热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

ELK日志分析方案

针对公司项目微服务化,随着项目及服务器的不断增多,决定采用ELK(Elasticsearch+Log

针对公司项目微服务化,随着项目及服务器的不断增多,决定采用ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)日志分析平台进行微服务日志分析。

1.ELK整体方案

1.1 ELK架构图

ELK日志分析方案

1.2 ELK工作流程

1.在微服务服务器上部署Logstash,作为Shipper的角色,对微服务日志文件数据进行数据采集,将采集到的数据输出到 Redis 消息队列。

2.在另外一台服务器上部署Logstash,作为Indexer的角色,从Redis消息队列中读取数据(可以对数据进行处理),输出到Elasticsearch-Master主节点。

3.Elasticsearch-Master主节点内部与副节点同步数据。(Elasticsearch集群建议3个服务以上奇数)

4.Kibana部署一台服务器内,读取Elasticsearch集群数据,展示Web查询页面,提供数据展示。

2.消息队列选型

2.1 Redis

在我这个最终方案中,选择了使用Redis作为消息队列进行缓冲,降低Elasticsearch压力,起到削峰作用,主要原因还是由于公司考虑成本问题,日志收集也是只针对我们单个项目组来使用,所以选择了公司现在就已经有的Redis集群进行复用。

2.2 Kafka

最初方案中,在消息队列上选择的是Kafka,毕竟Kafka天生就是做为消息队列的,具体二者的毕竟在这里我就不多说了,百度上一大堆。

3.安装

这里就不在这里写出来了,提供三个地址仅供参考:

Linux安装Logstash

Linux安装Kibana

Linux安装Elasticsearch

4.Logstash配置

4.1 log2redis

从日志文件读取到redis

#从日志文件读取数据
#file{}
#type 日志类型
#path 日志位置
#            可以直接读取文件(a.log)
#            可以所有后缀为log的日志(*.log)
#            读取文件夹下所有文件(路径)
#start_position 文件读取开始位置 (beginning)
#sincedb_path 从什么位置读取(设置为/dev/null自动从开始位置读取)
input {
     file {
        type => "log"
        path => ["/root/logs/info.log"]
        start_position => "beginning"
        sincedb_path => "/dev/null"
     }
}
#根据时间戳分隔日志
#grok 区分日志中得字段
filter {
     multiline {
       pattern => "^%{TIMESTAMP_ISO8601} "
       negate => true
       what => previous
     }
     #定义数据的格式
     grok {
       match => { "message" => "%{DATA:datetime} - %{DATA:logLevel} - %{DATA:serviceName} - %{DATA:ip} - %{DATA:pid} - %{DATA:thread} - %{DATA-msg}"}
     }
}
#输出数据到Redis
#host Redis主机地址
#port Redis端口
#db Redis数据库编号
#data_type Redis数据类型
#key Redis的key
#password Redis密码
output {
    redis {
        host => "ip"
        port => "6379"
        db => "6"
        data_type => "list"
        password => "password"
        key => "test_log"
    }
}

4.2 redis2es

从redis读取到es

#从redis内读取数据
#host Redis主机ip
#port Redis端口
#data_type Redis数据类型
#batch_count
#password Redis密码
#key Redis读取Key
input {
    redis {
        host => "ip"
        port => "6379"
        db => "6"
        data_type => "list"
        password => "password"
        key => "test_log"
    }
}
#数据的输出我们指向了es集群
#hosts Elasticsearch主机地址
#index Elasticsearch索引名称
output {
  elasticsearch {
        hosts => "ip:9200"
        index => "logs-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

以上所述就是小编给大家介绍的《ELK日志分析方案》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 我们 的支持!


推荐阅读
  • 从0到1搭建大数据平台
    从0到1搭建大数据平台 ... [详细]
  • 阿里巴巴终面技术挑战:如何利用 UDP 实现 TCP 功能?
    在阿里巴巴的技术面试中,技术总监曾提出一道关于如何利用 UDP 实现 TCP 功能的问题。当时回答得不够理想,因此事后进行了详细总结。通过与总监的进一步交流,了解到这是一道常见的阿里面试题。面试官的主要目的是考察应聘者对 UDP 和 TCP 在原理上的差异的理解,以及如何通过 UDP 实现类似 TCP 的可靠传输机制。 ... [详细]
  • Python 数据可视化实战指南
    本文详细介绍如何使用 Python 进行数据可视化,涵盖从环境搭建到具体实例的全过程。 ... [详细]
  • 网站访问全流程解析
    本文详细介绍了从用户在浏览器中输入一个域名(如www.yy.com)到页面完全展示的整个过程,包括DNS解析、TCP连接、请求响应等多个步骤。 ... [详细]
  • 本文介绍了如何利用HTTP隧道技术在受限网络环境中绕过IDS和防火墙等安全设备,实现RDP端口的暴力破解攻击。文章详细描述了部署过程、攻击实施及流量分析,旨在提升网络安全意识。 ... [详细]
  • 秒建一个后台管理系统?用这5个开源免费的Java项目就够了
    秒建一个后台管理系统?用这5个开源免费的Java项目就够了 ... [详细]
  • 浏览器作为我们日常不可或缺的软件工具,其背后的运作机制却鲜为人知。本文将深入探讨浏览器内核及其版本的演变历程,帮助读者更好地理解这一关键技术组件,揭示其内部运作的奥秘。 ... [详细]
  • 独家解析:深度学习泛化理论的破解之道与应用前景
    本文深入探讨了深度学习泛化理论的关键问题,通过分析现有研究和实践经验,揭示了泛化性能背后的核心机制。文章详细解析了泛化能力的影响因素,并提出了改进模型泛化性能的有效策略。此外,还展望了这些理论在实际应用中的广阔前景,为未来的研究和开发提供了宝贵的参考。 ... [详细]
  • ### 优化后的摘要本学习指南旨在帮助读者全面掌握 Bootstrap 前端框架的核心知识点与实战技巧。内容涵盖基础入门、核心功能和高级应用。第一章通过一个简单的“Hello World”示例,介绍 Bootstrap 的基本用法和快速上手方法。第二章深入探讨 Bootstrap 与 JSP 集成的细节,揭示两者结合的优势和应用场景。第三章则进一步讲解 Bootstrap 的高级特性,如响应式设计和组件定制,为开发者提供全方位的技术支持。 ... [详细]
  • Spark与HBase结合处理大规模流量数据结构设计
    本文将详细介绍如何利用Spark和HBase进行大规模流量数据的分析与处理,包括数据结构的设计和优化方法。 ... [详细]
  • 本文介绍如何使用命令行工具查看和解析 iOS 应用崩溃日志,包括 UUID 和错误代码位置的详细步骤。 ... [详细]
  • 深入解析CAS机制:全面替代传统锁的底层原理与应用
    本文深入探讨了CAS(Compare-and-Swap)机制,分析了其作为传统锁的替代方案在并发控制中的优势与原理。CAS通过原子操作确保数据的一致性,避免了传统锁带来的性能瓶颈和死锁问题。文章详细解析了CAS的工作机制,并结合实际应用场景,展示了其在高并发环境下的高效性和可靠性。 ... [详细]
  • 在当今的软件开发领域,分布式技术已成为程序员不可或缺的核心技能之一,尤其在面试中更是考察的重点。无论是小微企业还是大型企业,掌握分布式技术对于提升工作效率和解决实际问题都至关重要。本周的Java架构师实战训练营中,我们深入探讨了Kafka这一高效的分布式消息系统,它不仅支持发布订阅模式,还能在高并发场景下保持高性能和高可靠性。通过实际案例和代码演练,学员们对Kafka的应用有了更加深刻的理解。 ... [详细]
  • 在2015年1月的MySQL内核报告中,我们详细探讨了性能优化和Group Commit机制的改进。尽管网上已有大量关于Group Commit的资料,本文将简要回顾其发展,并重点分析MySQL 5.6及之前版本中引入的二进制日志(Binlog)对性能的影响。此外,我们还将深入讨论最新的优化措施,如何通过改进Group Commit机制显著提升系统的整体性能和稳定性。 ... [详细]
  • 如何利用Java 5 Executor框架高效构建和管理线程池
    Java 5 引入了 Executor 框架,为开发人员提供了一种高效管理和构建线程池的方法。该框架通过将任务提交与任务执行分离,简化了多线程编程的复杂性。利用 Executor 框架,开发人员可以更灵活地控制线程的创建、分配和管理,从而提高服务器端应用的性能和响应能力。此外,该框架还提供了多种线程池实现,如固定线程池、缓存线程池和单线程池,以适应不同的应用场景和需求。 ... [详细]
author-avatar
骆锐锋1_665
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有