使用rsyslog传输管理nginx日志
现在有好几台主机的 nginx 日志想要监控分析一下,那么,如何让远程主机的日志都乖乖的来到 elk 主机之上呢,这是一个需要考虑的问题,而这里,我就使用 rsyslog 来完成。
这种方式貌似针对于远程主机上只有单项日志的情况,就像我们现在做的,只处理 nginx 的访问日志一般的,如果还有更多的日志需要从远程转发到 elk 集群中,就需要用其他方式了,或者说我只会配置这么一种,更复杂的,目前还玩不转。后来哈,在当我测试 rsyslog 转发多个日志的时候,发现,里边配置规则过于复杂,分类方面也非常不给力,就此打住,一旦多个日志,直接用 filebeat 即可。
现在,废话不多说,直接进入正题。
目前的思路,可以通过下图了解:
说明:
- 图中举例了两台 nginx,其实可以有更多台 nginx 日志可以想后方转发。
- 双方以 rsyslog 作为桥梁,从而实现日志的中转运输。其中 nginx 主机上是发送端,elk 主机上是接收端。
- 针对不同的 nginx 日志,可以启动不同的 logstash 实例,然后将日志转发给 es。
- 由 es,统一将日志转给 kibana。
基本上配置起来也就是按上边的思路走,一步步配置起来就好了。
主机情况:
主机 | 组件 |
---|---|
172.16.37.157 | Nginx,Rsyslog |
10.100.120.82 | Rsyslog,ELK |
# 1,nginx 日志 json 化。
首先来配置 nginx 端的日志,为了方便后边一系列的操作,需要先把 nginx 的日志 json 化,要配置也非常简单,通过编辑 nginx 的配置文件来实现:
在 nginx 的配置文件 nginx.conf 的 http 区域添加如下内容:
log_format json '{"@timestamp":"$time_iso8601",'
'"host":"$server_addr",'
'"request_method": "$request_method", '
'"clientip":"$remote_addr",'
'"size":$body_bytes_sent,'
'"responsetime":$request_time,'
'"upstreamtime":"$upstream_response_time",'
'"upstreamhost":"$upstream_addr",'
'"http_host":"$host",'
'"url":"$uri",'
'"xff":"$http_x_forwarded_for",'
'"referer":"$http_referer",'
'"agent":"$http_user_agent",'
'"status":"$status"}';
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注意,这个地方的配置,其实是非常重要的,里边定义了许多的字段(可能还不明白字段是什么意思,等到后边会慢慢介绍这个东东),这些字段取自于原 nginx 日志,然后再转给 es,最后通过 kibana 展示出来,从而让分析更加多维,立体,简单说明一下这些参数:
timestamp
:日志的时间戳。host
:nginx 所在主机 IP。request_method
:请求类型(POST,GET)clientip
:前端 ip。size
:请求大小。responsetime
:请求响应时间。upstreamtime
:后端相应请求时间。upstreamhost
:后端服务器 IP。http_host
:域名。url
:请求的接口。xff
:用户 IP。referer
:完整请求地址。agent
:客户端类型。status
:状态码。
其中的clientip
常规情况下就是指请求的来源 IP 地址,下边的xff
也是,原因是我们的环境当中在 nginx 节点之前,还有一层 waf,所以此时代表请求的来源 IP 地址的,则是xff
,这个字段用意,将会在后边说明。
然后在 nginx 的访问日志配置 access_log 处更改配置如下:
access_log /var/log/nginx/access.log json;
此处的 json 是与上边的log_format
后边的名称相对应的,保持一致即可。如果有多台,可以将如上配置配置过去,这里我就不一一列举了,就拿这台 nginx 作为示例了。下边也一样,不再配置多台。
# 2,发送端配置。
现在开始编辑 rsyslog 发送端的配置,直接编辑 rsyslog 的配置文件,这里以其中一台服务器的 nginx 日志作为示例,通过 rsyslog 将 nginx 的访问日志转发到 elk 主机上去。
说明有二:
- 默认我这里使用的是 CentOS7 的主机,已经安装了 rsyslog-8.x 的服务。
- 还有主机是 CentOS-6.x 的,可能 rsyslog 版本很低,这个解决非常简单,通过如下两条命令安装即可。
wget http://rpms.adiscon.com/v8-stable/rsyslog.repo -O /etc/yum.repos.d/rsyslog.repo
yum -y install rsyslog
rsyslogd -v
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接下来列出配置内容:
[root@localhost curl]$egrep -v "^#|^$" /etc/rsyslog.conf
$ModLoad imfile
$InputFilePollInterval 3
$WorkDirectory /var/spool/rsyslog
$PrivDropToGroup adm
$InputFileName /var/log/nginx/access.log
$InputFileTag nginx-access:
$InputFileStateFile stat-nginx-access
$InputFileSeverity info
$InputFilePersistStateInterval 25000
$InputRunFileMonitor
$template BiglogFormatNginx,"%msg%\n"
if $programname == 'nginx-access' then @10.100.120.82:514;BiglogFormatNginx
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InputFileName
:定义日志文件位置,此处貌似不能使用*.log 来匹配。InputFileTag
:定义一个 tag,方便下边调用。template
:定义日志格式的模板。最后一句
:将日志转发给10.100.120.82
的UDP
(一个@表示 UDP,两个@表示 TCP)端口514
,并应用模板BiglogFormatNginx
。
# 3,接收端配置。
接收端在 elk 主机之上,这里同样配置 rsyslog 作为接收端,然后将接收到的日志存在 elk 本地。配置内容如下:
[root@localhost ~]$egrep -v "^#|^$" /etc/rsyslog.conf
$template myformat,"%rawmsg%\n"
$ActionFileDefaultTemplate myformat
$ModLoad imuxsock # provides support for local system logging (e.g. via logger command)
$ModLoad imjournal # provides access to the systemd journal
$ModLoad immark # provides --MARK-- message capability
$ModLoad imudp
$UDPServerRun 514
$ModLoad imtcp
$InputTCPServerRun 514
$WorkDirectory /var/lib/rsyslog
$AllowedSender tcp, 10.100.120.0/24,172.16.37.0/24
$template Remote,"/logs/logstashfile/%fromhost-ip%/%fromhost-ip%_%$YEAR%-%$MONTH%-%$DAY%.log"
:fromhost-ip, !isequal, "127.0.0.1" ?Remote
$IncludeConfig /etc/rsyslog.d/*.conf
$OmitLocalLogging on
$IMJournalStateFile imjournal.state
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说明:
- 1,在本机开启 upd,tcp 端口 514 接收日志。
- 2,接收的范围,是 IP 定义的,多个网段的话中间用逗号隔开。
- 3,接收到的日志存放模板,存在本地的/logs 目录下,这里注意需要创建对应目录。
- 4,不杰接受来自 elk 本机的日志。
然后在两边都启动 rsyslog 服务。
systemctl restart rsyslog
systemctl enable rsyslog
systemctl status rsyslog
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等待一会儿,就能够在 elk 主机上看到日志目录生成了。
[root@elk logstashfile]$pwd
/logs/logstashfile
[root@elk logstashfile]$ls
172.16.37.157
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然后进去看一下日志,发现就是远程主机当中已经 json 化的 nginx 访问日志。
# 4,配置 logstash。
接着就该考虑如何将远程转过来的 nginx 日志,呈现在 elk 集群当中,这里使用 logstash 进行日志的转发,配置如下:
cat > /etc/logstash/conf.d/nginx.conf << EOF
input {
file {
type => "nginx-access"
path => "/logs/logstashfile/172.16.37.157/172.16.37.157_*.log"
codec => "json"
}
}
filter {
geoip {
source => "xff"
fields => ["city_name", "country_code2", "country_name", "latitude", "longitude", "region_name"]
remove_field => ["[geoip][latitude]", "[geoip][longitude]"]
}
json {
source => "message"
target => "jsoncontent"
}
}
output {
if [type] == "nginx-access" {
elasticsearch {
hosts => ["127.0.0.1:9200"]
manage_template => true
index => "nginx-access-%{+YYYY-MM}"
}
}
}
EOF
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- 1,input 定义日志的名称(type),位置(path),格式。可以定义多个。这里直接读取通过 rsyslog 放置到本地的日志。
- 2,filter 定义一些关键字段的过滤。通过 geoip 来实现 ip 的地理位置标识,注意这个地方我的 source 是 xff,上边我已经解释过这个原因,如果你的是常规情况,那么应该更改成 clientip。
- 3,output 定义标准输出,到本机的 9200 端口,最后的 index 是索引名称,可以自定义,如果是不同主机上的日志,可以在这个地方根据其 ip 不同来进行区分。
注意:此处所配置的geoip (opens new window)不需要像网上许多教程说的,还要再引用对应的数据库,因为目前最新版本的 elk 已经配备了相应的配置,这点,在等会儿启动的日志当中可以见分晓。
然后再将这个实例起来,通过此实例将日志转给 es。
启动时默认有一个 data 目录,为了方便以后多实例管理,所以单独创建一个,另外启动日志也可以输出一个,从而让运维更容易,同样也创建对应的目录。
mkdir /usr/share/logstash/data1
mkdir /logs/logstash_nohup
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启动实例。
nohup /usr/share/logstash/bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/nginx.conf --path.data=/usr/share/logstash/data1 &> /logs/logstash_nohup/nginx.out &
然后监听一下转发状况:
[root@localhost ~]$tail -fn 100 /logs/logstash_nohup/nginx.out
WARNING可以忽略,因为我们启动的时候已经指定配置文件了。: Could not find logstash.yml which is typically located in $LS_HOME/config or /etc/logstash. You can specify the path using --path.settings. Continuing using the defaults
Could not find log4j2 configuration at path /usr/share/logstash/config/log4j2.properties. Using default config which logs errors to the console
[WARN ] 2018-12-18 17:49:40.285 [LogStash::Runner] multilocal - Ignoring the 'pipelines.yml' file because modules or command line options are specified
[INFO ] 2018-12-18 17:49:40.300 [LogStash::Runner] runner - Starting Logstash {"logstash.version"=>"6.5.3"}
[INFO ] 2018-12-18 17:49:43.330 [Converge PipelineAction::Create<main>] pipeline - Starting pipeline {:pipeline_id=>"main", "pipeline.workers"=>16, "pipeline.batch.size"=>125, "pipeline.batch.delay"=>50}
[INFO ] 2018-12-18 17:49:43.733 [[main]-pipeline-manager] elasticsearch - Elasticsearch pool URLs updated {:changes=>{:removed=>[], :added=>[http://127.0.0.1:9200/]}}
[WARN ] 2018-12-18 17:49:45.024 [[main]-pipeline-manager] elasticsearch - Restored connection to ES instance {:url=>"http://127.0.0.1:9200/"}
[INFO ] 2018-12-18 17:49:46.660 [[main]-pipeline-manager] elasticsearch - ES Output version determined {:es_version=>6}
[WARN ] 2018-12-18 17:49:46.663 [[main]-pipeline-manager] elasticsearch - Detected a 6.x and above cluster: the `type` event field won't be used to determine the document _type {:es_version=>6}
[INFO ] 2018-12-18 17:49:46.687 [[main]-pipeline-manager] elasticsearch - New Elasticsearch output {:class=>"LogStash::Outputs::ElasticSearch", :hosts=>["//127.0.0.1:9200"]}
[INFO ] 2018-12-18 17:49:46.701 [Ruby-0-Thread-5: :1] elasticsearch - Using mapping template from {:path=>nil}
[INFO ] 2018-12-18 17:49:46.711 [[main]-pipeline-manager] geoip - Using geoip database {:path=>"/usr/share/logstash/vendor/bundle/jruby/2.3.0/gems/logstash-filter-geoip-5.0.3-java/vendor/GeoLite2-City.mmdb"}
[INFO ] 2018-12-18 17:49:46.723 [Ruby-0-Thread-5: :1] elasticsearch - Attempting to install template {:manage_template=>{"template"=>"logstash-*", "version"=>60001, "settings"=>{"index.refresh_interval"=>"5s"}, "mappings"=>{"_default_"=>{"dynamic_templates"=>[{"message_field"=>{"path_match"=>"message", "match_mapping_type"=>"string", "mapping"=>{"type"=>"text", "norms"=>false}}}, {"string_fields"=>{"match"=>"*", "match_mapping_type"=>"string", "mapping"=>{"type"=>"text", "norms"=>false, "fields"=>{"keyword"=>{"type"=>"keyword", "ignore_above"=>256}}}}}], "properties"=>{"@timestamp"=>{"type"=>"date"}, "@version"=>{"type"=>"keyword"}, "geoip"=>{"dynamic"=>true, "properties"=>{"ip"=>{"type"=>"ip"}, "location"=>{"type"=>"geo_point"}, "latitude"=>{"type"=>"half_float"}, "longitude"=>{"type"=>"half_float"}}}}}}}}
[INFO ] 2018-12-18 17:49:46.989 [[main]>worker15] beats - Beats inputs: Starting input listener {:address=>"0.0.0.0:5054"}
[INFO ] 2018-12-18 17:49:47.006 [Converge PipelineAction::Create<main>] pipeline - Pipeline started successfully {:pipeline_id=>"main", :thread=>"#<Thread:0x31362ee1 run>"}
[INFO ] 2018-12-18 17:49:47.058 [Ruby-0-Thread-1: /usr/share/logstash/lib/bootstrap/environment.rb:6] agent - Pipelines running {:count=>1, :running_pipelines=>[:main], :non_running_pipelines=>[]}
[INFO ] 2018-12-18 17:49:47.061 [[main]<beats] Server - Starting server on port: 5054
[INFO ] 2018-12-18 17:49:47.290 [Api Webserver] agent - Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9610}
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说明:
从这段日志当中,可以看出不少的信息,所以特别的拎出来了。
- 1,第一个 WARNING 可以忽略,因为我们启动的时候已经指定配置文件了。
- 2,启动之后开始连接配置当中指定的 127.0.0.1:9200。
- 3,接着会看到一个输出:
geoip - Using geoip database {:path=>"/usr/share/logstash/vendor/bundle/jruby/2.3.0/gems/logstash-filter-geoip-5.0.3-java/vendor/GeoLite2-City.mmdb"}
这条输出的意思就是刚刚我提到的那个问题,系统其实已经有了对应的库,进行加载,当然,有可能这个库的新鲜度未必能够保证。需要注意的是,GeoLite 数据库由每月的第一个星期二的 MaxMind 更新,如果需要最新的,可以及时进行更新下载。
- 4,接着可以看到 es 加载了初始定义好了的模板进行数据处理。
- 5,直到一系列初始化完成,然后正式处理对应的日志到。
过一会儿,会看到有大量日志输出,说明日志已经成功转发给 es,此时也可以去 kibana 当中创建一个对应的索引了。
# 5,简单使用 kibana。
现在来访问 kibana 做一些简单查看:
- 1,点击管理,进入到管理界面。
- 2,点击索引管理,可以看到 es 已经创建的索引。
- 3,点击索引模式,将 es 的索引引入到 kibana 当中。
现在我们点击第三步,去创建一下索引:
点击进来之后,就能看到刚刚我们定义的索引了,现在我创建一个以nginx-access*
命名的索引(这个地方所列出来的索引,都是在 logstash 的配置当中定义了的索引),点击下一步。
选择索引的模式,这里一般都使用timestamp
,即以时间作为标准。然后点击创建即可。
创建成功之后,能够看到一些我们前边定义好了的字段,这些字段也将成为我们日后分析日志的重要依据,可能你现在对字段是什么,还不能十分理解,不用着急,慢慢往后看,咱们一起边做边理解。
现在可以去看一下,前台日志展示页面是否成功了:
可以看到日志已经呈现在眼前了,到这里,可以说,基本上 elk 的整个流程就算是走通了。
貌似一般情况下,网上教程都是到这个地方就结束了,然而,事情难道不是刚刚开始么。
接着,我们先来看一下我们前边多次提到的字段是否如我们所愿的展示了,查看的方法也很简单,随便点击其中一条日志,查看其 json 的格式:
{
"_index": "nginx-access-2018-12",
"_type": "doc",
"_id": "USJ_wWcBSQAerHbVQR9q",
"_version": 1,
"_score": null,
"_source": {
"xff": "183.214.48.249",
"request_method": "POST",
"host": "172.16.37.157",
"agent": "-",
"upstreamtime": "0.004",
"@timestamp": "2018-12-18T13:26:40.000Z",
"referer": "https://h5.51fanbei.com/h5/activity/201806/wxIndexHelp.html?inviteUser=NpCYtbHZVkqufRMsZvVqNg==&freeOrder=WHaDtQnCpE9BSOnAB9LVxQ==",
"upstreamhost": "172.16.37.158:8080",
"clientip": "172.16.37.161",
"responsetime": 0.005,
"url": "/fanbei-web/activity/freeOrder/showHelpGoods",
"status": "200",
"size": 76,
"@version": "1",
"type": "nginx-access",
"path": "/logs/logstashfile/172.16.37.157/172.16.37.157_2018-12-18.log",
"geoip": {
"country_code2": "CN",
"city_name": "Changsha",
"region_name": "Hunan",
"country_name": "China"
},
"http_host": "app.51fanbei.com"
},
"fields": {
"@timestamp": ["2018-12-18T13:26:40.000Z"]
},
"sort": [1545139600000]
}
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这样一展示之后,就能看出,清晰多了,我们所想要的,都生成了,稍候就能够通过这些数据,来进行画图等操作。