ELK+kafka docker快速搭建+.NetCore中使用

ELK开源实时日志分析平台。ELK是Elasticsearch,Logstash,Kibana 的缩写。

Elasticsearch：是个开源分布式搜索引擎,简称ES
Logstash：是一个完全开源的工具，可以对日志进行收集，过滤，存储到ES
Kibana: 也是一个开源和免费的工具,这里主要用作ES的可视化界面工具，用于查看日志。

环境:centos7.9

一、搭建ES

先要调高jvm线程数限制，修改sysctl.conf


vim /etc/sysctl.conf

修改max_map_count调大，如果没有这个设置，则新增一行

vm.max_map_count=262144

改完保存后， 执行下面命令让sysctl.conf文件生效

sysctl –p

拉取es镜像

#拉取镜像，指定版本号
 docker pull elasticsearch:7.13.2

新建elasticsearch.yml配置文件并上传到主机目录用于配置文件挂载，方便后面修改，这里上传到/home/es目录。

http.host: 0.0.0.0
#跨域
http.cors.enabled:  true 
http.cors.allow-origin:  "*"

启动es

docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name es -e ES_JAVA_OPTS="-xms128m -Xmx256m" -v /home/es/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml elasticsearch:7.13.2
#9200是对外端口，9300是es内部通信端口
#-e ES_JAVA_OPTS="-xms128m -Xmx256m" 限制内存,最小128,最大256
#-v 把配置文件挂载到es的docker里的配置文件

在浏览器打开,ip:9200看到es信息，就成功了，启动可能需要一点时间，要等一会。

 

 

 二、搭建Kibana

启动kibana，这里没有先拉取镜像，docker没有镜像会到公共库尝试拉取，下面的一样。

#如果没有镜像会自动到公共库拉取再启动，-e 环境配置指向es的地址
docker run -p 5601:5601 -d --name kibana -e ELASTICSEARCH_URL=http://172.16.2.84:9200 -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://172.16.2.84:9200 kibana:7.13.2  

在浏览器输入ip:5601，能看到kibana的信息，说明成功了

 

 

 

 

 

 三、搭建kafka

1)kafka前置需要先安装zookeeper

#-v /etc/localtime:/etc/localtime把本机的时间挂载进docker，让docker同步主机的时间
docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -v /etc/localtime:/etc/localtime zookeeper

2)安装kafka

docker run  -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_broKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=172.16.2.84:2181 -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://172.16.2.84:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka
#KAFKA_broKER_ID:kafka节点Id,集群时要指定
#KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT：配置zookeeper管理kafka的路径,内网ip
#KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS：如果是外网的，则外网IP，把kafka的地址端口注册给zookeeper,将告诉 zookeeper 自己的地址为 XXXX，当消费者向 zookeeper 询问 kafka 的地址时，将会返回该地址
#KAFKA_LISTENERS： 配置kafka的监听端口

kafka界面查看可以用 kafka tool 地址：https://www.kafkatool.com/download.html

 

 

 

四、搭建Logstash

新建文件logstash.yml，logstash配置信息

http.host: "0.0.0.0"
xpack.monitoring.elasticsearch.hosts: [ "http://172.16.2.84:9200" ]
#host多节点用逗号隔开

新建文件logstashkafka.conf，读取kafka信息和写到es的信息

input {
     kafka {
      topics => "logkafka" #订阅kafka的topics
      bootstrap_servers => "172.16.2.84:9092"  # 从kafka的leader主机上提取缓存
      codec => "json"  # 在提取kafka主机的日志时，需要写成json格式
            }
}
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["172.16.2.84:9200"]
    index => "logkafka%{+yyyy.MM.dd}" #采集到es的索引名称
    #user => "elastic"
    #password => "changeme"
  }
}

把这两个文件放到主机目录上，这里放到/home/logstash

启动logstash容器

docker run --rm -it --privileged=true -p 9600:9600 -d --name logstash -v /home/logstash/logstashkafka.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf -v /home/logstash/logstash.yml:/usr/share/logstash/config/logstash.yml logstash:7.13.2
#-v 把logstashkafka.conf和logstash.yml挂载到logstash容器

好了，到这里所有需要的容器都建好了运行docker ps -a看下所有容器

 

 

 

五、.Net Core写日志到kafka

.Net Core只要把日志写到kafka，然后logstash订阅kafka把日志写到es即可，这里是.Net Core5.0演示。

NuGet包安装Confluent.Kafka

 class Program
    {
        static async Task Main(string[] args)
        {
            Console.WriteLine("Hello World!");
            //kafka节点
            string brokerList = "172.16.2.84:9092";
            string topicName = "logkafka";
            while (true)
            {
                Console.WriteLine($"{Environment.NewLine}请输入发送的内容,发送topics名:{topicName}");
                string content = Console.ReadLine();
                await ConfluentKafka.PublishAsync(brokerList, topicName, content);
            }
        }
    }

 

 public class ConfluentKafka
    {
        public static async Task PublishAsync(string brokerList, string topicName, string content)
        {
            //生产者配置
            var config = new ProducerConfig
            {
                BootstrapServers = brokerList, //kafka节点
                Acks = Acks.None //ack机制，0不等服务器确认，1主节点确认返回ack,-1全部节点同步完返回ack
            };
            using (var producer = new ProducerBuilder<string, string>(config)
            .Build())
            {
                try
                {
                    //key要给值，根据key做负载均衡，不然如果多节点，key不给值会全部写有一个分区
                    var deliveryReport = await producer.
                        ProduceAsync(
                        topicName, new Message<string, string> { Key = (new Random().Next(1, 10)).ToString(), Value = content });
                    Console.WriteLine($"向kafka发送了数据: {deliveryReport.TopicPartitionOffset}");
                }
                catch (ProduceException<string, string> e)
                {
                    Console.WriteLine($"向kafka发送数据失败:{e.Message}");
                }
            }
        }
    }

运行程序，向kafka写数据

 

 

 查看kafka队列，已经有数据

 

 

 六、ELK日志查看

打开Kibana界面，ip:5601,打开左边的面板

 

 

 点击索引匹配

 

 

 

输入匹配符，匹配到es日志索引，下一步

 

 

 

 

 

 

索引匹配创建完毕，返回到面板

 

 

 

 

 

 

七、其他方式写日志

上面介绍的是kafka方式写日志，也是ELK最佳方式，能承载大量的日志传输，这里列一下其他常用的方式，主要是修改logstash采集配置就可以了。

1.读目录文件方式，根据给的目录，文件类型去读取写到es,logstash配置

# Sample Logstash configuration for creating a simple
# Beats -> Logstash -> Elasticsearch pipeline.

input {
 file {
 path => "D:/Log/Application/*log.log" #读取目录下log.log结尾的文件
   start_position => beginning
    }
 file {
 path => "D:/Log/Application2/*log.log" #读取目录下log.log结尾的文件
   start_position => beginning
    }
}
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["172.16.2.84:9200"]
    index => "filelog"
    #user => "elastic"
    #password => "changeme"
  }
}

2.Tcp方式，通过tcp方式写日志，在log4net和nlog中直接可配tcp请求logstash,配置

input {
 tcp{
 port => 8001
 type => "TcpLog"
 }
}
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["172.16.2.84:9200"]
    index => "tcplog"
    #user => "elastic"
    #password => "changeme"
  }
}

3.reids，把日志推送到一个list类型的Key,logstash会订阅这个key读取消息写到es

input {
    redis {
        codec => plain
        host => "127.0.0.1"
        port => 6379
        data_type => list
        key => "listlog"
        db => 0
    }
}
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["172.16.2.84:9200"]
    index => "redislog"
    #user => "elastic"
    #password => "changeme"
  }
}

4.RabbitMQ，把日志写到一个队列，让logstash订阅队列获取日志写到es

input {
    rabbitmq {
        host => "127.0.0.1"    #RabbitMQ-IP地址
        vhost => "test"      #虚拟主机
        port => 5672             #端口号
        user => "admin"            #用户名
        password => "123456"        #密码
        queue => "LogQueue"      #队列
        durable => false         #持久化跟队列配置一致
        codec => "plain"         #格式
    }
}

output {
    elasticsearch {
        hosts => ["172.16.2.84:9200"]
        index => "rabbitmqlog"
    }
}