# Elastic 技术栈之快速入门

## 概念

### ELK 是什么

ELK 是 elastic 公司旗下三款产品 [ElasticSearch](https://www.elastic.co/products/elasticsearch) 、[Logstash](https://www.elastic.co/products/logstash) 、[Kibana](https://www.elastic.co/products/kibana) 的首字母组合。

[ElasticSearch](https://www.elastic.co/products/elasticsearch) 是一个基于 [Lucene](http://lucene.apache.org/core/documentation.html) 构建的开源，分布式，RESTful 搜索引擎。

[Logstash](https://www.elastic.co/products/logstash) 传输和处理你的日志、事务或其他数据。

[Kibana](https://www.elastic.co/products/kibana) 将 Elasticsearch 的数据分析并渲染为可视化的报表。

### 为什么使用 ELK ？

对于有一定规模的公司来说，通常会很多个应用，并部署在大量的服务器上。运维和开发人员常常需要通过查看日志来定位问题。如果应用是集群化部署，试想如果登录一台台服务器去查看日志，是多么费时费力。

而通过 ELK 这套解决方案，可以同时实现日志收集、日志搜索和日志分析的功能。

### Elastic 架构

![img](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/static/images/deploy3.png)

> **说明**
>
> 以上是 ELK 技术栈的一个架构图。从图中可以清楚的看到数据流向。
>
> [Beats](https://www.elastic.co/products/beats) 是单一用途的数据传输平台，它可以将多台机器的数据发送到 Logstash 或 ElasticSearch。但 Beats 并不是不可或缺的一环，所以本文中暂不介绍。
>
> [Logstash](https://www.elastic.co/products/logstash) 是一个动态数据收集管道。支持以 TCP/UDP/HTTP 多种方式收集数据（也可以接受 Beats 传输来的数据），并对数据做进一步丰富或提取字段处理。
>
> [ElasticSearch](https://www.elastic.co/products/elasticsearch) 是一个基于 JSON 的分布式的搜索和分析引擎。作为 ELK 的核心，它集中存储数据。
>
> [Kibana](https://www.elastic.co/products/kibana) 是 ELK 的用户界面。它将收集的数据进行可视化展示（各种报表、图形化数据），并提供配置、管理 ELK 的界面。

## 安装

### 准备

ELK 要求本地环境中安装了 JDK 。如果不确定是否已安装，可使用下面的命令检查：

```bash
java -version
```

> **注意**
>
> 本文使用的 ELK 是 6.0.0，要求 jdk 版本不低于 JDK8。
>
> 友情提示：安装 ELK 时，三个应用请选择统一的版本，避免出现一些莫名其妙的问题。例如：由于版本不统一，导致三个应用间的通讯异常。

### Elasticsearch

安装步骤如下：

1. [elasticsearch 官方下载地址](https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch)下载所需版本包并解压到本地。
2. 运行 `bin/elasticsearch` （Windows 上运行 `bin\elasticsearch.bat`）
3. 验证运行成功：linux 上可以执行 `curl http://localhost:9200/` ；windows 上可以用访问 REST 接口的方式来访问 <http://localhost:9200/>

> **说明**
>
> Linux 上可以执行下面的命令来下载压缩包：
>
> ```
> curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.0.0.tar.gz
> ```
>
> Mac 上可以执行以下命令来进行安装：
>
> ```
> brew install elasticsearch
> ```
>
> Windows 上可以选择 MSI 可执行安装程序，将应用安装到本地。

### Logstash

安装步骤如下：

1. 在 [logstash 官方下载地址](https://www.elastic.co/downloads/logstash)下载所需版本包并解压到本地。
2. 添加一个 `logstash.conf` 文件，指定要使用的插件以及每个插件的设置。举个简单的例子：

   ```
   input { stdin { } }
   output {
     elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] }
     stdout { codec => rubydebug }
   }
   ```
3. 运行 `bin/logstash -f logstash.conf` （Windows 上运行`bin/logstash.bat -f logstash.conf`）

### Kibana

安装步骤如下：

1. 在 [kibana 官方下载地址](https://www.elastic.co/downloads/kibana)下载所需版本包并解压到本地。
2. 修改 `config/kibana.yml` 配置文件，设置 `elasticsearch.url` 指向 Elasticsearch 实例。
3. 运行 `bin/kibana` （Windows 上运行 `bin\kibana.bat`）
4. 在浏览器上访问 <http://localhost:5601>

### 安装 FAQ

#### elasticsearch 不允许以 root 权限来运行

**问题：**&#x5728; Linux 环境中，elasticsearch 不允许以 root 权限来运行。

如果以 root 身份运行 elasticsearch，会提示这样的错误：

```
can not run elasticsearch as root
```

**解决方法：**&#x4F7F;用非 root 权限账号运行 elasticsearch

```bash
# 创建用户组
groupadd elk
# 创建新用户，-g elk 设置其用户组为 elk，-p elk 设置其密码为 elk
useradd elk -g elk -p elk
# 更改 /opt 文件夹及内部文件的所属用户及组为 elk:elk
chown -R elk:elk /opt # 假设你的 elasticsearch 安装在 opt 目录下
# 切换账号
su elk
```

#### vm.max\_map\_count 不低于 262144

**问题：**`vm.max_map_count` 表示虚拟内存大小，它是一个内核参数。elasticsearch 默认要求 `vm.max_map_count` 不低于 262144。

```
max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
```

**解决方法：**

你可以执行以下命令，设置 `vm.max_map_count` ，但是重启后又会恢复为原值。

```
sysctl -w vm.max_map_count=262144
```

持久性的做法是在 `/etc/sysctl.conf` 文件中修改 `vm.max_map_count` 参数：

```
echo "vm.max_map_count=262144" > /etc/sysctl.conf
sysctl -p
```

> **注意**
>
> 如果运行环境为 docker 容器，可能会限制执行 sysctl 来修改内核参数。
>
> 这种情况下，你只能选择直接修改宿主机上的参数了。

#### nofile 不低于 65536

**问题：** `nofile` 表示进程允许打开的最大文件数。elasticsearch 进程要求可以打开的最大文件数不低于 65536。

```
max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]
```

**解决方法：**

在 `/etc/security/limits.conf` 文件中修改 `nofile` 参数：

```
echo "* soft nofile 65536" > /etc/security/limits.conf
echo "* hard nofile 131072" > /etc/security/limits.conf
```

#### nproc 不低于 2048

**问题：** `nproc` 表示最大线程数。elasticsearch 要求最大线程数不低于 2048。

```
max number of threads [1024] for user [user] is too low, increase to at least [2048]
```

**解决方法：**

在 `/etc/security/limits.conf` 文件中修改 `nproc` 参数：

```
echo "* soft nproc 2048" > /etc/security/limits.conf
echo "* hard nproc 4096" > /etc/security/limits.conf
```

#### Kibana No Default Index Pattern Warning

**问题：**&#x5B89;装 ELK 后，访问 kibana 页面时，提示以下错误信息：

```
Warning No default index pattern. You must select or create one to continue.
...
Unable to fetch mapping. Do you have indices matching the pattern?
```

这就说明 logstash 没有把日志写入到 elasticsearch。

**解决方法：**

检查 logstash 与 elasticsearch 之间的通讯是否有问题，一般问题就出在这。

## 使用

本人使用的 Java 日志方案为 slf4j + logback，所以这里以 logback 来讲解。

### Java 应用输出日志到 ELK

**修改 logstash.conf 配置**

首先，我们需要修改一下 logstash 服务端 logstash.conf 中的配置

```
input { 
  # stdin { }
  tcp { 
    # host:port就是上面appender中的 destination，
    # 这里其实把logstash作为服务，开启9250端口接收logback发出的消息 
    host => "127.0.0.1" port => 9250 mode => "server" tags => ["tags"] codec => json_lines 
  }
}
output {
  elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] }
  stdout { codec => rubydebug }
}
```

> **说明**
>
> 这个 input 中的配置其实是 logstash 服务端监听 9250 端口，接收传递来的日志数据。

然后，在 Java 应用的 pom.xml 中引入 jar 包：

```markup
<dependency>
  <groupId>net.logstash.logback</groupId>
  <artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
  <version>4.11</version>
</dependency>
```

接着，在 logback.xml 中添加 appender

```markup
<appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
  <!--
  destination 是 logstash 服务的 host:port，
  相当于和 logstash 建立了管道，将日志数据定向传输到 logstash
  -->
  <destination>127.0.0.1:9250</destination>
  <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"/>
</appender>
<logger name="io.github.dunwu.spring" level="TRACE" additivity="false">
  <appender-ref ref="LOGSTASH" />
</logger>
```

大功告成，此后，`io.github.dunwu.spring` 包中的 TRACE 及以上级别的日志信息都会被定向输出到 logstash 服务。

![img](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/3101171-cd876d79a14955b0.png)

## 资料

* [elastic 官方文档](https://www.elastic.co/guide/index.html)
* [elasticsearch github](https://github.com/elastic/elasticsearch)
* [logstash github](https://github.com/elastic/logstash)
* [kibana github](https://github.com/elastic/kibana)