"本文介绍如何使用Docker搭建ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）日志系统，重点在于配置版本为6.1.1的Elasticsearch和Kibana，以及解决相关设置问题。"
在IT行业中，ELK栈（Elasticsearch、Logstash、Kibana）被广泛用于日志管理和分析，提供了一个强大的日志收集、处理、存储和可视化的解决方案。使用Docker来部署ELK可以简化环境配置，便于管理和升级。下面详细介绍如何使用Docker搭建ELK日志系统。
首先，我们需要获取官方维护的ELK镜像。6.0版本后，Elastic官方提供了Docker镜像，可以从https://www.docker.elastic.co/ 下载。以6.1.1为例，我们可以使用`docker pull`命令拉取镜像。由于原镜像名称较长，可以通过`docker tag`命令重命名，如将`docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.1.1`标记为`elasticsearch:latest`。
在运行Elasticsearch镜像前，需要注意内存映射限制。官方建议在生产环境中将`vm.max_map_count`设置为至少262144。这可以通过永久修改`/etc/sysctl.conf`文件或临时使用`sysctl -w`命令来实现。然后，通过`docker run`命令启动Elasticsearch容器，暴露9200和9300端口，并设置`discovery.type=single-node`以避免集群发现，适合单节点测试环境。如果需要持久化数据，可以使用`-v`或`--mount`参数挂载本地目录。
接着，安装Kibana。Kibana作为ELK的一部分，提供了一个用户友好的界面，用于查看和分析日志数据。部署Kibana时，需要与Elasticsearch容器关联，确保Kibana能访问到Elasticsearch服务。这可以通过`docker run`命令的`--link`参数或使用Docker网络来实现，同时指定Elasticsearch的地址。
为了满足特定的日志收集需求，如收集Java日志并按文件分类，我们可以利用Logstash的输入和过滤插件。Logstash可以从文件中读取日志，通过配置文件对日志进行解析和过滤，然后转发到Elasticsearch。例如，可以针对不同类型的日志（如订单日志和客户日志）设置不同的输入和过滤规则。此外，对于多行日志的处理，Logstash也有相应的配置策略，如使用grok匹配模式和multiline codec。
总体来说，使用Docker搭建ELK日志系统能快速构建一个灵活、可扩展的日志管理平台。通过合理配置Elasticsearch、Kibana和Logstash，可以实现日志的高效收集、分析和可视化，这对于监控系统健康、排查问题和业务分析都至关重要。
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