...级开发框架(三十八):搭建ELK日志采集与分析系统

发布网友发布时间：2024-05-30 20:51

共1个回答

热心网友时间：2024-06-01 10:24

搭建企业级开发框架：构建ELK日志采集与分析系统（实践篇三十八）

在微服务架构中，日志分析系统是性能监控和问题定位的基石。Elasticsearch（存储）、Logstash（处理）和Kibana（展示）组成的ELK堆栈，配合Kafka处理高并发场景下的日志增长，Filebeat作为高效日志采集器，使得整个系统无缝协作。我们推荐使用以下版本：Elasticsearch 8.0.0, Logstash 8.0.0, Kibana 8.0.0, Filebeat 8.0.0, 和 Kafka 3.1.0。

安装集群基础

在CentOS7服务器172.16.20.220-222上，将软件包安装至/usr/local。
推荐使用脚本或SSH多会话批量安装。

部署Elasticsearch集群

安装Java 8，配置环境变量。
解压Elasticsearch 8.0.0到/usr/local，使用非root用户elasticsearch运行。
设置数据和日志路径，并赋予elasticsearch用户权限。
创建SSL证书（仅在一台服务器上执行，然后复制至其他服务器）。
配置集群相关参数，如端口、JVM参数、资源限制，以及更改Elasticsearch用户密码。

配置Kafka集群

安装Kafka 3.1.0，配置数据和日志目录，以及Zookeeper参数。
启动服务，创建主题，验证集群状态。
生产者和消费者配置，进行消息验证。

集成Filebeat与Logstash

解压Filebeat，配置Kafka作为输出，调整filebeat.yml文件。
启动Logstash，监控Kafka输入并存储到Elasticsearch。

设置Kibana界面

下载并配置Kibana 8.0.0，设置访问权限和Elasticsearch连接。
创建默认数据视图，进行日志查询和分析。

所有配置完成后，可通过Elasticsearch Head界面（http://172.16.20.220:9100/）验证数据，以及Kibana（http://172.16.20.220:5601/）进行实时监控和日志分析。

附加资源链接

Gitee: GitEgg
GitHub: GitEgg