SpringBoot+Kafka+ELK 完成海量日志收集(超详细)

标签: springboot kafka elk | 发表时间:2022-03-02 02:24 | 作者:MarkerHub
出处:https://juejin.cn/tag/%E6%9E%B6%E6%9E%84

来源:jiandansuifeng.blog.csdn.net/article/details/107361190

整体流程大概如下:

MarkerHub

服务器准备

在这先列出各服务器节点,方便同学们在下文中对照节点查看相应内容

MarkerHub

SpringBoot项目准备

引入log4j2替换SpringBoot默认log,demo项目结构如下:

MarkerHub

pom

  <dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        <!--  排除spring-boot-starter-logging -->
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency> 
 <!-- log4j2 -->
 <dependency>
     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
     <artifactId>spring-boot-starter-log4j2</artifactId>
 </dependency> 
   <dependency>
     <groupId>com.lmax</groupId>
     <artifactId>disruptor</artifactId>
     <version>3.3.4</version>
   </dependency> 
</dependencies> 

log4j2.xml

  <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="INFO" schema="Log4J-V2.0.xsd" monitorInterval="600" >
    <Properties>
        <Property name="LOG_HOME">logs</Property>
        <property name="FILE_NAME">collector</property>
        <property name="patternLayout">[%d{yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZZ}] [%level{length=5}] [%thread-%tid] [%logger] [%X{hostName}] [%X{ip}] [%X{applicationName}] [%F,%L,%C,%M] [%m] ## '%ex'%n</property>
    </Properties>
    <Appenders>
        <Console name="CONSOLE" target="SYSTEM_OUT">
            <PatternLayout pattern="${patternLayout}"/>
        </Console>  
        <RollingRandomAccessFile name="appAppender" fileName="${LOG_HOME}/app-${FILE_NAME}.log" filePattern="${LOG_HOME}/app-${FILE_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log" >
          <PatternLayout pattern="${patternLayout}" />
          <Policies>
              <TimeBasedTriggeringPolicy interval="1"/>
              <SizeBasedTriggeringPolicy size="500MB"/>
          </Policies>
          <DefaultRolloverStrategy max="20"/>         
        </RollingRandomAccessFile>
        <RollingRandomAccessFile name="errorAppender" fileName="${LOG_HOME}/error-${FILE_NAME}.log" filePattern="${LOG_HOME}/error-${FILE_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log" >
          <PatternLayout pattern="${patternLayout}" />
          <Filters>
              <ThresholdFilter level="warn" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
          </Filters>              
          <Policies>
              <TimeBasedTriggeringPolicy interval="1"/>
              <SizeBasedTriggeringPolicy size="500MB"/>
          </Policies>
          <DefaultRolloverStrategy max="20"/>         
        </RollingRandomAccessFile>            
    </Appenders>
    <Loggers>
        <!-- 业务相关 异步logger -->
        <AsyncLogger name="com.bfxy.*" level="info" includeLocation="true">
          <AppenderRef ref="appAppender"/>
        </AsyncLogger>
        <AsyncLogger name="com.bfxy.*" level="info" includeLocation="true">
          <AppenderRef ref="errorAppender"/>
        </AsyncLogger>       
        <Root level="info">
            <Appender-Ref ref="CONSOLE"/>
            <Appender-Ref ref="appAppender"/>
            <AppenderRef ref="errorAppender"/>
        </Root>         
    </Loggers>
</Configuration>

IndexController

测试Controller,用以打印日志进行调试

  @Slf4j
@RestController
public class IndexController {

 @RequestMapping(value = "/index")
 public String index() {
  InputMDC.putMDC();
  
  log.info("我是一条info日志");
  
  log.warn("我是一条warn日志");

  log.error("我是一条error日志");
  
  return "idx";
 }


 @RequestMapping(value = "/err")
 public String err() {
  InputMDC.putMDC();
  try {
   int a = 1/0;
  } catch (Exception e) {
   log.error("算术异常", e);
  }
  return "err";
 }
 
}

InputMDC

用以获取log中的 [%X{hostName}][%X{ip}][%X{applicationName}]三个字段值

  @Component
public class InputMDC implements EnvironmentAware {

 private static Environment environment;
 
 @Override
 public void setEnvironment(Environment environment) {
  InputMDC.environment = environment;
 }
 
 public static void putMDC() {
  MDC.put("hostName", NetUtil.getLocalHostName());
  MDC.put("ip", NetUtil.getLocalIp());
  MDC.put("applicationName", environment.getProperty("spring.application.name"));
 }

}

NetUtil

  public class NetUtil {   
 
 public static String normalizeAddress(String address){
  String[] blocks = address.split("[:]");
  if(blocks.length > 2){
   throw new IllegalArgumentException(address + " is invalid");
  }
  String host = blocks[0];
  int port = 80;
  if(blocks.length > 1){
   port = Integer.valueOf(blocks[1]);
  } else {
   address += ":"+port; //use default 80
  } 
  String serverAddr = String.format("%s:%d", host, port);
  return serverAddr;
 }
 
 public static String getLocalAddress(String address){
  String[] blocks = address.split("[:]");
  if(blocks.length != 2){
   throw new IllegalArgumentException(address + " is invalid address");
  } 
  String host = blocks[0];
  int port = Integer.valueOf(blocks[1]);
  
  if("0.0.0.0".equals(host)){
   return String.format("%s:%d",NetUtil.getLocalIp(), port);
  }
  return address;
 }
 
 private static int matchedIndex(String ip, String[] prefix){
  for(int i=0; i<prefix.length; i++){
   String p = prefix[i];
   if("*".equals(p)){ //*, assumed to be IP
    if(ip.startsWith("127.") ||
       ip.startsWith("10.") || 
       ip.startsWith("172.") ||
       ip.startsWith("192.")){
     continue;
    }
    return i;
   } else {
    if(ip.startsWith(p)){
     return i;
    }
   } 
  }
  
  return -1;
 }
 
 public static String getLocalIp(String ipPreference) {
  if(ipPreference == null){
   ipPreference = "*>10>172>192>127";
  }
  String[] prefix = ipPreference.split("[> ]+");
  try {
   Pattern pattern = Pattern.compile("[0-9]+\\.[0-9]+\\.[0-9]+\\.[0-9]+");
   Enumeration<NetworkInterface> interfaces = NetworkInterface.getNetworkInterfaces();
   String matchedIp = null;
   int matchedIdx = -1;
   while (interfaces.hasMoreElements()) {
    NetworkInterface ni = interfaces.nextElement();
    Enumeration<InetAddress> en = ni.getInetAddresses(); 
    while (en.hasMoreElements()) {
     InetAddress addr = en.nextElement();
     String ip = addr.getHostAddress();  
     Matcher matcher = pattern.matcher(ip);
     if (matcher.matches()) {  
      int idx = matchedIndex(ip, prefix);
      if(idx == -1) continue;
      if(matchedIdx == -1){
       matchedIdx = idx;
       matchedIp = ip;
      } else {
       if(matchedIdx>idx){
        matchedIdx = idx;
        matchedIp = ip;
       }
      }
     } 
    } 
   } 
   if(matchedIp != null) return matchedIp;
   return "127.0.0.1";
  } catch (Exception e) { 
   return "127.0.0.1";
  }
 }
 
 public static String getLocalIp() {
  return getLocalIp("*>10>172>192>127");
 }
 
 public static String remoteAddress(SocketChannel channel){
  SocketAddress addr = channel.socket().getRemoteSocketAddress();
  String res = String.format("%s", addr);
  return res;
 }
 
 public static String localAddress(SocketChannel channel){
  SocketAddress addr = channel.socket().getLocalSocketAddress();
  String res = String.format("%s", addr);
  return addr==null? res: res.substring(1);
 }
 
 public static String getPid(){
  RuntimeMXBean runtime = ManagementFactory.getRuntimeMXBean();
        String name = runtime.getName();
        int index = name.indexOf("@");
        if (index != -1) {
            return name.substring(0, index);
        }
  return null;
 }
 
 public static String getLocalHostName() {
        try {
            return (InetAddress.getLocalHost()).getHostName();
        } catch (UnknownHostException uhe) {
            String host = uhe.getMessage();
            if (host != null) {
                int colon = host.indexOf(':');
                if (colon > 0) {
                    return host.substring(0, colon);
                }
            }
            return "UnknownHost";
        }
    }
}

启动项目,访问 /index/ero接口,可以看到项目中生成了 app-collector.logerror-collector.log两个日志文件

MarkerHub

我们将Springboot服务部署在192.168.11.31这台机器上。

Kafka安装和启用

kafka下载地址:

http://kafka.apache.org/downloads.html

kafka安装步骤:首先kafka安装需要依赖与zookeeper,所以小伙伴们先准备好zookeeper环境(三个节点即可),然后我们来一起构建kafka broker。

  ## 解压命令:
tar -zxvf kafka_2.12-2.1.0.tgz -C /usr/local/
## 改名命令:
mv kafka_2.12-2.1.0/ kafka_2.12
## 进入解压后的目录,修改server.properties文件:
vim /usr/local/kafka_2.12/config/server.properties
## 修改配置:
broker.id=0
port=9092
host.name=192.168.11.51
advertised.host.name=192.168.11.51
log.dirs=/usr/local/kafka_2.12/kafka-logs
num.partitions=2
zookeeper.connect=192.168.11.111:2181,192.168.11.112:2181,192.168.11.113:2181

## 建立日志文件夹:
mkdir /usr/local/kafka_2.12/kafka-logs

##启动kafka:
/usr/local/kafka_2.12/bin/kafka-server-start.sh /usr/local/kafka_2.12/config/server.properties &

创建两个topic

  ## 创建topic
kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.11.111:2181 --create --topic app-log-collector --partitions 1  --replication-factor 1
kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.11.111:2181 --create --topic error-log-collector --partitions 1  --replication-factor 1 

我们可以查看一下topic情况

  kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.11.111:2181 --topic app-log-test --describe

可以看到已经成功启用了 app-log-collectorerror-log-collector两个topic

MarkerHub

filebeat安装和启用

filebeat下载

  cd /usr/local/software
tar -zxvf filebeat-6.6.0-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local/
cd /usr/local
mv filebeat-6.6.0-linux-x86_64/ filebeat-6.6.0

配置filebeat,可以参考下方yml配置文件

  vim /usr/local/filebeat-5.6.2/filebeat.yml
  ###################### Filebeat Configuration Example #########################
filebeat.prospectors:

- input_type: log

  paths:
    ## app-服务名称.log, 为什么写死,防止发生轮转抓取历史数据
    - /usr/local/logs/app-collector.log
  #定义写入 ES 时的 _type 值
  document_type: "app-log"
  multiline:
    #pattern: '^\s*(\d{4}|\d{2})\-(\d{2}|[a-zA-Z]{3})\-(\d{2}|\d{4})'   # 指定匹配的表达式(匹配以 2017-11-15 08:04:23:889 时间格式开头的字符串)
    pattern: '^\['                              # 指定匹配的表达式(匹配以 "{ 开头的字符串)
    negate: true                                # 是否匹配到
    match: after                                # 合并到上一行的末尾
    max_lines: 2000                             # 最大的行数
    timeout: 2s                                 # 如果在规定时间没有新的日志事件就不等待后面的日志
  fields:
    logbiz: collector
    logtopic: app-log-collector   ## 按服务划分用作kafka topic
    evn: dev

- input_type: log

  paths:
    - /usr/local/logs/error-collector.log
  document_type: "error-log"
  multiline:
    #pattern: '^\s*(\d{4}|\d{2})\-(\d{2}|[a-zA-Z]{3})\-(\d{2}|\d{4})'   # 指定匹配的表达式(匹配以 2017-11-15 08:04:23:889 时间格式开头的字符串)
    pattern: '^\['                              # 指定匹配的表达式(匹配以 "{ 开头的字符串)
    negate: true                                # 是否匹配到
    match: after                                # 合并到上一行的末尾
    max_lines: 2000                             # 最大的行数
    timeout: 2s                                 # 如果在规定时间没有新的日志事件就不等待后面的日志
  fields:
    logbiz: collector
    logtopic: error-log-collector   ## 按服务划分用作kafka topic
    evn: dev
    
output.kafka:
  enabled: true
  hosts: ["192.168.11.51:9092"]
  topic: '%{[fields.logtopic]}'
  partition.hash:
    reachable_only: true
  compression: gzip
  max_message_bytes: 1000000
  required_acks: 1
logging.to_files: true

filebeat启动:

检查配置是否正确

  cd /usr/local/filebeat-6.6.0
./filebeat -c filebeat.yml -configtest
## Config OK

启动filebeat

  /usr/local/filebeat-6.6.0/filebeat &

检查是否启动成功

  ps -ef | grep filebeat

可以看到filebeat已经启动成功

MarkerHub

然后我们访问192.168.11.31:8001/index和192.168.11.31:8001/err,再查看kafka的logs文件,可以看到已经生成了app-log-collector-0和error-log-collector-0文件,说明filebeat已经帮我们把数据收集好放到了kafka上。

logstash安装

我们在logstash的安装目录下新建一个文件夹

  mkdir scrpit

然后cd进该文件,创建一个 logstash-script.conf文件

  cd scrpit
vim logstash-script.conf
  ## multiline 插件也可以用于其他类似的堆栈式信息,比如 linux 的内核日志。
input {
  kafka {
    ## app-log-服务名称
    topics_pattern => "app-log-.*"
    bootstrap_servers => "192.168.11.51:9092"
 codec => json
 consumer_threads => 1 ## 增加consumer的并行消费线程数
 decorate_events => true
    #auto_offset_rest => "latest"
 group_id => "app-log-group"
   }
   
   kafka {
    ## error-log-服务名称
    topics_pattern => "error-log-.*"
    bootstrap_servers => "192.168.11.51:9092"
 codec => json
 consumer_threads => 1
 decorate_events => true
    #auto_offset_rest => "latest"
 group_id => "error-log-group"
   }
   
}

filter {
  
  ## 时区转换
  ruby {
 code => "event.set('index_time',event.timestamp.time.localtime.strftime('%Y.%m.%d'))"
  }

  if "app-log" in [fields][logtopic]{
    grok {
        ## 表达式,这里对应的是Springboot输出的日志格式
        match => ["message", "\[%{NOTSPACE:currentDateTime}\] \[%{NOTSPACE:level}\] \[%{NOTSPACE:thread-id}\] \[%{NOTSPACE:class}\] \[%{DATA:hostName}\] \[%{DATA:ip}\] \[%{DATA:applicationName}\] \[%{DATA:location}\] \[%{DATA:messageInfo}\] ## (\'\'|%{QUOTEDSTRING:throwable})"]
    }
  }

  if "error-log" in [fields][logtopic]{
    grok {
        ## 表达式
        match => ["message", "\[%{NOTSPACE:currentDateTime}\] \[%{NOTSPACE:level}\] \[%{NOTSPACE:thread-id}\] \[%{NOTSPACE:class}\] \[%{DATA:hostName}\] \[%{DATA:ip}\] \[%{DATA:applicationName}\] \[%{DATA:location}\] \[%{DATA:messageInfo}\] ## (\'\'|%{QUOTEDSTRING:throwable})"]
    }
  }
  
}

## 测试输出到控制台:
output {
  stdout { codec => rubydebug }
}


## elasticsearch:
output {

  if "app-log" in [fields][logtopic]{
 ## es插件
 elasticsearch {
       # es服务地址
        hosts => ["192.168.11.35:9200"]
        # 用户名密码      
        user => "elastic"
        password => "123456"
        ## 索引名,+ 号开头的,就会自动认为后面是时间格式:
        ## javalog-app-service-2019.01.23 
        index => "app-log-%{[fields][logbiz]}-%{index_time}"
        # 是否嗅探集群ip:一般设置true;http://192.168.11.35:9200/_nodes/http?pretty
        # 通过嗅探机制进行es集群负载均衡发日志消息
        sniffing => true
        # logstash默认自带一个mapping模板,进行模板覆盖
        template_overwrite => true
    } 
  }
  
  if "error-log" in [fields][logtopic]{
 elasticsearch {
        hosts => ["192.168.11.35:9200"]    
        user => "elastic"
        password => "123456"
        index => "error-log-%{[fields][logbiz]}-%{index_time}"
        sniffing => true
        template_overwrite => true
    } 
  }
  

}

启动logstash

  /usr/local/logstash-6.6.0/bin/logstash -f /usr/local/logstash-6.6.0/script/logstash-script.conf &

等待启动成功,我们再次访问 192.168.11.31:8001/err

可以看到控制台开始打印日志

MarkerHub

ElasticSearch与Kibana

MarkerHub

ES和Kibana的搭建之前没写过博客,网上资料也比较多,大家可以自行搜索。

搭建完成后,访问Kibana的管理页面 192.168.11.35:5601,选择Management -> Kinaba - Index Patterns

MarkerHub

然后Create index pattern

  • index pattern 输入  app-log-*
  • Time Filter field name 选择 currentDateTime

这样我们就成功创建了索引。

我们再次访问 192.168.11.31:8001/err,这个时候就可以看到我们已经命中了一条log信息

MarkerHub

里面展示了日志的全量信息

MarkerHub

到这里,我们完整的日志收集及可视化就搭建完成了!


推荐3个原创springboot+Vue项目,有完整视频讲解与文档和源码:

【dailyhub】【实战】带你从0搭建一个Springboot+elasticsearch+canal的完整项目

【VueAdmin】手把手教你开发SpringBoot+Jwt+Vue的前后端分离后台管理系统

【VueBlog】基于SpringBoot+Vue开发的前后端分离博客项目完整教学

有任何疑问,来我的公众号【 Java问答社】问我

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日志收集:ETL,ELK以及Kafka/Redis - S.Mona

- -
其实一直都想写ELK的,毕竟在公司做了一年的日志ETL的工作,而且经历了上个世纪遗留的日志收集方案到现在流行的日志收集方案的变更,但是一直都没有找到合适的时间和机会写这一篇文章,趁着寒冬需求量下降没有那么忙碌就做了. ELK是Elastic公司的产品,elastic公司最远近闻名的就是他的ElasticSearch,这也是ELK中的’E’,其他’L’和’K’,分别是指Logstash以及Kibana.

SpringBoot-Metrics监控

- -
Metrics基本上是成熟公司里面必须做的一件事情,简单点来说就是对应用的监控,之前在一些技术不成熟的公司其实是不了解这种概念,因为业务跟技术是相关的. 当业务庞大起来,技术也会相对复杂起来,对这些复杂的系统进行监控就存在必要性了,特别是在soa化的系统中,完整一个软件的功能分布在各个系统中,针对这些功能进行监控就更必要了.

kafka监控之kafka-run-class.sh

- - 开源软件 - ITeye博客
kafka自带了很多工具类,在源码kafka.tools里可以看到:. 这些类该如何使用呢,kafka的设计者早就为我们考虑到了,在${KAFKA_HOME}/bin下,有很多的脚本,其中有一个kafka-run-class.sh,通过这个脚本,可以调用其中的tools的部分功能,如调用kafka.tools里的ConsumerOffsetChecker.scala,.

闲扯kafka mq

- - 开源软件 - ITeye博客
本文主要讲解关于kafka mq的设计思想及个人理解. 关于kafka的详细信息,大家可以参考官网的文献 http://kafka.apache.org/documentation.html这是一篇相当不错的文章,值得仔细研读. 第一个问题:消息队列(Message Queue)是干嘛用的. 首先,要对消息队列有一个基本的理解.

Kafka优化

- - ITeye博客
配置优化都是修改server.properties文件中参数值. 1.网络和io操作线程配置优化. # broker处理消息的最大线程数. # broker处理磁盘IO的线程数. 一般num.network.threads主要处理网络io,读写缓冲区数据,基本没有io等待,配置线程数量为cpu核数加1.

Kafka Connect简介

- - 鸟窝
Kafka 0.9+增加了一个新的特性 Kafka Connect,可以更方便的创建和管理数据流管道. 它为Kafka和其它系统创建规模可扩展的、可信赖的流数据提供了一个简单的模型,通过 connectors可以将大数据从其它系统导入到Kafka中,也可以从Kafka中导出到其它系统. Kafka Connect可以将完整的数据库注入到Kafka的Topic中,或者将服务器的系统监控指标注入到Kafka,然后像正常的Kafka流处理机制一样进行数据流处理.

kafka consumer group offset

- - 开源软件 - ITeye博客
     kafka0.9及以前版本kafka offset 保存在zookeeper, 因频繁读写zookeeper性能不高;从0.10开始,主题分区offset存储于kafka独立主题中.     管理监控kafka主题及分区offset至关重要,原网上很开源流行工具KafkaOffsetMonitor、kafka-manager,旧版offset保存于zookeeper,kafka consumer无相应API,从kafka0.10.1.1以后提供相应API读取主题分区offset(也可以调用KafkaClient API,kafka管理API由scala语言编写).

SpringBoot的事务管理

- - ImportNew
Springboot内部提供的事务管理器是根据autoconfigure来进行决定的. 比如当使用jpa的时候,也就是pom中加入了spring-boot-starter-data-jpa这个starter之后(之前我们分析过 springboot的自动化配置原理). Springboot会构造一个JpaTransactionManager这个事务管理器.

springboot aop日志记录

- - 编程语言 - ITeye博客
一、POM增加AOP JAR包. 三、SysAspect类. 注:@annotation(cn.com.hfai.controller.system.Logweb) 一定要指定Logweb类. 四、在Controller类的方法之上加上注解 @Logweb 即可. 注:这个只是打印在控制台上,若想放到数据库中,则需要增加操作数据库的业务代码.