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SpringBoot应用整合ELK实现日志收集
SpringBoot应用整合ELK实现日志收集
ELK即Elasticsearch、Logstash、Kibana,组合起来可以搭建线上日志系统,本文主要讲解使用ELK来收集SpringBoot应用产生的日志。
学习前需要了解的内容
ELK中各个服务的作用
- Elasticsearch:用于存储收集到的日志信息;
- Logstash:用于收集日志,SpringBoot应用整合了Logstash以后会把日志发送给Logstash,Logstash再把日志转发给Elasticsearch;
- Kibana:通过Web端的可视化界面来查看日志。
使用Docker Compose 搭建ELK环境
需要下载的Docker镜像
docker pull elasticsearch:6.4.0
docker pull logstash:6.4.0
docker pull kibana:6.4.0
搭建前准备
- elasticsearch 启动成功需要特殊配置,具体参考mall在Linux环境下的部署(基于Docker Compose)中的elasticsearch部分;
- docker-compose.yml文件地址:https://github.com/macrozheng/mall-learning/blob/master/mall-tiny-elk/src/main/docker/docker-compose.yml
- logstash-springboot.conf配置文件地址:https://github.com/macrozheng/mall-learning/blob/master/mall-tiny-elk/src/main/docker/logstash-springboot.conf
开始搭建
创建一个存放logstash配置的目录并上传配置文件
logstash-springboot.conf文件内容
input {
tcp {
mode => "server"
host => "0.0.0.0"
port => 4560
codec => json_lines
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => "es:9200"
index => "springboot-logstash-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
创建配置文件存放目录并上传配置文件到该目录
mkdir /mydata/logstash
使用docker-compose.yml脚本启动ELK服务
docker-compose.yml内容
version: '3'
services:
elasticsearch:
image: elasticsearch:6.4.0
container_name: elasticsearch
environment:
- "cluster.name=elasticsearch" #设置集群名称为elasticsearch
- "discovery.type=single-node" #以单一节点模式启动
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" #设置使用jvm内存大小
volumes:
- /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins #插件文件挂载
- /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data #数据文件挂载
ports:
- 9200:9200
- 9300:9300
kibana:
image: kibana:6.4.0
container_name: kibana
links:
- elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务
depends_on:
- elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动
environment:
- "elasticsearch.hosts=http://es:9200" #设置访问elasticsearch的地址
ports:
- 5601:5601
logstash:
image: logstash:6.4.0
container_name: logstash
volumes:
- /mydata/logstash/logstash-springboot.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf #挂载logstash的配置文件
depends_on:
- elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动
links:
- elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务
ports:
- 4560:4560
上传到linux服务器并使用docker-compose命令运行
docker-compose up -d
注意:Elasticsearch启动可能需要好几分钟,要耐心等待。
在logstash中安装json_lines插件
# 进入logstash容器
docker exec -it logstash /bin/bash
# 进入bin目录
cd /bin/
# 安装插件
logstash-plugin install logstash-codec-json_lines
# 退出容器
exit
# 重启logstash服务
docker restart logstash
开启防火墙并在kibana中查看
systemctl stop firewalld
访问地址:http://192.168.3.101:5601
SpringBoot应用集成Logstash
在pom.xml中添加logstash-logback-encoder依赖
<!--集成logstash-->
<dependency>
<groupId>net.logstash.logback</groupId>
<artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
<version>5.3</version>
</dependency>
添加配置文件logback-spring.xml让logback的日志输出到logstash
注意appender节点下的destination需要改成你自己的logstash服务地址,比如我的是:192.168.3.101:4560 。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE configuration>
<configuration>
<include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml"/>
<include resource="org/springframework/boot/logging/logback/console-appender.xml"/>
<!--应用名称-->
<property name="APP_NAME" value="mall-admin"/>
<!--日志文件保存路径-->
<property name="LOG_FILE_PATH" value="${LOG_FILE:-${LOG_PATH:-${LOG_TEMP:-${java.io.tmpdir:-/tmp}}}/logs}"/>
<contextName>${APP_NAME}</contextName>
<!--每天记录日志到文件appender-->
<appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${LOG_FILE_PATH}/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
<maxHistory>30</maxHistory>
</rollingPolicy>
<encoder>
<pattern>${FILE_LOG_PATTERN}</pattern>
</encoder>
</appender>
<!--输出到logstash的appender-->
<appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
<!--可以访问的logstash日志收集端口-->
<destination>192.168.3.101:4560</destination>
<encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"/>
</appender>
<root level="INFO">
<appender-ref ref="CONSOLE"/>
<appender-ref ref="FILE"/>
<appender-ref ref="LOGSTASH"/>
</root>
</configuration>
运行Springboot应用
在kibana中查看日志信息
创建index pattern
查看收集的日志
调用接口进行测试
制造一个异常并查看
修改获取所有品牌列表接口
调用该接口并查看日志
总结
搭建了ELK日志收集系统之后,我们如果要查看SpringBoot应用的日志信息,就不需要查看日志文件了,直接在Kibana中查看即可。
项目源码地址
https://github.com/macrozheng/mall-learning/tree/master/mall-tiny-elk