基于Docker的日志分析平台（四）平台整合

wthee 发布于2019-06-28 16:10 / 2519人阅读

摘要：会直接把日志发送给，再由进行展示。因为因为会同步把日志传输到，一旦挂掉数据就有可能会丢失。于是，我们考虑利用作为缓冲区，让不受的影响，第一步就是让把日志发送到，这里相当于。至此，我们就成功把加入到日志分析平台的架构中。

在上一篇中我们基本上完成了 ELK 和 Kafka 环境的安装，并且也通过几个简单的例子入门。现在我们就把搭建好的架构中加入 Kakfa 作为缓冲区。再来说一下，首先 Logstash 从日志源读取日志并且存储到 Kafka，然后 Logstash 再从 Kafka 中读取日志存储到 Elasticsearch。所以我们需要两步骤。

Logstash -> Kafka

Logstash 会直接把日志发送给 Elasticsearch，再由 Kibana 进行展示。因为因为 Logstash 会同步把日志传输到 Elasticsearch ，一旦 ElasticSearch 挂掉数据就有可能会丢失。于是，我们考虑利用 Kafka 作为缓冲区，让 Logstash 不受 Elasticsearch 的影响，第一步就是让 Logstash 把日志发送到 Kafka，这里 Logstash 相当于 Producer。直接来看看 Logstash 的配置文件：

input {
    file {
        path => ["/var/log/laravel/storage/logs/*.log"]
    }
}
filter {
   grok {
        match => {
            "message" => "[%{TIMESTAMP_ISO8601:logtime}] %{WORD:env}.%{LOGLEVEL:level}: %{GREEDYDATA:msg}"
        }
    }
}
output {
    kafka {
        bootstrap_servers => "kafka:9092"
        topic_id => "laravellog"
    }
}

这里是用来读取 Laravel 项目的日志文件，我们在 input 和 output 中间加入了一个 filter，这是 Logstash的插件，用户格式化读取进来的数据。一般情况下，Laravel的日志文件大概是这样：

[2017-12-05 17:45:07] production.ERROR: 报错接口 {"api":"/admin/sales"}

分为几个部分，分别是日志的记录时间，产生日志的环境，日志的级别，日志的信息以及额外数据。所以我们进行了一个格式化，最后可以让他以 JSON 的形式存储到 Elasticsearch，默认没有 filter 的情况是直接一行存储进去。格式化后的数据就是这样的（部分）：

{
    "msg": "接口参数 {"params":[]} ",
    "path": "/var/log/fenyong/storage/logs/laravel-2017-12-05.log",
    "level": "ERROR",
    "env": "local",
    "logtime": "2017-12-05 17:54:50"
  }

Kafka -> Elasticsearch

利用 Logstash 从 Kafka 读取数据然后存储到 Elasticsearch，这里 Logstash 作为 Consumer，唯一需要注意的地方是要保证 Topic 的名称一致。

input {
    kafka {
        bootstrap_servers => "kafka:9092"
        topics => ["laravellog"]
    }
}

output {
    elasticsearch {
        hosts => "elasticsearch:9200"
        index => "laravellog"
        user => "elastic"
        password => "changeme"
    }
}

这样我们就完成了从 Logstash 到 Kafka 再到 Elasticsearch 的日志存储，接下来就可以用 Kibana 来展示数据了。

至此，我们就成功把 Kafka 加入到日志分析平台的架构中。

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