前面的时候，我因为后台粉丝的一些问题，整理了一篇文章，将ELK三个技术进行详细的讲解，从原理到实践，全面覆盖，但是因为篇幅原因，我分成了两篇进行整理，上篇主讲ES，文章链接在这里：熬夜不睡觉整理ELK技术文档，从此摆脱靠百度的工作（附源码）

今天是其他的个技术：Logstash+Kibana，中间穿插着讲解Kafka应用

话不多说，直接上正题

一、 Logstash数据采集工具安装和使用

1． 简介

Logstash是一款轻量级的日志搜集处理框架，可以方便的把分散的、多样化的日志搜集起来，并进行自定义的处理，然后传输到指定的位置，比如某个服务器或者文件。

而在官网，对于Logstash的介绍更是完整，我这里就展示一下官网的介绍

输入：采集各种样式、大小和来源的数据

过滤器：实时解析和转换数据

输出：选择你的存储，导出你的数据

而在官网的介绍中，最让我兴奋的就是可扩展性，Logstash 采用可插拔框架，拥有 200 多个插件。您可以将不同的输入选择、过滤器和输出选择混合搭配、精心安排，让它们在管道中和谐地运行。这也就意味着可以用自己的方式创建和配置管道，就跟乐高积木一样，我自己感觉太爽了

好了，理论的东西过一遍就好

ps：不过这也体现出官网在学习的过程中的重要性，虽然都是英文的，但是，现在可以翻译的软件的太多了，这不是问题

2． 安装

所有的技术，不自己实际操作一下是不可以的，安装上自己动手实践一下，毛爷爷都说：实践是检验真理的唯一标准，不得不夸奖一下Logstash的工程师，真的太人性化了，下载后直接解压，就可以了。

而且提供了很多的安装方式供你选择，舒服

3． helloword使用

开始我们今天的第一个实践吧，就像我们刚开始学Java的时候，第一个命令就是helloworld，不知道各位还能不能手写出来呢？来看一下logstash的第一个运行时怎么处理的

通过命令行，进入到logstash/bin目录，执行下面的命令：

input {
  kafka {
    type => "accesslogs"
    codec => "plain"
    auto_offset_reset => "smallest"
    group_id => "elas1"
    topic_id => "accesslogs"
    zk_connect => "172.16.0.11:2181,172.16.0.12:2181,172.16.0.13:2181"
  }
 
  kafka {
    type => "gamelogs"
    auto_offset_reset => "smallest"
    codec => "plain"
    group_id => "elas2"
    topic_id => "gamelogs"
    zk_connect => "172.16.0.11:2181,172.16.0.12:2181,172.16.0.13:2181"
  }
}
 
filter {
  if [type] == "accesslogs" {
    json {
      source => "message"
  remove_field => [ "message" ]
  target => "access"
    }
  }
 
  if [type] == "gamelogs" {
    mutate {
      split => { "message" => " " }
      add_field => {
        "event_type" => "%{message[3]}"
        "current_map" => "%{message[4]}"
        "current_X" => "%{message[5]}"
        "current_y" => "%{message[6]}"
        "user" => "%{message[7]}"
        "item" => "%{message[8]}"
        "item_id" => "%{message[9]}"
        "current_time" => "%{message[12]}"
     }
     remove_field => [ "message" ]
   }
  }
}
 
output {
 
  if [type] == "accesslogs" {
    elasticsearch {
      index => "accesslogs"
  codec => "json"
      hosts => ["172.16.0.14:9200", "172.16.0.15:9200", "172.16.0.16:9200"]
    }
  }
 
  if [type] == "gamelogs" {
    elasticsearch {
      index => "gamelogs"
      codec => plain {
        charset => "UTF-16BE"
      }
      hosts => ["172.16.0.14:9200", "172.16.0.15:9200", "172.16.0.16:9200"]
    }
  }
}

　　可以看到提示下面信息（这个命令稍后介绍），输入hello world!

　　可以看到logstash为我们自动添加了几个字段：

时间戳：@ timestamp

版本：@ version

输入的类型：type

主机名：host。

4.1． 简单的工作原理

　　Logstash使用管道方式进行日志的搜集处理和输出。有点类似*NIX系统的管道命令 xxx | ccc | ddd，xxx执行完了会执行ccc，然后执行ddd。

　　在logstash中，包括了三个阶段:

　　输入input --> 处理filter（不是必须的） --> 输出output

　　每个阶段都有很多的插件配合工作，比如file、elasticsearch、redis等等。

　　每个阶段也可以指定多种方式，比如输出既可以输出到elasticsearch中，也可以指定到stdout在控制台打印。

　　由于这种插件式的组织方式，使得logstash变得易于扩展和定制。

4.2． 命令行中常用的命令

　　-f：通过这个命令可以指定Logstash的配置文件，根据配置文件配置logstash

　　-e：后面跟着字符串，该字符串可以被当做logstash的配置（如果是“” 则默认使用stdin作为输入，stdout作为输出）

　　-l：日志输出的地址（默认就是stdout直接在控制台中输出）

　　-t：测试配置文件是否正确，然后退出。

4.3． 配置文件说明

　　前面介绍过logstash基本上由三部分组成，input、output以及用户需要才添加的filter，因此标准的配置文件格式如下：

input {...}
filter {...}
output {...}

　　在每个部分中，也可以指定多个访问方式，例如我想要指定两个日志来源文件，则可以这样写：

input {
 file { path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"}
 file { path =>"/var/log/apache/access.log" type =>"apache"}
}

　　类似的，如果在filter中添加了多种处理规则，则按照它的顺序一一处理，但是有一些插件并不是线程安全的。

　　比如在filter中指定了两个一样的的插件，这两个任务并不能保证准确的按顺序执行，因此官方也推荐避免在filter中重复使用插件。

说完这些，简单的创建一个配置文件的小例子看看：

input {
file {
　　 #指定监听的文件路径，注意必须是绝对路径
        path => "E:/software/logstash-1.5.4/logstash-1.5.4/data/test.log"
        start_position => beginning
    }
}
filter {
    
}
output {
    stdout {}
}

日志大致如下：注意最后有一个空行。

1 hello,this is first line in test.log!
2 hello,my name is xingoo!
3 goodbye.this is last line in test.log!
4

　执行命令得到如下信息：

5． 最常用的input插件——file。

　这个插件可以从指定的目录或者文件读取内容，输入到管道处理，也算是logstash的核心插件了，大多数的使用场景都会用到这个插件，因此这里详细讲述下各个参数的含义与使用。

5.1． 最小化的配置文件

在Logstash中可以在 input{} 里面添加file配置，默认的最小化配置如下：

input {
    file {
        path => "E:/software/logstash-1.5.4/logstash-1.5.4/data/*"
    }
}
filter {
    
}
output {
    stdout {}
}

当然也可以监听多个目标文件：

input {
    file {
        path => ["E:/software/logstash-1.5.4/logstash-1.5.4/data/*","F:/test.txt"]
    }
}
filter {
    
}
output {
    stdout {}
}

5.2． 其他的配置

另外，处理path这个必须的项外，file还提供了很多其他的属性：

input {
    file {
        #监听文件的路径
        path => ["E:/software/logstash-1.5.4/logstash-1.5.4/data/*","F:/test.txt"]
 
        #排除不想监听的文件
        exclude => "1.log"
        
        #添加自定义的字段
        add_field => {"test"=>"test"}
 
        #增加标签
        tags => "tag1"
 
        #设置新事件的标志
        delimiter => "\n"
 
        #设置多长时间扫描目录，发现新文件
        discover_interval => 15
 
        #设置多长时间检测文件是否修改
        stat_interval => 1
 
         #监听文件的起始位置，默认是end
        start_position => beginning
 
        #监听文件读取信息记录的位置
        sincedb_path => "E:/software/logstash-1.5.4/logstash-1.5.4/test.txt"
 
        #设置多长时间会写入读取的位置信息
        sincedb_write_interval => 15
        
    }
}
filter {
    
}
output {
    stdout {}
}

　　其中值得注意的是：

　　1 path

　　是必须的选项，每一个file配置，都至少有一个path

　　2 exclude

　　是不想监听的文件，logstash会自动忽略该文件的监听。配置的规则与path类似，支持字符串或者数组，但是要求必须是绝对路径。

　　3 start_position

　　是监听的位置，默认是end，即一个文件如果没有记录它的读取信息，则从文件的末尾开始读取，也就是说，仅仅读取新添加的内容。对于一些更新的日志类型的监听，通常直接使用end就可以了；相反，beginning就会从一个文件的头开始读取。但是如果记录过文件的读取信息，这个配置也就失去作用了。

　　4 sincedb_path

　　这个选项配置了默认的读取文件信息记录在哪个文件中，默认是按照文件的inode等信息自动生成。其中记录了inode、主设备号、次设备号以及读取的位置。因此，如果一个文件仅仅是重命名，那么它的inode以及其他信息就不会改变，因此也不会重新读取文件的任何信息。类似的，如果复制了一个文件，就相当于创建了一个新的inode，如果监听的是一个目录，就会读取该文件的所有信息。

　　5 其他的关于扫描和检测的时间，按照默认的来就好了，如果频繁创建新的文件，想要快速监听，那么可以考虑缩短检测的时间。

　　//6 add_field
　　#这个技术感觉挺六的，但是其实就是增加一个字段，例如：
file {
     add_field => {"test"=>"test"}
        path => "D:/tools/logstash/path/to/groksample.log"
        start_position => beginning
    }

6． 　Kafka与Logstash的数据采集对接

基于Logstash跑通Kafka还是需要注意很多东西，最重要的就是理解Kafka的原理。

6.1． Logstash工作原理

由于Kafka采用解耦的设计思想，并非原始的发布订阅，生产者负责产生消息，直接推送给消费者。而是在中间加入持久化层——broker,生产者把数据存放在broker中，消费者从broker中取数据。这样就带来了几个好处:

1 生产者的负载与消费者的负载解耦

2 消费者按照自己的能力fetch数据

3 消费者可以自定义消费的数量

另外，由于broker采用了主题topic-->分区的思想，使得某个分区内部的顺序可以保证有序性，但是分区间的数据不保证有序性。这样，消费者可以以分区为单位，自定义读取的位置——offset。

Kafka采用zookeeper作为管理，记录了producer到broker的信息，以及consumer与broker中partition的对应关系。因此，生产者可以直接把数据传递给broker，broker通过zookeeper进行leader-->followers的选举管理；消费者通过zookeeper保存读取的位置offset以及读取的topic的partition分区信息。

由于上面的架构设计，使得生产者与broker相连；消费者与zookeeper相连。有了这样的对应关系，就容易部署logstash-->kafka-->logstash的方案了。

接下来，按照下面的步骤就可以实现logstash与kafka的对接了。

6.2． 启动kafka

##启动zookeeper：
$zookeeper/bin/zkServer.sh start

##启动kafka：
$kafka/bin/kafka-server-start.sh $kafka/config/server.properties &

6.3． 创建主题

#创建主题:
$kafka/bin/kafka-topics.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --create --topic hello --replication-factor 1 --partitions 1

#查看主题:
$kafka/bin/kafka-topics.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --describe

6.4． 测试环境

#执行生产者脚本:
$kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 10.0.67.101:9092 --topic hello

#执行消费者脚本，查看是否写入:
$kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --from-beginning --topic hello

6.5． 向kafka中输出数据

input{
       stdin{}
      }
output{
       kafka{
       topic_id => "hello" 
       bootstrap_servers => "192.168.0.4:9092,172.16.0.12:9092" 
       # kafka的地址 
       batch_size => 5
  codec => plain {
format => "%{message}"
charset => "UTF-8"
  }
      }
stdout{
       codec => rubydebug
      }
}

6.6． 从kafka中读取数据

logstash配置文件:

input{
      kafka {
              codec => "plain" 
              group_id => "logstash1" 
              auto_offset_reset => "smallest" 
              reset_beginning => true 
              topic_id => "hello" 
              zk_connect => "192.168.0.5:2181" 
              }
       }
output{
       stdout{
               codec => rubydebug
               }
       }

7． Filter

7.1． 过滤插件grok组件

#日志
55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043
 
bin/logstash -e '
input { stdin {} }
filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}" }
  }
}
output { stdout {codec => rubydebug} }'
 

7.2． 分割插件split

filter {
  mutate {
    split => { "message" => " " }
      add_field => {
        "event_type" => "%{message[3]}"
        "current_map" => "%{message[4]}"
        "current_X" => "%{message[5]}"
        "current_y" => "%{message[6]}"
        "user" => "%{message[7]}"
        "item" => "%{message[8]}"
        "item_id" => "%{message[9]}"
        "current_time" => "%{message[12]}"
     }
     remove_field => [ "message" ]
  }
}

四、 Kibana报表工具的安装和使用

1． 简介

Logstash 早期曾经自带了一个特别简单的 logstash-web 用来查看 ES 中的数据。其功能太过简单，于是产生了Kibana。不过是用PHP编写，后来为了满足更多的使用需求，懒人推动科技的进步嘛，并且Logstash使用ruby进行编写，所以重新编写Kibana，直到现在，Kibana因为重构，导致3，4某些情况下不兼容，所以出现了一山容二虎的情况，具体怎么选择，可以根据业务场景进行实际分析

在Kibana众多的优秀特性中，我个人最喜欢的是这一个特性，我起名叫包容性

　　因为在官网介绍中，Kibana可以非常方便地把来自Logstash、ES-Hadoop、Beats或第三方技术的数据整合到Elasticsearch，支持的第三方技术包括Apache Flume、Fluentd等。这也就表明我在日常的开发工作中，对于技术选型和操作的时候，我可以有更多的选择，在开发时也能找到相应的开发实例，节省了大量的开发时间

ps：有一次体现了官网的重要性，真的，有时候官网可以帮你解决大多数的问题，有时间可以去看一下官网啊，好了，话不多说，看正题

2． 安装

下载安装包后解压

编辑文件config/kibana.yml ，配置属性：

[root@H32 ~]# cd kibana/config/
 [root@H32 config]# vim kibana.yml
 //添加：
 server.host: "192.168.80.32"
elasticsearch.url: "http://172.16.0.14:9200"

先启动ES，然后再启动

cd /usr/local/kibana530bin/kibana

注意：

1、kibana必须是在root下运行，否则会报错，启动失败

2、下载解压安装包，一定要装与ES相同的版本

3． 导入数据

我们将使用莎士比亚全集作为我们的示例数据。要更好的使用 Kibana，你需要为自己的新索引应用一个映射集(mapping)。我们用下面这个映射集创建"莎士比亚全集"索引。实际数据的字段比这要多，但是我们只需要指定下面这些字段的映射就可以了。注意到我们设置了对 speaker 和 play_name 不分析。原因会在稍后讲明。

在终端运行下面命令：

curl -XPUT http://localhost:9200/shakespeare -d '
{
 "mappings" : {
  "_default_" : {
   "properties" : {
    "speaker" : {"type": "string", "index" : "not_analyzed" },
    "play_name" : {"type": "string", "index" : "not_analyzed" },
    "line_id" : { "type" : "integer" },
    "speech_number" : { "type" : "integer" }
   }
  }
 }
}

我们这就创建好了索引。现在需要做的时导入数据。莎士比亚全集的内容我们已经整理成了 elasticsearch 批量 导入所需要的格式，你可以通过shakeseare.json下载。

用如下命令导入数据到你本地的 elasticsearch 进程中。

curl -XPUT localhost:9200/_bulk --data-binary @shakespeare.json

4． 访问 Kibana 界面

打开浏览器，访问已经发布了 Kibana 的本地服务器。

如果你解压路径无误(译者注：使用 github 源码的读者记住发布目录应该是 kibana/src/ 里面)，你已经就可以看到上面这个可爱的欢迎页面。点击 Sample Dashboard 链接

好了，现在显示的就是你的 sample dashboard！如果你是用新的 elasticsearch 进程开始本教程的，你会看到一个百分比占比很重的饼图。这里显示的是你的索引中，文档类型的情况。如你所见，99% 都是 lines，只有少量的 acts 和scenes。

在下面，你会看到一长段 JSON 格式的莎士比亚诗文。

5． 第一次搜索

Kibana 允许使用者采用 Lucene Query String 语法搜索 Elasticsearch 中的数据。请求可以在页面顶部的请求输入框中书写。

在请求框中输入如下内容。然后查看表格中的前几行内容。

friends, romans, countrymen

6． 配置另一个索引

目前 Kibana 指向的是 Elasticsearch 一个特殊的索引叫 _all。 _all 可以理解为全部索引的大集合。目前你只有一个索引， shakespeare，但未来你会有更多其他方面的索引，你肯定不希望 Kibana 在你只想搜《麦克白》里心爱的句子的时候还要搜索全部内容。

配置索引，点击右上角的配置按钮：

在这里，你可以设置你的索引为 shakespeare ，这样 Kibana 就只会搜索 shakespeare 索引的内容了。

这是因为 ES1.4 增强了权限管理。你需要在 ES 配置文件 elasticsearch.yml 中添加下列配置并重启服务后才能正常访问：

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

记住 kibana3 页面也要刷新缓存才行。

此外，如果你可以很明确自己 kibana 以外没有其他 http 访问，可以把 kibana 的网址写在http.cors.allow-origin 参数的值中。比如：

http.cors.allow-origin: "/https?:\/\/kbndomain/"

好了，到这里就结束了，不知道有没有收获呀，有收获的朋友给我点个赞吧~