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基于Docker部署ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana)集中日志处理平台

标签：

Docker

当我们还是单体部署我们的Spring Boot项目的时候，日志通常都是放在我们的Linux服务器目录，使用简单的Spring Boot已经包含的Logback框架即可实现。当我们基于Docker部署我们的分布式或者集群项目之后，这种方式已经是走不通了，我们有必要搭建一套日志系统，方便各个节点输出日志到统一的日志系统，统一处理日志。

ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana)是一个比较成熟的方案。基于Docker部署ELK变得更加简单。

安装Docker

这里就不介绍如何安装Docker，请自行Google。

创建elk实例

我们基于github的docker-elk 项目来实现elk，拉取代码：

$ git clone https://github.com/deviantony/docker-elk.git

启动docker容器

$ cd docker-elk
$ docker-compose up -d

上面的命令会等待比较久，因为需要下载镜像，会创建三个实例。

说明

docker-elk是基于官Docker官方的镜像构建：

Kibana的web入口：
http://localhost:5601

该elk栈的默认端口为：

5000: Logstash TCP input.
9200: Elasticsearch HTTP
9300: Elasticsearch TCP transport
5601: Kibana

配置SpringBoot应用

在我们的Spring Boot项目build.gradle中增加依赖：

compile 'net.logstash.logback:logstash-logback-encoder:5.1'

添加配置文件为resources/logback-spring.xml：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><configuration>
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/base.xml"/>

    <property name="LOGSTASH_HOST" value="${LOGSTASH_HOST:-${DOCKER_HOST:-localhost}}"/>
    <property name="LOGSTASH_PORT" value="${LOGSTASH_PORT:-5000}"/>

    <appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <destination>${LOGSTASH_HOST}:${LOGSTASH_PORT}</destination>
        <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder" />
    </appender>
    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="LOGSTASH" />
        <appender-ref ref="CONSOLE" />
    </root></configuration>

配置文件中通过LOGSTASH_HOST和LOGSTASH_PORT两个环境变量来指定logstash的地址和端口。如果环境变量中没有这两项配置，会默认使用localhost和5000。

修改resources/application.properties

logging.config=classpath:logback-spring.xml

测试

@RunWith(SpringRunner::class)@SpringBootTestclass LoggerTest {    var logger = LoggerFactory.getLogger(LoggerTest::class.java)
    @Test
    fun test() {
        logger.info("ImWiki")
        logger.warn("ImWiki")
        logger.error("ImWiki")
        logger.debug("ImWiki")
    }
}

运行单元测试代码，应用就会产生日志，并通过Logstash输出到Elastic search。