ELK+Kafka 企业日志收集平台(一)

背景：

最近线上上了ELK，但是只用了一台Redis在中间作为消息队列，以减轻前端es集群的压力，Redis的集群解决方案暂时没有接触过，并且Redis作为消息队列并不是它的强项；所以最近将Redis换成了专业的消息信息发布订阅系统Kafka, Kafka的更多介绍大家可以看这里：传送门 ,关于ELK的知识网上有很多的哦，此篇博客主要是总结一下目前线上这个平台的实施步骤，ELK是怎么跟Kafka结合起来的。好吧，动手！

ELK架构拓扑：

然而我这里的整个日志收集平台就是这样的拓扑： [

1](https://qcloud.coding.net/u/guomaoqiu/p/guomaoqiu/git/raw/master/uploads/2015/11/1.png)](https://qcloud.coding.net/u/guomaoqiu/p/guomaoqiu/git/raw/master/uploads/2015/11/1.png) 1，使用一台Nginx代理访问kibana的请求; 2，两台es组成es集群，并且在两台es上面都安装kibana;（以下对elasticsearch简称es） 3，中间三台服务器就是我的kafka(zookeeper)集群啦; 上面写的消费者/生产者这是kafka(zookeeper)中的概念; 4，最后面的就是一大堆的生产服务器啦，上面使用的是logstash，当然除了logstash也可以使用其他的工具来收集你的应用程序的日志，例如：Flume，Scribe，Rsyslog，Scripts...... **角色：** [![11111](https://qcloud.coding.net/u/guomaoqiu/p/guomaoqiu/git/raw/master/uploads/2015/11/11111.png)

软件选用：

elasticsearch-1.7.3.tar.gz #这里需要说明一下，前几天使用了最新的elasticsearch2.0，java-1.8.0报错，目前未找到原因，故这里使用1.7.3版本
Logstash-2.0.0.tar.gz
kibana-4.1.2-linux-x64.tar.gz
以上软件都可以从官网下载:https://www.elastic.co/downloads

java-1.8.0，nginx采用yum安装

部署步骤： 1.ES集群安装配置; 2.Logstash客户端配置(直接写入数据到ES集群，写入系统messages日志); 3.Kafka(zookeeper)集群配置;(Logstash写入数据到Kafka消息系统); 4.Kibana部署; 5.Nginx负载均衡Kibana请求; 6.案例：nginx日志收集以及MySQL慢日志收集; 7.Kibana报表基本使用;

ES集群安装配置;

es1.example.com: 1.安装java-1.8.0以及依赖包

yum install -y epel-release
yum install -y java-1.8.0 git wget lrzsz

2.获取es软件包

wget https://download.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.7.3.tar.gz
tar -xf elasticsearch-1.7.3.tar.gz -C /usr/local
ln -sv /usr/local/elasticsearch-1.7.3 /usr/local/elasticsearch

3.修改配置文件

[root@es1 ~]# vim /usr/local/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
32 cluster.name: es-cluster #组播的名称地址
40 node.name: “es-node1 “ #节点名称，不能和其他节点重复
47 node.master: true #节点能否被选举为master
51 node.data: true #节点是否存储数据
107 index.number_of_shards: 5 #索引分片的个数
111 index.number_of_replicas: 1 #分片的副本个数
145 path.conf: /usr/local/elasticsearch/config/ #配置文件的路径
149 path.data: /data/es/data #数据目录路径
159 path.work: /data/es/worker #工作目录路径
163 path.logs: /usr/local/elasticsearch/logs/ #日志文件路径
167 path.plugins: /data/es/plugins #插件路径
184 bootstrap.mlockall: true #内存不向swap交换
232 http.enabled: true #启用http

4.创建相关目录

mkdir /data/es/{data,worker,plugins} -p

5.获取es服务管理脚本

[root@es1 ~]# git clone https://github.com/elastic/elasticsearch-servicewrapper.git
[root@es1 ~]# mv elasticsearch-servicewrapper/service /usr/local/elasticsearch/bin/
[root@es1 ~]# /usr/local/elasticsearch/bin/service/elasticsearch install
Detected RHEL or Fedora:
Installing the Elasticsearch daemon..
[root@es1 ~]#

#这时就会在/etc/init.d/目录下安装上es的管理脚本啦

#修改其配置:
[root@es1 ~]#
set.default.ES_HOME=/usr/local/elasticsearch #安装路径
set.default.ES_HEAP_SIZE=1024 #jvm内存大小，根据实际环境调整即可

6.启动es ，并检查其服务是否正常

[root@es1 ~]# netstat -nlpt | grep -E “9200|”9300
tcp 0 0 0.0.0.0:9200 0.0.0.0: LISTEN 1684/java
tcp 0 0 0.0.0.0:9300 0.0.0.0: LISTEN 1684/java

访问http://192.168.2.18:9200/ 如果出现以下提示信息说明安装配置完成啦， [

2](https://qcloud.coding.net/u/guomaoqiu/p/guomaoqiu/git/raw/master/uploads/2015/11/2.png)

7.es1节点好啦，我们直接把目录复制到es2

[root@es1 local]# scp -r elasticsearch-1.7.3 192.168.12.19:/usr/local/

[root@es2 local]# ln -sv elasticsearch-1.7.3 elasticsearch
[root@es2 local]# elasticsearch/bin/service/elasticsearch install

#es2只需要修改node.name即可，其他都与es1相同配置

8.安装es的管理插件 es官方提供一个用于管理es的插件，可清晰直观看到es集群的状态，以及对集群的操作管理，安装方法如下：

[root@es1 local]# /usr/local/elasticsearch/bin/plugin -i mobz/elasticsearch-head

安装好之后，访问方式为： http://192.168.2.18:9200/_plugin/head，由于集群中现在暂时没有数据，所以显示为空, [

3](https://qcloud.coding.net/u/guomaoqiu/p/guomaoqiu/git/raw/master/uploads/2015/11/3.png)

此时，es集群的部署完成。

Logstash客户端安装配置;

在webserve1上面安装Logstassh 1.downloads 软件包，这里注意，Logstash是需要依赖java环境的，所以这里还是需要yum install -y java-1.8.0.

[root@webserver1 ~]# wget https://download.elastic.co/logstash/logstash/logstash-2.0.0.tar.gz
[root@webserver1 ~]# tar -xf logstash-2.0.0.tar.gz -C /usr/local
[root@webserver1 ~]# cd /usr/local/
[root@webserver1 local]# ln -sv logstash-2.0.0 logstash
[root@webserver1 local]# mkdir logs etc

2.提供logstash管理脚本，其中里面的配置路径可根据实际情况修改

#!/bin/bash

#chkconfig: 2345 55 24

#description: logstash service manager

#auto: Maoqiu Guo
FILE=’/usr/local/logstash/etc/*.conf’ #logstash配置文件
LOGBIN=’/usr/local/logstash/bin/logstash agent –verbose –config’ #指定logstash配置文件的命令
LOCK=’/usr/local/logstash/locks’ #用锁文件配合服务启动与关闭
LOGLOG=’–log /usr/local/logstash/logs/stdou.log’ #日志

START() {
if [ -f $LOCK ];then
echo -e “Logstash is already \033[32mrunning\033[0m, do nothing.”
else
echo -e “Start logstash service.\033[32mdone\033[m”
nohup ${LOGBIN} ${FILE} ${LOGLOG} &
touch $LOCK
fi
}

STOP() {
if [ ! -f $LOCK ];then
echo -e “Logstash is already stop, do nothing.”
else
echo -e “Stop logstash serivce \033[32mdone\033[m”
rm -rf $LOCK
ps -ef | grep logstash | grep -v “grep” | awk ‘{print $2}’ | xargs kill -s 9 >/dev/null
fi
}

STATUS() {
ps aux | grep logstash | grep -v “grep” >/dev/null
if [ -f $LOCK ] && [ $? -eq 0 ]; then
echo -e “Logstash is: \033[32mrunning\033[0m…”
else
echo -e “Logstash is: \033[31mstopped\033[0m…”
fi
}

TEST(){
${LOGBIN} ${FILE} –configtest
}

case “$1” in
start)
START
;;
stop)
STOP
;;
status)
STATUS
;;
restart)
STOP
sleep 2
START
;;
test)
TEST
;;
*)
echo “Usage: /etc/init.d/logstash (test|start|stop|status|restart)”
;;
esac

3.Logstash 向es集群写数据 (1)编写一个logstash配置文件

[root@webserver1 etc]# cat logstash.conf
input { #数据的输入从标准输入
stdin {}
}

output { #数据的输出我们指向了es集群
elasticsearch {
hosts => [“192.168.2.18:9200”,”192.168.2.19:9200”]　　　＃es主机的ip及端口
}
}
[root@webserver1 etc]#

(2)检查配置文件是否有语法错

[root@webserver1 etc]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf –configtest –verbose
Configuration OK
[root@webserver1 etc]#

(3)既然配置ok我们手动启动它，然后写点东西看能否写到es [

4.png](https://qcloud.coding.net/u/guomaoqiu/p/guomaoqiu/git/raw/master/uploads/2015/11/4.png.png)

ok.上图已经看到logstash已经可以正常的工作啦. ４.下面演示一下如何收集系统日志将之前的配置文件修改如下所示内容，然后启动logstash服务就可以在web页面中看到messages的日志写入es，并且创建了一条索引

[root@webserver1 etc]# cat logstash.conf
input {　　　　　　　#这里的输入使用的文件，即日志文件messsages
file {　　　
path => “/var/log/messages”　　　＃这是日志文件的绝对路径
start_position => “beginning”　＃这个表示从messages的第一行读取，即文件开始处
}
}

output {　　　　＃输出到es
elasticsearch {
hosts => [“192.168.2.18:9200”,”192.168.2.19:9200”]
index => “system-messages-%{+YYYY-MM}”　　＃这里将按照这个索引格式来创建索引
}
}
[root@webserver1 etc]#

启动logstash后，我们来看head这个插件的web页面 [

5](https://qcloud.coding.net/u/guomaoqiu/p/guomaoqiu/git/raw/master/uploads/2015/11/5.png)

ok，系统日志我们已经成功的收集，并且已经写入到es集群中，那上面的演示是logstash直接将日志写入到es集群中的，这种场合我觉得如果量不是很大的话直接像上面已将将输出output定义到es集群即可，如果量大的话需要加上消息队列来缓解es集群的压力。前面已经提到了我这边之前使用的是单台redis作为消息队列，但是redis不能作为list类型的集群，也就是redis单点的问题没法解决，所以这里我选用了kafka ;下面就在三台server上面安装kafka集群

Kafka集群安装配置;

在搭建kafka集群时，需要提前安装zookeeper集群，当然kafka已经自带zookeeper程序只需要解压并且安装配置就行了 kafka1上面的配置： 1.获取软件包.官网：http://kafka.apache.org

[root@kafka1 ~]# wget http://mirror.rise.ph/apache/kafka/0.8.2.1/kafka_2.11-0.8.2.1.tgz
[root@kafka1 ~]# tar -xf kafka_2.11-0.8.2.1.tgz -C /usr/local/
[root@kafka1 ~]# cd /usr/local/
[root@kafka1 local]# ln -sv kafka_2.11-0.8.2.1 kafka

2.配置zookeeper集群，修改配置文件

[root@kafka1 ~]# vim /usr/local/kafka/config/zookeeper.propertie
dataDir=/data/zookeeper
clientPort=2181
tickTime=2000
initLimit=20
syncLimit=10
server.2=192.168.2.22:2888:3888
server.3=192.168.2.23:2888:3888
server.4=192.168.2.24:2888:3888

＃说明：
tickTime: 这个时间是作为 Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。
2888端口：表示的是这个服务器与集群中的 Leader 服务器交换信息的端口；
3888端口：表示的是万一集群中的 Leader 服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的 Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。

3.创建zookeeper所需要的目录

[root@kafka1 ~]# mkdir /data/zookeeper

4.在/data/zookeeper目录下创建myid文件，里面的内容为数字，用于标识主机，如果这个文件没有的话，zookeeper是没法启动的哦

[root@kafka1 ~]# echo 2 > /data/zookeeper/myid

以上就是zookeeper集群的配置，下面等我配置好kafka之后直接复制到其他两个节点即可 5.kafka配置

[root@kafka1 ~]# vim /usr/local/kafka/config/server.properties
broker.id=2 　　　　＃　唯一，填数字，本文中分别为2/3/4
prot=9092　　　　　　　＃　这个broker监听的端口　
host.name=192.168.2.22　＃　唯一，填服务器IP
log.dir=/data/kafka-logs # 该目录可以不用提前创建，在启动时自己会创建
zookeeper.connect=192.168.2.22:2181,192.168.2.23:2181,192.168.2.24:2181　　＃这个就是zookeeper的ip及端口
num.partitions=16 # 需要配置较大分片影响读写速度
log.dirs=/data/kafka-logs # 数据目录也要单独配置磁盘较大的地方
log.retention.hours=168 # 时间按需求保留过期时间避免磁盘满

6.将kafka(zookeeper)的程序目录全部拷贝至其他两个节点

[root@kafka1 ~]# scp -r /usr/local/kafka 192.168.2.23:/usr/local/
[root@kafka1 ~]# scp -r /usr/local/kafka 192.168.2.24:/usr/local/

7.修改两个借点的配置，注意这里除了以下两点不同外，都是相同的配置

（1）zookeeper的配置
mkdir /data/zookeeper
echo “x” > /data/zookeeper/myid
（2）kafka的配置
broker.id=2
host.name=192.168.2.22

8.修改完毕配置之后我们就可以启动了，这里先要启动zookeeper集群，才能启动kafka 我们按照顺序来，kafka1 –> kafka2 –>kafka3

[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/zookeeper-server-start.sh /usr/local/kafka/config/zookeeper.properties & #zookeeper启动命令
[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/zookeeper-server-stop.sh #zookeeper停止的命令

注意，如果zookeeper有问题 nohup的日志文件会非常大，把磁盘占满，这个zookeeper服务可以通过自己些服务脚本来管理服务的启动与关闭。后面两台执行相同操作，在启动过程当中会出现以下报错信息

[2015-11-13 19:18:04,225] WARN Cannot open channel to 3 at election address /192.168.2.23:3888 (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager)
java.net.ConnectException: Connection refused
at java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:350)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress(AbstractPlainSocketImpl.java:206)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect(AbstractPlainSocketImpl.java:188)
at java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:392)
at java.net.Socket.connect(Socket.java:589)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager.connectOne(QuorumCnxManager.java:368)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager.connectAll(QuorumCnxManager.java:402)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.FastLeaderElection.lookForLeader(FastLeaderElection.java:840)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeer.run(QuorumPeer.java:762)
[2015-11-13 19:18:04,232] WARN Cannot open channel to 4 at election address /192.168.2.24:3888 (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager)
java.net.ConnectException: Connection refused
at java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:350)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress(AbstractPlainSocketImpl.java:206)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect(AbstractPlainSocketImpl.java:188)
at java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:392)
at java.net.Socket.connect(Socket.java:589)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager.connectOne(QuorumCnxManager.java:368)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager.connectAll(QuorumCnxManager.java:402)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.FastLeaderElection.lookForLeader(FastLeaderElection.java:840)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeer.run(QuorumPeer.java:762)
[2015-11-13 19:18:04,233] INFO Notification time out: 6400 (org.apache.zookeeper.server.quorum.FastLeaderElection)

由于zookeeper集群在启动的时候，每个结点都试图去连接集群中的其它结点，先启动的肯定连不上后面还没启动的，所以上面日志前面部分的异常是可以忽略的。通过后面部分可以看到，集群在选出一个Leader后，最后稳定了。其他节点也可能会出现类似的情况，属于正常。 9.zookeeper服务检查

[root@kafka1~]# netstat -nlpt | grep -E “2181|2888|3888”
tcp 0 0 192.168.2.24:3888 0.0.0.0: LISTEN 1959/java
tcp 0 0 0.0.0.0:2181 0.0.0.0: LISTEN 1959/java

[root@kafka2 ~]# netstat -nlpt | grep -E “2181|2888|3888”
tcp 0 0 192.168.2.23:3888 0.0.0.0: LISTEN 1723/java
tcp 0 0 0.0.0.0:2181 0.0.0.0: LISTEN 1723/java

[root@kafka3 ~]# netstat -nlpt | grep -E “2181|2888|3888”
tcp 0 0 192.168.2.24:3888 0.0.0.0: LISTEN 950/java
tcp 0 0 0.0.0.0:2181 0.0.0.0: LISTEN 950/java
tcp 0 0 192.168.2.24:2888 0.0.0.0:* LISTEN 950/java

#可以看出，如果哪台是Leader,那么它就拥有2888这个端口

ok. 这时候zookeeper集群已经启动起来了，下面启动kafka，也是依次按照顺序启动

[root@kafka1 ~]# nohup /usr/local/kafka/bin/kafka-server-start.sh /usr/local/kafka/config/server.properties & #kafka启动的命令
[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-server-stop.sh #kafka停止的命令

注意，跟zookeeper服务一样，如果kafka有问题 nohup的日志文件会非常大,把磁盘占满，这个kafka服务同样可以通过自己些服务脚本来管理服务的启动与关闭。此时三台上面的zookeeper及kafka都已经启动完毕，来检测以下吧 (1)建立一个主题

[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh –create –zookeeper localhost:2181 –replication-factor 3 –partitions 1 –topic summer

#注意：factor大小不能超过broker数

(2)查看有哪些主题已经创建

[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh –list –zookeeper 192.168.2.22:2181 #列出集群中所有的topic
summer #已经创建成功

(3)查看summer这个主题的详情

[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh –describe –zookeeper 192.168.2.22:2181 –topic summer
Topic:summer PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: summer Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 2,4,3 Isr: 2,4,3

#主题名称：summer

#Partition:只有一个，从0开始

#leader ：id为2的broker

#Replicas 副本存在于broker id为2,3,4的上面

#Isr:活跃状态的broker

(4)发送消息，这里使用的是生产者角色

[root@kafka1 ~]# /bin/bash /usr/local/kafka/bin/kafka-console-producer.sh –broker-list 192.168.2.22:9092 –topic summer
This is a messages
welcome to kafka

(5)接收消息，这里使用的是消费者角色

[root@kafka2 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh –zookeeper 192.168.2.24:2181 –topic summer –from-beginning
This is a messages
welcome to kafka

如果能够像上面一样能够接收到生产者发过来的消息，那说明基于kafka的zookeeper集群就成功啦。 10，下面我们将webserver1上面的logstash的输出改到kafka上面，将数据写入到kafka中 (1)修改webserver1上面的logstash配置，如下所示：各个参数可以到官网查询.

root@webserver1 etc]# cat logstash.conf
input { #这里的输入还是定义的是从日志文件输入
file {
type => “system-message”
path => “/var/log/messages”
start_position => “beginning”
}
}

output {

#stdout { codec => rubydebug }   #这是标准输出到终端，可以用于调试看有没有输出，注意输出的方向可以有多个
kafka {   #输出到kafka
  bootstrap_servers => "192.168.2.22:9092,192.168.2.23:9092,192.168.2.24:9092"   #他们就是生产者
  topic_id => "system-messages"  #这个将作为主题的名称，将会自动创建
  compression_type => "snappy"   #压缩类型
}

}
[root@webserver1 etc]#

(2)配置检测

[root@webserver1 etc]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf –configtest –verbose
Configuration OK
[root@webserver1 etc]#

(2)启动Logstash，这里我直接在命令行执行即可

[root@webserver1 etc]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf

(3)验证数据是否写入到kafka，这里我们检查是否生成了一个叫system-messages的主题

[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh –list –zookeeper 192.168.2.22:2181
summer
system-messages #可以看到这个主题已经生成了

#再看看这个主题的详情:
[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh –describe –zookeeper 192.168.2.22:2181 –topic system-messages
Topic:system-messages PartitionCount:16 ReplicationFactor:1 Configs:
Topic: system-messages Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
Topic: system-messages Partition: 1 Leader: 3 Replicas: 3 Isr: 3
Topic: system-messages Partition: 2 Leader: 4 Replicas: 4 Isr: 4
Topic: system-messages Partition: 3 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
Topic: system-messages Partition: 4 Leader: 3 Replicas: 3 Isr: 3
Topic: system-messages Partition: 5 Leader: 4 Replicas: 4 Isr: 4
Topic: system-messages Partition: 6 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
Topic: system-messages Partition: 7 Leader: 3 Replicas: 3 Isr: 3
Topic: system-messages Partition: 8 Leader: 4 Replicas: 4 Isr: 4
Topic: system-messages Partition: 9 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
Topic: system-messages Partition: 10 Leader: 3 Replicas: 3 Isr: 3
Topic: system-messages Partition: 11 Leader: 4 Replicas: 4 Isr: 4
Topic: system-messages Partition: 12 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
Topic: system-messages Partition: 13 Leader: 3 Replicas: 3 Isr: 3
Topic: system-messages Partition: 14 Leader: 4 Replicas: 4 Isr: 4
Topic: system-messages Partition: 15 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
[root@kafka1 ~]#

可以看出，这个主题生成了16个分区，每个分区都有对应自己的Leader，但是我想要有10个分区，3个副本如何办？还是跟我们上面一样命令行来创建主题就行，当然对于logstash输出的我们也可以提前先定义主题，然后启动logstash 直接往定义好的主题写数据就行啦，命令如下：

[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh –create –zookeeper 192.168.2.22:2181 –replication-factor 3 –partitions 10 –topic TOPIC_NAME

好了，我们将logstash收集到的数据写入到了kafka中了，在实验过程中我使用while脚本测试了如果不断的往kafka写数据的同时停掉两个节点，数据写入没有任何问题。那如何将数据从kafka中读取然后给我们的es集群呢？那下面我们在kafka集群上安装Logstash，安装步骤不再赘述；三台上面的logstash 的配置如下，作用是将kafka集群的数据读取然后转交给es集群，这里为了测试我让他新建一个索引文件，注意这里的输入日志还是messages，主题名称还是“system-messages”

[root@kafka1 etc]# more logstash.conf
input {
kafka {
zk_connect => “192.168.2.22:2181,192.168.2.23:2181,192.168.2.24:2181” #消费者们
topic_id => “system-messages”
codec => plain
reset_beginning => false
consumer_threads => 5
decorate_events => true
}
}

output {
elasticsearch {
hosts => [“192.168.2.18:9200”,”192.168.2.19:9200”]
index => “test-system-messages-%{+YYYY-MM}” #为了区分之前实验，我这里新生成的所以名字为“test-system-messages-%{+YYYY-MM}”
}
}

在三台kafka上面启动Logstash，注意我这里是在命令行启动的；

[root@kafka1 etc]# pwd
/usr/local/logstash/etc
[root@kafka1 etc]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf
[root@kafka2 etc]# pwd
/usr/local/logstash/etc
[root@kafka2 etc]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf
[root@kafka3 etc]# pwd
/usr/local/logstash/etc
[root@kafka3 etc]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf

在webserver1上写入测试内容，即webserver1上面利用message这个文件来测试，我先将其清空，然后启动

[root@webserver1 etc]# >/var/log/messages
[root@webserver1 etc]# echo “我将通过kafka集群达到es集群哦^0^” >> /var/log/messages

#启动logstash,让其读取messages中的内容

下图为我在客户端写入到kafka集群的同时也将其输入到终端，这里写入了三条内容 [

6](https://qcloud.coding.net/u/guomaoqiu/p/guomaoqiu/git/raw/master/uploads/2015/11/6.png)](https://qcloud.coding.net/u/guomaoqiu/p/guomaoqiu/git/raw/master/uploads/2015/11/6.png) 而下面三张图侧可以看出，三台Logstash 很平均的从kafka集群当中读取出来了日志内容 [![7](https://qcloud.coding.net/u/guomaoqiu/p/guomaoqiu/git/raw/master/uploads/2015/11/7.png)](https://qcloud.coding.net/u/guomaoqiu/p/guomaoqiu/git/raw/master/uploads/2015/11/7.png) [![9](https://qcloud.coding.net/u/guomaoqiu/p/guomaoqiu/git/raw/master/uploads/2015/11/9.png)](https://qcloud.coding.net/u/guomaoqiu/p/guomaoqiu/git/raw/master/uploads/2015/11/9.png) [![8](https://qcloud.coding.net/u/guomaoqiu/p/guomaoqiu/git/raw/master/uploads/2015/11/8.png)](https://qcloud.coding.net/u/guomaoqiu/p/guomaoqiu/git/raw/master/uploads/2015/11/8.png) 再来看看我们的es管理界面 [![10](https://qcloud.coding.net/u/guomaoqiu/p/guomaoqiu/git/raw/master/uploads/2015/11/10.png)](https://qcloud.coding.net/u/guomaoqiu/p/guomaoqiu/git/raw/master/uploads/2015/11/10.png) ok ,看到了吧，流程差不多就是下面酱紫咯 [![111](https://qcloud.coding.net/u/guomaoqiu/p/guomaoqiu/git/raw/master/uploads/2015/11/111.png)

由于篇幅较长，我将 4.Kibana部署; 5.Nginx负载均衡Kibana请求; 6.案例：nginx日志收集以及MySQL慢日志收集; 7.Kibana报表基本使用; 放到下一篇博客。

ELK+Kafka 企业日志收集平台(一)

背景：

ELK架构拓扑：

ES集群安装配置;

Logstash客户端安装配置;

Kafka集群安装配置;

谢谢大爷~