如何解决ELK的实用性问题
今天就跟大家聊聊有关如何解决ELK的实用性问题,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
创新互联建站专注于应城企业网站建设,响应式网站开发,商城网站建设。应城网站建设公司,为应城等地区提供建站服务。全流程按需开发网站,专业设计,全程项目跟踪,创新互联建站专业和态度为您提供的服务
一、ELK实用知识点总结
1、编码转换问题
这个问题,主要就是中文乱码。
input中的codec=>plain转码:
codec => plain { charset => "GB2312" }
将GB2312的文本编码,转为UTF-8的编码。
也可以在filebeat中实现编码的转换(推荐):
filebeat.prospectors: - input_type: log paths: - c:\Users\Administrator\Desktop\performanceTrace.txt encoding: GB2312
2、删除多余日志中的多余行
if ([message] =~ "^20.*-\ task\ request,.*,start\ time.*") { #用正则需删除的多余行 drop {} }
日志示例:
2018-03-20 10:44:01,523 [33]DEBUG Debug - task request,task Id:1cbb72f1-a5ea-4e73-957c-6d20e9e12a7a,start time:2018-03-20 10:43:59 #需删除的行 -- Request String : {"UserName":"15046699023","Pwd":"ZYjyh727","DeviceType":2,"DeviceId":"PC-20170525SADY","EquipmentNo":null,"SSID":"pc","RegisterPhones":null,"AppKey":"ab09d78e3b2c40b789ddfc81674bc24deac","Version":"2.0.5.3"} -- End -- Response String : {"ErrorCode":0,"Success":true,"ErrorMsg":null,"Result":null,"WaitInterval":30} -- End
3、grok处理多种日志不同的行
日志示例:
2018-03-20 10:44:01,523 [33]DEBUG Debug - task request,task Id:1cbb72f1-a5ea-4e73-957c-6d20e9e12a7a,start time:2018-03-20 10:43:59 -- Request String : {"UserName":"15046699023","Pwd":"ZYjyh727","DeviceType":2,"DeviceId":"PC-20170525SADY","EquipmentNo":null,"SSID":"pc","RegisterPhones":null,"AppKey":"ab09d78e3b2c40b789ddfc81674bc24deac","Version":"2.0.5.3"} -- End -- Response String : {"ErrorCode":0,"Success":true,"ErrorMsg":null,"Result":null,"WaitInterval":30} -- End
在logstash filter中grok分别处理3行:
match => { "message" => "^20.*-\ task\ request,.*,start\ time\:%{TIMESTAMP_ISO8601:RequestTime}" match => { "message" => "^--\ Request\ String\ :\ \{\"UserName\":\"%{NUMBER:UserName:int}\",\"Pwd\":\"(?.*)\",\"DeviceType\":%{NUMBER:DeviceType:int},\"DeviceId\":\"(? .*)\",\"EquipmentNo\":(? .*),\"SSID\":(? .*),\"RegisterPhones\":(? .*),\"AppKey\":\"(? .*)\",\"Version\":\"(? .*)\"\}\ --\ \End.*" } match => { "message" => "^--\ Response\ String\ :\ \{\"ErrorCode\":%{NUMBER:ErrorCode:int},\"Success\":(? [a-z]*),\"ErrorMsg\":(? .*),\"Result\":(? .*),\"WaitInterval\":%{NUMBER:WaitInterval:int}\}\ --\ \End.*" } ... 等多行
4、日志多行合并处理—multiline插件(重点)
示例:
①日志
2018-03-20 10:44:01,523 [33]DEBUG Debug - task request,task Id:1cbb72f1-a5ea-4e73-957c-6d20e9e12a7a,start time:2018-03-20 10:43:59 -- Request String : {"UserName":"15046699903","Pwd":"ZYjyh727","DeviceType":2,"DeviceId":"PC-20170525SADY","EquipmentNo":null,"SSID":"pc","RegisterPhones":null,"AppKey":"ab09d78e3b2c40b789ddfc81674bc24deac","Version":"2.0.5.3"} -- End -- Response String : {"ErrorCode":0,"Success":true,"ErrorMsg":null,"Result":null,"WaitInterval":30} -- End
②logstash grok对合并后多行的处理。合并多行后续都一样,如下:
filter { grok { match => { "message" => "^%{TIMESTAMP_ISO8601:InsertTime}\ .*-\ task\ request,.*,start\ time:%{TIMESTAMP_ISO8601:RequestTime}\n--\ Request\ String\ :\ \{\"UserName\":\"%{NUMBER:UserName:int}\",\"Pwd\":\"(?.*)\",\"DeviceType\":%{NUMBER:DeviceType:int},\"DeviceId\":\"(? .*)\",\"EquipmentNo\":(? .*),\"SSID\":(? .*),\"RegisterPhones\":(? .*),\"AppKey\":\"(? .*)\",\"Version\":\"(? .*)\"\}\ --\ \End\n--\ Response\ String\ :\ \{\"ErrorCode\":%{NUMBER:ErrorCode:int},\"Success\":(? [a-z]*),\"ErrorMsg\":(? .*),\"Result\":(? .*),\"WaitInterval\":%{NUMBER:WaitInterval:int}\}\ --\ \End" } } }
在filebeat中使用multiline插件(推荐):
①介绍multiline
pattern:正则匹配从哪行合并;
negate:true/false,匹配到pattern 部分开始合并,还是不配到的合并。
match:after/before(需自己理解)
after:匹配到pattern 部分后合并,注意:这种情况末尾一行日志不会被匹配处理;
before:匹配到pattern 部分前合并(推荐)。
②5.5版本之后(before为例)
filebeat.prospectors: - input_type: log paths: - /root/performanceTrace* fields: type: zidonghualog multiline.pattern: '.*\"WaitInterval\":.*--\ End' multiline.negate: true multiline.match: before
③5.5版本之前(after为例)
filebeat.prospectors: - input_type: log paths: - /root/performanceTrace* input_type: log multiline: pattern: '^20.*' negate: true match: after
在logstash input中使用multiline插件(没有filebeat时推荐):
①介绍multiline
pattern:正则匹配从哪行合并;
negate:true/false,匹配到pattern 部分开始合并,还是不配到的合并。
what:previous/next(需自己理解)
previous:相当于filebeat 的after;
next:相当于filebeat 的before。
②用法
input { file { path => ["/root/logs/log2"] start_position => "beginning" codec => multiline { pattern => "^20.*" negate => true what => "previous" } } }
在logstash filter中使用multiline插件(不推荐):
不推荐的原因:
filter设置multiline后,pipline worker会自动降为1;
5.5 版本官方把multiline 去除了,要使用的话需下载,下载命令如下:
/usr/share/logstash/bin/logstash-plugin install logstash-filter-multiline
示例:
filter { multiline { pattern => "^20.*" negate => true what => "previous" } }
5、logstash filter中的date使用
日志示例:
2018-03-20 10:44:01 [33]DEBUG Debug - task request,task Id:1cbb72f1-a5ea-4e73-957c-6d20e9e12a7a,start time:2018-03-20 10:43:59
date使用:
date { match => ["InsertTime","YYYY-MM-dd HH:mm:ss "] remove_field => "InsertTime" }
注:match => ["timestamp" ,"dd/MMM/YYYY H:m:s Z"]
匹配这个字段,字段的格式为:日日/月月月/年年年年 时/分/秒 时区,也可以写为:match => ["timestamp","ISO8601"](推荐)
date介绍:
就是将匹配日志中时间的key替换为@timestamp的时间,因为@timestamp的时间是日志送到logstash的时间,并不是日志中真正的时间。
6、对多类日志分类处理(重点)
在filebeat的配置中添加type分类:
filebeat: prospectors: - paths: #- /mnt/data/WebApiDebugLog.txt* - /mnt/data_total/WebApiDebugLog.txt* fields: type: WebApiDebugLog_total - paths: - /mnt/data_request/WebApiDebugLog.txt* #- /mnt/data/WebApiDebugLog.txt* fields: type: WebApiDebugLog_request - paths: - /mnt/data_report/WebApiDebugLog.txt* #- /mnt/data/WebApiDebugLog.txt* fields: type: WebApiDebugLog_report
在logstash filter中使用if,可进行对不同类进行不同处理:
filter { if [fields][type] == "WebApiDebugLog_request" { #对request 类日志 if ([message] =~ "^20.*-\ task\ report,.*,start\ time.*") { #删除report 行 drop {} } grok { match => {"... ..."} } }
在logstash output中使用if:
if [fields][type] == "WebApiDebugLog_total" { elasticsearch { hosts => ["6.6.6.6:9200"] index => "logstashl-WebApiDebugLog_total-%{+YYYY.MM.dd}" document_type => "WebApiDebugLog_total_logs" }
二、对ELK整体性能的优化
1、性能分析
服务器硬件Linux:1cpu4GRAM
假设每条日志250Byte。
分析:
①logstash-Linux:1cpu 4GRAM
每秒500条日志;
去掉ruby每秒660条日志;
去掉grok后每秒1000条数据。
②filebeat-Linux:1cpu 4GRAM
每秒2500-3500条数据;
每天每台机器可处理:24h*60min*60sec* 3000*250Byte=64,800,000,000Bytes,约64G。
③瓶颈在logstash从redis中取数据存入ES,开启一个logstash,每秒约处理6000条数据;开启两个logstash,每秒约处理10000条数据(cpu已基本跑满);
④logstash的启动过程占用大量系统资源,因为脚本中要检查java、ruby以及其他环境变量,启动后资源占用会恢复到正常状态。
2、关于收集日志的选择:logstash/filter
没有原则要求使用filebeat或logstash,两者作为shipper的功能是一样的。
区别在于:
logstash由于集成了众多插件,如grok、ruby,所以相比beat是重量级的;
logstash启动后占用资源更多,如果硬件资源足够则无需考虑二者差异;
logstash基于JVM,支持跨平台;而beat使用golang编写,AIX不支持;
AIX 64bit平台上需要安装jdk(jre) 1.7 32bit,64bit的不支持;
filebeat可以直接输入到ES,但是系统中存在logstash直接输入到ES的情况,这将造成不同的索引类型造成检索复杂,建议统一输入到els 的源。
总结:
logstash/filter总之各有千秋,但是我推荐选择:在每个需要收集的日志服务器上配置filebeat,因为轻量级,用于收集日志;再统一输出给logstash,做对日志的处理;然后统一由logstash输出给els。
3、logstash的优化相关配置
可以优化的参数,可根据自己的硬件进行优化配置:
①pipeline线程数,官方建议是等于CPU内核数
默认配置 ---> pipeline.workers: 2;
可优化为 ---> pipeline.workers: CPU内核数(或几倍CPU内核数)。
②实际output时的线程数
默认配置 ---> pipeline.output.workers: 1;
可优化为 ---> pipeline.output.workers: 不超过pipeline线程数。
③每次发送的事件数
默认配置 ---> pipeline.batch.size: 125;
可优化为 ---> pipeline.batch.size: 1000。
④发送延时
默认配置 ---> pipeline.batch.delay: 5;
可优化为 ---> pipeline.batch.size: 10。
总结:
通过设置-w参数指定pipeline worker数量,也可直接修改配置文件logstash.yml。这会提高filter和output的线程数,如果需要的话,将其设置为cpu核心数的几倍是安全的,线程在I/O上是空闲的。
默认每个输出在一个pipeline worker线程上活动,可以在输出output中设置workers设置,不要将该值设置大于pipeline worker数。
还可以设置输出的batch_size数,例如ES输出与batch size一致。
filter设置multiline后,pipline worker会自动将为1,如果使用filebeat,建议在beat中就使用multiline,如果使用logstash作为shipper,建议在input中设置multiline,不要在filter中设置multiline。
Logstash中的JVM配置文件:
Logstash是一个基于Java开发的程序,需要运行在JVM中,可以通过配置jvm.options来针对JVM进行设定。比如内存的大小、垃圾清理机制等等。JVM的内存分配不能太大不能太小,太大会拖慢操作系统。太小导致无法启动。默认如下:
Xms256m#下限使用内存;
Xmx1g#上限使用内存。
4、引入Redis的相关问题
filebeat可以直接输入到logstash(indexer),但logstash没有存储功能,如果需要重启需要先停所有连入的beat,再停logstash,造成运维麻烦;另外如果logstash发生异常则会丢失数据;引入Redis作为数据缓冲池,当logstash异常停止后可以从Redis的客户端看到数据缓存在Redis中;
Redis可以使用list(最长支持4,294,967,295条)或发布订阅存储模式;
Redis做ELK缓冲队列的优化:
bind 0.0.0.0 #不要监听本地端口;
requirepass ilinux.io #加密码,为了安全运行;
只做队列,没必要持久存储,把所有持久化功能关掉:
快照(RDB文件)和追加式文件(AOF文件),性能更好;
save "" 禁用快照;
appendonly no 关闭RDB。
把内存的淘汰策略关掉,把内存空间调到尽可能大
maxmemory 0 #maxmemory为0的时候表示我们对Redis的内存使用没有限制。
5、Elasticsearch节点优化配置
服务器硬件配置,OS参数:
1)/etc/sysctl.conf 配置
vim /etc/sysctl.conf
① vm.swappiness = 1 #ES 推荐将此参数设置为 1,大幅降低 swap 分区的大小,强制使用内存,注意,这里不要设置为 0, 这会很可能会造成 OOM ② net.core.somaxconn = 65535 #定义了每个端口监听队列上限的长度 ③ vm.max_map_count= 262144 #限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量。虚拟内存区域是一个连续的虚拟地址空间区域。当VMA 的数量超过这个值,OOM ④ fs.file-max = 518144 #设置 Linux 内核分配的文件句柄的max数量
[root@elasticsearch]# sysctl -p生效一下。
2)limits.conf 配置
vim /etc/security/limits.conf
elasticsearch soft nofile 65535 elasticsearch hard nofile 65535 elasticsearch soft memlock unlimited elasticsearch hard memlock unlimited
3)为了使以上参数一直生效,还要设置两个地方:
vim /etc/pam.d/common-session-noninteractive vim /etc/pam.d/common-session
添加如下属性:
session required pam_limits.so
可能需重启后生效。
Elasticsearch中的JVM配置文件
-Xms2g
-Xmx2g
将Xms和Xmx设置为彼此相等。
Elasticsearch可用的堆越多,可用于缓存的内存就越多。但请注意,太多的堆可能会使您长时间垃圾收集暂停。
设置Xmx为不超过物理RAM的50%,以确保有足够的物理内存留给内核文件系统缓存。
不要设置Xmx为JVM用于压缩对象指针的临界值以上;确切的截止值有所不同,但接近32 GB。不要超过32G,如果空间大,多跑几个实例,不要让一个实例太大内存。
Elasticsearch配置文件优化参数:
1)vim elasticsearch.yml
bootstrap.memory_lock: true #锁住内存,不使用swap #缓存、线程等优化如下 bootstrap.mlockall: true transport.tcp.compress: true indices.fielddata.cache.size: 40% indices.cache.filter.size: 30% indices.cache.filter.terms.size: 1024mb threadpool: search: type: cached size: 100 queue_size: 2000
2)设置环境变量
vim /etc/profile.d/elasticsearch.sh export ES_HE AP _SIZE=2g #Heap Size不超过物理内存的一半,且小于32G。
集群的优化(我未使用集群):
ES是分布式存储,当设置同样的cluster.name后会自动发现并加入集群;
集群会自动选举一个master,当master宕机后重新选举;
为防止"脑裂",集群中个数建议为奇数个;
为有效管理节点,可关闭广播discovery. zen.ping.multicast.enabled: false,并设置单播节点组discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["ip1", "ip2", "ip3"]。
6、性能的检查
检查输入和输出的性能:
Logstash和其连接的服务运行速度一致,它可以和输入、输出的速度一样快。
检查系统参数:
1)CPU
注意CPU是否过载。在Linux/Unix系统中可以使用top-H查看进程参数以及总计。
如果CPU使用过高,直接跳到检查JVM堆的章节并检查Logstash worker设置。
2)Memory
注意Logstash是运行在Java虚拟机中的,所以它只会用到你分配给它的内存。
检查其他应用使用大量内存的情况,这将造成Logstash使用硬盘swap,这种情况会在应用占用内存超出物理内存范围时。
3)I/O监控磁盘I/O检查磁盘饱和度
使用Logstash plugin(例如使用文件输出)磁盘会发生饱和。
当发生大量错误,Logstash生成大量错误日志时磁盘也会发生饱和。
在Linux中,可使用iostat,dstat或者其他命令监控磁盘I/O。
4)监控网络I/O
当使用大量网络操作的input、output时,会导致网络饱和。
在Linux中可使用dstat或iftop监控网络情况。
检查JVM heap:
heap设置太小会导致CPU使用率过高,这是因为JVM的垃圾回收机制导致的。
一个快速检查该设置的方法是将heap设置为两倍大小然后检测性能改进。不要将heap设置超过物理内存大小,保留至少1G内存给操作系统和其他进程。
你可以使用类似jmap命令行或VisualVM更加精确的计算JVM heap。
看完上述内容,你们对如何解决ELK的实用性问题有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联行业资讯频道,感谢大家的支持。
网站标题:如何解决ELK的实用性问题
分享路径:http://scyanting.com/article/jhsoej.html