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:6.4.0

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

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" 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。

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!

以上是 SpringBoot应用整合ELK实现日志收集的示例代码 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/317755.html

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