Java整合ELK实现日志收集 之 Elasticsearch、Logstash、Kibana

简介

Logstash：用于收集并处理日志，将日志信息存储到Elasticsearch里面
Elasticsearch：用于存储收集到的日志信息
Kibana：通过Web端的可视化界面来查看日志（数据可视化）

Logstash 是免费且开放的服务器端数据处理管道，能够从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的存储库中。

一、安装 Docker Compose 环境

Docker Compose的安装

# docker compose安装步骤
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.28.6/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
 设置权限
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
docker-compose --version

或者 （由于是国外ip可能会失败）上面如果下载失败，可以使用下边的命令（由于是国外ip）(多试几次)

sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.28.6/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
docker-compose --version

二 、下载镜像

docker pull elasticsearch:7.6.2
docker pull logstash:7.6.2
docker pull kibana:7.6.2

三、使用 Docker Compose 搭建 ELK 环境

创建目录 /mydata/logstash

创建文件 logstash-springboot.conf

内容如下

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

将文件   logstash-springboot.conf 复制到 目录 /mydata/logstash下

创建目录/usr/local/elk

创建 docker-compose.yml 文件

内容如下

version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:7.6.2
    container_name: elasticsearch
    user: root
    environment:
      - "cluster.name=elasticsearch" #设置集群名称为elasticsearch
      - "discovery.type=single-node" #以单一节点模式启动
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" #设置使用jvm内存大小
    volumes:
      - /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins #插件文件挂载
      - /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data #数据文件挂载
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
  logstash:
    image: logstash:7.6.2
    container_name: logstash
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
    volumes:
      - /mydata/logstash/logstash-springboot.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf #挂载logstash的配置文件
    depends_on:
      - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动
    links:
      - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务
    ports:
      - 4560:4560
  kibana:
    image: kibana:7.6.2
    container_name: kibana
    links:
      - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务
    depends_on:
      - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动
    environment:
      - "elasticsearch.hosts=http://es:9200" #设置访问elasticsearch的地址
    ports:
      - 5601:5601

将文件 docker-compose.yml 复制到目录下 /usr/local/elk

设置 docker-compose.yml 配置路径文件夹的权限  

/usr/share/elasticsearch/data

chmod 777 /mydata/elasticsearch/data/

启动

docker-compose up -d

如果之前安装过 Elasticsearch、 logstash、Kibana 会提示已存在该容器

可以先删除  docker rm  id 

在 logstash 中安装 json_lines 插件

# 进入logstash容器

docker exec -it logstash /bin/bash

# 进入bin目录
cd /bin/

# 安装插件
logstash-plugin install logstash-codec-json_lines

# 退出容器
exit

# 重启logstash服务 稍微等下 有点慢 
docker restart logstash

测试验证

访问 http://192.168.116.160:5601/ 查看是否启动成功

四、框架集成 Logstash

1、添加 logstash-logback-encoder 依赖

pom.xml 中添加：

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

随便找个项目测试下

2、添加配置文件 logback-spring.xml 让 logback 的日志输出到 logstash

注意 appender 节点下的 destination 需要改成你自己的 logstash 服务地址，比如我的是：192.168.116.160:4560 。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
        <!DOCTYPE configuration>
<configuration>
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml"/>
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/console-appender.xml"/>
    <!--应用名称-->
    <property name="APP_NAME" value="mall-admin"/>
    <!--日志文件保存路径-->
    <property name="LOG_FILE_PATH" value="${LOG_FILE:-${LOG_PATH:-${LOG_TEMP:-${java.io.tmpdir:-/tmp}}}/logs}"/>
    <contextName>${APP_NAME}</contextName>
    <!--每天记录日志到文件appender-->
    <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${LOG_FILE_PATH}/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
            <maxHistory>30</maxHistory>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            <pattern>${FILE_LOG_PATTERN}</pattern>
        </encoder>
    </appender>
    <!--输出到logstash的appender-->
    <appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <!--可以访问的logstash日志收集端口-->
        <destination>192.168.116.160:4560</destination>
        <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"/>
    </appender>
    <root>
        <level>INFO</level>
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
        <appender-ref ref="FILE"/>
        <appender-ref ref="LOGSTASH"/>
    </root>
</configuration>

主要配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>

 <!--输出到logstash的appender-->
    <appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <!--可以访问的logstash日志收集端口-->
        <destination>192.168.116.160:4560</destination>
        <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"/>
    </appender>
    <root>
        <level>INFO</level>
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
        <appender-ref ref="FILE"/>
        <appender-ref ref="LOGSTASH"/>
    </root>
</configuration>

3、进行测试

添加一个测试方法：

package com.ruoyi.web;

import com.ruoyi.common.utils.http.HttpUtils;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class Test {

    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(HttpUtils.class);

    public static void main(String[] args) {
        log.info("输出info");
        log.debug("输出debug");
        log.error("输出error");
    }


}

3.1 或者找个借口测试

 

五、在 kibana 中查看日志信息

访问地址： http://192.168.116.160:5601/

1、创建 index pattern

 2.1、Create index pattern

 2.2、创建成功

3、查看收集的日志

3.1 此时日志比较多 需要筛选日志  "level":"ERROR"

4、查看日志详情

4.1、切换json 查看

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_36961226/article/details/139211386

免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！