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前言

由于logstash内存占用较大,灵活性相对没那么好,ELK正在被EFK逐步替代.其中本文所讲的EFK是Elasticsearch+Fluentd+Kafka,实际上K应该是Kibana用于日志的展示,这一块不做演示,本文只讲述数据的采集流程.

前提

1. docker
   
2. docker-compose
   
3. apache kafka服务

架构

数据采集流程

数据的产生使用 cadvisor 采集容器的监控数据并将数据传输到 Kafka.

数据的传输链路是这样: Cadvisor -> Kafka-> Fluentd -> elasticsearch

每一个服务都可以横向扩展,添加服务到日志系统中.

配置文件

docker-compose.yml

version: "3.7"

services:
  
  elasticsearch:
   image: elasticsearch:7.5.1
   environment:
    - discovery.type=single-node  #使用单机模式启动
   ports:
    - 9200:9200

  cadvisor:
    image: google/cadvisor
    command: -storage_driver=kafka -storage_driver_kafka_broker_list=192.168.1.60:9092(kafka服务IP:PORT) -storage_driver_kafka_topic=kafeidou
    depends_on:
      - elasticsearch

  fluentd:
   image: lypgcs/fluentd-es-kafka:v1.3.2
   volumes:
    - ./:/etc/fluent
    - /var/log/fluentd:/var/log/fluentd

其中:
1. cadvisor 产生的数据会传输到 192.168.1.60 这台机器的 kafka 服务,topic 为 kafeidou
2. elasticsearch 指定为单机模式启动(discovery.type=single-node环境变量),单机模式启动是为了方便实验整体效果

fluent.conf

<source>
  @type kafka
  brokers 192.168.1.60:9092
  format json
  <topic>
    topic     kafeidou
  </topic>
</source>

<match **>
  @type copy

  <store>
  @type elasticsearch
  host 192.168.1.60
  port 9200
  logstash_format true
  #target_index_key machine_name
  logstash_prefix kafeidou
  logstash_dateformat %Y.%m.%d   
  
  flush_interval 10s
  </store>
</match>

其中:
1. type 为 copy 的插件是为了能够将 fluentd 接收到的数据复制一份,是为了方便调试,将数据打印在控制台或者存储到文件中,这个配置文件默认关闭了,只提供必要的 es 输出插件.
需要时可以将@type stdout这一块打开,调试是否接收到数据.

1. 输入源也配置了一个 http 的输入配置,默认关闭,也是用于调试,往 fluentd 放入数据.
   可以在 linux 上执行下面这条命令:
   curl -i -X POST -d 'json={"action":"write","user":"kafeidou"}' http://localhost:8888/mytag
   
2. target_index_key 参数,这个参数是将数据中的某个字段对应的值作为 es 的索引,例如这个配置文件用的是 machine_name 这个字段内的值作为es的索引.

开始部署

在包含 docker-compose.yml 文件和 fluent.conf 文件的目录下执行:

docker-compose up -d

在查看所有容器都正常工作之后可以查看一下 elasticsearch 是否生成了预期中的数据作为验证,这里使用查看es的索引是否有生成以及数据数量来验证:

-bash: -: 未找到命令
[root@master kafka]# curl http://192.168.1.60:9200/_cat/indices?v
health status index                                uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open   55a4a25feff6                         Fz_5v3suRSasX_Olsp-4tA   1   1       1            0      4kb            4kb

也可以直接在浏览器输入http://192.168.1.60:9200/_cat/indices?v查看结果,会更方便.

可以看到我这里是用了machine_name这个字段作为索引值,查询的结果是生成了一个叫55a4a25feff6的索引数据,生成了1条数据(docs.count)

到目前为止kafka->fluentd->es这样一个日志收集流程就搭建完成了.

当然了,架构不是固定的.也可以使用fluentd->kafka->es这样的方式进行收集数据.这里不做演示了,无非是修改一下fluentd.conf配置文件,将es和kafka相关的配置做一下对应的位置调换就可以了.

鼓励多看官方文档,在 github 或 fluentd 官网上都可以查找到 fluentd-es 插件和 fluentd-kafka 插件.

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