docker搭建Elasticsearch、Kibana、Logstash 同步mysql数据到ES

一、前言

在数据量大的企业级实践中，Elasticsearch显得非常常见，特别是数据表超过千万级后，无论怎么优化，还是有点力不从心！使用中，最首先的问题就是怎么把千万级数据同步到Elasticsearch中，在一些开源框架中知道了，有专门进行同步的！那就是Logstash 。在思考，同步完怎么查看呢，这时Kibana映入眼帘，可视化的界面，让使用更加的得心应手哈！！这就是三剑客ELK。不过大多时候都是进行日志采集的，小编没有用，只是用来解决一个表的数据量大，查询慢的！后面小编在专门搭建日志采集的ELK。

二、三者介绍

1. Elasticsearch

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。作为 Elastic Stack 的核心，Elasticsearch 会集中存储您的数据，让您飞快完成搜索，微调相关性，进行强大的分析，并轻松缩放规模。

2. Kibana

Kibana 是一个免费且开放的用户界面，能够让您对 Elasticsearch 数据进行可视化，并让您在 Elastic Stack 中进行导航。您可以进行各种操作，从跟踪查询负载，到理解请求如何流经您的整个应用，都能轻松完成。

3. Logstash

Logstash 是免费且开放的服务器端数据处理管道，能够从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的“存储库”中。

三、版本选择

现在最新版就是8.5，最新的教程少和问题未知，小编选择7版本的，求一手稳定哈！

于是去hub.docker查看了一下，经常用的版本，最终确定为：7.17.7

dockerHub官网地址

官方规定：
安装 Elastic Stack 时，您必须在整个堆栈中使用相同的版本。例如，如果您使用的是 Elasticsearch 7.17.7，则安装 Beats 7.17.7、APM Server 7.17.7、Elasticsearch Hadoop 7.17.7、Kibana 7.17.7 和 Logstash 7.17.7

四、搭建mysql

1. 拉去MySQL镜像

sudo docker pull mysql:5.7

)

2. Docker启动MySQL

sudo docker run -p 3306:3306 --name mysql \\
-v /mydata/mysql/log:/var/log/mysql \\
-v /mydata/mysql/data:/var/lib/mysql \\
-v /mydata/mysql/conf:/etc/mysql \\
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \\
-d mysql:5.7
####这里往下是解释,不需要粘贴到linux上#############
--name 指定容器名字
-v 将对应文件挂载到linux主机上
-e 初始化密码
-p 容器端口映射到主机的端口(把容器的3306映射到linux中3306,这样windows上就可以访问这个数据库)
-d 后台运行

3. Docker配置MySQL

vim /mydata/mysql/conf/my.cnf # 创建并进入编辑

[client]
default-character-set=utf8
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
init_connect=\'SET collation_connection = utf8_unicode_ci\'
init_connect=\'SET NAMES utf8\'
character-set-server=utf8
collation-server=utf8_unicode_ci
skip-character-set-client-handshake
skip-name-resolve

4. Docker重启MySQL使配置生效

docker restart mysql

5. 新增数据库

6. 新建测试表

DROP TABLE IF EXISTS `sys_log`;
CREATE TABLE `sys_log`  (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT \'日志主键\',
  `title` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT \'\' COMMENT \'模块标题\',
  `business_type` int(2) NULL DEFAULT 0 COMMENT \'业务类型（0其它 1新增 2修改 3删除）\',
  `method` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT \'\' COMMENT \'方法名称\',
  `request_method` varchar(10) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT \'\' COMMENT \'请求方式\',
  `oper_name` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT \'\' COMMENT \'操作人员\',
  `oper_url` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT \'\' COMMENT \'请求URL\',
  `oper_ip` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT \'\' COMMENT \'主机地址\',
  `oper_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT \'操作时间\',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1585197503834284034 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = \'操作日志记录\' ROW_FORMAT = Dynamic;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

五、ELK搭建准备

1. 创建挂载的文件

es挂载：

mkdir -p /mydata/elk/elasticsearch/{config,plugins,data,logs}

kibana挂载：

mkdir -p /mydata/elk/kibana/config

logstash挂载：

mkdir -p /mydata/elk/logstash/config

2. ES挂载具体配置

vim /mydata/elk/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

输入下面命令：

http.host: 0.0.0.0
xpack.security.enabled: false

http.host：任何地址都可以访问。
xpack.security.enabled：关闭密码认证

3. Kibana挂载具体配置

vim /mydata/elk/kibana/config/kibana.yml

内容：

server.host: 0.0.0.0
elasticsearch.hosts: [ \"http://192.168.239.131:9200\" ]

elasticsearch.hosts：指向es地址

4. Logstash挂载具体配置

vim /mydata/elk/logstash/config/logstash.yml

内容：

http.host: 0.0.0.0
xpack.monitoring.elasticsearch.hosts: [ \"http://192.168.239.131:9200\" ]

记录存放：

touch log
chmod 777 log

vim /mydata/elk/logstash/config/logstash.conf

内容：

jdbc_driver_library：指定必须要自己下载mysql-connector-java-8.0.28.jar，版本自己决定，下载地址；

statement：如果sql长，可以指定sql文件，直接指定文件所在位置，这里的位置都为容器内部的地址；

last_run_metadata_path：上次记录存放文件对应上方的log。

input {
    stdin {
    }
    jdbc {
      jdbc_connection_string => \"jdbc:mysql://192.168.239.131:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC\"
      jdbc_user => \"root\"
      jdbc_password => \"root\"
      jdbc_driver_library => \"/usr/share/logstash/config/mysql-connector-java-8.0.28.jar\"
      jdbc_driver_class => \"com.mysql.jdbc.Driver\"
      jdbc_paging_enabled => \"true\"
      jdbc_page_size => \"300000\"
      statement => \"SELECT id, title, business_type, method, request_method, oper_name, oper_url, oper_ip, oper_time FROM sys_log\"
      schedule => \"*/1 * * * *\"
      use_column_value => false
      tracking_column_type => \"timestamp\"
      tracking_column => \"oper_time\"
      record_last_run => true
      jdbc_default_timezone => \"Asia/Shanghai\"
      last_run_metadata_path => \"/usr/share/logstash/config/log\"
    }
}
 
output {
    elasticsearch {
        hosts => [\"192.168.239.131:9200\"]
        index => \"sys_log\"
        document_id => \"%{id}\"
    }
    stdout {
        codec => json_lines
    }
}

流水线指定上面的配置文件：

vim /mydata/elk/logstash/config/pipelines.yml

内容：

- pipeline.id: sys_log
  path.config: \"/usr/share/logstash/config/logstash.conf\"

最终/mydata/elk/logstash/config/下的文件

防止保存没有修改权限，可以把上面建的文件夹和文件赋予修改权限：

chmod 777 文件名称

五、运行容器

0. docker compose一键搭建

在elk目录创建：

vim docker-compose.yml

内容如下：

version: \'3\'
services:
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:7.17.7
    container_name: elasticsearch
    ports:
      - \"9200:9200\"
      - \"9300:9300\"
    environment:
      - cluster.name=elasticsearch
      - discovery.type=single-node
      - \"ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m\"
    volumes:
      - /mydata/elk/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins
      - /mydata/elk/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data
      - /mydata/elk/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs

  kibana:
    image: kibana:7.17.7
    container_name: kibana
    ports:
      - \"5601:5601\"
    depends_on:
      - elasticsearch
    environment:
      I18N_LOCALE: zh-CN
    volumes:
      - /mydata/elk/kibana/config/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml

  logstash:
    image: logstash:7.17.7
    container_name: logstash
    ports:
      - \"5044:5044\"
    volumes:
      - /mydata/elk/logstash/config:/usr/share/logstash/config
    depends_on:
      - elasticsearch

一定要在docker-compose.yml所在目录执行命令！！

运行：

docker compose up -d

完成后可以跳到5进行查看kibana！！

1. 运行ES

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e \"discovery.type=single-node\" -e ES_JAVA_OPTS=\"-Xms64m -Xmx512m\" -v /mydata/elk/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /mydata/elk/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data -v  /mydata/elk/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -d elasticsearch:7.17.7

2. 运行Kibana

docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.239.131:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.17.7

3. 运行Logstash

docker run -d -p 5044:5044 -v /mydata/elk/logstash/config:/usr/share/logstash/config --name logstash logstash:7.17.7

4. 容器完结图

5. 访问Kibana

http://192.168.239.131:5601/app/home#/

六、新建索引

PUT /sys_log
{
  \"settings\": {
    \"number_of_shards\": 1,
    \"number_of_replicas\": 0,
    \"index\": {
      \"max_result_window\": 100000000
    }
  },
  \"mappings\": {
    \"dynamic\": \"strict\",
    \"properties\": {
      \"@timestamp\": {
        \"type\": \"date\"
      },
      \"@version\": {
        \"type\": \"text\",
        \"fields\": {
          \"keyword\": {
            \"type\": \"keyword\",
            \"ignore_above\": 256
          }
        }
      },
      
      \"business_type\": {
        \"type\": \"integer\"
      },
      \"title\": {
        \"type\": \"text\"
      },
      \"method\": {
        \"type\": \"text\"
      },
      \"request_method\": {
        \"type\": \"text\"
      },
      \"oper_name\": {
        \"type\": \"text\"
      },
      \"oper_url\": {
        \"type\": \"text\"
      },
      \"oper_ip\": {
        \"type\": \"text\"
      },
      \"oper_time\": {
        \"type\": \"date\"
      },
      \"id\": {
        \"type\": \"long\"
      }
    }
  }
}

七、测试

新增几条记录，然后查看Logstash日志

docker logs -f logstash

我们去kibana看一下是否已存在：
输入命令：

GET /sys_log/_search
{
  \"query\": {
    \"match_all\": {}
  }
}

我们看到存在6条，和mysql一致！！

八、总结

话费了一天时间，终于搭建完成了，太不容易了！下篇文章搭建ELK日志，欢迎点个关注，等待更新哈！！

如果对你有帮助，还请不要吝啬您的发财小手，一键三连是我写作的动力，谢谢大家哈！！

可以看下一小编的微信公众号文章首发看，欢迎关注，一起交流哈！！

来源：https://www.cnblogs.com/wang1221/p/17009397.html
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