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文檔簡介
1、elkfilebeat搭建日志系統(tǒng)Elasticsearch分布式找尋和解析引擎。擁有高可伸縮、高可靠和易管理等特點?;贏pacheLucene成立,能對大容量的數(shù)據(jù)進行接近實時的儲藏、找尋和解析操作。Logstash日志收集器。收集各種數(shù)據(jù)源,并對數(shù)據(jù)進行過濾、解析、格式化等操作,爾后儲藏到Elasticsearch。Kibana數(shù)據(jù)解析和可視化平臺。與Elasticsearch配合使用,對其中數(shù)據(jù)進行找尋、解析、圖表顯現(xiàn)。Filebeat一個輕量級開源日志文件數(shù)據(jù)收集器,F(xiàn)ilebeat讀取文件內(nèi)容,發(fā)送到Logstash進行解析后進入Elasticsearch,或直接發(fā)送到Elasti
2、csearch進行集中式儲藏和解析。架構(gòu)介紹基于ELK的使用方式,Logstash作為日志收集器,Elasticsearch進行日志儲藏,Kibana作為日志表現(xiàn),大體以下幾種架構(gòu)。架構(gòu)一圖中Logstash多個的原因是考慮到程序是分布式架構(gòu)的情況,每臺機器都需要部署一個Logstash,若是確實是單服務(wù)器的情況部署一個Logstash即可。前面提到Logstash會對數(shù)據(jù)進行解析、過濾、格式化等操作,這一系列操作對服務(wù)器的CPU和內(nèi)存資源的耗資都是比較高的,所以這種架構(gòu)會影響每臺服務(wù)器的性能,所以并不介紹采用。架構(gòu)二對照于架構(gòu)一,增加了一個MQ和Logstash,Logstash的輸出和輸入
3、支持Kafka、Redis、RabbitMQ等常見信息隊列,MQ前的Logstash只作為日志收集和傳輸,其實不解析和過濾,先將日志加入隊列,由MQ后邊的Logstash連續(xù)解析和過濾,這樣就不至于每臺服務(wù)器耗資費源都很多。架構(gòu)三這種架構(gòu)是基于架構(gòu)二簡化來的,實質(zhì)在使用過程中也是可以采用的,日志直接進入MQ,Logstash花銷MQ數(shù)據(jù)即可。架構(gòu)四這種架構(gòu)在日志數(shù)據(jù)源和Logstash(或Elasticsearch)中增加了Beats。Beats會集了多種單一用途數(shù)據(jù)收集器,每款收集器都是以用于轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的通用庫libbeat為基石,beat所占的系統(tǒng)CPU和內(nèi)存幾乎可以忽略不計,libbeat平臺還供應(yīng)了檢測體系,當下游服務(wù)器負載高或網(wǎng)絡(luò)擁堵時,會自動降低發(fā)生速率。下面的例子我們使用Filebeat來對文件日志的收集,其他的beat可以忽略。架構(gòu)四對照于架構(gòu)二,若是將每臺服務(wù)器上部署的Logstash都換成對應(yīng)的Beats,那就是更理想的架構(gòu)了。無論怎么樣,對于日志解析和過濾的Logstash資源耗資還是比較高的,所以若是需要,可以將Logstash的部署使用分布式,Elasticsearch的部署使用集群來增強整個日志系統(tǒng)。部署部署從前需要安裝好JDK,Java8版本。爾后官方下
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