fluend+kibana 服务部署

所有组件的时区保持一致并设置为东八区

由于 fluentd 和 kibana 需要依赖 Elasticsearch,所以 Elasticsearch 要先启动

Fluentd 部署(非 HA 部署)

创建配置文件

vi /data/fluent.conf
<source>
@type tail #读取日志文件
@label @whhconvergency
path /######/*.log   ### 要读取的日志文件路径
pos_file /fluent-pos/td-agent-whh/log.pos
tag whhconvergency
<parse>
  @type json              
  <pattern>
    format json 
    time_key time 
    time_format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%NZ
  </pattern>
<pattern>
  format /^(?<time>.+) (?<stream>stdout|stderr) [^ ]* (?<log>.*)$/
  time_format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%N%:z
</pattern>
</parse>
</source>


<source>
@type tail
@label @ztconvergency
path /######/*.log
pos_file /fluent-pos/td-agent-zhongtai/log.pos
tag zhongtaiconvergency
<parse>
  @type json
  <pattern>
    format json
    time_key time
    time_format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%NZ
  </pattern>
<pattern>
  format /^(?<time>.+) (?<stream>stdout|stderr) [^ ]* (?<log>.*)$/
  time_format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%N%:z
</pattern>
</parse>
</source>

<label @whhconvergency>
<match *whh*>
@type elasticsearch
host #####
port 9200
logstash_format true
logstash_prefix whhfluentd
logstash_dateformat %Y%m%d
include_tag_key true
type_name access_log
tag_key @log_name
flush_interval 1s
</match>
</label>

<label @ztconvergency>
<match *zhongtai*>
@type elasticsearch
host #####
port 9200
logstash_format true
logstash_prefix zhongtaifluentd
logstash_dateformat %Y%m%d
include_tag_key true
type_name access_log
tag_key @log_name
flush_interval 1s
reload_connections false
reconnect_on_error true
reload_on_failure true
<buffer>
    @type file
    path /fluent-pos/log/elastic-buffer-zhongtai
    flush_thread_count 4
    flush_interval 1s
    chunk_limit_size 64M
    queue_limit_length 512
    flush_mode interval
    retry_max_interval 30
    retry_forever true
  </buffer>
</match>
</label>

<source>
  @type  tail #读取日志文件
  @id    lixingjia.log
  path /fluentd/etc/*.log ### 要读取的日志文件路径
  pos_file /fluentd/etc/td-agent/log.pos #读取的偏移值记录文件,可以提前创建一个空文件
  tag lxjtest
  <parse>                                 # 多行格式化成JSON
    @type json              
    <pattern>
      format json                         # JSON解析器
      time_key time                       # 指定事件时间的时间字段
      time_format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%NZ   # 时间格式
    </pattern>
    <pattern>
      format /^(?<time>.+) (?<stream>stdout|stderr) [^ ]* (?<log>.*)$/
      time_format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%N%:z
    </pattern>
   </parse>
</source>


<match **>
  @type elasticsearch  # 将结果输出到ES
  host   ####### es地址,要根据实际情况自己设置
  port 9200            #### es端口,要根据实际情况自己设置
  logstash_format true   # 格式化
  logstash_prefix Fluentd  #######推送到kibana的名称,根据这个名称做索引,建议使用客户+项目名称
  logstash_dateformat %Y%m%d
  include_tag_key true
  type_name access_log
  tag_key @log_name
  flush_interval 1s
</match>


上述模板使用的读取方式是直接使用 tail 模式进行日志文件读取,如需使用其他方式读取请参照 fluentd 官方文档编写 conf 文件

如果使用直接读取日志的模式部署,fluentd 要部署到可访问日志文件的机子上,如果日志文件在宿主机上同时还需要将路径映射到容器内,fluentd.conf 需要配置是容器内的日志路径,如下/fluent-data 下为要读取的日志文件路径,/fluent-pos 用来存储偏移

下载该镜像需要进行 docker 仓库登录
docker login --username=100000541665 ccr.ccs.tencentyun.com

创建容器

docker create --network host --name fluentd -v /data/fluent.conf:/fluentd/etc/fluent.conf -v  /fluent-data:/fluent-data:ro -v  /fluent-pos:/fluent-pos -v /etc/localtime:/etc/localtime  --restart always ccr.ccs.tencentyun.com/ceshi123buzhidaoqushenmemingzi/fluentd:1.3.2

启动容器

docker start fluentd

Kibana 部署(非 HA 部署,镜像要与 es 一致)

创建配置文件

vi /data/kibana.yml
server.name: kibana
server.host: "0"
elasticsearch.hosts: [ "http://es的ip:es的port" ]
xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true
i18n.locale: "zh-CN"

创建容器

docker create --network host --name kibana  -v /etc/localtime:/etc/localtime  -v /data/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml --restart always docker.elastic.co/kibana/kibana:7.8.0

启动容器

docker start kibana

=在中台 2.11.X 版本已输出日志为 JSON 格式,以下代码段为案例模板=

{
  "_index": "lxjfluentd-20200713",
  "_type": "_doc",
  "_id": "ccsLRnMBZGQN8A54wD5g",
  "_version": 1,
  "_score": null,
  "_source": {
    "date": "2020-07-13 10:40:39.948",
    "level": "INFO",
    "uin": "",
    "clientId": "",
    "deviceId": "",
    "traceId": "",
    "thread": "lettuce-eventExecutorLoop-1-1",
    "fileLine": "AbstractInternalLogger.java:171",
    "msg": "Reconnecting, last destination was 192.168.8.90:31791",
    "@timestamp": "2020-07-13T02:40:40.021660506+00:00",
    "@log_name": "lxjtest"
  },
  "fields": {
    "@timestamp": [
      "2020-07-13T02:40:40.021Z"
    ]
  },
  "sort": [
    1594608040021
  ]
}

创建 Kibana 的可视化面板

创建日志可视化直方图创建案例

1.创建直方图

2.指标:Y轴使用聚合:计数模式

3.在存储桶中新建一个X轴,选择聚合:词 ,选择level.keyword,排序依据选择指标:计数,定制标签填写Log_Level。点击生成即可生成日志统计数直方图。点击左上角的保存将该可视化保存。

创建 dashboard 面板

一般是将多个可视化面板组合,直接选择已创建好的可视化面板进行组合即可。


 [其他更多的功能组合请参考Kibana官方文档](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.6/search-aggregations-bucket-terms-aggregation.html)
  • 服务

    提供一个服务绝不仅仅是简单的把硬件和软件累加在一起,它包括了服务的可靠性、服务的标准化、以及对服务的监控、维护、技术支持等。

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