周六的早晨8点,应用出现了大面积的登录超时问题. 作为一款日活15W.用户量700W+的应用,这是致命的问题. 唯一的安慰是——好在今天是周末,加班的公司才会使用.虽然如此,客服.产品的电话也被打爆了. 初步怀疑,问题与前一天晚上的更新有关,运维的同事回滚了更新,应用全部回滚完毕,然而,问题依然没有解决,服务依然不可用. 运维开始束手无策,9点钟的时候,基本所有的开发teamleader都过来了,加上架构部的,十几号人开始分析问题,客服.运营.产品们忙着安慰客户,发公告.总监.副总裁都过来了,看…

DevOps实践:驭DevOps之力强化技术栈并优化IT运行 主旨 这本书并非坐而论道,而是介绍了DevOps全流程中的许多实践,以及相应工具的运用.虽然随着时代的推移,工具将来可能会过时,但是这些实践的应用和相应的方法是不会过时的,所以对于其中各种实践必要性和相关方法的讲解,是特别值得注意的.作者认为一切皆代码,所以各个章节是围绕代码的生命周期展开的,提到了这些环节的实践: 管理代码 构建代码 测试代码 部署代码 监控代码 DevOps和持续交付简介 DevOps的由来 Patrick Deb…

1.elk平台介绍 Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等. Logstash是一个完全开源的工具,他可以对你的日志进行收集.过滤,并将其存储供以后使用(如,搜索). Kibana 也是一个开源和免费的工具,它Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面,可以帮助您汇总.分析和搜索重要数据日志.因为kibana需…

1. 问题描述  我们需要将不同服务器(如Web Server)上的log4j日志传输到同一台ELK服务器,介于公司服务器资源紧张(^_^) 2. 我们需要用到filebeat 什么是filebeat? filebeat被用来ship events,即把一台服务器上的文件日志通过socket的方式,传输到远程的ELK. 可以传输到logstash,也可以直接传输到elasticsearch. 3. 我们这里讲解如何传输到远程的logstash,然后再由elasticsearch讲数据传输到kib…

ELK环境配置+log4j日志记录 1. 背景介绍 在大数据时代,日志记录和管理变得尤为重要. 以往的文件记录日志的形式,既查询起来又不方便,又造成日志在服务器上分散存储,管理起来相当麻烦, 想根据一个关键字查询日志中某个关键信息相当困难. 这个时候,ELK诞生了. 什么是ELK? 简单来说:它是一套完整的日志记录和分析的解决方案平台. 2. 技术栈介绍 ELK = Elasticsearch + Logstash + Kibana 2-1) Elasticsearch: ( Elasticse…

1. 背景介绍 在大数据时代,日志记录和管理变得尤为重要. 以往的文件记录日志的形式,既查询起来又不方便,又造成日志在服务器上分散存储,管理起来相当麻烦, 想根据一个关键字查询日志中某个关键信息相当困难. 这个时候,ELK诞生了. 什么是ELK? 简单来说:它是一套完整的日志记录和分析的解决方案平台. 2. 技术栈介绍 ELK = Elasticsearch + Logstash + Kibana 2-1) Elasticsearch: ( Elasticsearch is a distribu…

现在的公司由于绝大部分项目都采用分布式架构,很早就采用ELK了,只不过最近因为额外的工作需要,仔细的研究了分布式系统中,怎么样的日志规范和架构才是合理和能够有效提高问题排查效率的.经过仔细的分析和研究,确定下面的架构应该是比较合理的之一(Filebeat也支持直接写到ES),如果可以的话,Filebeat也可以不直接连到Logstash,先写到kafka,然后从kafka写到logstash的kafka插件.关于ELK的各种架构以及优缺点,可以参考https://www.ibm.com/deve…

0x00 简介 现在的公司由于绝大部分项目都采用分布式架构,很早就采用ELK了,只不过最近因为额外的工作需要,仔细的研究了分布式系统中,怎么样的日志规范和架构才是合理和能够有效提高问题排查效率的. 经过仔细的分析和研究,确定下面的架构应该是比较合理的之一(Filebeat也支持直接写到ES),如果可以的话,Filebeat也可以不直接连到Logstash,先写到kafka,然后从kafka写到logstash的kafka插件. 关于ELK的各种架构以及优缺点,可以参考. 首先,不管是不是分布式架…

ELK 记载  java log4j 时,一个报错会生成很多行,阅读起来很不方便. 类似这样 解决这个问题的方法 1.使用多行合并 合并多行数据(Multiline) 有些时候,应用程序调试日志会包含非常丰富的内容,为一个事件打印出很多行内容.这种日志通常都很难通过命令行解析的方式做分析. 而 logstash 正为此准备好了 codec/multiline 插件! 小贴士:multiline 插件也可以用于其他类似的堆栈式信息,比如 linux 的内核日志. 参考文章:logstash 安装插…

https://blog.csdn.net/puhaiyang/article/details/69664891…