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

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}"
}
}

5 其他

其他剩下的就是Es集群和Kibana了,这两个没什么特别值得注意的地方,上网随便搜,一大堆文章。

以上仅仅代表本人项目使用方案,不一定完美适合所有场景,仅供参考。

ELK日志分析方案的更多相关文章

  1. elk日志分析与发掘深入分析

    elk日志分析与挖掘深入分析 1 为什么要做日志采集? 2 挖财自己的日志采集和分析体系应该怎么建? 2.1 日志的采集 2.2 日志的汇总与过滤 2.3 日志的存储 2.4 日志的分析与查询 3 需 ...

  2. ELK日志分析系统-Logstack

    ELK日志分析系统 作者:Danbo 2016-*-* 本文是学习笔记,参考ELK Stack中文指南,链接:https://www.gitbook.com/book/chenryn/kibana-g ...

  3. ELK日志分析 学习笔记

    (贴一篇之前工作期间整理的elk学习笔记) ELK官网 https://www.elastic.co   ELK日志分析系统 学习笔记 概念:ELK = elasticsearch + logstas ...

  4. ELK 日志分析体系

    ELK   日志分析体系 ELK 是指 Elasticsearch.Logstash.Kibana三个开源软件的组合. logstash                       负责日志的收集,处 ...

  5. ELK 日志分析实例

    ELK 日志分析实例一.ELK-web日志分析二.ELK-MySQL 慢查询日志分析三.ELK-SSH登陆日志分析四.ELK-vsftpd 日志分析 一.ELK-web日志分析 通过logstash ...

  6. 浅谈ELK日志分析平台

    作者:珂珂链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22104361来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 小编的话 “技术干货”系列文章 ...

  7. ELK日志分析系统简单部署

    1.传统日志分析系统: 日志主要包括系统日志.应用程序日志和安全日志.系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息.检查配置过程中的错误及错误发生的原因.经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安 ...

  8. Rsyslog+ELK日志分析系统

    转自:https://www.cnblogs.com/itworks/p/7272740.html Rsyslog+ELK日志分析系统搭建总结1.0(测试环境) 因为工作需求,最近在搭建日志分析系统, ...

  9. 十分钟搭建和使用ELK日志分析系统

    前言 为满足研发可视化查看测试环境日志的目的,准备采用EK+filebeat实现日志可视化(ElasticSearch+Kibana+Filebeat).题目为“十分钟搭建和使用ELK日志分析系统”听 ...

随机推荐

  1. SpringIOC框架详解

    1.SpringIOC是什么? 就是一个用来管理实体类bean的容器 2.创建cppdy.xml文件(模拟springmvc.xml文件) <?xml version="1.0&quo ...

  2. Python之argv简明详解

    今日看到argv 度娘查找一番,基本都是转载的同一篇文章,总体字数不少但看了之后感觉还是稀里糊涂,自己尝试了一番简单总结如下 当我们需要在命令行执行脚本并需要在执行脚本的同时传入参数给脚本使用,那我们 ...

  3. AI-DRF权限、频率

    权限 权限逻辑 权限逻辑 权限组件可以设置在三个地方:写在每个类下边表示,访问这个类的数据时,没有权限就不能访问:写在全局,表示访问每个字段的数据都需要权限:还有默认已经也写好了. 写在每个类中:写一 ...

  4. 使用sysbench 0.5 对mysql 进行性能、压力测试

    sysbench是一个模块化的.跨平台.多线程基准测试工具,主要用于评估测试各种不同系统参数下的数据库负载情况.目前sysbench代码托管在launchpad上,项目地址:https://launc ...

  5. Visual Studio 2017 error: Unable to start program, An operation is not legal in the current state

    For me, the solution (workaround) is to turn off JavaScript debugging on Chrome, which I believe is ...

  6. Spring.Net 简单实例-01(IOC)

    1.话不多说看操作.新建"Windows窗体应用程序" 2:通过配置文件创建IOC容器 首先引入安装包 3:定义一个接口(更好的体现封装性,当然也可以直接使用类) 定义一个类,实现 ...

  7. Tensorflow:DCGAN生成手写数字

    参考地址:https://blog.csdn.net/miracle_ma/article/details/78305991 使用DCGAN(deep convolutional GAN):深度卷积G ...

  8. 使用openssl创建一个自签名https证书,并配置到nginx里面

    公司内网也有这个需求,就简单实现一下. 参考的都是网上的方案,一次过. 1,使用openssl建立服务器私钥(需要输入密码,请记住这个密码)生成RSA密钥 >openssl genrsa -de ...

  9. Oracle Client(客户端) 安装与配置

    因为工作需要,需要通过本地oracle客户端将数据导入到远程服务器上的oracle数据库中.从csdn下了很多oracle客户端,都是属于精简版,缺少imp.exe文件,造成无法导入数据.所以最终从o ...

  10. 【bzoj5072】[Lydsy十月月赛]小A的树 树形背包dp

    题解: 比较好想 首先注意到如果最暴力的做法复杂度无法接受 而5000的范围基本是n^2做法了 只使用已经遍历过的点数目和当前子树中的点数目转移我们知道复杂度是n^2的 于是大胆猜测一波同一个节点为根 ...