这篇文章给大家介绍Docker中如何使用Compose部署ELK，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
对于大规模的日志，需要集中化的管理。而ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。ELK是三种技术产品的简称，包括Elasticsearch、Logstash、Kibana，可在项目中作为日志框架使用。
Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。
Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。
Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。
它们的作用如图：
简单来说，应用服务生产日志，通过Logger产生日志并输出；Logstash通过http接收应用服务产生的日志；Elasticsearch为日志提供全文检索功能；kibana为Elasticsearch提供图形化界面。
本文在Linux上部署，以/opt作为根目录进行说明。
1）创建docker-elk目录，在此目录创建文件和其他目录
mkdir /opt/docker_elk
2）创建logstash配置文件
mkdir /opt/docker_elk/logstash touch /opt/docker_elk/logstash/logstash.conf
3）配置logstash.conf，其内容如下
input {
tcp {
mode => "server"
host => "0.0.0.0"
port => 4560
codec => json
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => "es:9200"
index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}在这里指定了输入的日志的端口是4560，那么下面对外暴露的端口也必须是4560。
4）创建docker-compose.yml文件
mkdir /opt/docker_elk/docker-compose.yml
打开docker-compose.yml，
cd /opt/docker_elk vi docker_compose.yml
配置内容如下：
version: '3.7' services: elasticsearch: image: elasticsearch:7.6.2 container_name: elasticsearch privileged: true user: root environment: #设置集群名称为elasticsearch - cluster.name=elasticsearch #以单一节点模式启动 - discovery.type=single-node #设置使用jvm内存大小 - ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m volumes: - /opt/docker_elk/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins - /opt/docker_elk/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data ports: - 9200:9200 - 9300:9300 logstash: image: logstash:7.6.2 container_name: logstash ports: - 4560:4560 privileged: true environment: - TZ=Asia/Shanghai volumes: #挂载logstash的配置文件 - /opt/docker_elk/logstash/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf depends_on: - elasticsearch links: #可以用es这个域名访问elasticsearch服务 - elasticsearch:es kibana: image: kibana:7.6.2 container_name: kibana ports: - 5601:5601 privileged: true links: #可以用es这个域名访问elasticsearch服务 - elasticsearch:es depends_on: - elasticsearch environment: #设置访问elasticsearch的地址 - elasticsearch.hosts=http://es:9200
这里使用privileged设置为true是赋予这个容器root权限。然后启动
docker-compose up -d
在启动时，如果Elasticsearch启动报错，说/usr/share/elasticsearch/data下的文件无权限，那么需要给宿主机授予读写权限
chmod 777 /opt/docker_elk/elasticsearch/data
若启动报错，需要先关闭并删除容器后再重新启动。关闭删除命令：
docker-compose down
1）http://192.168.0.150:5601，访问Kibana web界面。点击左侧设置，进入Management界面
2）点击index Patterns后，点击创建索引
3）点击创建索引，
4）创建名称为logstash-*的index，
5）然后在Next Step(下一步)中选择@timestamp的filter
6）创建完成之后，点击Discover，并选择刚才创建的index
本文通过SpringBoot架构把日志信息记录到logstash。
新建一个springboot的项目，需要导入web的依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency>
除此之外，需要导入logstash的依赖：
<!--集成logstash--> <dependency> <groupId>net.logstash.logback</groupId> <artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId> <version>6.6</version> </dependency>
logback是SpringBoot自带的日志，只要导入了web的依赖即可使用。
1）在测试包下新建一个测试类和测试方法
import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
@SpringBootTest
public class AppTest {
//创建日志对象
Logger logger = LogManager.getLogger(this.getClass());
@Test
public void test1() {
logger.info("logback的日志信息过来了");
logger.error("logback的错误信息过来了");
}
}2）在需要目录新建logback-spring.xml
<?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="springboot-logback-elk-demo"/>
<!--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>192.168.86.128:4560</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>3）启动测试方法，查看kibana的日志信息
查看信息时，建议在左侧Available fields中筛选出"message"信息，"thread_name"字段可选。筛选的字段在左侧也可以看到，右侧看到的信息就比较清晰。
需要注意的是，在这些日志中，时间是logstash收集日志时的创建时间，并不是原始日志的记录时间。
要使用log4j2，则必须排除SpringBoot自带的日志。
1）排除logback并导入依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> <exclusions> <!-- 引入log4j日志时需去掉默认的logback --> <exclusion> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <!-- 日志管理log4j2 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-log4j2</artifactId> <version>2.1.0.RELEASE</version> </dependency>
2）在资源目录下新建log4j2.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration status="info">
<Properties>
<!-- 声明日志文件存储的目录 -->
<Property name="LOG_HOME">E:\logs</Property>
<Property name="LOG_PATTERN"
value="%date{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-5level [%thread][%class{36}:%line] - %msg%n"></Property>
</Properties>
<Appenders>
<!--输出控制台的配置-->
<Console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
<!--控制台只输出level及以上级别的信息（onMatch），其他的直接拒绝（onMismatch）-->
<ThresholdFilter level="info" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
<!-- 输出日志的格式-->
<PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
</Console>
<!--这输出日志到文件的配置，每次大小超过size，则这size大小的日志会自动存入按年份-月份建立的文件夹下面并进行压缩，作为存档-->
<RollingFile name="RollingFile" fileName="${LOG_HOME}\app_${date:yyyy-MM-dd}.log"
filePattern="${LOG_HOME}\${date:yyyy-MM}\app_%d{yyyy-MM-dd}_%i.log">
<ThresholdFilter level="info" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
<!-- 输出日志的格式-->
<PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
<!-- 日志文件大小 -->
<SizeBasedTriggeringPolicy size="20MB"/>
<!-- 最多保留文件数 -->
<DefaultRolloverStrategy max="30"/>
</RollingFile>
<!--输出到logstash的appender-->
<Socket name="Socket" host="192.168.86.128" port="4560" protocol="TCP">
<!--输出到logstash的日志格式-->
<PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
</Socket>
</Appenders>
<!--然后定义Logger，只有定义了Logger并引入的Appender，Appender才会生效。Root中level配置了日志级别，可配置其他级别-->
<Loggers>
<Root level="info">
<AppenderRef ref="Console"/>
<AppenderRef ref="RollingFile"/>
<AppenderRef ref="Socket"/>
</Root>
</Loggers>
</configuration>主要的上面红色的部分，需要指定logstash服务的ip和记录日志的端口。
3）在测试类新建测试方法
import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
@SpringBootTest
public class AppTest {
//创建日志对象
Logger logger = LogManager.getLogger(this.getClass());
...
@Test
public void test2() {
logger.info("我是log4j2的日志信息");
logger.error("我是log4j2的错误信息");
}
}4）启动测试方法，查看kibana的日志信息
查看信息时，建议在左侧Available fields中筛选出"message"信息，"thread_name"字段可选。筛选的字段在左侧也可以看到，右侧看到的信息就比较清晰，包含了日志本身的时间，这是是配置日志配置的。
关于Docker中如何使用Compose部署ELK就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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