EFK docker

### 如何在 Docker 中部署 EFK Stack

#### 使用 Docker 和 Docker Compose 部署 EFK 组件

为了简化配置过程并确保组件之间的协调工作，可以利用 `docker-compose.yml` 文件来定义和运行多容器应用。下面是一个基本的 `docker-compose.yml` 文件示例，用于启动 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana 的服务实例。

version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.1
    container_name: es01
    environment:
      - discovery.type=single-node
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"

  fluentd:
    image: fluent/fluentd:v1.12-debian-1
    container_name: td-agent
    volumes:
      - ./fluent.conf:/fluentd/etc/fluent.conf
    depends_on:
      - "24224:24224"

  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.10.1
    container_name: kb01
    ports:
      - "5601:5601"
    environment:
      ELASTICSEARCH_HOSTS: http://elasticsearch:9200
    depends_on:
      - elasticsearch

此文件中的每一项都指定了所需的服务及其特定参数[^1]。

#### Fluentd 配置文件 (`fluent.conf`) 设置

为了让 Fluentd 正确处理来自其他 Docker 容器的日志数据并向 Elasticsearch 发送这些记录，在主机上创建一个名为 `fluent.conf` 的配置文件：

<source>
  @type forward
  port 24224
  bind 0.0.0.0
</source>

<match **>
  @type copy
  <store>
    @type elasticsearch
    host elasticsearch
    port 9200
    logstash_format true
    flush_interval 10s
  </store>
  <store>
    @type stdout
  </store>
</match>

这段 XML 片段描述了输入源以及输出目的地；它会监听端口 24224 上的数据流并将接收到的信息转发给 Elasticsearch 实例同时打印到标准输出以便调试[^2]。

完成上述步骤之后，只需在一个终端窗口中导航至包含这两个文件（即 `docker-compose.yml` 和 `fluent.conf`）的工作目录下执行命令 `docker-compose up -d` 即可让整个栈自动构建起来并在后台持续运行。