【微服务】SpringBoot 整合ELK使用详解

对于一个运行中的应用来说，线上排查问题是一件很头疼的问题。不管是springboot单应用，还是springcloud微服务应用，一旦在生产环境出了问题，大多数人第一反应就是赶紧去看日志查问题。如何查呢？如果是管理不那么严格的项目，允许你登录生产服务器通过命令去查，或者将生产的日志down下来去查。但为了服务器安全，一般来说是不允许研发人员随便接触服务器，会有运维人员去操作日志，这样以来就极大的影响了排查的效率，这时候会有人说，如果有可视化的操作，能可视化检索日志的界面就好了。

二、为什么需要ELK

一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。

一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点：

收集－能够采集多种来源的；
传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统；
存储－如何存储日志数据；
分析－可以支持 UI 分析；
警告－能够提供错误报告，监控机制；

基于上述的需求，业界很多公司在不断探索过程中，经过多年的实践经验，最终形成了以ELK为主流的一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用，是目前主流的一种日志系统。

三、ELK介绍

3.1 什么是elk

ELK其实并不是某一款软件，而是一套完整的解决方案，是三个产品的首字母缩写，即

Elasticsearch；
Logstash ；
Kibana；

这三个软件都是开源软件，通常配合使用，而且又先后归于 Elastic.co 公司名下，故被简称为ELK协议栈，具体来说：

Elasticsearch

是一个分布式的搜索和分析引擎，可以用于全文检索、结构化检索和分析，并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发，现在是使用最广的开源搜索引擎之一。

Logstash

简单来说就是一根具备实时数据传输能力的管道，负责将数据信息从管道的输入端传输到管道的输出端，与此同时这根管道还可以让你根据自己的需求在中间加上滤网，Logstash提供了很多功能强大的滤网以满足你的各种应用场景。

Kibana

是一个开源的分析与可视化平台，设计出来用于和Elasticsearch一起使用的。你可以用kibana搜索、查看、交互存放在Elasticsearch索引里的数据，使用各种不同的图标、表格、地图等，kibana能够很轻易的展示高级数据分析与可视化。

3.2 elk工作原理

如下是elk实际工作时的原理图，还是很容易理解的

四、ELK搭建

下面演示如何搭建elk，网上的参考资料比较丰富，本文采用docker快速搭建起elk的演示环境，参考下面的步骤。

4.1 搭建es环境

4.1.1 获取es镜像

版本可以根据自身的情况选择

docker pull elasticsearch:7.6.2

4.1.2 启动es容器

使用下面的命令启动es容器，注意这个配置，ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m"，这个配置参数值根据你的服务器配置决定，一般最好不要低于512m即可；

docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" --name es76 -d elasticsearch:7.6.2

4.1.3 配置es参数

进入到es容器内部，然后找到下面的这个文件

然后将下面的配置参数配置进去

cluster.name: "docker-cluster"
http.cors.enabled: true
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
http.cors.allow-origin: "*"

4.1.4 重启es容器并访问

配置完成后重启docker容器，重启成功后，开放9200的端口，然后浏览器访问，IP:9200，看到如下信息，说明es可以正常使用。

4.2 搭建kibana

4.2.1 拉取kibana镜像

为了减少后面的配置麻烦和一些问题，建议kibana版本与es版本一致

docker pull kibana:7.6.2

4.2.2 启动kibana容器

这里的IP，如果是云服务器，注意使用内网的IP地址

docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es服务IP:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.6.2

4.2.3 修改配置文件

进入到kibana容器中，进入到下面的目录中

cd /usr/share/kibana/config
vi kibana.yml

将如下的配置信息配置进去（es的IP地址如果是云服务器建议使用内网IP）

server.name: kibana
server.host: "0"
elasticsearch.hosts: [ "http://es服务IP:9200" ]
xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true
i18n.locale: zh-CN

4.2.4 重启容器并访问

上述配置信息配置完成后，重启容器，开放5601端口，浏览器就可以直接访问，IP:5601，看到下面的效果说明kibana可以正常使用了

4.3 搭建logstash

4.3.1 下载安装包

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.1.0.tar.gz

4.3.2 解压安装包

4.3.3 新增配置logstash文件

进入logstash-7.1.0目录下的config中

cd logstash-7.1.0/config

新增文件

vi logstash.conf

添加下面的配置信息

input {
  tcp {
    mode => "server"
    host => "0.0.0.0"
    port => 4560
    codec => json
  }
}
output {
  elasticsearch {
    hosts => "101.34.251.135:9200"
    index => "springboot-logstash-%{+YYYY.MM.dd}"
  },
  stdout { codec => rubydebug }
}

使用下面的命令进行启动

./bin/logstash -f ./log-conf/logstash.conf

看到下面的输出日志，说明当前logstash服务已经开始工作，准备接收输入日志了

五、springboot集成elk

5.1 集成过程演示

参考下面的过程在springboot中快速集成elk

5.1.1 创建springboot工程

项目结构如下

5.1.2 导入依赖

根据需要引入依赖，如果是集成elk，还需要引入下面这个

        <dependency>
            <groupId>net.logstash.logback</groupId>
            <artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
            <version>5.3</version>
        </dependency>

5.1.3 配置logback日志

springboot集成elk最关键的就是配置logback日志文件，需要按照一定的格式规范进行配置，才能将运行过程中产生的日志上报到logstash，然后经过转换输送到es，最后展现在kibana中，参考下面的配置信息

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration debug="false">
    <springProperty scope="context" name="springApplicationName" source="spring.application.name" />
    <property name="LOG_HOME" value="logs/demo.log" />
    <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <!--DEBUG日志输出到LogStash-->
    <appender name="LOG_STASH_INFO" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
            <level>INFO</level>
        </filter>
        <destination>101.34.251.135:4560</destination>
        <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
            <providers>
                <timestamp>
                    <timeZone>Asia/Shanghai</timeZone>
                </timestamp>
                <!--自定义日志输出格式-->
                <pattern>
                    <pattern>
                        {
                        "project": "elk",
                        "level": "%level",
                        "service": "${springApplicationName:-}",
                        "pid": "${PID:-}",
                        "thread": "%thread",
                        "class": "%logger",
                        "message": "%message",
                        "stack_trace": "%exception"
                        }
                    </pattern>
                </pattern>
            </providers>
        </encoder>
    </appender>

    <root >
        <appender-ref ref="STDOUT" />
        <appender-ref ref="LOG_STASH_INFO" />
    </root>

</configuration>

5.1.4 增加测试接口

为了后续方便观察效果，增加两个测试接口，一个模拟正常的调用，另一个模拟异常调用


@RestController
@RequestMapping("/user")
@Slf4j
public class UserController {

    @Autowired
    private UserService userService;

    //http://localhost:8088/user/get?userId=001
    @GetMapping("/get")
    public Object getUserInfo(String userId){
        log.info("getUserInfo userId:【{}】",userId);
        Map userInfo = userService.getUserInfo(userId);
        return userInfo;
    }

    //http://localhost:8088/user/error?userId=001
    @GetMapping("/error")
    public Object error(String userId){
        log.info("error userId:【{}】",userId);
        Map userInfo = userService.getUserInfo(userId);
        int e = 1/0;
        return userInfo;
    }
}

5.1.5 配置索引模式

为了让程序中的日志能够正常展现到es中，由于es是通过接收logstash传输过来的数据，存储到索引中才能通过kibana展现，所以索引的存储格式就很重要，需要提前在kibana上面配置一下索引的展现格式

最后进入到索引查看的栏目就可以看到展示的索引中的日志信息了

5.1.6 接口调用

依次调用上面的两个测试接口，然后查看kibana中日志的变化

调用正常响应的接口

接口能够正常响应，由于我们在接口方法中添加了一行输出日志信息，通过上面的搜索框，能够在es的日志信息中搜索出来；

调用异常响应的接口

接口调用异常后，也能通过kibana快速发现异常信息输出

通过上面的实验和操作体验，可以感受到在springboot中集成elk之后带来的便利，有了可视化的日志展现，提升问题排查效率的同时，也能更好的统一管理日志，并充分发挥日志的作用。

六、写在文末

本文通过实际操作详细介绍了ELK环境的搭建，并通过springboot工程演示了如何接入ELK的详细过程，希望对看到的同学有用哦，本篇到此结束，感谢观看。

原文地址：https://blog.csdn.net/congge_study/article/details/143828268

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