Docker 一键部署ELK 7.1.1分布式集群（多机版）

发表于 更新于 分类于 本文字数： 13k 阅读时长 ≈ 12 分钟

# 一. ELK Stack 简介

  ELK 是 Elasticsearch、Logstrash 和 Kibana 的缩写，它们代表的是一套成熟的日志管理系统，ELK Stack 已经成为目前最流行的集中式日志解决管理方案。

Elasticsearch：分布式搜索和分析引擎，具有高可伸缩、高可靠和易管理等特点。基于 Apache Lucene 构建，能对大容量的数据进行接近实时的存储、搜索和分析操作。通常被用作某些应用的基础搜索引擎，使其具有复杂的搜索功能；
Logstash：数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置；
Kibana：数据分析和可视化平台。通常与 Elasticsearch 配合使用，对其中数据进行搜索、分析和以统计图表的方式展示；
Filebeat：ELK 协议栈的新成员，一个轻量级开源日志文件数据搜集器，基于 Logstash-Forwarder 源代码开发是对它的替代。在需要采集日志数据的服务上安装 Filebeat，并指定日志目录或日志文件后，Filebeat 就能读取日志文件数据，迅速发送到 Logstash 进行解析，或直接发送到 Elasticsearch 进行集中式存储和分析。

# 二。基于 Filebeat 分布式集群架构部署方案

  前面提到 Filebeat 已经完全替代了 Logstash-Forwarder 成为新一代的日志采集器，同时鉴于它轻量、安全等特点，越来越多人开始使用它。具体基于 Filebeat 的 ELK 分布式集中日志解决方案架构如图所示:
ELK 分布式集群部署

# 三。软件版本

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Kibana:7.1.1
Filebeat:7.1.1
Logstash:7.1.1
Elasticsearch:7.1.1
Elasticsearch Head:5

# 四。环境构建

  由于个人不怎么喜欢在 windows 宿主机上安装各种服务，故在虚拟机里面安装 Linux 系统进行部署；个人觉得虚拟机安装服务的好处有如下几点:
  1> 娱乐时提升电脑性能，如果服务都装在宿主机上，当你不做开发时这些服务也会随系统启动而启动，同时占用电脑部分性能问题；
  2> 提升效率，把服务装在虚拟机 Linux 系统中，就算我们电脑系统重装了，我们只用安装虚拟机然后直接启动已经装好服务的 Linux 系统即可开干，同时还可以复制给他人或者其他电脑使用等；

# 1. 虚拟机安装 Linux

各位自行百度，这里就不教大家如何安装 [大家如有需要虚拟机安装 Linux 系统配置教程可以留言]，本文主要目的是 Docker Compose 部署 ELK 7.1.1 分布式集群
虚拟机: Oracle VM VirtualBox (相对于 VMware 轻得多，推荐使用，当然大家可以随意，重点不在虚拟机工具)
ELK 分布式集群部署

Linux 系统分配:
  注: es-node1 默认为初始主节点，不存储数据！其他两个分别为从节点，当 node1 宕机或者服务出问题时，其他两个节点会进行主节点选举，选中的节点就晋升为 master。当 node1 修复后默认会加入到 ES 集群中，并以 slave 角色存在。
ELK 分布式集群部署

ES Head 效果:
ELK 分布式集群部署

Kibana 日志分析效果:
ELK 分布式集群部署

Kibana 集群监控效果:
ELK 分布式集群部署

# 2. 安装 Docker

  Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux 或 Windows 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。
  安装教程: Centos7 安装 Docker CE

# 3. 安装 Docker Compose

  使用 Docker Compose 可以轻松、高效的管理容器，它是一个用于定义和运行多容器 Docker 的应用程序工具。
  官网安装教程: 安装 Docker Compose

# 4. 配置镜像加速器

  阿里云地址: [容器镜像服务](https://cr.console.aliyun.com/?spm=5176.12818093.recent.dcr.568016d0d359YZ  官网安装教程: 安装 Docker Compose
  针对 Docker 客户端版本大于 1.10.0 的用户，可以通过修改 daemon 配置文件 /etc/docker/daemon.json 来使用加速器

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sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
  "registry-mirrors": ["https://阿里云容器镜像服务获取地址.aliyuncs.com"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

# 五。注意事项

# 1. 启动报错

[1]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]（elasticsearch 用户拥有的内存权限太小，至少需要 262144）
解决办法：

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# 修改配置sysctl.conf
[root@localhost ~]# vi /etc/sysctl.conf
# 添加下面配置：
vm.max_map_count=262144
# 重新加载：
[root@localhost ~]# sysctl -p
# 最后重新启动elasticsearch，即可启动成功。

# 2. Docker 命令自动补全

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# 安装依赖工具bash-complete
[root@localhost ~]# yum install -y bash-completion
[root@localhost ~]# source /usr/share/bash-completion/completions/docker
[root@localhost ~]# source /usr/share/bash-completion/bash_completion

# 3. 虚拟机磁盘不足

high disk watermark [90%] exceeded on [Hr7ZULQGSGCu9WDsYgLhsA][es-slave1][/usr/share/elasticsearch/data/nodes/0] free: 631.1mb[9.9%], shards will be relocated away from this node
※ 虚拟机安装 Linux 系统时可以避免此问题，磁盘空间设为 30G
解决方法:
1> Linux 系统磁盘扩容；
2> 重装虚拟机，并把磁盘存储设大一点 [建议: 30G];

# 4. 集群异常

master not discovered yet, this node has not previously joined a bootstrapped (v7+) cluster, and this node must discover master-eligible nodes [es-node1] to bootstrap a cluster: have discovered []; discovery will continue using [192.168.0.110:9300, 192.168.0.111:9300, 192.168.0.112:9300] from hosts providers and [{es-node2}{5XZDDaJCSVify-_Y01NFOw}{XQbK-jmhQ12XIPYh8UnZNA}{172.18.0.2}{172.18.0.2:9300}{ml.machine_memory=1927475200, xpack.installed=true, ml.max_open_jobs=20}] from last-known cluster state; node term 0, last-accepted version 0 in term 0
1> 防火墙开放 ES 端口:

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# 防火墙开启ES TCP端口
[root@es-node1 ~]# firewall-cmd --zone=public --add-port=9200/tcp --permanent
[root@es-node1 ~]# firewall-cmd --zone=public --add-port=9300/tcp --permanent
# spring boot application
[root@es-node1 ~]# firewall-cmd --zone=public --add-port=60/tcp --permanent
# logstash
[root@es-node1 ~]# firewall-cmd --zone=public --add-port=5044/tcp --permanent
# 重新载入
[root@es-node1 ~]# firewall-cmd --reload

2> 发布主机 IP, 修改 ES 配置文件 (es-master.yml/es-slave1.yml/es-slave2.yml) 并添加如下属性:

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[root@es-node1 ~]# vi ./es-master.yml
# 配置发布主机IP
network.publish_host: 192.168.0.110
[root@es-node1 ~]# ./init.sh
[root@es-node1 ~]# docker logs -f es-master
...
{"type": "server", "timestamp": "2019-08-12T15:44:06,265+0000", "level": "INFO", "component": "o.e.t.TransportService", "cluster.name": "es-cluster", "node.name": "es-node1",  "message": "publish_address {192.168.0.110:9300}, bound_addresses {0.0.0.0:9300}"  }
...

# 六。核心配置文件

  按照上面的步骤来，特别是注意事项的几个点处理好，基本上直接部署服务问题不大（经过多次顽强测试），基本上坑已踩完，相关配置文件也会贴出来，供大家参考。不会 Docker 基本操作的建议大家去了解了解！！！

# 1. node1-master

1> docker-compose.yml

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version: "3"
services:
  nginx:
    container_name: lmay-nginx
    image: nginx:1.16
    restart: always
    ports:
      - 80:80
      - 443:443
    volumes:
      - ./nginx/www:/usr/share/nginx/html
      - ./nginx/conf/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
      - ./nginx/logs:/var/log/nginx

  es-master:
    container_name: es-master
    hostname: es-master
    image: elasticsearch:7.1.1
    restart: always
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
    # 配置网络模式
#    network_mode: "host"
    volumes:
      - ./elasticsearch/master/conf/es-master.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
      - ./elasticsearch/master/data:/usr/share/elasticsearch/data
      - ./elasticsearch/master/logs:/usr/share/elasticsearch/logs
    environment:
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"

  es-head:
    container_name: es-head
    image: mobz/elasticsearch-head:5
    restart: always
    ports:
      - 9100:9100
    depends_on:
      - es-master

  kibana:
    container_name: kibana
    hostname: kibana
    image: kibana:7.1.1
    restart: always
    ports:
      - 5601:5601
    volumes:
      - ./kibana/conf/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml
    environment:
      - elasticsearch.hosts=http://192.168.0.110:9200
    depends_on:
      - es-master

  filebeat:
    # 容器名称
    container_name: filebeat
    # 主机名称
    hostname: filebeat
    # 镜像
    image: docker.elastic.co/beats/filebeat:7.1.1
    # 重启机制
    restart: always
    # 持久化挂载
    volumes:
      - ./filebeat/conf/filebeat.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml
      # 映射到容器中[作为数据源]
      - ./logs:/home/project/spring-boot-elasticsearch/logs
      - ./filebeat/logs:/usr/share/filebeat/logs
      - ./filebeat/data:/usr/share/filebeat/data
    # 将指定容器连接到当前连接，可以设置别名，避免ip方式导致的容器重启动态改变的无法连接情况
    links:
      - logstash
    # 依赖服务[可无]
    depends_on:
      - es-master

  logstash:
    container_name: logstash
    hostname: logstash
    image: logstash:7.1.1
    command: logstash -f ./conf/logstash-filebeat.conf
    restart: always
    volumes:
      # 映射到容器中
      - ./logstash/conf/logstash-filebeat.conf:/usr/share/logstash/conf/logstash-filebeat.conf
      - ./logstash/conf/logstash.yml:/usr/share/logstash/config/logstash.yml
    environment:
      - elasticsearch.hosts=http://192.168.0.110:9200
    ports:
      - 5044:5044
    depends_on:
      - es-master

  spring-boot-elasticsearch:
    container_name: spring-boot-elasticsearch
    hostname: spring-boot-elasticsearch
    image: lmay/spring-boot-elasticsearch:1.0
    restart: always
    working_dir: /home
    # 编译
    build: .
    ports:
      - 60:60
    volumes:
      - ./logs:/logs
    depends_on:
      - es-master
    command: mvn clean spring-boot:run -Dspring-boot.run.profiles=docker

2> es-master.yml

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# 集群名称
cluster.name: es-cluster
# 节点名称
node.name: es-node1
# 是否可以成为master节点
node.master: true
# 是否允许该节点存储数据,默认开启
node.data: false
# 网络绑定
network.host: 0.0.0.0
network.publish_host: 192.168.0.110
# 设置对外服务的http端口
http.port: 9200
# 设置节点间交互的tcp端口
transport.port: 9300
# 集群发现
discovery.seed_hosts:
  - 192.168.0.110
  - 192.168.0.111
  - 192.168.0.112
# 手动指定可以成为 mater 的所有节点的 name 或者 ip，这些配置将会在第一次选举中进行计算
cluster.initial_master_nodes:
  - es-node1
# 支持跨域访问
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
# 安全认证
xpack.security.enabled: false
#http.cors.allow-headers: "Authorization"

3> filebeat.yml

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filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    # 当前目录下的所有.log文件
    - /home/project/spring-boot-elasticsearch/logs/*.log
  multiline.pattern: ^\[
  multiline.negate: true
  multiline.match: after

filebeat.config.modules:
  path: ${path.config}/modules.d/*.yml
  reload.enabled: false

setup.template.settings:
  index.number_of_shards: 1

setup.dashboards.enabled: false

setup.kibana:
  host: "http://192.168.0.110:5601"

# 不直接传输至ES
#output.elasticsearch:
# hosts: ["http://es-master:9200"]
# index: "filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd}"

output.logstash:
  hosts: ["192.168.0.110:5044"]

processors:
  - add_host_metadata: ~
  - add_cloud_metadata: ~

4> kibana.yml

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# 服务端口
server.port: 5601
# 服务IP
server.host: "0.0.0.0"
# ES
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.0.110:9200", "http://192.168.0.111:9200", "http://192.168.0.112:9200"]
# 汉化
i18n.locale: "zh-CN"

5> logstash.yml

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# X-Pack Monitoring
xpack.monitoring.enabled: true
xpack.monitoring.elasticsearch.hosts: ["http://192.168.0.110:9200", "http://192.168.0.111:9200", "http://192.168.0.112:9200"]

# X-Pack Management
xpack.management.enabled: false

6> logstash-filebeat.conf
  Logstash 日志数据收集、过滤、存储.

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input {
    # 来源beats
    beats {
        # 端口
        port => "5044"
    }
}
# 分析、过滤插件，可以多个
filter {
    grok {
        match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}"}
    }
    geoip {
        source => "clientip"
    }
}
output {
    # 选择elasticsearch
    elasticsearch {
        hosts => ["http://192.168.0.110:9200", "http://192.168.0.111:9200", "http://192.168.0.112:9200"]
        index => "%{[@metadata][beat]}-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
}

7> Dockerfile
  app 测试应用 Docker 镜像生成文件；

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FROM java:8
MAINTAINER lmay Zhou <lmay@lmaye.com>
VOLUME /tmp
ADD ./spring-boot-elasticsearch-1.0.1-SNAPSHOT.jar /app/
ENTRYPOINT ["java", "-Xmx200m", "-jar", "/app/spring-boot-elasticsearch-1.0.1-SNAPSHOT.jar"]

EXPOSE 60

8> nginx.conf
  app 测试应用集群测试配置；

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worker_processes  1;
events {
    worker_connections  1024;
}

http {
    include       mime.types;
    default_type  application/octet-stream;
    sendfile        on;
    keepalive_timeout  65;
    # Nginx 负载均衡实现服务器的集群
    upstream spring-boot-es {
        #weight 权重（数字越大，表明请求到的机会越大）
        server 192.168.0.111:60 weight=5;
        server 192.168.0.112:60 weight=5;
        # 备份服务器
        server 192.168.0.110:60 backup;
    }

    server {
        listen       80;
        server_name  localhost;

        location / {
            proxy_pass http://spring-boot-es;
            proxy_set_header Host $host;
            # proxy_set_header X-Forwarded-Host $server_name;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        }

        error_page   500 502 503 504  /50x.html;
        location = /50x.html {
            root   html;
        }
    }
}

9> init.sh（部署 Shell 脚本）
  脚本文件内容太多，稍后见码云；

# 2. node2-slave/node3-slave

1> docker-compose.yml

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version: "3"
services:
  es-slave1:
    container_name: es-slave1
    image: elasticsearch:7.1.1
    restart: always
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
    # 配置网络模式
#    network_mode: "host"
    volumes:
      - ./elasticsearch/slave1/conf/es-slave1.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
      - ./elasticsearch/slave1/data:/usr/share/elasticsearch/data
      - ./elasticsearch/slave1/logs:/usr/share/elasticsearch/logs
    environment:
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"

  filebeat:
    # 容器名称
    container_name: filebeat
    # 主机名称
    hostname: filebeat
    # 镜像
    image: docker.elastic.co/beats/filebeat:7.1.1
    # 重启机制
    restart: always
    # 持久化挂载
    volumes:
      - ./filebeat/conf/filebeat.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml
      # 映射到容器中[作为数据源]
      - ./logs:/home/project/spring-boot-elasticsearch/logs
      - ./filebeat/logs:/usr/share/filebeat/logs
      - ./filebeat/data:/usr/share/filebeat/data

  spring-boot-elasticsearch:
    container_name: spring-boot-elasticsearch
    hostname: spring-boot-elasticsearch
    image: lmay/spring-boot-elasticsearch:1.0
    restart: always
    working_dir: /home
    # 编译
    build: .
    ports:
      - 60:60
    volumes:
      - ./logs:/logs
    depends_on:
      - es-slave1
    command: mvn clean spring-boot:run -Dspring-boot.run.profiles=docker

2> es-slave1.yml/es-slave2.yml

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# 集群名称
cluster.name: es-cluster
# 节点名称
node.name: es-node2/es-node3（改动地方）
# 是否可以成为master节点
node.master: true
# 是否允许该节点存储数据,默认开启
node.data: false
# 网络绑定
network.host: 0.0.0.0
network.publish_host: 192.168.0.111/192.168.0.112（改动地方）
# 设置对外服务的http端口
http.port: 9200
# 设置节点间交互的tcp端口
transport.port: 9300
# 集群发现
discovery.seed_hosts:
  - 192.168.0.110
  - 192.168.0.111
  - 192.168.0.112
# 手动指定可以成为 mater 的所有节点的 name 或者 ip，这些配置将会在第一次选举中进行计算
cluster.initial_master_nodes:
  - es-node1
# 支持跨域访问
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
# 安全认证
xpack.security.enabled: false
#http.cors.allow-headers: "Authorization"

3> filebeat.yml

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filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    # 当前目录下的所有.log文件
    - /home/project/spring-boot-elasticsearch/logs/*.log
  multiline.pattern: ^\[
  multiline.negate: true
  multiline.match: after

filebeat.config.modules:
  path: ${path.config}/modules.d/*.yml
  reload.enabled: false

setup.template.settings:
  index.number_of_shards: 1

setup.dashboards.enabled: false

setup.kibana:
  host: "http://192.168.0.110:5601"

# 不直接传输至ES
#output.elasticsearch:
# hosts: ["http://es-master:9200"]
# index: "filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd}"

output.logstash:
  hosts: ["192.168.0.110:5044"]

processors:
  - add_host_metadata: ~
  - add_cloud_metadata: ~

4> Dockerfile
  app 测试应用 Docker 镜像生成文件；

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FROM java:8
MAINTAINER lmay Zhou <lmay@lmaye.com>
VOLUME /tmp
ADD ./spring-boot-elasticsearch-1.0.1-SNAPSHOT.jar /app/
ENTRYPOINT ["java", "-Xmx200m", "-jar", "/app/spring-boot-elasticsearch-1.0.1-SNAPSHOT.jar"]

EXPOSE 60

5> init.sh（部署 Shell 脚本）
  脚本文件内容太多，稍后见码云；

# 七。目录结构

  具体过程就不再次叙述了，详情请见（单机版）

# 1. 配置结构

ELK 分布式集群部署

# 2. 部署结构

ELK 分布式集群部署

# 八。源码地址

  如果有更好的 idea 也欢迎互相交流，联系方式博客菜单 about ~ ~
  码云源码