",
    version: {
        number: "6.2.4",
        build_hash: "ccec39f",
        build_date: "2018-04-12T20:37:28.497551Z",
        build_snapshot: false,
        lucene_version: "7.2.1",
        minimum_wire_compatibility_version: "5.6.0",
        minimum_index_compatibility_version: "5.0.0"
    },
    tagline: "You Know, for Search"
}

控制臺

Cerebro 這個名字大家可能覺得很陌生，其實過去它的名字叫 kopf ！因為 Elasticsearch 5.0 不再支持 site plugin，所以 kopf 作者放棄了原項目，另起爐灶搞了 cerebro，以獨立的單頁應用形式，繼續支持新版本下 Elasticsearch 的管理工作。

注意點

1. Master 與 Data 節點分離，當 Data 節點大于 3 個的時候，建議責任分離，減輕壓力
2. Data Node 內存不超過 32G ，建議設置成 31 G ，具體原因可以看上一篇文章
3. discovery.zen.minimum_master_nodes 設置成 （ total / 2 + 1 ），避免腦裂情況
4. 最重要的一點，不要將 ES 暴露在公網中，建議都安裝 X-PACK ，來加強其安全性

kibana

下載

$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.2.4-darwin-x86_64.tar.gz

解壓

$ tar -zxvf kibana-6.2.4-darwin-x86_64.tar.gz
$ mv kibana-6.2.4-darwin-x86_64.tar.gz kibana

修改配置

$ vim config/kibana.yml

server.port: 5601
server.host: "192.168.0.1"
elasticsearch.url: "http://192.168.0.1:9200"

啟動 Kibana

$ nohup ./bin/kibana &

界面展示

創建索引頁面需要到 Management -> Index Patterns 中通過前綴來指定

最終效果展示

總結

綜上，通過上面部署命令來實現 ELK 的整套組件，包含了日志收集、過濾、索引和可視化的全部流程，基于這套系統實現分析日志功能。同時，通過水平擴展 Kafka、Elasticsearch 集群，可以實現日均億級的日志實時處理。

所有好的架構設計首要的原則并不是追求先進，而是合理性，要與公司的業務規模和發展趨勢相匹配，任何一個公司，哪怕是現在看來規模非常大的公司，比如 BAT 之類，在一開始，其系統架構也應簡單和清晰的。

但隨著業務范圍不斷擴充，業務規模不斷擴大，系統漸進復雜和龐大，讓所有系統都遇到高可用的問題。那我們該如何避免類似的問題，構建高可用系統呢？

為此我特意寫了一個專欄《帶你玩轉高可用》，將多年來在百度和滬江的架構設計實戰經驗，集結成這個專欄。

本專欄總共包含 15 篇文章，分成三大模塊詳細解釋高可用架構的相關知識：

概念篇：介紹高可用架構理論與演進，這塊比較偏理論。不過對于我們理解整套體系還是有必須的。
工程篇：介紹常見互聯網分層中每一層高可用是怎么做的，包含 DNS、服務層、緩存層、數據層等
問題篇：介紹怎么排查線上常用的故障，包括機器、應用層等維度故障定位
專欄每周都會更新，持續 64 天。在這將近 2 個月內，我會帶著大家去全面了解高可用架構的方方面面，同時會將遇到的這些問題和對應的解決方案拋出來，希望大家不要重復我遇到過的坑。同時也期待大家提出有意思的問題。

專欄地址：帶你玩轉高可用