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首发于 樊浩柏科学院
部署 ELK 后，日志平台就搭建完成了，基本上可以投入使用，但是其配置并不完善，也并未提供实时监控和流量分析功能，本文将对 ELK 部署后的一些常见使用问题给出解决办法。
Elasticsearch 证书
为了获得 Elasticsearch 更好的体验，我们需要获得 Elastic 的使用授权，安装颁发的永久 License 证书。
首先，前往 registration 地址注册，稍后我们会收到 License 的下载地址：
接着，点击邮件中的 地址 下载 License 文件，并另存为 fan-haobai-dbc3f18c-f87e-40e4-9a1d-f496e58a591e-v5.json：
然后，通过 Elasticsearch 的 API 更新 License：
# 文件名前有 @符号
$ curl -XPOST -u elastic:changeme http://127.0.0.1:9200/_xpack/license/start_basic?acknowledge=true -H “Content-Type: application/json” -d @fan-haobai-dbc3f18c-f87e-40e4-9a1d-f496e58a591e-v5.json
# 返回如下信息则成功
{“acknowledged”:true,”basic_was_started”:true}
通过 Kibana 查看新的证书信息：
Logstash 管道进阶
Input
Input 插件指定了 Logstash 事件的输入源，已经支持 beats、kafka、redis 等源的输入。
例如，配置 Beats 源为输入，且端口为 5044：
input {
beats {port => 5044}
}
Filter
Filter 插件主要功能是数据过滤和格式化，通过简洁的表达式就可以完成数据的处理。
以下这些配置信息，为插件共有配置：
配置项
类型
描述
add_field
hash
添加字段
add_tag
array
添加标签
remove_field
array
删除字段
remove_tag
array
删除标签
Drop
Drop 插件用来过滤掉无价值的数据，例如过滤掉静态文件日志信息：
if [url] =~ “\.(jpg|jpeg|gif|png|bmp|swf|fla|flv|mp3|ico|js|css|woff)” {
drop {}
}
Date
我们可以用 Date 插件来格式化时间字段。
例如，将 time 字段值格式化为 dd/MMM/YYYY:H:m:s Z 形式：
date {match => [ “[time]”, “dd/MMM/YYYY:H:m:s Z” ] }
Mutate
Mutate 插件用来对字段进行 rename、replace、merge 以及字段值 convert、split、join 操作。
例如，将字段 @timestamp 重命名（rename 或 replace）为 read_timestamp：
mutate {rename => { “@timestamp” => “read_timestamp”} }
以下是对字段值的操作，使用频率较高。
字段值类型转换（convert）
例如，将 response_code 字段值转换为整型：
mutate {convert => { “fieldname” => “integer”} }
字符串分割为数组（split）
例如，将经纬度坐标用数组表示：
mutate {split => { “location” => “,”} }
数组合并为字符串（join）
例如，将经纬度坐标合并：
mutate {join => { “location” => “,”} }
Kv
Kv 插件能够对 key=value 格式的字符进行格式化或过滤处理，这里只对 field_split 项配置进行说明，更多配置见 Kv Filter Configuration Options。
例如，获取形如?name=cat&type=2GET 请求的参数：
kv {field_split => “&?”}
处理后，将会获取到以下 2 个参数：
name: cat
type: 2
Json
Json 插件当然是用来解析 Json 字符串，而 Json_encode 插件是对字段编码为 Json 字符串。例如，Nginx 日志为 Json 格式，则：
json {source => “message”}
Grok
Grok 插件可以根据指定的表达式 结构化 文本数据，表达式需形如 %{SYNTAX:SEMANTIC} 格式，SYNTAX 指定字段值类型，可以为 IP、WORD、DATA、NUMBER 等。
例如，形如 55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043 的请求日志，则对应的表达式应为 %{IP:client} %{WORD:method} %{WORD:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}，配置如下：
grok {
match => {“message” => “%{IP:client} %{WORD:method} %{WORD:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}” }
}
经过 Grok 过滤后，输出为：
client: 55.3.244.1
method: GET
request: /index.html
bytes: 15824
duration: 0.043
我们可以使用 Grok Debug 在线调试 Grok 表达式，常用 Nginx、MySQL、Redis 日志的 Grok 表达式见 Configuration Examples 部分。
useragent 插件用来解析用户客户端信息，geoip 插件可以根据 IP 地址解析出用户所在的地址位置，配置较简单，这里不做说明。
Output
Output 插件配置 Logstash 输出对象，可以为 elasticsearch、email、file 等介质。
例如，配置过滤后存储在 Elasticsearch 中：
output {
elasticsearch {
hosts => “localhost:9200”
manage_template => false
index => “%{[@metadata][type]}-%{+YYYY.MM}”
document_type => “%{[fields][env]}”
template_name => “logstash”
user => “elastic”
password => “changeme”
}
}
当然，Output 插件不只是可以将过滤数据输出到一种介质，还可以同时指定多种介质。
配置示例
实现基于 Nginx 日志进行过滤处理，并且通过 useragent 和 geoip 插件获取用户客户端和地理位置信息。详细配置如下：
input {
beats {port => 5044}
}
filter {
if [fileset][module] == “nginx” {
if [fileset][name] == “access” {
grok {
match => {“message” => [“%{IPORHOST:[@metadata][remote_ip]} – %{DATA:[user_name]} \[%{HTTPDATE:[time]}\] \”%{WORD:[method]} %{DATA:[url]} HTTP/%{NUMBER:[http_version]}\” %{NUMBER:[response_code]} %{NUMBER:[body_sent][bytes]} \”%{DATA:[referrer]}\” \”%{DATA:[@metadata][agent]}\””] }
remove_field => “message”
}
grok {
match => {“referrer” => “%{URIPROTO}://%{URIHOST:referrer_domain}” }
}
if [url] =~ “\.(jpg|jpeg|gif|png|bmp|swf|fla|flv|mp3|ico|js|css|woff)” {
drop {}
}
mutate {add_field => { “read_timestamp” => “%{@timestamp}” } }
date {match => [ “[time]”, “dd/MMM/YYYY:H:m:s Z” ] }
useragent {
source => “[@metadata][agent]”
target => “useragent”
}
geoip {
source => “[@metadata][remote_ip]”
target => “geoip”
}
} else if [fileset][name] == “error” {
grok {
match => {“message” => [“%{DATA:[time]} \[%{LOGLEVEL:[level]}\] %{POSINT:[pid]}#%{NUMBER:[tid]}: %{GREEDYDATA:[error_message]}(?:, client: %{IPORHOST:[ip]})(?:, server: %{IPORHOST:[server]}?)(?:, request: \”%{WORD:[method]} %{DATA:[url]} HTTP/%{NUMBER:[http_version]}\”)?(?:, upstream: %{WORD:[upstream]})?(?:, host: %{QS:[request_host]})?(?:, referrer: \”%{URI:[referrer]}\”)?”] }
remove_field => “message”
}
date {match => [ “[time]”, “YYYY/MM/dd H:m:s” ] }
}
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => “localhost:9200”
manage_template => false
index => “%{[@metadata][type]}-%{+YYYY.MM}”
document_type => “%{[fields][env]}”
template_name => “logstash”
user => “elastic”
password => “changeme”
}
}
相对应的 Filebeat 的配置见 filebeat.yml 部分。
索引模板
Logstash 在推送数据至 Elasticsearch 时，默认会自动创建索引，但有时候我们需要定制化索引信息，Logstash 创建的索引就不符合我们的要求，此时就可以使用索引模板来解决。
创建一个名为 logstash 的索引模板，并指定该索引模板的匹配模式，作为 Logstash 推送日志时索引的模板。
PUT _template/logstash
{
“index_patterns”: [“*access*”, “*error*”],
“settings”: {
“index”: {
“number_of_shards”: “3”,
“number_of_replicas”: “0”
}
},
“mappings”: {
“_default_”: {
“properties”: {
“@timestamp”: {
“type”: “date”
},
“@version”: {
“type”: “text”,
“fields”: {
“keyword”: {
“type”: “keyword”,
“ignore_above”: 256
}
}
}
}
}
}
}
其中 index_patterns 为匹配模式，表示含有 access 和 error 的索引才会使用该模板。mappings 为字段映射规则，可以配置更多的字段映射规则，已配置字段根据索引模板规则映射，未配置字段则动态映射。
指定数据存储类型
Logstash 推送数据到 Elasticsearch 时，可以通过以下几种方式指定字段存储类型。
grok
grok {
match => {“message” => “%{IP:client} %{WORD:method} %{WORD:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}” }
}
其中 IP、WORD、NUMBER 分别会映射为 Elasticsearch 的 IP、String、Number 类型。
mutate
通过 Mutate 过滤插件的 convert 配置项，可以转换字段值类型。
mutate {convert => { “fieldname” => “integer”} }
索引模板
若想要根据用户 IP 地址解析后的地理位置信息，得出访问用户的地理分布情况，就需要在 Elasticsearch 中将用户地理坐标存储为 geo_point 类型，而 Logstash 并不能自动完成这个步骤，我们可以在索引模板中指定 location 字段的类型为 geo_point。
Elasticsearch 待存储的地理位置数据，格式如下：
{“geoip”: {
“location”: {
“lat”: 40.722,
“lon”: -73.989
}
}}
索引模板的 Mappings 部分，应设置为：
{“mappings”: {
“_default_”: {
“properties”: {
“geoip”: {
“type”: “object”,
“dynamic”: true,
“properties”: {
“location”: {
“type”: “geo_point”
}
}
}
}
}
}}
清理过期数据
日志平台会产生大量的索引文件，这样不但会占用磁盘空间，而且还会导致检索性能降低，对于那些已经失效的日志文档，应该定期对其清理。
设置索引过期时间
最简单的办法就是给每个索引设定 TTLs（过期时间），在索引模板中定义失效时间为 7 天：
PUT /_template/logstash
{
“template”: “*”,
“mappings”: {
“_default_”: {“_ttl”: { “enabled”: true, “default”: “7d”} }
}
}
索引的 TTLs 特性已经从 Elasticsearch 5+ 版本移除，故不推荐使用该方式。
通过查询条件删除文档
例如，日志中时间格式形如 ”2016-12-24T17:36:14.000Z，则清理 7 天前日志的查询条件为：
{
“query”: {
“range”: {“@timestamp”: { “lt”: “now-7d”, “format”: “date_time”} }
}
}
上述查询中，@timestamp 指定查询字段，format 指定时间的 格式 为 date_time，now-7d 表示当前时间往前推移 7 天的时间。
配置定期清理过期日志的任务：
0 0 * * * /usr/bin/curl -u elastic:changeme -H’Content-Type:application/json’ -d’query’ -XPOST “host/*/_delete_by_query?pretty” > path.log
其中，elastic 和 changeme 分别为 Elasticsearch 的用户名和密码，query 为待清理日志的查询条件，path.log 为日志文件路径。
该方式只是删除了过期的日志文档，并不会删除过期的索引信息，适用于对特定索引下的日志文档进行定期清理的场景。
自定义脚本
我们部署日志收集时，通常会以日、月的形式归档建立索引，所以清理过期日志，只需清理过期的索引。
这里通过 GET /_cat/indices 和 DELETE /index?pretty 这 2 个 API 完成过期索引的清理，清理脚本如下：
#!/bin/bash
# 待删除索引的正则表达式
SEARCH_PREG=”nginx-www-access-20[0-9][0-9](\.[0-9]{2})+”
# 保留索引的天数
KEEP_DAYS=7
URL=http://es.fanhaobai.com
PORT=
USER=elastic
PASSWORD=changeme
date2stamp () {
date –utc –date “$1″ +%s
}
if [$PORT]; then elastic_url=”$URL:${PORT}”; fi
indices=`curl -u “$USER:$PASSWORD” -s “$URL/_cat/indices?v” | grep -E “$SEARCH_PREG” | awk ‘{print $3}’`
endDate=`date2stamp “$KEEP_DAYS day ago”`
for index in ${indices}; do
date=`echo $index | sed “s/.*\([0-9]\{4\}\([.\-][0-9]\{2\}\)*\).*/\1/g” | sed ‘s/[.\-]/-/g’`
if [`echo $date | grep -o \- | wc -l` = 1]; then date=”$date-01″; fi
currentDate=`date -u “+%Y-%m-%d %T”`
logDate=`date2stamp $date`
if [$(($endDate-$logDate)) -ge 0 ]; then
echo “[${currentDate}] – ${index} | DELETE”;
curl -u “$USER:$PASSWORD” -XDELETE “$URL/${index}?pretty”
else
echo “[${currentDate}] – ${index} | NO”;
fi
done
配置定时任务：
0 0 * * * /usr/local/elk/elasticsearch/bin/delete-index.sh >> /usr/local/elk/elasticsearch/logs/delete-index.log 2>&1
该方式通过自定义脚本方式，可以较灵活的配置所需清理的过期索引，使用起来简洁轻便，但若 Elasticsearch 采用集群方式部署，那么该方式就不是很灵活了。
Curator 工具
当遇到清理过期索引比较复杂的场景时，就可以使用官方提供的管理工具 Curator。其不仅可以进行复杂场景的索引管理，还可以进行快照管理，而实现这一切，只需要配置 YAML 格式的配置文件。
安装
这里使用 yum 安装，先配置 yum 源。在 /etc/yum.repos.d/ 目录下创建名为 curator.repo 的文件，内容如下：
[curator-5]
name=CentOS/RHEL 6 repository for Elasticsearch Curator 5.x packages
baseurl=https://packages.elastic.co/curator/5/centos/6
gpgcheck=1
gpgkey=https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
使用 yum 命令安装：
$ rpm –import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
$ yum install -y elasticsearch-curator
# 获取所有索引
$ curator_cli –http_auth elastic:changeme –host es.fanhaobai.com –port 80 show_indices –verbose
.kibana open 15.7KB 3 1 0 2017-12-15T06:15:07Z
配置
主配置文件
创建名为 /etc/curator/curator.yml 的配置文件，主要用来配置 Elasticsearch 服务的相关信息：
client:
hosts:
– es.fanhaobai.com #集群配置形如 [“10.0.0.1”, “10.0.0.2”]
port: 80
http_auth: elastic:changeme #授权信息
url_prefix:
use_ssl: false
certificate:
client_cert:
client_key:
ssl_no_validate: false
timeout: 30
master_only: false
logging:
loglevel: INFO
logfile: /usr/local/elk/elasticsearch/logs/elasticsearch-curator.log
logformat: default
blacklist: [‘elasticsearch’, ‘urllib3’]
其中，需要配置 hosts、port、http_auth 这 3 个配置项。
任务配置文件
例如，待清理索引的格式形如 test-2017.11.16，需清理 7 天过期的索引。创建名为 delete-index.yml 的 配置 文件，内容如下：
actions:
1: #任务 1
action: delete_indices #任务动作
description: “Delete nginx index” #日志描述
options:
ignore_empty_list: false
disable_action: false
filters: #管道
– filtertype: pattern #模式过滤
kind: prefix #匹配索引前缀
value: test- #匹配值，索引前缀为 test-
– filtertype: age #时间过滤
source: name #过滤形式
direction: older #往后推算
timestring: ‘%Y.%m.%d’ #时间格式，同索引时间格式
unit: days #时间单位
unit_count: 7 #时间间隔，7 天内
Curator 支持配置多个任务，其中 action 为任务动作，filters 为管道过滤器，filtertype 为过滤器的过滤类型，支持多种过滤类型。
测试删除过期索引：
#删除前
$ curator_cli –config /etc/curator/curator.yml show_indices –verbose | grep test-
test-2017.11.16 open 162.0B 0 3 0 2017-12-17T06:10:04Z
test-2017.12.16 open 486.0B 0 3 0 2017-12-17T05:58:07Z
$ curator –config /etc/curator/curator.yml /etc/curator/delete-index.yml
#删除过期索引后
$ curator_cli –config /etc/curator/curator.yml show_indices –verbose | grep test-
test-2017.12.16 open 486.0B 0 3 0 2017-12-17T05:58:07Z
配置每天执行任务：
0 0 * * * /usr/bin/curator –config /etc/curator/curator.yml /etc/curator/delete-index.yml
该方式不但直接通过配置即可方便实现过期索引的清理，而且可以在复杂场景轻松地管理索引、快照等，故推荐该方式。
数据报表
上述一切准备步骤做好后，我们就可以利用 Kibana 对大量的日志数据进行报表分析，进而实现应用监控和流量分析。
创建索引模式
选择 Kibana 的”Managemant >> Kibana >> Index Patterns” 项，创建一个名为 nginx-www-access* 的索引模式，并设为默认索引，如图：
创建数据图表
选择 Kibana 的”Visualize” 项，创建一个数据图表，Kibana 已经支持了丰富的图标类型，这里选择 Line 类型图表制作一个用户访问量的图表。
图表的 Metrics（指标）和 Buckets（桶）属性，Metrics 用来表示 PV 和 UV，而 Buckets 则是时间维度，UV 需要根据 location 去重后统计。
图表的 Metrics 部分，如下图：
图表的 Buckets 部分，如下图：
最后，生成的用户访问量图表如文章起始所示。
创建实时监控面板
当我们创建了各种指标的数据图表后，就可以将这些数据图表组合成一个实时监控面板。选择 Kibana 的”Dashboard” 项，创建一个监控面板，并添加所需监控指标的数据图表，拖拽调整各图表到合适位置并保存，一个实时监控面板就呈现在眼前了。
下面是我针对主站 Blog 健康监控和流量分析做出的实时 数据报表 展示，基本上满足了实时监控要求。
Logstash 出现 OutOfMemory 异常
当 Logstash 运行一段时间后，你可能会发现日志中出现大量的 OutOfMemory 错误，并且服务器 CPU 处于 100% 状态。产生原因是因为 Logstash 堆栈溢出，进而要频繁进行 GC 操作导致。
尽管在 安装 过程中调整了 Logstash 内存大小，这个由于服务器硬件限制导致的问题还是没法根本解决，但是可以规避问题嘛。很简单，这种堆栈溢出只会长期运行出现，所以只需要定期重启 Logstash 即可。定时任务为：
0 */12 * * * /sbin/service logstash restart
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