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ELK+kafka+filebeat搭建生产ELFK集群

ELK 架构介绍

集群服务版本

服务	版本
java	1.8.0_221
elasticsearch	7.10.1
filebeat	7.10.1
kibana	7.10.1
logstash	7.10.1
cerebro	0.9.2-1
kafka	2.12-2.3.0
zookeeper	3.5.6

服务器环境说明

IP地址	主机名	配置	角色
10.0.11.172	elk-master	4C16G	es-master、kafka+zookeeper1
10.0.21.117	elk-node1	4C16G	es-node1、kafka+zookeeper2
10.0.11.208	elk-node2	4C16G	es-node2、kafka+zookeeper3
10.0.10.242	elk-kibana	4C16G	logstash、kibana、cerebro

系统参数优化

{

{< notice warning “注意” >}} 三个节点都需要执行 { {< /notice >}}

修改主机名

hostnamectl set-hostname elk-masterhostnamectl set-hostname elk-node1hostnamectl set-hostname elk-node2

增加文件描述符

cat >>/etc/security/limits.conf<< EOF*               soft      nofile          65536*               hard      nofile          65536*               soft      nproc           65536*               hard      nproc           65536*               hard      memlock         unlimited*               soft      memlock         unlimitedEOF

修改默认限制内存

cat >>/etc/systemd/system.conf<< EOFDefaultLimitNOFILE=65536DefaultLimitNPROC=32000DefaultLimitMEMLOCK=infinityEOF

优化内核，对es支持

cat >>/etc/sysctl.conf<< EOF# 关闭交换内存vm.swappiness =0# 影响java线程数量，建议修改为262144或者更高vm.max_map_count= 262144# 优化内核listen连接net.core.somaxconn=65535# 最大打开文件描述符数，建议修改为655360或者更高fs.file-max=655360# 开启ipv4转发net.ipv4.ip_forward= 1EOF

修改Hostname配置文件

cat >>/etc/hosts<< EOFelk-master  10.0.11.172elk-node1   10.0.21.117elk-node2   10.0.11.208EOF

重启使配置生效

reboot

部署Zookeeper

{

{< notice warning “注意” >}} 三个节点都需要执行 { {< /notice >}}

创建Zookeeper项目目录

#存放快照日志mkdir zkdata #存放事物日志mkdir zklogs

下载解压zookeeper

wget  http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.5.6/apache-zookeeper-3.5.6-bin.tar.gztar -zxvf apache-zookeeper-3.5.6-bin.tar.gz mv apache-zookeeper-3.5.6-bin zookeeper

修改配置文件

[root@elk-master zookeeper]# cat conf/zoo.cfg  |grep  -v ^## 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔# tickTime以毫秒为单位。tickTime=2000 # 集群中的follower服务器(F)与leader服务器(L)之间的初始连接心跳数initLimit=10# 集群中的follower服务器与leader服务器之间请求和应答之间能容忍的最多心跳数syncLimit=5# 数据保存目录dataDir=../zkdata# 日志保存目录dataLogDir=../zklogs# 客户端连接端口clientPort=2181# 客户端最大连接数。# 根据自己实际情况设置，默认为60个maxClientCnxns=60# 三个接点配置，格式为： server.服务编号=服务地址、LF通信端口、选举端口server.1=10.0.11.172:2888:3888server.2=10.0.21.117:2888:3888server.3=10.0.11.208:2888:3888

写入节点标记

{

{< notice warning “注意” >}} 分别在三个节点/home/tools/zookeeper/zkdata/myid写入节点标记 { {< /notice >}}

{

{< tabs master节点 node1节点 node2节点 >}} { {< tab >}}

master的操作

echo "1" > /home/tools/zookeeper/zkdata/myid

{

{< /tab >}} { {< tab >}}

node1的操作

echo "2" > /home/tools/zookeeper/zkdata/myid

{

{< /tab >}} { {< tab >}}

node2的操作

echo "3" > /home/tools/zookeeper/zkdata/myid

{

{< /tab >}} { {< /tabs >}}

启动zookeeper集群

[root@elk-master zookeeper]# cd /home/tools/zookeeper/bin/[root@elk-master bin]# ./zkServer.sh start ZooKeeper JMX enabled by defaultUsing config: /home/tools/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfgStarting zookeeper ... STARTED

检查集群状态

[root@elk-master bin]# sh /home/tools/zookeeper/bin/zkServer.sh status ZooKeeper JMX enabled by defaultUsing config: /home/tools/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfgClient port found: 2181. Client address: localhost.Mode: leader

设置全局变量

cat >>/etc/profile<< EOFexport ZOOKEEPER_INSTALL=/home/tools/zookeeper/export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_INSTALL/binexport PATHEOF

• 使配置生效

source /etc/profile

这样就可以全局使用zkServer.sh命令了

部署 Kafka

{

{< notice warning “注意” >}} 三个节点都需要执行 { {< /notice >}}

下载解压kafka压缩包

[root@elk-master tools]# mkdir kafka[root@elk-master tools]# cd kafka/[root@elk-master kafka]# wget https://www-eu.apache.org/dist/kafka/2.3.0/kafka_2.12-2.3.0.tgz[root@elk-master kafka]# tar xf kafka_2.12-2.3.0.tgz [root@elk-master kafka]# mv kafka_2.12-2.3.0 kafka[root@elk-master kafka]# cd kafka/config/

配置kafka

[root@elk-master config]# cat /home/tools/kafka/kafka/config/server.properties############################# Server Basics ############################# # broker的id，值为整数，且必须唯一，在一个集群中不能重复broker.id=1############################# Socket Server Se：ttings ############################# # kafka默认监听的端口为9092 (默认与主机名进行连接)listeners=PLAINTEXT://:9092# 处理网络请求的线程数量，默认为3个num.network.threads=3# 执行磁盘IO操作的线程数量，默认为8个 num.io.threads=8# socket服务发送数据的缓冲区大小，默认100KBsocket.send.buffer.bytes=102400# socket服务接受数据的缓冲区大小，默认100KBsocket.receive.buffer.bytes=102400# socket服务所能接受的一个请求的最大大小，默认为100Msocket.request.max.bytes=104857600############################# Log Basics ############################# # kafka存储消息数据的目录log.dirs=../kfkdata# 每个topic默认的partition数量num.partitions=3# 在启动时恢复数据和关闭时刷新数据时每个数据目录的线程数量num.recovery.threads.per.data.dir=1############################# Log Flush Policy ############################# # 消息刷新到磁盘中的消息条数阈值#log.flush.interval.messages=10000# 消息刷新到磁盘中的最大时间间隔,1s#log.flush.interval.ms=1000############################# Log Retention Policy ############################# # 日志保留小时数，超时会自动删除，默认为7天log.retention.hours=168# 日志保留大小，超出大小会自动删除，默认为1G#log.retention.bytes=1073741824# 日志分片策略，单个日志文件的大小最大为1G，超出后则创建一个新的日志文件log.segment.bytes=1073741824# 每隔多长时间检测数据是否达到删除条件,300slog.retention.check.interval.ms=300000############################# Zookeeper ############################# # Zookeeper连接信息，如果是zookeeper集群，则以逗号隔开zookeeper.connect=10.0.11.172,10.0.21.117,10.0.11.208# 连接zookeeper的超时时间,6szookeeper.connection.timeout.ms=6000

创建数据存储的目录

[root@elk-master config]# mkdir ../kfkdata

修改broker.id

{

{< notice warning “注意” >}} 分别在三个节点依次修改/home/tools/kafka/kafka/config/server.properties配置文件 { {< /notice >}} { {< tabs master节点 node1节点 node2节点 >}} { {< tab >}}

master的配置

broker.id=1

{

{< /tab >}} { {< tab >}}

node1的配置

broker.id=2

{

{< /tab >}} { {< tab >}}

node2的配置

broker.id=3

{

{< /tab >}} { {< /tabs >}}

启动kafka集群

cd /home/tools/kafka/kafka/bin/#启动测试./kafka-server-start.sh ../config/server.properties#放入后台./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties

测试

{

{< notice warning “注意” >}} 任意节点均可执行 { {< /notice >}} 在创建topic在集群中的任意节点 发布消息订阅消息验证结果

{

{< tabs 创建topic 消息发布 topic消息订阅 >}} { {< tab >}}

[root@elk-master bin]# ./kafka-topics.sh \--create \--zookeeper 10.0.11.172:2181,10.0.21.117:2181,10.0.11.208:2181 \--partitions 3 \--replication-factor 1 \--topic logs

{

{< /tab >}} { {< tab >}}

[root@elk-master bin]# ./kafka-console-producer.sh \--broker-list 10.0.11.172:9092,10.0.21.117:9092,10.0.11.208:9092 \--topic logs

{

{< /tab >}} { {< tab >}}

[root@elk-master bin]#  ./kafka-console-consumer.sh \--bootstrap-server 10.0.11.172:9092,10.0.21.117:9092,10.0.11.208:9092 \--topic logs \--from-beginning

{

{< /tab >}} { {< /tabs >}}

部署elasticsearch

{

{< notice warning “注意” >}} 三个节点都需要执行 { {< /notice >}}

下载安装elasticsearch

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.10.1-x86_64.rpm[root@elk-master package]#  rpm -ivh elasticsearch-7.10.1-x86_64.rpm

备份配置文件

cd /etc/elasticsearchcp elasticsearch.yml  elasticsearch.yml.bak

修改配置文件

cat >/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml << EOF#集群名cluster.name: elk-cluster#node名node.name: elk-1#数据存储路径path.data: /home/elasticsearch/esdata#数据快照路径path.repo: /home/backup/essnapshot#日志存储路径path.logs: /home/elasticsearch/eslogs#es绑定的ip地址，根据自己机器ip进行修改network.host: 0.0.0.0#服务端口http.port: 9200#集群master需要和node名设置一致discovery.seed_hosts: ["10.0.11.172", "10.0.21.117", "10.0.11.208"]cluster.initial_master_nodes: ["10.0.11.172","10.0.21.117","10.0.11.208"]#允许跨域请求http.cors.enabled: true#* 表示支持所有域名http.cors.allow-origin: "*"#添加请求headerhttp.cors.allow-headers: Authorization,X-Requested-With,Content-Length,Content-Type#生产必须为true，内存锁定检查，目的是内存地址直接映射，减少一次copy时间bootstrap.memory_lock: true#系统过滤检查，防止数据损坏，考虑集群安全，生产设置成falsebootstrap.system_call_filter: false#xpack配置xpack.security.enabled: truexpack.security.transport.ssl.enabled: truexpack.security.transport.ssl.verification_mode: certificatexpack.security.transport.ssl.keystore.path: /etc/elasticsearch/elastic-certificates.p12xpack.security.transport.ssl.truststore.path: /etc/elasticsearch/elastic-certificates.p12EOF

修改JVM

• 将jvm.options文件中22-23行的8g设置为你的服务内存的一半

[root@elk-node1 elasticsearch]# cat -n  jvm.options |grep 8g    22  -Xms8g    23  -Xmx8g

修改其他节点配置

{

{< notice warning “注意” >}} 分别在三个节点修改/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml配置文件 { {< /notice >}}

{

{< tabs master节点 node1节点 node2节点 >}} { {< tab >}}

master的配置

node.name: "es-master"

{

{< /tab >}} { {< tab >}}

node1的配置

node.name: "es-node1"

{

{< /tab >}} { {< tab >}}

node2的配置

node.name: "es-node2"

{

{< /tab >}} { {< /tabs >}} 最终展示

分配权限

因为自定义数据、日志存储目录，所以要把权限给到目录

mkdir  -p /home/elasticsearch/{
   esdata,eslogs}chown  elasticsearch:elasticsearch  /home/elasticsearch/*mkdir  -p /home/backup/essnapshotchown elasticsearch:elasticsearch /home/backup/essnapshot

启动服务

三个节点全部启动并加入开机启动

systemctl start elasticsearchsystemctl enable  elasticsearch

使用xpack进行安全认证

xpack的安全功能

• TLS 功能。 可对通信进行加密
• 文件和原生 Realm。 可用于创建和管理用户
• 基于角色的访问控制。 可用于控制用户对集群 API 和索引的访问权限
• 通过针对 Kibana Spaces 的安全功能，还可允许在Kibana 中实现多租户。
  在我配置过程中，发现集群认证需要首先配置秘钥才行，否则在给内置用户创建秘钥的时候将会报错。
  {
  {< notice warning “error” >}}
  Cause: Cluster state has not been recovered yet, cannot write to the [null] index
  {
  {< /notice >}}

Unexpected response code [503] from calling PUT http://10.0.11.172:9200/_security/user/apm_system/_password?prettyCause: Cluster state has not been recovered yet, cannot write to the [null] indexPossible next steps:* Try running this tool again.* Try running with the --verbose parameter for additional messages.* Check the elasticsearch logs for additional error details.* Use the change password API manually. ERROR: Failed to set password for user [apm_system].

申请证书

{

{< notice warning “注意” >}} 下面的操作，在其中一个节点操作即可 { {< /notice >}}

/usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-certutil ca/usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-certutil cert --ca elastic-stack-ca.p12

两条命令均一路回车即可，不需要给秘钥再添加密码

证书创建完成之后，默认在es的数据目录。 将证书拷贝到etc下，并给上权限。

[root@elk-master ~]# ls /usr/share/elasticsearch/elastic-*/usr/share/elasticsearch/elastic-certificates.p12/usr/share/elasticsearch/elastic-stack-ca.p12cp /usr/share/elasticsearch/elastic-* /etc/elasticsearch/chown elasticsearch.elasticsearch /etc/elasticsearch/elastic*

做完之后，将证书拷贝到其他节点

为内置账号添加密码

ES中内置了几个管理其他集成组件的账号apm_system, beats_system, elastic, kibana, logstash_system, remote_monitoring_user使用之前，首先需要设置下密码。

/usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-setup-passwords interactiveInitiating the setup of passwords for reserved users elastic,apm_system,kibana,logstash_system,beats_system,remote_monitoring_user.You will be prompted to enter passwords as the process progresses.Please confirm that you would like to continue [y/N]yEnter password for [elastic]:Reenter password for [elastic]:Enter password for [apm_system]:Reenter password for [apm_system]:Enter password for [kibana]:Reenter password for [kibana]:Enter password for [logstash_system]:Reenter password for [logstash_system]:Enter password for [beats_system]:Reenter password for [beats_system]:Enter password for [remote_monitoring_user]:Reenter password for [remote_monitoring_user]:Changed password for user [apm_system]Changed password for user [kibana]Changed password for user [logstash_system]Changed password for user [beats_system]Changed password for user [remote_monitoring_user]Changed password for user [elastic]

部署Curator

下载安装

wget https://github.com/lmenezes/cerebro/releases/download/v0.9.2/cerebro-0.9.2-1.noarch.rpmrpm -ivh cerebro-0.9.2-1.noarch.rpm

修改配置文件

修改/etc/cerebro/application.conf配置文件

找到对应配置修改为以下内容 { {< codes 修改内容一 修改内容二>}} { { }}

data.path: "/var/lib/cerebro/cerebro.db"#data.path = "./cerebro.db"

{

{}} { { }}

hosts = [  #{
     #  host = "http://localhost:9200"  #  name = "Localhost cluster"  #  headers-whitelist = [ "x-proxy-user", "x-proxy-roles", "X-Forwarded-For" ]  #}  # Example of host with authentication  {
       host = "http://10.0.11.172:9200"    name = "elk-cluster"    auth = {
         username = "elastic"      password = "123"    }  }]

{

{}} { {}}

报错

{

{< notice warning “error” >}} cerebro[8073]: No java installations was detected. { {< /notice >}} 启动服务后报错No java，但是我的环境是有JAVA的。也做了全局变量 感觉很奇怪…

解决方法

{

{< notice success “解决方法” >}} 在启动服务文件中加入JAVA_HOME { {< /notice >}}

• 找到服务启动文件/usr/share/cerebro/bin/cerebro
• 修改/usr/share/cerebro/bin/cerebro中的JAVA_HOME
  具体如下，根据自己的JAVA_HOME填写路径
  {
  {< codes 修改前 修改后>}}
  {
  {
  }}

if [[ -n "$bundled_jvm" ]];  then    echo "$bundled_jvm/bin/java"  elif [[ -n "$JAVA_HOME" ]] && [[ -x "$JAVA_HOME/bin/java" ]];  then    echo "$JAVA_HOME/bin/java"  else    echo "java"  fi

{

{}} { { }}

if [[ -n "$bundled_jvm" ]];  then    echo "$bundled_jvm/bin/java"  elif [[ -n "/home/tools/jdk1.8.0_221" ]] && [[ -x "/home/tools/jdk1.8.0_221/bin/java" ]];  then    echo "/home/tools/jdk1.8.0_221/bin/java"  else    echo "java"  fi

{

{}} { {}}

启动服务

systemctl  start cerebro.servicesystemctl  enable cerebro.servicesystemctl  status  cerebro.service

可以看到监听的是9000端口

访问试下

部署Kibana

下载安装

https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.10.1-x86_64.rpmrpm -ivh kibana-7.10.1-x86_64.rpm

修改备份配置文件

• 备份配置文件

cd /etc/kibana/mv kibana.yml kibana.yml.bak

• 修改配置文件

vim kibana.ymlserver.port: 5601server.host: 0.0.0.0elasticsearch.hosts: ["http://10.0.11.172:9200/","http://10.0.21.117:9200/","http://10.0.11.208:9200/"]elasticsearch.username: "elastic"elasticsearch.password: "123"i18n.locale: "zh-CN"

启动服务器

systemctl  start   kibana.servicesystemctl  enable  kibana.servicesystemctl  status  kibana.service

访问WEB

访问http://IP:5601

部署filebeat

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.10.1-x86_64.rpmrpm -ivh filebeat-7.10.1-x86_64.rpm cd /etc/filebeat/cp filebeat.yml filebeat.yml.bak

修改配置文件

修改filebeat配置文件,把日志推送到kafka

#=========================== Filebeat inputs =============================max_procs: 1                     #限制filebeat的进程数量,其实就是内核数，避免过多抢占业务资源queue.mem.events: 256            # 存储于内存队列的事件数，排队发送 (默认4096)queue.mem.flush.min_events: 128  # 小于 queue.mem.events ,增加此值可提高吞吐量 (默认值2048)filebeat.inputs:                 # inputs为复数，表名type可以有多个- type: log                      # 输入类型  enable: true                   # 启用这个type配置  paths:    - /home/homeconnect/logs/AspectLog/aspect.log  # 监控tomcat  的业务日志  json.keys_under_root: true     #默认Flase,还会将json解析的日志存储至messages字段  json.overwrite_keys: true      #覆盖默认的key,使用自定义json格式的key  max_bytes: 20480               # 单条日志的大小限制,建议限制(默认为10M,queue.mem.events * max_bytes 将是占有内存的一部)  fields:                        # 额外的字段     source: test-prod-tomcat-aspect-a    # 自定义source字段，用于es建议索引（字段名小写，我记得大写好像不行）- type: log      # 输入类型  enable: true   # 启用这个type配置  paths:    - /home/tools/apache-tomcat-8.5.23/logs/localhost_access_log.*.log  # 监控tomcat access日志  json.keys_under_root: true   #默认Flase,还会将json解析的日志存储至messages字段  json.overwrite_keys: true    #覆盖默认的key,使用自定义json格式的key  max_bytes: 20480             # 单条日志的大小限制,建议限制(默认为10M,queue.mem.events * max_bytes 将是占有内存的一部分)  fields:                      # 额外的字段     source: test-prod-tomcat-access-a    # 自定义source字段，用于es建议索引# 自定义es的索引需要把ilm设置为falsesetup.ilm.enabled: false#=============================== output ===============================output.kafka:         # 输出到kafka    enabled: true     # 该output配置是否启用    hosts: ["10.0.11.172:9092","10.0.21.117:9092","10.0.11.208:9092"] # kafka节点列表    topic: 'logstash-%{
   [fields.source]}'  # kafka会创建该topic，然后logstash(可以过滤修改)会传给es作为索引名称    partition.hash:      reachable_only: true # 是否只发往可达分区    compression: gzip      # 压缩    max_message_bytes: 1000000  # Event最大字节数。默认1000000。应小于等于kafka broker message.max.bytes值    required_acks: 1  # kafka ack等级    worker: 1  # kafka output的最大并发数    bulk_max_size: 2048    # 单次发往kafka的最大事件数    logging.to_files: true   # 输出所有日志到file，默认true， 达到日志文件大小限制时，日志文件会自动限制替换#=============================== other ===============================close_older: 30m         # 如果文件在某个时间段内没有发生过更新，则关闭监控的文件handle。默认1hforce_close_files: false # 这个选项关闭一个文件,当文件名称的变化。只在window建议为true# 没有新日志采集后多长时间关闭文件句柄，默认5分钟，设置成1分钟，加快文件句柄关闭close_inactive: 1m# 传输了3h后荏没有传输完成的话就强行关闭文件句柄，这个配置项是解决以上案例问题的key pointclose_timeout: 3h# 这个配置项也应该配置上，默认值是0表示不清理，不清理的意思是采集过的文件描述在registry文件里永不清理，在运行一段时间后，registry会变大，可能会带来问题clean_inactive: 72h# 设置了clean_inactive后就需要设置ignore_older，且要保证ignore_older < clean_inactiveignore_older: 70h

启动服务

systemctl  start  filebeat.servicesystemctl  enable  filebeat.servicesystemctl  status  filebeat.service

部署logstash

下载安装

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.10.1-x86_64.rpmrpm -ivh logstash-7.10.1-x86_64.rpmmv logstash.yml logstash.yml.bak

修改配置文件

修改logstash.yml

vim logstash.ymlhttp.host: "0.0.0.0"# 指发送到Elasticsearch的批量请求的大小，值越大，处理则通常更高效，但增加了内存开销pipeline.batch.size: 3000# 指调整Logstash管道的延迟，过了该时间则logstash开始执行过滤器和输出pipeline.batch.delay: 200

修改配置文件,从kafka获取日志

[root@elk-kibana conf.d]# cat /etc/logstash/conf.d/get-kafka-logs.conf input {
                                      # 输入组件  kafka {
                                     # 从kafka消费数据    bootstrap_servers => ["10.0.11.172:9092,10.0.21.117:9092,10.0.11.208:9092"]    codec => "json"                        # 数据格式    #topics => ["3in1-topi"]                   # 使用kafka传过来的topic    topics_pattern => "logstash-.*"             # 使用正则匹配topic    consumer_threads => 3                  # 消费线程数量    decorate_events => true                # 可向事件添加Kafka元数据，比如主题、消息大小的选项，这将向logstash事件中添加一个名为kafka的字段    auto_offset_reset => "latest"          # 自动重置偏移量到最新的偏移量    #group_id => "logstash-node"            # 消费组ID，多个有相同group_id的logstash实例为一个消费组    #client_id => "logstash1"               # 客户端ID    fetch_max_wait_ms => "1000"            # 指当没有足够的数据立即满足fetch_min_bytes时，服务器在回答fetch请求之前将阻塞的最长时间  }}filter{
      # 当非业务字段时，无traceId则移除   #if ([message] =~ "traceId=null") {          # 过滤组件，这里只是展示，无实际意义，根据自己的业务需求进行过滤   #   drop {}   #}mutate {
       convert => ["Request time", "float"]    }        if [ip] != "-" {
           geoip {
                          source => "ip"                        target => "geoip"                       # database => "/usr/share/GeoIP/GeoIPCity.dat"                        add_field => [ "[geoip][coordinates]", "%{[geoip][longitude]}" ]                        add_field => [ "[geoip][coordinates]", "%{[geoip][latitude]}"  ]                }                   mutate {
                           convert => [ "[geoip][coordinates]", "float"]                }        } }output {
              # 输出组件  elasticsearch {
      # Logstash输出到es    hosts => ["10.0.11.172:9200","10.0.21.117:9200","10.0.11.208:9200"]    index => "logstash-%{[fields][source]}-%{+YYYY-MM-dd}"  # 直接在日志中匹配    #index => "%{[@metadata][topic]}-%{+YYYY-MM-dd}"  # 以日期建索引    user => "elastic"    password => "123"  }  #stdout {
     #    codec => rubydebug #}}

测试接收日志

测试是否能接收到数据

/usr/share/logstash/bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/get-kafka-logs.conf

下边把logstash设置为使用systemd启动

修改/etc/systemd/system/logstash.service文件

[Unit]Description=root[Service]Type=simpleUser=rootGroup=root# Load env vars from /etc/default/ and /etc/sysconfig/ if they exist.# Prefixing the path with '-' makes it try to load, but if the file doesn't# exist, it continues onward.EnvironmentFile=-/etc/default/logstashEnvironmentFile=-/etc/sysconfig/logstashExecStart=/usr/share/logstash/bin/logstash "--path.settings" "/etc/logstash"Restart=alwayWorkingDirectort=/Nice=19LimitNOFILE=16384[Install]WantedBy=multi-user.target

在启动程序/usr/share/logstash/bin/logstash.lib.sh中加入JAVA_HOME

在文件86行左右的if [ -z "$JAVACMD" ]; then代码上方插入一行JAVACMD="/home/tools/jdk1.8.0_221/bin/java" 具体的路径需要你根据自己的JAVA来修改。

[root@elk-kibana ~]# cat  -n /usr/share/logstash/bin/logstash.lib.sh |grep  JAVACMD    85    # set the path to java into JAVACMD which will be picked up by JRuby to launch itself    86    JAVACMD="/home/tools/jdk1.8.0_221/bin/java"    87    if [ -z "$JAVACMD" ]; then

启动服务

systemctl reload logstash.servicesystemctl restart  logstash.servicesystemctl enable  logstash.service

最后检查

登录kibana创建索引

选择管理–索引模式–创建索引模式

输入索引名称–下一步 选择@timestamp–创建索引模式 然后就可以看到日志了

https://cnsre.cn/posts/210325135520

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