[用NestJS闖蕩微服務！] DAY17 - ELK 與 Log - iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天

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DAY 17

Software Development

用 NestJS 闖蕩微服務！系列第 17 篇

[用NestJS闖蕩微服務！] DAY17 - ELK 與 Log

16th鐵人賽 microservices nestjs

HAO

2024-10-01 07:36:18

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Log 的管理

隨著服務規模的增長，Log 管理面臨許多挑戰。過去，服務通常會將 Log 寫入本地檔案進行保存，但這種做法存在多種缺點，比如：沒有一個集中管理的地方，導致追查 Log 需要東找西找才能找出線索，又或是面對各式各樣的 Log 沒有一套工具來輔助分析，將會變得非常困難。針對上述問題，ELK Stack 或許是不錯的選擇。

ELK Stack

ELK Stack 由 Elasticsearch、Logstash 與 Kibana 三個服務組成，這套工具提供了收集、查詢、分析 Log 的功能，甚至可以根據 Log 的內容繪製出圖表，進而提升整體系統的可觀測性，是目前市面上非常熱門的 Log 管理方案。

Elasticsearch

Elasticsearch Logo

圖片來源

Elasticsearch 是一套分散式搜尋引擎，提供強大的全文檢索功能。資料會以 Schema-less 的 JSON 格式保存，也就是說不需要事先定義結構即可儲存資料。根據官方的說明，在儲存一筆資料時，Elasticsearch 會在短短一秒內建立 索引(Index)，並且可以立即進行搜尋。Elasticsearch 提供 RESTful API 來存取資料，開發者可以使用自己習慣的程式語言來操作它。官方還針對多種程式語言(如 Java、Python、JavaScript 等)實作了客戶端。

補充：Elasticsearch 強大的社群也有針對其他程式語言實作客戶端，詳細內容可以參考這份文件。

在 Elasticsearch 中，每一筆資料稱為 文件(Document)，每個 Document 會由多個 欄位(Field) 組成。Field 是 key-value 組成的資料，這些資料的型別可以自行指定，也可以讓 Elasticsearch 自動推斷。前面提到的 Index 則是由多個 Document 組成的集合。

在 ELK Stack 中，Elasticsearch 扮演著儲存、搜尋 Log 的角色，透過它強大的檢索功能可以快速地將要查詢的 Log 找出來，做更進一步的分析。

Logstash

Logstash Logo

圖片來源

Logstash 是一個強大的資料處理管道，能夠收集、過濾並處理來自不同來源的資料，並將處理後的資料傳送至其他系統，以 ELK Stack 來說，會將資料傳送到 Elasticsearch 中。透過 Logstash 可以將 Log 的內容做進一步的處理，比如：將特定文字轉換成特定欄位，這樣的好處是可以將某些重點資訊變成一致的欄位，在查詢上會更加便利。

Logstash 的工作流程有三個階段，分別是：輸入(Input)、過濾(Filter) 與 輸出(Output)，需要透過撰寫 pipeline.conf 來進行定義。

補充：後面會針對如何套用 pipeline.conf 做更詳細的說明。

Logstash Workflow Concept

Input

資料來源在系統規模不斷增加的情況下會越來越複雜，因此 Logstash 支援許多種資料來源，如：檔案、HTTP、Kafka、TCP 等。

補充：由於 Logstash 支援的資料來源非常多，不適合在這篇文章中逐一列出，有興趣可以參考官方文件。

Logstash input concept

下方是範例設定，在 pipeline.conf 定義 input 區塊，在該區塊內定義 syslog 作為資料來源，監聽的 Port 為 5000：

input {
  syslog {
    port => 5000
  }
}

// ...

Filter

當資料進入 Logstash 後，可以在此階段針對資料進行處理，比如：將時間戳記(Timestamp)轉換成標準日期格式、將欄位名稱進行轉換、將資料型別進行轉換等。

補充：由於 Logstash 支援的 Filter 非常多，不適合在這篇文章逐一介紹，有興趣可以參考官方文件。

Logstash Filter Concept

下方是範例設定，在 pipeline.conf 定義 filter 區塊，在該區塊內定義 mutate 來對資料進行改寫，使用 rename 將 time 欄位改名為 log_timestamp：

// ...

filter {
  mutate {
    rename => {
      "time" => "log_timestamp"
    }
  }
}

// ...

Output

當資料處理完畢後，Logstash 會將資料傳送到特定地點，比如：Elasticsearch、Kafka、檔案等。

補充：由於 Logstash 支援的 Output 非常多，不適合在這篇文章逐一介紹，有興趣可以參考官方文件。

Logstash Output Concept

下方是範例設定，在 pipeline.conf 定義 output 區塊，在該區塊內定義 elasticsearch，裡面需填入 hosts 來指定 Elasticsearch 的節點位址，並針對輸出資料進行 Index 的歸類：

// ...

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["https://elasticsearch:9200"]
    index => "docker-logs-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

Kibana

Kibana Logo

圖片來源

Kibana 是一套將 Elasticsearch 資料視覺化的工具，它提供了圖表、儀表板、分析等功能，讓我們可以針對來自各方的 Log 進行更進一步的分析，從中找出問題或是潛在機會。除此之外，Kibana 還提供了 Kibana 查詢語言(Kibana Query Language, KQL) 讓我們可以透過它來過濾 Elasticsearch 的資料，以我自身的經驗而言，對於定位問題非常有幫助。

補充：針對 KQL 後續會有部分的使用案例，如果對 KQL 想深入了解，可以參考官方文件。

架設 ELK Stack

由於 ELK Stack 有 Elasticsearch、Logstash 與 Kibana 要啟動，這邊建議使用 Docker Compose 來幫助我們快速啟動這些元件。建立一個 docker-compose.yml 並添加下方設定：

version: '3.7'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:<IMAGE_TAG>
    container_name: <ELASTIC_SEARCH_NAME>
    env_file:
      - .env
    ports:
      - 9200:9200
    volumes:
      - ./esdata:/usr/share/elasticsearch/data # 映射資料夾避免 Container 銷毀時資料遺失

  logstash:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:<IMAGE_TAG>
    container_name: <LOGSTASH_NAME>
    volumes:
      - ./logstash/pipeline/pipeline.conf:/usr/share/logstash/pipeline/pipeline.conf # 映射 Pipeline 的設定
      - ./logstash/config/logstash.yml:/usr/share/logstash/config/logstash.yml # 映射 Logstash 的設定
    ports:
      - 5000:5000
      - 9600:9600
    depends_on:
      - elasticsearch

  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:<IMAGE_TAG>
    container_name: <KIBANA_NAME>
    ports:
      - 5601:5601
    depends_on:
      - elasticsearch

上方設定檔可以看到在 elasticsearch 這裡透過 env_file 指定 Elasticsearch 要讀取的環境變數檔，該環境變數檔的內容可以讓我們微調 Elasticsearch 的一些設定。下方是範例設定檔，指定 ELASTIC_PASSWORD 來設定預設使用者 elastic 的密碼，並指定 discovery.type 為 single-node 告訴 Elasticsearch 只有架設單一節點：

ELASTIC_PASSWORD=123456
discovery.type=single-node

Logstash 的部分則有 pipeline.conf 與 logstash.yml 需要設定，首先，針對 logstash.yml 的部分進行設置，將 http.host 設為 0.0.0.0：

http.host: "0.0.0.0"

接著設定 pipeline.yml，這邊可以先定義好資料來源有哪些？要如何進行資料處理？要將處理後的資料傳送到哪裡？針對資料來源的部分，假如是要收集來自 Docker Container 的 Log，那麼可以採用 syslog 的方式進行收集。範例設定如下：

input {
  syslog {
    port => 5000
  }
}

接著要定義如何進行資料處理，假如要接收來自 NestJS 應用程式的 Log，這個 Log 是由 pino 所產生，產生的格式大致上會如下所示：

{
  "level": 30,
  "time": 1723964154994,
  "pid": 42,
  "hostname": "6fc64737f491",
  "req": {
    // ...
  },
  "res": {
    // ...
  },
  "msg": "request completed"
}

我希望可以在存入 Elasticsearch 之前做一些簡單的資料處理，規則如下：

將 level 依照 pino log level 把數字轉換成 Level 文字。
將 time 欄位轉換成標準日期，並以 @timestamp 欄位儲存。
將 pid 的資料型別轉換為 integer。
將 Log 解析為 JSON 後存入 message 欄位中，假如解析失敗，該筆 Log 就不會存入 Elasticsearch。

根據上述規則，可以運用 json filter 來將輸入的資料進行 JSON 解析並存入 message 欄位，如果解析失敗，會替該筆資料加上 _jsonparsefailure 的 標籤(Tag)，當含有此 Tag 時，透過 drop filter 捨棄該筆資料。如果解析成功，透過 mutate filter 將 pid 欄位轉換成 integer 型別，接著，運用判斷的方式將 level 欄位轉換成對應的 Log Level。最後，運用 date filter 將 time 欄位的 Timestamp 轉換成標準日期格式，並存入 @timestamp 欄位中，同時移除 time 欄位：

// input settings

filter {
  json {
    source => "message"
    tag_on_failure => ["_jsonparsefailure"]
  }

  if "_jsonparsefailure" in [tags] {
    drop { }
  }

  mutate {
    convert => {
      "pid" => "integer"
    }
  }

  if [level] == 10 {
    mutate { update => { "level" => "TRACE" } }
  }

  if [level] == 20 {
    mutate { update => { "level" => "DEBUG" } }
  }

  if [level] == 30 {
    mutate { update => { "level" => "INFO" } }
  }

  if [level] == 40 {
    mutate { update => { "level" => "WARN" } }
  }

  if [level] == 50 {
    mutate { update => { "level" => "ERROR" } }
  }

  if [level] == 60 {
    mutate { update => { "level" => "FATAL" } }
  }

  date {
    match => ["time", "UNIX_MS"]
    target => "@timestamp"
    remove_field => ["time"]
  }
}

最後，要來將轉換後的資料傳送到 Elasticsearch，所以在 output 的地方設置 elasticsearch，需要指定 hosts 與 index，同時將 user、password 一同設定上去：

// Input setting

// Filter setting

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["https://elasticsearch:9200"]
    index => "docker-logs-%{+YYYY.MM.dd}"
    user => "elastic"
    password => "123456"
    ssl => true
    ssl_certificate_verification => false
  }
}

注意：因為我們是在本地端進行測試，可能會遇到 SSL 相關問題，可以將 ssl 設為 true，並把 ssl_certificate_verification 設為 false 來避開，不過在正式環境還是建議把 SSL 相關設定調整好。

以上設定檔都準備好之後，就可以透過下方指令啟動 ELK Stack：

$ docker-compose up -d

使用 Kibana 來檢查各個元件是否有正確運作，透過瀏覽器存取 http://localhost:5601 會看到下方畫面，需要填入 Enrollment Token：

Kibana Enrollment Token Result1

Enrollment Token 可以在 Elasticsearch Container 中產生，下方是產生的指令：

$  docker exec -it <ELASTIC_SEARCH_NAME> /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-create-enrollment-token -s kibana

產生的 Enrollment Token 會顯示於終端機中，將文字複製下來並貼入 Kibana 的頁面中：

Elasticsearch Generate Enrollment Token Result

Kibana Enrollment Token Result2

接著，Kibana 會要求輸入驗證碼：

Kibana Verification Code Result1

驗證碼可以在 Kibana Container 中產生，下方是產生的指令：

$ docker exec -it <KIBANA_NAME> /usr/share/kibana/bin/kibana-verification-code

產生的驗證碼會顯示於終端機中，將驗證碼輸入至 Kibana 的確認視窗中：

Kibana Generate Verification Code Result

Kibana Verification Code Result2

Kibana 完成設定後，就會跳轉至登入畫面，這邊可以使用預設帳戶 elastic 進行登入，密碼為前面透過環境變數 ELASTIC_PASSWORD 所指定的字串：

Kibana Login

登入成功會看到 Kibana 首頁：

Kibana Home

在完成 ELK Stack 的配置後，接下來將示範如何將 NestJS 應用程式的 Log 輸入到 ELK Stack 中。

接收 Dockerize NestJS Log

製作一個簡易的 NestJS 應用程式並包裝進 Docker Image 進行測試，根據 DAY16 的內容設定好 pino Logger，然後在專案目錄下新增 Dockerfile：

FROM node:20-alpine3.19

WORKDIR /app

COPY . .

RUN npm install

RUN npm run build

ENV NODE_ENV="production"

CMD ["npm", "run", "start"]

注意：記得設定 .dockerignore 來避免 node_modules 等肥大的資料夾被納入 Context 中。

接著，透過下方指令來打包 Docker Image：

$ docker build -t <IMAGE_NAME>

最後，透過下方指令啟動 Docker Container，將 log-driver 指定為 syslog，讓 Logstash 可以接收到來自這個 Container 的相關 Log 資料：

$ docker run --log-driver syslog --log-opt syslog-address=tcp:localhost:5000 --log-opt syslog-facility=daemon -p 3000:3000 <CONTAINER_NAME>

啟動完畢後，透過 Postman 存取 http://localhost:3000，然後回到 Kibana 的 Discover 頁籤，從這邊來驗證剛剛產生的 Log 是否有正確寫入 Elasticsearch 中。第一次進入會需要建立 Data View：

Kibana Create Data View

點擊「Create data view」之後，可以替該 Data View 命名，並透過指定Index Pattern 來決定資料會從哪些符合條件的 Index 進行搜尋。以下方圖片為例，將 Data View 命名為「test」，並設置 Index Pattern 為「docker-logs-*」：

Kibana Create Data View2

建立完之後，就會進入到 Discover 的畫面，預設是取得最近 15 分鐘的資料：

Kibana Discover View

可以透過左邊的欄位表來調整表格呈現的欄位，以下方圖片來說，選擇 @timestamp、pid、level 與 message 顯示於表格中：

Kibana Discover View2

如果要搜尋特定欄位的資料，可以透過上方的搜尋框輸入 KQL 進行查詢。以下方圖片來說，搜尋 msg 欄位為 request completed 的資料，就會找到剛才存取 http://localhost:3000 留下的 Log：

Kibana Discover View3

小結

在本篇文章中，我們探討了 ELK Stack 在 Log 管理中的應用，並逐步解說 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三個核心元件的功能與特性。隨著服務規模的擴展，傳統的 Log 管理方式已不再適用，因此使用 ELK Stack 來進行集中化管理成為了最佳解決方案。

首先，介紹了 Elasticsearch 作為 ELK Stack 的核心，透過其分散式搜索和分析能力，能夠快速檢索和處理大量 Log 資料。接著，Logstash 作為資料處理管道，負責從多種來源收集並過濾資料，確保資料的高效傳輸和轉換。最後，介紹了 Kibana 這套視覺化工具，可以將複雜的 Log 資料轉化為易於理解的圖表和儀表板，讓使用者能夠更直觀地分析和監控系統。

本篇文章雖然沒有深入探討 ELK Stack 的進階應用，但也足以讓不熟悉的人認識這套技術，讓管理 Log 變得更有效率。