还在用命令行看日志?快用Kibana吧,可视化日志分析YYDS

ELK日志收集系统搭建

首先我们需要搭建ELK日志收集系统,这里使用在Docker环境下安装的方式。

  • 安装并运行Elasticsearch容器,使用如下命令即可;

    docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name elasticsearch \-e "discovery.type=single-node" \-e "cluster.name=elasticsearch" \-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx1024m" \-v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \-d elasticsearch:7.17.3

  • 启动时会发现/usr/share/elasticsearch/data目录没有访问权限,只需要修改/mydata/elasticsearch/data目录的权限,再重新启动即可;

chmod 777 /mydata/elasticsearch/data/
  • 安装并运行Logstash容器,使用如下命令即可,logstash.conf文件地址:https://github.com/macrozheng/mall/blob/master/document/elk/logstash.conf

docker run --name logstash -p 4560:4560 -p 4561:4561 -p 4562:4562 -p 4563:4563 \--link elasticsearch:es \-v /mydata/logstash/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf \-d logstash:7.17.3
  • 进入容器内部,安装json_lines插件;

docker exec -it logstash /bin/bashlogstash-plugin install logstash-codec-json_lines
  • 安装并运行Kibana容器,使用如下命令即可;

docker run --name kibana -p 5601:5601 \--link elasticsearch:es \-e "elasticsearch.hosts=http://es:9200" \-d kibana:7.17.3
  • ELK日志收集系统启动完成后,就可以访问Kibana的界面了,访问地址:http://192.168.3.105:5601

​日志收集原理

日志收集系统的原理是这样的,首先应用集成了Logstash插件,通过TCP向Logstash传输日志。Logstash接收到日志后根据日志类型将日志存储到Elasticsearch的不同索引上去,Kibana从Elasticsearch中读取日志,然后我们就可以在Kibana中进行可视化日志分析了,具体流程图如下。

这里把日志分成了如下四种类型,方便查看:

  • 调试日志(mall-debug):所有的DEBUG级别以上日志;

  • 错误日志(mall-error):所有的ERROR级别日志;

  • 业务日志(mall-business):com.macro.mall包下的所有DEBUG级别以上日志;

  • 记录日志(mall-record):com.macro.mall.tiny.component.WebLogAspect类下所有DEBUG级别以上日志,该类是统计接口访问信息的AOP切面类。

启动应用

首先得把mall项目的三个应用启动起来,通过--link logstash:logstash连接到Logstash。

mall-admin



docker run -p 8080:8080 --name mall-admin \--link mysql:db \--link redis:redis \--link logstash:logstash \-v /etc/localtime:/etc/localtime \-v /mydata/app/admin/logs:/var/logs \-d mall/mall-admin:1.0-SNAPSHOT


mall-portal



docker run -p 8085:8085 --name mall-portal \--link mysql:db \--link redis:redis \--link mongo:mongo \--link rabbitmq:rabbit \--link logstash:logstash \-v /etc/localtime:/etc/localtime \-v /mydata/app/portal/logs:/var/logs \-d mall/mall-portal:1.0-SNAPSHOT


mall-search



docker run -p 8081:8081 --name mall-search \--link elasticsearch:es \--link mysql:db \--link logstash:logstash \-v /etc/localtime:/etc/localtime \-v /mydata/app/search/logs:/var/logs \-d mall/mall-search:1.0-SNAPSHOT

其他组件

其他组件如MySQL和Redis的部署不再赘述,想部署全套的小伙伴可以参考部署文档。

https://www.macrozheng.com/mall/deploy/mall_deploy_docker.html

可视化日志分析

接下来我们体验下Kibana的可视化日志分析功能,以mall项目为例,确实很强大!

创建索引匹配模式

  • 首先我们需要打开Kibana的Stack管理功能;

  • 为Kibana创建索引匹配模式;

  • 大家可以看到我们之前创建的四种日志分类已经在ES中创建了索引,后缀为产生索引的日期;

  • 我们需要通过表达式来匹配对应的索引,先创建mall-debug的索引匹配模式;

  • 然后再创建mall-error、mall-business和mall-record的索引匹配模式;

  • 接下来打开分析中的发现功能,就可以看到应用中产生的日志信息了。

日志分析

  • 我们先来聊聊mall-debug日志,这类日志是最全的日志,可用于测试环境调试使用,当我们有多个服务同时产生日志时,我们可以通过过滤器来过滤出对应服务的日志;

  • 当然你也可以使用Kibana的专用查询语句KQL来过滤;

  • 还可以实现模糊查询,比如查询下message中包含分页的日志,查询速度确实很快;

  • 通过mall-error日志可以快速获取应用的报错信息,准确定位问题,例如把Redis服务给停了,这里就输出了日志;

  • 通过mall-business日志可以查看com.macro.mall包下的所有DEBUG级别以上日志,通过这个日志我们可以方便地查看调用接口时输出的SQL语句;

  • 通过mall-record日志可以方便地查看接口请求情况,包括请求路径、参数、返回结果和耗时等信息,哪个接口访问慢一目了然;

总结

今天给大家分享了下mall项目中的日志收集解决方案以及如何通过Kibana来进行日志分析,对比直接去服务器上用命令行看日志,确实方便多了。而且Kibana还可以对不同服务产生的日志进行聚合,同时支持全文搜索,确实功能很强大。

项目源码地址

https://github.com/macrozheng/mall

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转载自blog.csdn.net/Park33/article/details/126306610