使用ELK+Redis搭建Nginx日志分析平台

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使用 ELK+Redis 搭建 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

本文永久更新链接地址 ：http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135095.htm

正文完

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