window10下搭建ELK环境

 面向微服务开发时会涉及到多系统的日志跟踪,一旦出现问题过滤起来系统间切换非常麻烦,所以需要采用特定工具将日志统一归类处理,方便查询排查错误,下面将介绍一种开源的工具ELK.

ELK由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成。官方下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/

准备环境

客户机:win10

Java环境: jdk1.8(必须1.7以上版本!!!)

组件信息:

    logstash: 日志收集过滤工具, 下载 https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.3.0.zip

              kibana: 提供搜索、查看和与存储在 Elasticsearch 索引中的数据进行交互的功能,下载 https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.3.0-windows-x86_64.zip

              elasticsearch: 开源分布式搜索引擎, 下载 https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.3.0-windows-x86_64.zip

    elasticsearch-head:es插件, 一个界面化的集群操作和管理工具, 下载https://github.com/mobz/elasticsearch-head/releases

第一步

下载组件并解压到本地磁盘(注意不要解压到带有空格的路径,否则后续的安装可能出错),如下图:

 

第二步

安装jdk1.8,并配置环境变量

第三步

安装logstash,在powershell中执行下面的命令:

logstash.conf: 在logstash文件夹的bin目录里新建logstash.conf配置文件

具体内容如下,

input {

file {

path => "D:/ELK/logs/*"                                                    ## 日志存放目录

start_position => "beginning"

codec => plain { charset => "GBK" }

}

}

filter {

mutate {

add_field => [ "[fields][path]", "%{[path]}"]

add_field => [ "message]", "%{[message]}"]

}

}

output {

elasticsearch {

hosts => ["http://127.0.0.1:9200"]

index => "logstash-%{type}-%{+YYYY.MM.dd}"

template_overwrite => true

}

}

第四步

安装elasticsearch,为简化操作可以将把elasticsearch-7.3.0/bin路径加入到环境变量,那样就可以在powershell中的任意位置直接输入elasticsearch命令,用默认配置启动(默认传输端口为9300,接受HTTP请求的端口为9200),然后使用浏览器打开http://localhost:9200/,看到下图表示启动安装成功

第五步

安装elasticsearch-head,此处需要提前安装nodejs url: https://nodejs.org/en/download/,然后依次执行下面的命令:

npm install -g grunt-cli #编译源码

npm install #安装服务

grunt server #启动服务

第六步

安装Kibana,为简化操作可以将把ibana-7.3.0-windows-x86_64/bin路径加入到环境变量,那样就可以在powershell中的任意位置直接输入Kibana命令启动

注意:连接远程elasticsearch时,需修改文件/config/kibana.yml内容 elasticsearch.hosts

启动成功后,在浏览器中输入:http://localhost:5601/,出现下面的界面

然后我们回到前面第三步中logstash.conf文件中指定的日志目录,新建日志txt文件,文件内容如图:

 日志文件保存之后,在浏览器访问Url:http://localhost:5601/app/kibana#/management/kibana/index_pattern,就可以看到可以新建日志索引了

 索引创建完成后就可以在下面的链接看到日志数据了,http://localhost:5601/app/kibana#/discover

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转载自www.cnblogs.com/dlianghui/p/elk.html