我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

Spring Boot整合ELK实现日志采集与监控

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

Spring Boot整合ELK实现日志采集与监控

Spring Boot整合ELK实现日志采集与监控

前言

在分布式项目中,可以采用ELK来作为日志的收集与分析系统,提供一个统一的入口来对日志进行收集,访问和管理。本文主要演示Spring Boot项目与ELK整合来实现日志的采集与监控。

架构图示

本次测试工程中,采用的架构如下图所示,微服务通过TCP协议将日志提供给Logstach,Logstach对日志数据进行采集和转换之后,将日志数据发送到Elasticsearch存储库,然后再通过Kibana对日志数据进行可视化的呈现。

当然还有很多种不同的实现方案,比如可以通过Beats替代Logstash,或者可以与消息队列集成,通过生产消费的模式来提升日志数据的可靠性等等,大家有兴趣可以自行了解一下,官方也有一些图示与讲解,具体可以参考:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/deploying-and-scaling.html

ELK搭建

本次搭建使用的是docker的方式,具体使用的软件版本如下(本次用于测试,数据目录未挂载出来):

elasticsearch7.14.2
logstash7.14.2
kibana7.14.2
docker20.10.10
docker-compose1.29.2

在docker中创建一个自定义网络elk,elasticsearch、logstash、kibana服务都基于该网络:

docker network create elk # 创建自定义网络

启动elasticsearch:

docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" --name elasticsearch --network elk -d elasticsearch:7.14.2

通过http://localhost:9200访问,可以看到如下信息,说明elasticsearch启动成功:

启动kibana,这边指定了elasticsearch的地址,不指定的话默认是http://elasticsearch:9200:

docker run -p 5601:5601 -e "ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200" --name kibana --network elk -d kibana:7.14.2

启动完成之后,通过http://localhost:5601可以访问kibana:

启动logstash:

docker run -it -p 4560:4560 -p 4570:4570 -p 4580:4580 -v /Users/yuanzhihao/elk/logstash/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf --name logstash --network elk -d logstash:7.14.2

logstash对外开放了三个端口,这样可以将不同类型的日志投送到不同的端口,对日志进行分类管理,比如运行日志,安全日志,操作日志等等。同时还需要挂载一个logstash.conf配置文件,具体配置如下:

input {
  tcp {
    mode => "server" # 模式指定为server模式
    host => "0.0.0.0" # server模式时 ip地址是本机
    port => 4560 # 指定监听端口
    codec => json_lines # 指定输入数据的解码器 使用json格式
    type => info # 日志的类型
	}
  tcp {
    mode => "server"
    host => "0.0.0.0"
    port => 4570
    codec => json_lines
    type => operation
  }
  tcp {
    mode => "server"
    host => "0.0.0.0"
    port => 4580
    codec => json_lines
    type => security
  }
}

output {
  stdout {
    codec => rubydebug # 可以在logstash控制台输出日志 默认就是rubydebug
  }
  
  if [type] == "info" {
    elasticsearch {
      hosts => "elasticsearch:9200"
      index => "info-log-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }

  if [type] == "operation" {
    elasticsearch {
      hosts => "elasticsearch:9200"
      index => "operation-log-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }

  if [type] == "security" {
    elasticsearch {
      hosts => "elasticsearch:9200"
      index => "security-log-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }
} 

这边的input输入用到的是Logstash提供的一个TCP的一个插件,我新增了一个type表示日志的类型,有关于TCP插件的具体参数说明可以参考:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-tcp.html

同时,Logstash配置文件中也是支持条件表达式的,参考:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/event-dependent-configuration.html#conditionals,这边是对日志做了一个分类的处理,不同类型的日志对应不同的端口,然后在elasticsearch上面创建不同的索引。

也可以通过docker-compose的方式,启动elk,docker-compose.yml配置文件如下:

version: '2.2'
services:
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:7.14.2
    container_name: elasticsearch
    environment:
      - discovery.type=single-node
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
    networks:
      - elk
  kibana:
    image: kibana:7.14.2
    container_name: kibana
    depends_on:
      - elasticsearch
    environment:
      - ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200
    ports:
      - 5601:5601
    networks:
      - elk
  logstash:
    image: logstash:7.14.2
    container_name: logstash
    environment:
      - node.name=es01
    volumes:
      - /Users/yuanzhihao/elk/logstash/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf
    ports:
      - 4560:4560
      - 4570:4570
      - 4580:4580
    networks:
      - elk
networks:
  elk:
    driver: bridge

通过命令启动,效果和上面docker启动一样

docker-compose -f docker-compose.yml up -d

Spring Boot工程配置

Spring Boot项目的maven的pom文件配置如下,需要添加logstash-logback-encoder依赖:

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>net.logstash.logback</groupId>
    <artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
    <version>6.6</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>

在代码中添加日志打印:


@SpringBootApplication
@RestController
@Slf4j
public class Application {
    private static final Logger operationLog = LoggerFactory.getLogger("operation");
    private static final Logger securityLog = LoggerFactory.getLogger("security");

    @GetMapping("/hello")
    public String hello() {
        log.info("hello info log");
        operationLog.info("hello operation log");
        securityLog.info("hello security log");
        return "Hello elk demo";
    }

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

在resources目录下添加logback-spring.xml配置文件,根据日志类型输出到logstash开放出来的对应的端口:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/base.xml"/>
    <springProperty scope="context" name="applicationName" source="spring.application.name"/>

    <appender name="infoLogstash" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <destination>localhost:4560</destination>
        <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder">
            <!--添加applicationName字段 -->
            <customFields>{"applicationName":"${applicationName}"}</customFields>
        </encoder>
    </appender>

    <appender name="operationLogstash" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <destination>localhost:4570</destination>
        <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder">
            <customFields>{"applicationName":"${applicationName}"}</customFields>
        </encoder>
    </appender>

    <appender name="securityLogstash" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <destination>localhost:4580</destination>
        <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder">
            <customFields>{"applicationName":"${applicationName}"}</customFields>
        </encoder>
    </appender>

    <logger name="operation" level="info">
        <appender-ref ref="operationLogstash"/>
    </logger>

    <logger name="security" level="info">
        <appender-ref ref="securityLogstash"/>
    </logger>

    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="infoLogstash"/>
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
    </root>
</configuration>

验证

查看logstash是否接收到日志

启动Spring Boot项目。可以看到logstash控制台会打印对应的日志,说明logstash已经接收到工程传过来的日志,logstash验证ok。

查看索引是否已经生效

访问http://localhost:9200/_cat/indices,这个可以查出来所有在elasticsearch上面创建的索引,可以看到我们的索引都已经生效了。

日志分析

创建索引模式

访问http://localhost:5601/app/management/kibana/indexPatterns地址,选择右上角Create index pattern创建索引模式


输入索引名称,这边输入operation-log-*

之后在配置中选择@timestamp,并创建索引

查看日志

转到http://localhost:5601/app/discover看板页面,可以看见我们创建的所有的索引,添加Filter可以对字段进行过滤,筛选出我们需要的日志信息。

结语

本次elk的整合的demo就到这边,这个也差不多是我们项目目前使用的场景了,比较简单。如果有问题可以留言。

参考地址:https://auth0.com/blog/spring-boot-logs-aggregation-and-monitoring-using-elk-stack

代码链接:https://github.com/yzh19961031/blogDemo/tree/master/elkDemo

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

Spring Boot整合ELK实现日志采集与监控

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

猜你喜欢

监控Agent集成Lua引擎怎么实现多维度日志采集

监控Agent集成Lua引擎怎么实现多维度日志采集,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。在监控系统中,日志处理就是采集服务运行时生成的原始日志,根据用户配置的解析规
2023-06-05

编程热搜

  • Python 学习之路 - Python
    一、安装Python34Windows在Python官网(https://www.python.org/downloads/)下载安装包并安装。Python的默认安装路径是:C:\Python34配置环境变量:【右键计算机】--》【属性】-
    Python 学习之路 - Python
  • chatgpt的中文全称是什么
    chatgpt的中文全称是生成型预训练变换模型。ChatGPT是什么ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列
    chatgpt的中文全称是什么
  • C/C++中extern函数使用详解
  • C/C++可变参数的使用
    可变参数的使用方法远远不止以下几种,不过在C,C++中使用可变参数时要小心,在使用printf()等函数时传入的参数个数一定不能比前面的格式化字符串中的’%’符号个数少,否则会产生访问越界,运气不好的话还会导致程序崩溃
    C/C++可变参数的使用
  • css样式文件该放在哪里
  • php中数组下标必须是连续的吗
  • Python 3 教程
    Python 3 教程 Python 的 3.0 版本,常被称为 Python 3000,或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容。 Python
    Python 3 教程
  • Python pip包管理
    一、前言    在Python中, 安装第三方模块是通过 setuptools 这个工具完成的。 Python有两个封装了 setuptools的包管理工具: easy_install  和  pip , 目前官方推荐使用 pip。    
    Python pip包管理
  • ubuntu如何重新编译内核
  • 改善Java代码之慎用java动态编译

目录