简介
ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）是一套开源的日志管理和分析工具，用于收集、存储、分析和可视化日志数据。以下是如何在Ubuntu服务器上安装和配置ELK堆栈以便发送和分析日志信息的步骤。
安装Elasticsearch
首先，安装Elasticsearch：
1、导入Elasticsearch公钥：
wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
2、添加Elasticsearch APT存储库：
sudo sh -c 'echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" > /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list'
3、更新APT包列表并安装Elasticsearch：
sudo apt update
sudo apt install elasticsearch
4、启动并启用Elasticsearch服务：
sudo systemctl start elasticsearch
sudo systemctl enable elasticsearch
安装Logstash
接下来，安装Logstash：
1、安装Logstash：
sudo apt install logstash
2、配置Logstash：
创建一个简单的配置文件 /etc/logstash/conf.d/logstash.conf，如下所示：
sudo vim /etc/logstash/conf.d/logstash.conf
示例配置文件：
input {beats {port => 5044}
}filter {# 这里可以添加过滤器配置
}output {elasticsearch {hosts => ["localhost:9200"]index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"}
}
3、启动并启用Logstash服务：
sudo systemctl start logstash
sudo systemctl enable logstash
安装Kibana
最后，安装Kibana：
1、安装Kibana：
sudo apt install kibana
2、启动并启用Kibana服务：
sudo systemctl start kibana
sudo systemctl enable kibana
3、配置Kibana（可选）：
编辑Kibana配置文件 /etc/kibana/kibana.yml：
sudo vim /etc/kibana/kibana.yml
修改以下配置（例如，更改Kibana监听的端口）：
server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]
安装Filebeat（发送日志到Logstash）
1、安装Filebeat：
sudo apt install filebeat
2、配置Filebeat：
编辑Filebeat配置文件 /etc/filebeat/filebeat.yml：
sudo vim /etc/filebeat/filebeat.yml
示例配置文件：
filebeat.inputs:
- type: logenabled: truepaths:- /var/log/*.logoutput.logstash:hosts: ["localhost:5044"]
3、启动并启用Filebeat服务：
sudo systemctl start filebeat
sudo systemctl enable filebeat
访问Kibana
http://<your_server_ip>:5601
效果图如下：
限制elasticsearch的启动内存
由于本次安装是在虚拟机安装，配置较低，所以出现了内存不足，启动失败的情况，所以需要限制Elasticsearch启动内存。
1、修改Elasticsearch的JVM选项
Elasticsearch的JVM内存设置位于 jvm.options 文件中，通常在 /etc/elasticsearch 目录下。
编辑 jvm.options 文件：
sudo vim /etc/elasticsearch/jvm.options
在这个文件中，找到以下行：
-Xms1g
-Xmx1g
-Xms 表示JVM的初始堆内存大小，-Xmx 表示JVM的最大堆内存大小。可以根据需要调整这两个值，例如将其设置为512MB：
-Xms512m
-Xmx512m
保存文件并退出。
2、重启Elasticsearch服务
在修改完 jvm.options 文件后，重启Elasticsearch服务以应用新的内存设置：
sudo systemctl restart elasticsearch
3、验证内存设置
要验证Elasticsearch是否使用了新的内存设置，可以使用以下命令查看Elasticsearch的JVM堆内存配置：
curl -X GET "localhost:9200/_nodes?filter_path=**.jvm.mem"
这个命令将返回所有节点的JVM内存使用信息，可以检查输出中 heap_init_in_bytes 和heap_max_in_bytes 的值是否与设置的值一致。
示例配置
以下是一个示例 jvm.options 文件内容，假设我们将堆内存设置为512MB：
## JVM configuration# Xms represents the initial size of total heap space
# Xmx represents the maximum size of total heap space-Xms512m
-Xmx512m## Add other JVM options here as needed
注意事项
1、内存设置建议：一般建议将 -Xms 和 -Xmx 设置为相同的值，以避免JVM在运行时调整堆大小，从而提高性能稳定性。
2、系统内存分配：确保给Elasticsearch分配的堆内存不会超过系统内存的50%。例如，如果服务器有4GB内存，建议给Elasticsearch分配不超过2GB的堆内存。
3、观察性能：修改内存设置后，观察Elasticsearch的性能和内存使用情况，确保其在生产环境中稳定运行。
配置Kibana支持中文界面
1、修改Kibana配置文件
编辑Kibana的配置文件 kibana.yml，通常位于 /etc/kibana/kibana.yml。
sudo vim /etc/kibana/kibana.yml
在配置文件中，添加或修改以下行：
i18n.locale: "zh-CN"
重启Kibana服务
sudo systemctl restart kibana
重新访问界面，如图：
使用Docker Compose安装Kibana并配置内存限制和中文
1、创建Docker Compose文件：
首先，在工作目录中创建一个名为 docker-compose.yml 的文件，并填入以下内容：
version: '3'
services:elasticsearch:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.17.0container_name: elasticsearchenvironment:- node.name=elasticsearch- discovery.type=single-node- ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512mulimits:memlock:soft: -1hard: -1mem_limit: 1gvolumes:- es_data:/usr/share/elasticsearch/dataports:- "9200:9200"kibana:image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.17.0container_name: kibanaenvironment:- ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200volumes:- ./kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.ymlports:- "5601:5601"mem_limit: 1gvolumes:es_data:driver: local
2、 创建Kibana配置文件
在与 docker-compose.yml 文件相同的目录中创建一个名为 kibana.yml 的文件，并填入以下内容：
server.name: kibana
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch:9200" ]
i18n.locale: "zh-CN"
3、启动Docker Compose服务
在终端中导航到包含 docker-compose.yml 和 kibana.yml 文件的目录，然后运行以下命令以启动服务：
sudo docker-compose up -d
通过这些步骤，能够使用Docker Compose安装和配置Kibana，将其内存限制为1GB，并设置界面语言为中文。
若是没有可用的docker镜像源，可根据这篇博客进行配置：docker镜像源自建
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