第二十三周微职位elk日志系统

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　　利用ELK+redis搭建一套nginx日志分析平台。
　　logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢？首先，架构方面，nginx是有日志文件的，它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录。其次，需要有个队列，redis的list结构正好可以作为队列使用。然后分析使用elasticsearch就可以进行分析和查询了。
　　我们需要的是一个分布式的，日志收集和分析系统。logstash有agent和indexer两个角色。对于agent角色，放在单独的web机器上面，然后这个agent不断地读取nginx的日志文件，每当它读到新的日志信息以后，就将日志传送到网络上的一台redis队列上。对于队列上的这些未处理的日志，有不同的几台logstash indexer进行接收和分析。分析之后存储到elasticsearch进行搜索分析。再由统一的kibana进行日志web界面的展示。
　　下面我计划在一台机器上实现这些角色。
准备工作
安装了redis,开启在6379端口
安装了elasticsearch, 开启在9200端口
安装了kibana, 开启了监控web
logstash安装在/usr/local/logstash
nginx开启了日志，目录为：/usr/share/nginx/logs/test.access.log设置nginx日志格式
在nginx.conf 中设置日志格式：logstash
log_format logstash '$http_host $server_addr $remote_addr [$time_local] "$request" '
                    '$request_body $status $body_bytes_sent "$http_referer" "$http_user_agent" '
                    '$request_time $upstream_response_time';　　在vhost/test.conf中设置access日志：
access_log  /usr/share/nginx/logs/test.access.log  logstash;开启logstash agent
注：这里也可以不用logstash，直接使用rsyslog
创建logstash agent 配置文件
vim /usr/local/logstash/etc/logstash_agent.conf　　代码如下：
input {
        file {
                type => "nginx_access"
                path => ["/usr/share/nginx/logs/test.access.log"]
        }
}
output {
        redis {
                host => "localhost"
                data_type => "list"
                key => "logstash:redis"               
        }
}　　启动logstash agent
/usr/local/logstash/bin/logstash -f /usr/local/logstash/etc/logstash_agent.conf这个时候，它就会把test.access.log中的数据传送到redis中，相当于tail -f。开启logstash indexer
创建 logstash indexer 配置文件
vim /usr/local/logstash/etc/logstash_indexer.conf　　代码如下：
　　input {
　　redis {
　　host => "localhost"
　　data_type => "list"
　　key => "logstash:redis"
　　type => "redis-input"
　　}
　　}
　　filter {
　　grok {
　　match => [
　　"message", "%{WORD:http_host} %{URIHOST:api_domain} %{IP:inner_ip} %{IP:lvs_ip} \[%{HTTPDATE:timestamp}\] \"%{WORD:http_verb} %{URIPATH:baseurl}(?:\?%{NOTSPACE:request}|) HTTP/%{NUMBER:http_version}\" (?:-|%{NOTSPACE:request}) %{NUMBER:http_status_code} (?:%{NUMBER:bytes_read}|-) %{QS:referrer} %{QS:agent} %{NUMBER:time_duration:float} (?:%{NUMBER:time_backend_response:float}|-)"
　　]
　　}
　　kv {
　　prefix => "request."
　　field_split => "&"
　　source => "request"
　　}
　　urldecode {
　　all_fields => true
　　}
　　date {
　　type => "log-date"
　　match => ["timestamp" , "dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss Z"]
　　}
　　}
output {
　　elasticsearch {
　　embedded => false
　　protocol => "http"
　　host => "localhost"
　　port => "9200"
　　index => "access-%{+YYYY.MM.dd}"
　　}
　　}
　　这份配置是将nginx_access结构化以后塞入elasticsearch中。
　　对这个配置进行下说明：
grok中的match正好匹配和不论是GET，还是POST的请求。
kv是将request中的A=B&C=D的key，value扩展开来，并且利用es的无schema的特性，保证了如果你增加了一个参数，可以立即生效
urldecode是为了保证参数中有中文的话进行urldecode
date是为了让es中保存的文档的时间为日志的时间，否则是插入es的时间
好了，现在的结构就完成了，你可以访问一次test.dev之后就在kibana的控制台看到这个访问的日志了。而且还是结构化好的了，非常方便查找使用kibana进行查看
依次开启es，logstash，kibana之后，可以使用es的head插件确认下es中有access-xx.xx.xx索引的数据，然后打开kibana的页面，第一次进入的时候会让你选择mapping，索引名字填写access-*，则kibana自动会创建mapping