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SpringBoot整合ELK使用教程

目录
  • 一、前言
  • 二、为什么需要ELK
  • 三、ELK介绍
    • 3.1 什么是elk
    • 3.2 elk工作原理
  • 四、ELK搭建
    • 4.1 搭建es环境
      • 4.1.1 获取es镜像
      • 4.1.2 启动es容器
      • 4.1.3 配置es参数
      • 4.1.4 重启es容器并访问
    • 4.2 搭建kibana
      • 4.2.1 拉取kibana镜像
      • 4.2.2 启动kibana容器
      • 4.2.3 修改配置文件
      • 4.2.4 重启容器并访问
    • 4.3 搭建logstash
      • 4.3.1 下载安装包
      • 4.3.2 解压安装包
      • 4.3.3 新增配置logstash文件
  • 五、springboot集成elk
    • 5.1 集成过程演示
      • 5.1.1 创建springboot工程
      • 5.1.2 导入依赖
      • 5.1.3 配置logback日志
      • 5.1.4 增加测试接口
      • 5.1.5 配置索引模式
      • 5.1.6 接口调用
  • 六、写在文末

    一、前言

    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。但为了服务器编程安全,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

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    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

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    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="-Xms512编程m -Xmx512m" --name es76 -d elasticsearch:7.6.2

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    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

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    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。

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    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
    tcaCGIymzS

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    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

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    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 

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    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

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    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

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    4.3.2 解压安装包

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    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

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    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

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    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</timeZonehttp://www.devze.com>
                    </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android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

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    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

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    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

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    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;

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    调用异常响应的接口

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    接口调用异常后,也能通过kibana快速发现异常信息输出

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    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。

    以上就是SpringBoot整合ELK使用教程的详细内容,更多关于SpringBoot ELK使用的资料请关注编程客栈(www.devze.com)其它相关文章!

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