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ElasticSearch集群启动日志的存储与管理

2022-01-135.6k 阅读

ElasticSearch 集群启动日志的重要性

在 ElasticSearch 集群的运维和管理中，启动日志扮演着至关重要的角色。这些日志记录了集群启动过程中的详细信息，包括节点的初始化、配置加载、插件加载、网络连接等关键步骤。通过分析启动日志，我们能够及时发现集群启动过程中可能出现的问题，如配置错误、依赖缺失、网络故障等。

例如，当一个节点在启动时无法连接到其他节点组成集群，启动日志会记录下详细的错误信息，可能是由于网络端口被占用，或者是集群名称配置不一致。这些信息对于快速定位和解决问题非常关键，能够帮助运维人员节省大量的排查时间，确保集群能够稳定、高效地启动并运行。

存储 ElasticSearch 集群启动日志

日志文件存储位置

在 ElasticSearch 安装目录下，通常有一个 logs 目录，集群启动日志默认就存储在这个目录中。每个节点的日志文件命名方式一般为 elasticsearch_{节点名称}.log，这种命名方式便于区分不同节点的日志。例如，在一个三节点的集群中，可能会有 elasticsearch_node1.log、elasticsearch_node2.log 和 elasticsearch_node3.log。

日志文件格式

ElasticSearch 的启动日志采用文本格式，每一行记录了一个事件。日志格式通常包含时间戳、日志级别、节点名称、线程名称以及具体的日志信息。以下是一个典型的启动日志示例：

[2023-10-05T10:15:30,567][INFO ][o.e.n.Node               ] [node1] initializing ...
[2023-10-05T10:15:31,234][INFO ][o.e.x.s.a.s.FileRolesStore] [node1] parsed [0] roles from file [/usr/share/elasticsearch/config/roles.yml]
[2023-10-05T10:15:32,456][WARN ][o.e.b.BootstrapChecks    ] [node1] max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

时间戳 2023-10-05T10:15:30,567 精确记录了事件发生的时间；日志级别 INFO、WARN 等表示事件的重要程度；node1 明确了事件所属的节点；后面的信息则详细描述了节点正在执行的操作或出现的情况。

日志文件大小和滚动策略

随着集群的不断启动和运行，日志文件会逐渐增大。为了避免日志文件占用过多磁盘空间，ElasticSearch 采用了日志滚动策略。默认情况下，当日志文件大小达到一定阈值（例如 1024MB）时，会自动创建一个新的日志文件，并将旧的日志文件进行压缩和归档。

在 elasticsearch.yml 配置文件中，可以通过以下配置项来调整日志滚动策略：

# 日志滚动的最大文件大小
rolling:
  max_size: 512mb

# 保留的归档日志文件数量
max_backup_index: 10

上述配置表示当日志文件大小达到 512MB 时进行滚动，并且最多保留 10 个归档日志文件。这样可以在保证有足够历史日志用于问题排查的同时，有效地控制磁盘空间的使用。

远程存储启动日志

除了在本地存储启动日志，将日志存储到远程位置也是一种常见的做法。这可以通过配置 Logstash 或 Filebeat 等工具来实现。以 Filebeat 为例，首先需要安装 Filebeat，并在其配置文件 filebeat.yml 中进行如下配置：

filebeat.inputs:
- type: log
  paths:
    - /path/to/elasticsearch/logs/*.log
  fields:
    type: elasticsearch_startup_log

output.elasticsearch:
  hosts: ["your_elasticsearch_host:9200"]
  index: "elasticsearch-startup-logs-%{+yyyy.MM.dd}"

上述配置中，filebeat.inputs 部分指定了要监控的 ElasticSearch 启动日志文件路径，并添加了一个自定义字段 type 来标识这是 ElasticSearch 启动日志。output.elasticsearch 部分则指定了将日志发送到远程的 ElasticSearch 集群，并按照日期创建索引。

配置完成后，启动 Filebeat，它会实时监控 ElasticSearch 启动日志文件的变化，并将新产生的日志发送到指定的远程 ElasticSearch 集群中进行存储。这样，就可以通过 Kibana 等工具方便地对远程存储的启动日志进行查询和分析。

管理 ElasticSearch 集群启动日志

日志级别管理

ElasticSearch 的日志级别包括 TRACE、DEBUG、INFO、WARN、ERROR 和 FATAL。不同的日志级别记录的信息详细程度不同。在日常运行中，INFO 级别通常足以满足基本的监控和问题排查需求，它记录了集群启动和运行过程中的重要事件。

如果遇到复杂的问题需要更详细的信息，可以临时将日志级别调整为 DEBUG 或 TRACE。在 elasticsearch.yml 配置文件中，可以通过以下配置来调整日志级别：

logger.level: debug

上述配置将全局日志级别设置为 DEBUG。也可以针对特定的模块设置不同的日志级别，例如：

logger.org.elasticsearch.indices: trace

这表示只将 org.elasticsearch.indices 模块的日志级别设置为 TRACE，而其他模块仍保持原有的日志级别。

需要注意的是，设置过高的日志级别（如 DEBUG 或 TRACE）会产生大量的日志信息，可能会影响系统性能，并且占用更多的磁盘空间。因此，在问题解决后，应及时将日志级别恢复到合适的水平。

日志查询与分析

使用命令行工具查询日志

在本地存储的日志文件中，可以使用常见的命令行工具如 grep、awk 等来查询特定的日志信息。例如，要查找所有包含 WARN 级别的日志，可以使用以下命令：

grep 'WARN' /path/to/elasticsearch/logs/elasticsearch_node1.log

如果要进一步分析日志，比如统计不同级别日志的数量，可以结合 awk 命令：

awk '{print $2}' /path/to/elasticsearch/logs/elasticsearch_node1.log | sort | uniq -c

上述命令会提取日志中的日志级别字段，并统计每个级别出现的次数。

使用 Kibana 进行可视化分析

当启动日志存储在远程的 ElasticSearch 集群中时，可以通过 Kibana 进行可视化分析。首先，在 Kibana 中创建一个索引模式，指向存储启动日志的索引（例如 elasticsearch-startup-logs-*）。

然后，在 Discover 页面中，可以根据时间范围、日志级别、节点名称等字段进行灵活的查询。例如，通过时间过滤器可以查看特定时间段内的启动日志，通过 term 查询可以筛选出某个节点的日志。

为了更直观地分析日志，还可以创建可视化图表。比如，创建一个柱状图来展示不同节点在启动过程中产生的 WARN 和 ERROR 级别的日志数量对比。在可视化界面中，选择柱状图类型，将 节点名称 作为 X 轴，将 日志级别为 WARN 或 ERROR 的文档数量 作为 Y 轴，这样就可以清晰地看到各个节点的日志情况，快速定位可能存在问题的节点。

定期清理日志

随着时间的推移，日志文件会不断积累，占用大量的磁盘空间。因此，定期清理日志是非常必要的。对于本地存储的日志文件，可以编写一个简单的 shell 脚本，并使用 crontab 来定时执行清理任务。以下是一个示例 shell 脚本：

#!/bin/bash

LOG_DIR="/path/to/elasticsearch/logs"
DAYS_TO_KEEP=30

find $LOG_DIR -type f -name "*.log*" -mtime +$DAYS_TO_KEEP -exec rm -f {} \;

上述脚本会查找 LOG_DIR 目录下所有修改时间超过 DAYS_TO_KEEP（这里设置为 30 天）的日志文件及其归档文件，并将其删除。

对于存储在远程 ElasticSearch 集群中的日志，可以通过设置索引生命周期管理（ILM）策略来自动清理过期的日志索引。在 Kibana 中，可以通过以下步骤设置 ILM 策略：

  1. 进入 Stack Management -> Index Lifecycle Management。
  2. 创建一个新的策略，例如命名为 elasticsearch-startup-logs-ilm。
  3. 在策略编辑页面中，设置 Hot 阶段的持续时间（例如 7 天），表示索引在 7 天内处于活跃状态。
  4. 设置 Warm 阶段，可进行压缩等操作，例如持续 14 天。
  5. 设置 Cold 阶段，如果需要进一步归档可以在此阶段设置，最后设置 Delete 阶段，当索引达到一定时间（例如 30 天）后自动删除。

通过这种方式，无论是本地还是远程存储的 ElasticSearch 集群启动日志，都能够得到有效的管理和清理，确保系统资源的合理利用。

日志安全管理

ElasticSearch 启动日志可能包含敏感信息，如节点配置、认证信息等。因此，对日志进行安全管理至关重要。

首先，要确保日志文件的存储目录具有适当的权限设置。只有授权的用户（如 ElasticSearch 运行用户）才能访问日志文件。例如，在 Linux 系统中，可以使用以下命令设置日志目录权限：

chown -R elasticsearch:elasticsearch /path/to/elasticsearch/logs
chmod -R 750 /path/to/elasticsearch/logs

上述命令将 logs 目录及其所有文件的所有者设置为 elasticsearch 用户，并设置目录权限为 750，即所有者具有读、写、执行权限，所属组具有读和执行权限，其他用户无任何权限。

对于远程存储的日志，要确保传输过程中的数据加密。如果使用 Filebeat 发送日志到远程 ElasticSearch 集群，可以通过配置 SSL/TLS 加密来保护数据传输安全。在 filebeat.yml 配置文件中添加如下配置：

output.elasticsearch:
  hosts: ["your_elasticsearch_host:9200"]
  ssl:
    enabled: true
    certificate_authorities: ["/path/to/ca.crt"]
    certificate: "/path/to/client.crt"
    key: "/path/to/client.key"

上述配置启用了 SSL 加密，并指定了证书和密钥的路径，确保日志在传输过程中不被窃取或篡改。

同时，在 ElasticSearch 集群中，要对访问日志的用户进行严格的权限控制。通过角色和权限管理，只有具有相应权限的用户（如运维人员）才能查看和分析启动日志，防止敏感信息泄露。

处理启动日志中的常见问题

配置错误相关日志

在启动日志中，经常会遇到配置错误相关的信息。例如，当 elasticsearch.yml 配置文件中某个参数设置错误时，启动日志会记录详细的错误提示。假设在配置文件中错误地将 cluster.name 设置为了一个无效的值：

cluster.name: invalid_cluster_name

启动日志可能会出现如下错误信息：

[2023-10-06T09:23:45,123][ERROR][o.e.b.Bootstrap          ] [node1] Exception
java.lang.IllegalArgumentException: Unknown setting [cluster.name] please check that any required plugins are installed, or check the breaking changes documentation for removed settings

此时，根据日志中的错误提示，我们可以明确是 cluster.name 参数设置有误。需要仔细检查配置文件，确保 cluster.name 的值符合要求，一般应设置为与集群中其他节点一致的有效名称。

插件加载失败日志

ElasticSearch 支持各种插件扩展功能。但在插件加载过程中，可能会出现加载失败的情况。例如，当安装了一个不兼容版本的插件时，启动日志会记录相关错误。假设安装了一个与当前 ElasticSearch 版本不兼容的分析插件：

[2023-10-06T09:25:30,789][ERROR][o.e.p.PluginsService     ] [node1] Plugin [analysis-incompatible-plugin] failed to load
org.elasticsearch.bootstrap.StartupException: java.lang.IllegalStateException: Plugin [analysis-incompatible-plugin] is not compatible with Elasticsearch version [7.17.0]

从日志中可以看出，插件 analysis-incompatible-plugin 与当前 ElasticSearch 版本 7.17.0 不兼容。解决方法是卸载不兼容的插件，并安装与当前 ElasticSearch 版本匹配的插件。可以通过 ElasticSearch 提供的插件管理命令来卸载插件：

bin/elasticsearch-plugin remove analysis-incompatible-plugin

然后，重新安装兼容版本的插件。

网络连接问题日志

网络连接问题是导致 ElasticSearch 集群启动失败的常见原因之一。在启动日志中，会记录网络连接相关的错误信息。例如，当一个节点无法连接到集群中的其他节点时，可能会出现如下日志：

[2023-10-06T09:28:15,456][WARN ][o.e.t.TransportService   ] [node1] Exception while sending a ping to node [node2]: org.elasticsearch.transport.ConnectTransportException: [node2][192.168.1.10:9300][cluster:ping] connect_timeout[30s]

上述日志表明 node1 无法连接到 node2，原因是连接超时。这可能是由于网络配置错误、防火墙阻挡或者目标节点未正常启动等原因导致。首先，检查网络配置，确保节点之间的网络连通性。可以使用 ping 命令测试节点之间的网络连接：

ping 192.168.1.10

如果网络连通性正常，检查防火墙设置，确保 ElasticSearch 所需的端口（如 9200 和 9300）未被阻挡。在 Linux 系统中，可以使用以下命令检查防火墙规则：

sudo iptables -L

如果发现端口被阻挡，可以通过添加允许规则来开放端口：

sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 9200 -j ACCEPT
sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 9300 -j ACCEPT

通过对启动日志中常见问题的分析和处理，可以有效地保障 ElasticSearch 集群的稳定启动和运行。

自动化处理启动日志

编写脚本监控启动日志

为了及时发现 ElasticSearch 集群启动过程中的问题，可以编写自动化脚本监控启动日志。以 Python 为例，可以使用 tail -f 命令结合 subprocess 模块实时读取日志文件，并对关键信息进行分析。以下是一个简单的示例脚本：

import subprocess
import re


def monitor_startup_log(log_file_path):
    pattern_warn = re.compile(r'WARN')
    pattern_error = re.compile(r'ERROR')
    command = f'tail -f {log_file_path}'
    process = subprocess.Popen(command.split(), stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT)
    for line in iter(process.stdout.readline, b''):
        line = line.decode('utf - 8').strip()
        if pattern_warn.search(line):
            print(f'Warning detected: {line}')
        elif pattern_error.search(line):
            print(f'Error detected: {line}')


if __name__ == '__main__':
    log_file = '/path/to/elasticsearch/logs/elasticsearch_node1.log'
    monitor_startup_log(log_file)

上述脚本通过 tail -f 实时读取指定的 ElasticSearch 启动日志文件，并使用正则表达式匹配 WARN 和 ERROR 级别的日志信息。一旦发现相关日志，立即打印提示信息，运维人员可以根据提示及时处理问题。

集成日志处理到 CI/CD 流程

在持续集成和持续交付（CI/CD）流程中，集成 ElasticSearch 启动日志的处理是非常有必要的。例如，在使用 Jenkins 进行 CI/CD 时，可以在构建或部署阶段添加步骤来检查 ElasticSearch 启动日志。

首先，在构建完成后，启动 ElasticSearch 集群。然后，通过 SSH 连接到服务器，获取 ElasticSearch 启动日志文件，并使用命令行工具（如 grep）检查日志中是否存在 ERROR 级别的信息。如果存在，则终止后续的部署流程，并向相关人员发送通知。以下是一个简单的 Jenkins Pipeline 示例：

pipeline {
    agent any
    stages {
        stage('Build') {
            steps {
                // 构建代码
                sh'mvn clean install'
            }
        }
        stage('Start ElasticSearch') {
            steps {
                // 启动 ElasticSearch 集群
                sh'sudo systemctl start elasticsearch'
            }
        }
        stage('Check Startup Log') {
            steps {
                script {
                    def logFilePath = '/path/to/elasticsearch/logs/elasticsearch_node1.log'
                    def errorCount = sh(script: "grep -c 'ERROR' $logFilePath", returnStdout: true).trim()
                    if (Integer.parseInt(errorCount) > 0) {
                        error('ElasticSearch startup failed, check logs')
                    }
                }
            }
        }
        stage('Deploy') {
            steps {
                // 部署应用
                sh 'deploy_script.sh'
            }
        }
    }
}

上述 Pipeline 中，在启动 ElasticSearch 后，通过 grep 命令统计启动日志中 ERROR 级别的日志数量。如果数量大于 0，则终止流水线并抛出错误，避免将有问题的 ElasticSearch 集群用于后续的应用部署。

通过自动化处理启动日志，可以提高问题发现的及时性，减少人工干预，提升整个 ElasticSearch 集群运维和管理的效率。

在 ElasticSearch 集群的运维过程中，对启动日志的存储与管理是一项基础性且至关重要的工作。通过合理的存储策略、有效的管理手段以及自动化处理方式，能够更好地保障集群的稳定运行，及时发现并解决潜在问题，为基于 ElasticSearch 的应用提供可靠的支持。无论是本地存储还是远程存储，都需要从日志级别管理、查询分析、安全管理等多个方面进行综合考虑，确保日志能够发挥其应有的作用。同时，结合自动化脚本和 CI/CD 流程，进一步提升日志处理的效率和可靠性，使 ElasticSearch 集群的运维更加高效和智能。