ELK（下）

ELK架构图：

架构图一：

这是最简单的一种ELK架构方式。优点是搭建简单，易于上手。缺点是Logstash耗资源较大，运行占用CPU和内存高。另外没有消息队列缓存，存在数据丢失隐患。

此架构由Logstash分布于各个节点上搜集相关日志、数据，并经过分析、过滤后发送给远端服务器上的Elasticsearch进行存储。Elasticsearch将数据以分片的形式压缩存储并提供多种API供用户查询，操作。用户亦可以更直观的通过配置Kibana Web方便的对日志查询，并根据数据生成报表。

架构图二：

此种架构引入了消息队列机制，位于各个节点上的Logstash Agent先将数据/日志传递给Kafka（或者Redis），并将队列中消息或数据间接传递给Logstash，Logstash过滤、分析后将数据传递给Elasticsearch存储。最后由Kibana将日志和数据呈现给用户。因为引入了Kafka（或者Redis）,所以即使远端Logstash server因故障停止运行，数据将会先被存储下来，从而避免数据丢失。

架构图三：

此种架构将收集端logstash替换为beats，更灵活，消耗资源更少，扩展性更强。同时可配置Logstash 和Elasticsearch 集群用于支持大集群系统的运维日志数据监控和查询。

Logstash工作原理：

Logstash事件处理有三个阶段：inputs → filters → outputs。是一个接收，处理，转发日志的工具。支持系统日志，webserver日志，错误日志，应用日志，总之包括所有可以抛出来的日志类型。

Input：输入数据到logstash。

一些常用的输入为：

file：从文件系统的文件中读取，类似于tial -f命令

syslog：在514端口上监听系统日志消息，并根据RFC3164标准进行解析

redis：从redis service中读取

beats：从filebeat中读取

Filters：数据中间处理，对数据进行操作。

一些常用的过滤器为：

grok：解析任意文本数据，Grok 是 Logstash 最重要的插件。它的主要作用就是将文本格式的字符串，转换成为具体的结构化的数据，配合正则表达式使用。内置120多个解析语法。

官方提供的grok表达式：https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/tree/master/patterns
grok在线调试：https://grokdebug.herokuapp.com/

mutate：对字段进行转换。例如对字段进行删除、替换、修改、重命名等。

drop：丢弃一部分events不进行处理。

clone：拷贝 event，这个过程中也可以添加或移除字段。

geoip：添加地理信息(为前台kibana图形化展示使用)

Outputs：outputs是logstash处理管道的最末端组件。一个event可以在处理过程中经过多重输出，但是一旦所有的outputs都执行结束，这个event也就完成生命周期。

一些常见的outputs为：

elasticsearch：可以高效的保存数据，并且能够方便和简单的进行查询。

file：将event数据保存到文件中。

graphite：将event数据发送到图形化组件中，一个很流行的开源存储图形化展示的组件。

Codecs：codecs 是基于数据流的过滤器，它可以作为input，output的一部分配置。Codecs可以帮助你轻松的分割发送过来已经被序列化的数据。

一些常见的codecs：

json：使用json格式对数据进行编码/解码。

multiline：将汇多个事件中数据汇总为一个单一的行。比如：java异常信息和堆栈信息。

Filebeat工作原理：

Filebeat由两个主要组件组成：prospectors 和 harvesters。这两个组件协同工作将文件变动发送到指定的输出中。

Harvester（收割机）：负责读取单个文件内容。每个文件会启动一个Harvester，每个Harvester会逐行读取各个文件，并将文件内容发送到制定输出中。Harvester负责打开和关闭文件，意味在Harvester运行的时候，文件描述符处于打开状态，如果文件在收集中被重命名或者被删除，Filebeat会继续读取此文件。所以在Harvester关闭之前，磁盘不会被释放。默认情况filebeat会保持文件打开的状态，直到达到close_inactive（如果此选项开启，filebeat会在指定时间内将不再更新的文件句柄关闭，时间从harvester读取最后一行的时间开始计时。若文件句柄被关闭后，文件发生变化，则会启动一个新的harvester。关闭文件句柄的时间不取决于文件的修改时间，若此参数配置不当，则可能发生日志不实时的情况，由scan_frequency参数决定，默认10s。Harvester使用内部时间戳来记录文件最后被收集的时间。例如：设置5m，则在Harvester读取文件的最后一行之后，开始倒计时5分钟，若5分钟内文件无变化，则关闭文件句柄。默认5m）。

Prospector（勘测者）：负责管理Harvester并找到所有读取源。

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filebeat.prospectors: - input_type: log   paths:     - /apps/logs/*/info.log

Prospector会找到/apps/logs/*目录下的所有info.log文件，并为每个文件启动一个Harvester。Prospector会检查每个文件，看Harvester是否已经启动，是否需要启动，或者文件是否可以忽略。若Harvester关闭，只有在文件大小发生变化的时候Prospector才会执行检查。只能检测本地的文件。

Filebeat如何记录文件状态：

将文件状态记录在文件中（默认在/var/lib/filebeat/registry）。此状态可以记住Harvester收集文件的偏移量。若连接不上输出设备，如ES等，filebeat会记录发送前的最后一行，并再可以连接的时候继续发送。Filebeat在运行的时候，Prospector状态会被记录在内存中。Filebeat重启的时候，利用registry记录的状态来进行重建，用来还原到重启之前的状态。每个Prospector会为每个找到的文件记录一个状态，对于每个文件，Filebeat存储唯一标识符以检测文件是否先前被收集。

Filebeat如何保证事件至少被输出一次：

Filebeat之所以能保证事件至少被传递到配置的输出一次，没有数据丢失，是因为filebeat将每个事件的传递状态保存在文件中。在未得到输出方确认时，filebeat会尝试一直发送，直到得到回应。若filebeat在传输过程中被关闭，则不会再关闭之前确认所有时事件。任何在filebeat关闭之前为确认的时间，都会在filebeat重启之后重新发送。这可确保至少发送一次，但有可能会重复。可通过设置shutdown_timeout 参数来设置关闭之前的等待事件回应的时间（默认禁用）。