使用es监控RabbitMQ日志

admin · 发表于 2024-11-6 15:56:40

使用es监控RabbitMQ日志

RabbitMQ是一个开源的消息代理服务器，能够为您的应用提供一个通用的消息发送和接收平台，并且保证消息在传输过程中的安全性。本文介绍如何通过Filebeat，将RabbitMQ的日志采集到阿里云Elasticsearch（简称ES）中，并对日志进行可视化分析与监控。

操作流程
准备工作

完成环境准备，包括创建实例、安装RabbitMQ等。

步骤一：配置RabbitMQ

配置RabbitMQ的日志级别和文件名。

步骤二：安装RabbitMQ示例应用

基于Spring Boot，使用RabbitMQ的JMS客户端生产日志数据到RabbitMQ中。

步骤三：创建并配置阿里云Filebeat

配置Filebeat采集器，将RabbitMQ的日志数据发送到Logstash的8100端口。

步骤四：配置阿里云Logstash管道

配置Logstash管道，使用基本的Grok模式从原始消息中分离出时间戳、日志级别和消息，然后发送到阿里云ES中。

步骤五：通过Kibana查看日志数据

通过Kibana查看经Logstash处理后的数据。

步骤六：通过Kibana过滤日志数据

在Kibana控制台的Discover页面，通过Filter过滤出RabbitMQ相关的日志。

步骤七：配置Metricbeat采集RabbitMQ指标

通过Metricbeat采集RabbitMQ日志，并通过Kibana实现可视化指标监控。

准备工作
创建阿里云ES和Logstash实例，两者版本相同，并且在同一专有网络VPC（Virtual Private Cloud）下。

具体操作步骤请参见创建阿里云Elasticsearch实例、创建阿里云Logstash实例，本文以6.7版本为例。

开启阿里云ES实例的自动创建索引功能。

具体操作步骤请参见快速访问与配置。

创建阿里云ECS实例，要求与阿里云ES实例和Logstash实例处于同一VPC下。

具体操作步骤请参见自定义购买实例。

重要
该ECS实例用来安装Beats和RabbitMQ，由于Beats目前仅支持Alibaba Cloud Linux (Alinux）、RedHat和CentOS这三种操作系统，因此在创建时请选择其中一种操作系统。本文以CentOS为例。

在目标ECS实例上安装云助手和Docker服务。

具体操作步骤请参见安装云助手Agent和部署并使用Docker（CentOS 8）。

在目标ECS实例上安装RabbitMQ。

具体操作步骤请参见Downloading and Installing RabbitMQ。

步骤一：配置RabbitMQ
配置RabbitMQ的日志记录级别和文件名，步骤如下：

连接安装了RabbitMQ的ECS服务器。

具体操作步骤请参见连接实例。

说明
本文档以普通用户权限为例。

执行以下命令，打开RabbitMQ的配置文件。

sudo vim /etc/rabbitmq/rabbitmq.config
修改RabbitMQ的配置文件。

{
  lager, [
  %% All log messages go to the default "sink" configured with
  %% the `handlers` parameter. By default, it has a single
  %% lager_file_backend handler writing messages to "$nodename.log"
  %% (ie. the value of $RABBIT_LOGS).
{handlers, [
   {lager_file_backend, [{file, "rabbit.log"},
                        {level, info},
                        {date, ""},
                        {size, 0}]}
  ]},
{extra_sinks, [

   {rabbit_channel_lager_event, [{handlers, [
                                 {lager_forwarder_backend,
                                    [lager_event, info]}]}]},
   {rabbit_conection_lager_event, [{handlers, [
                                    {lager_forwarder_backend,
                                    [lager_event, error]}]}]}

  ]}
修改后，RabbitMQ的日志文件名变为rabbit.log。

说明
日志级别（level）默认为info，您也可以将其设置为error，即记录出错日志。本文以info日志为例。

修改配置文件后，需要启动RabbitMQ才能生效。

启动RabbitMQ服务。

进入RabbitMQ安装目录的bin文件夹下，启动服务。

sudo cd /usr/lib/rabbitmq/bin
sudo rabbitmq-server start
启动成功后，可在/var/log/rabbitmq下看到rabbit.log文件。

步骤二：安装RabbitMQ示例应用
本节基于Spring Boot，使用RabbitMQ的JMS客户端进行演示。具体操作步骤如下：

重要
由于示例需要编译应用，因此您必须先安装Java 8。

在ECS中，执行以下命令克隆示例。

sudo git clone https://github.com/rabbitmq/rabb ... ng-boot-trader-demo
进入该应用所在根目录。

cd rabbitmq-jms-client-spring-boot-trader-demo
执行以下命令打包并运行应用。

sudo mvn clean package
sudo java -jar target/rabbit-jms-boot-demo-1.2.0-SNAPSHOT.jar
运行成功后，返回结果如下。

. ____       _          __ _ _
/\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __  __ _ \ \ \ \
( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \
\\/  ___)| |_)| | | | | || (_| |  ) ) ) )
  '  |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /
=========|_|==============|___/=/_/_/_/
:: Spring Boot ::       (v1.5.8.RELEASE)
2020-05-11 10:16:46.089  INFO 28119 --- [main] com.rabbitmq.jms.sample.StockQuoter    : Starting StockQuoterxxxxxx
2020-05-11 10:16:46.092  INFO 28119 --- [main] com.rabbitmq.jms.sample.StockQuoter    : No active profile set,xxxxxx
2020-05-11 10:16:46.216  INFO 28119 --- [main] s.c.a.AnnotationConfigApplicationContext : Refreshing org.springframework.xxxxxx
2020-05-11 10:16:47.224  INFO 28119 --- [main] com.rabbitmq.jms.sample.StockConsumer : connectionFactory => RMQConnectionFactoryxxxxxx
2020-05-11 10:16:48.054  INFO 28119 --- [main] o.s.j.e.a.AnnotationMBeanExporter       : Registering beans for JMX exposurexxxxxx
2020-05-11 10:16:48.062  INFO 28119 --- [main] o.s.c.support.DefaultLifecycleProcessor  : Starting beans in phase 0xxxxxx
......
进入log目录下查看RabbitMQ日志。

sudo cd /var/log/rabbitmq
sudo ls
返回结果中的rabbit.log即为步骤一：配置RabbitMQ中配置的文件名。

步骤三：创建并配置阿里云Filebeat
配置Filebeat采集器，将RabbitMQ的日志信息发送到阿里云Logstash的8100端口。

登录阿里云Elasticsearch控制台。
在左侧导航栏，单击Beats数据采集中心。

在创建采集器区域，选择Filebeat > ECS日志。

配置采集器。

更多信息，请参见采集ECS服务日志和采集器YML配置。本文使用的配置如下。filebeat配置

说明
采集器Output需要指定目标阿里云Logstash的实例ID，在YML配置中不需要重新指定Output。

Filebeat文件目录需要填写RabbitMQ日志所在的目录，同时需要在YML配置中开启log数据采集，并配置log路径。

本文使用的filebeat.yml中的filebeat.inputs配置如下。

filebeat.inputs:
# Each - is an input. Most options can be set at the input level, so
# you can use different inputs for various configurations.
# Below are the input specific configurations.

- type: log

  # Change to true to enable this input configuration.
  enabled: true
  fields:
log_type: rabbitmq-server
  # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.
  paths:
- /var/log/rabbitmq/*log
  fields_under_root: true
  encoding: utf-8
  ignore_older: 3h
安装并启动采集器。

具体操作，请参见采集ECS服务日志。安装时所选的ECS实例要与阿里云Logstash在同一VPC下。选择采集器安装的实例

查看采集器安装情况。

采集器状态变为已生效1/1，且查看采集器安装情况后显示为心跳正常，说明采集器安装成功。查看采集器安装状态

步骤四：配置阿里云Logstash管道
配置阿里云Logstash管道，使用基本的Grok模式从原始消息中分离出时间戳、日志级别和消息，然后发送到阿里云ES实例的指定索引中。

进入阿里云Elasticsearch控制台的Logstash页面。
进入目标实例。
在顶部菜单栏处，选择地域。
在Logstash实例中单击目标实例ID。
在左侧导航栏，单击管道管理。

单击创建管道。

在创建管道任务页面，输入管道ID并配置管道。

本文使用的管道配置如下。

input {
  beats {
port => 8100
  }
}

filter {
  grok {
match => { "message" => ["%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} \[%{LOGLEVEL:log_level}\] \<%{DATA:field_misc}\> %{GREEDYDATA:message}"] }
  }
}

output {
elasticsearch {
   hosts => "es-cn-4591jumei000u****.elasticsearch.aliyuncs.com:9200"
   user => "elastic"
   password => "your_password"
   index => "rabbitmqlog-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}
管道配置详情请参见Logstash配置文件说明。

单击下一步，配置管道参数。

管道参数配置

参数

说明

管道工作线程

并行执行管道的Filter和Output的工作线程数量。当事件出现积压或CPU未饱和时，请考虑增大线程数，更好地使用CPU处理能力。默认值：实例的CPU核数。

管道批大小

单个工作线程在尝试执行Filter和Output前，可以从Input收集的最大事件数目。较大的管道批大小可能会带来较大的内存开销。您可以设置LS_HEAP_SIZE变量，来增大JVM堆大小，从而有效使用该值。默认值：125。

管道批延迟

创建管道事件批时，将过小的批分派给管道工作线程之前，要等候每个事件的时长，单位为毫秒。默认值：50ms。

队列类型

用于事件缓冲的内部排队模型。可选值：

MEMORY：默认值。基于内存的传统队列。

PERSISTED：基于磁盘的ACKed队列（持久队列）。

队列最大字节数

请确保该值小于您的磁盘总容量。默认值：1024 MB。

队列检查点写入数

启用持久性队列时，在强制执行检查点之前已写入事件的最大数目。设置为0，表示无限制。默认值：1024。

警告
配置完成后，需要保存并部署才能生效。保存并部署操作会触发实例重启，请在不影响业务的前提下，继续执行以下步骤。

单击保存或者保存并部署。

保存：将管道信息保存在Logstash里并触发实例变更，配置不会生效。保存后，系统会返回管道管理页面。可在管道列表区域，单击操作列下的立即部署，触发实例重启，使配置生效。

保存并部署：保存并且部署后，会触发实例重启，使配置生效。

步骤五：通过Kibana查看日志数据
登录目标阿里云ES的Kibana控制台。

具体步骤请参见登录Kibana控制台。

在左侧导航栏，单击Dev Tools。

在Console中执行以下命令，查看Logstash处理后的RabbitMQ日志数据。

GET rabbitmqlog-*/_search
{
  "query": {
"match_all": {
}}
}
执行成功后，返回如下结果。返回结果

步骤六：通过Kibana过滤日志数据
登录目标阿里云ES实例的Kibana控制台。

具体步骤请参见登录Kibana控制台。

创建一个索引模式。

在左侧导航栏，单击Management。

在Kibana区域，单击Index Patterns。

单击Create index pattern。

输入Index pattern（本文使用rabbitmqlog-*），单击Next step。

Index pattern
选择Time Filter field name（本文选择@timestamp），单击Create index pattern。

Time Filter field name
在左侧导航栏，单击Discover。

从页面左侧的下拉列表中，选择您已创建的索引模式（rabbitmqlog-*）。

在页面右上角，选择一段时间，查看对应时间段内的RabbitMQ日志数据。

查看日志数据
单击Add a filter，设置过滤条件，查看符合条件的日志数据。

Add a filter
步骤七：配置Metricbeat采集RabbitMQ指标
您也可以通过Metricbeat采集RabbitMQ日志数据，并通过Kibana可视化监控RabbitMQ的各项指标。

登录目标阿里云ES的Kibana控制台。

具体步骤请参见登录Kibana控制台。

在页面左上角，单击Kibana。

在Add Data to Kibana区域，单击Add metric data。

Add metric data
在Metrics页签，单击RabbitMQ metrics。

RabbitMQ metrics
单击RPM，按照页面提示在ECS中安装并配置Metricbeat。

配置Metricbeat时，需要修改/etc/metricbeat/metricbeat.yml文件，设置Kibana和ES集群的连接信息，本文使用的配置如下。

setup.kibana:

  # Kibana Host
  # Scheme and port can be left out and will be set to the default (http and 5601)
  # In case you specify and additional path, the scheme is required: http://localhost:5601/path
  # IPv6 addresses should always be defined as: https://[2001:db8::1]:5601
host: "https://es-cn-4591jumei000u****.kibana.elasticsearch.aliyuncs.com:5601"
output.elasticsearch:
  # Array of hosts to connect to.
  hosts: ["es-cn-4591jumei000u****.elasticsearch.aliyuncs.com:9200"]

  # Enabled ilm (beta) to use index lifecycle management instead daily indices.
  #ilm.enabled: false

  # Optional protocol and basic auth credentials.
  #protocol: "https"
  username: "elastic"
  password: "your_password"
启动RabbitMQ模块及Metricbeat服务。

启动RabbitMQ模块

sudo metricbeat modules enable rabbitmq
启动Metricbeat服务并设置仪表盘

sudo metricbeat setup
sudo service metricbeat start
在RPM页签中，单击Check data。

Check data
单击RabbitMQ metrics dashboard，查看Dashboard监控大盘。

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