SpringBoot应用整合ELK实现日志收集的示例代码
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。
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:6.4.0docker pull logstash:6.4.0docker pull kibana:6.4.0
搭建前准备
elasticsearch启动成功需要特殊配置
需要设置系统内核参数,否则会因为内存不足无法启动。
# 改变设置sysctl -w vm.max_map_count=262144# 使之立即生效sysctl -p
需要创建/mydata/elasticsearch/data目录并设置权限,否则会因为无权限访问而启动失败。
# 创建目录mkdir /mydata/elasticsearch/data/# 创建并改变该目录权限chmod 777 /mydata/elasticsearch/data
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 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' /> </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。
到此这篇关于SpringBoot应用整合ELK实现日志收集的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot ELK日志收集内容请搜索好吧啦网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持好吧啦网!
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