懒人必备:.NetCore快速搭建ELK分布式日志中心   该篇内容由个人博客点击跳转同步更新!转载请注明出处! 前言 ELK是什么 它是一个分布式日志解决方案,是Logstash.Elastaicsearch.Kibana的缩写,可用于从不同的服务中收集日志后进行处理和分析,通过Kibana可以全方面的展示收集后的信息,比如通过图表或者表格形式. 能用来做什么 (一)ELK组件在海量日志系统的运维中,可用于解决: 分布式日志数据集中式查询和管理 系统监控,包含系统硬件和应用各个组件的监控 故障

自己安装时候遇到很多问题,接下来把这些问题写出来希望对大家有所帮助 搭建环境: 1.下载安装 java 8 SDK (不要安装最新的10.0) 并配置好环境变量(环境变量的配置就不做介绍了) 2.下载安装 Elasticsearch 5.X  这里注意 只能下载 5.X版本 请勿使用其他版本( 但我们用Exceptionless的时候,会出现如下错误) 3.下载4.1的Exceptionless 发布包 部署安装到本地IIS (也可以在github上拉源码处理) https://github.c

该篇内容由个人博客点击跳转同步更新!转载请注明出处! 前言 ELK是什么 它是一个分布式日志解决方案,是Logstash.Elastaicsearch.Kibana的缩写,可用于从不同的服务中收集日志后进行处理和分析,通过Kibana可以全方面的展示收集后的信息,比如通过图表或者表格形式. 能用来做什么 (一)ELK组件在海量日志系统的运维中,可用于解决: 分布式日志数据集中式查询和管理 系统监控,包含系统硬件和应用各个组件的监控 故障排查 安全信息和事件管理 报表功能 (二)ELK组件在大数据

前言 一直以来对于.NETCore微服务相关的技术栈都处于一个浅尝辄止的了解阶段,在现实工作中也对于微服务也一直没有使用的业务环境,所以一直也没有整合过一个完整的基于.NETCore技术栈的微服务项目.正好由于最近刚好辞职,有了时间可以写写自己感兴趣的东西,所以在此想把自己了解的微服务相关的概念和技术框架使用实现记录在一个完整的工程中,由于本人技术有限,所以错误的地方希望大家指出. 目录 .NETCore微服务探寻(一) - 网关 .NETCore微服务探寻(二) - 认证与授权 项目地址:ht

前言 我们为啥需要全文搜索 首先,我们来列举一下关系型数据库中的几种模糊查询 MySql : 一般情况下LIKE 模糊查询  SELECT * FROM `LhzxUsers` WHERE UserName LIKE '%o%' 模糊查询高效的方法  LOCATE('substr',str,pos)方法  SELECT * FROM `LhzxUsers` WHERE LOCATE('O',UserName) >0 解释:返回 substr 在 str 中第一次出现的位置,如果 substr 在

本文主要讲解使用ZipKin构建NetCore分布式链路跟踪 场景 因为最近公司业务量增加,而项目也需要增大部署数量,K8S中Pod基本都扩容了一倍,新增了若干物理机,部分物理机网络通信存在问题,导致部分请求打入有问题的物理机时总会出现超时的情况,由于之前系统中没有使用链路跟踪,导致排查问题比较慢,所以就去研究了市面上的链路框架,结果发现了ZipKin这款比较轻量级的链路跟踪框架. 实例代码 本文日志系统采用Exceplesstion 示例代码请求链路为SimpleZipkin(网关服务)---

本文将介绍使用NLOG.Elmah结合ElasticSearch实现分布式日志管理. 一.ElasticSearch简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是第二流行的企业搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 建立一个网站或应用程序,并要添加搜索功能,令我们受打击

上篇(spring mvc+ELK从头开始搭建日志平台)分享了从头开始搭建基于spring mvc+redis+logback+logstash+elasticsearch+kibana的分布式日志平台,是在windows平台下操作的,这篇主要是将这些软件环境全部在linux+docker折腾一遍. 我们的目的是需要在docker中安装像resis,elk这些软件环境,由于我是windows平台,搜索一把找到了boot2docker,但在安装时提示需要用dockermachine来安装,dock

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Mvc; using ServiceStack.Redis; namespace 分布式日志 { public class MyExceptionFilter : HandleErrorAttribute { #region 用c#的队列 //public static Queue<Except

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Mvc; namespace 分布式日志 { public class MyExceptionFilter : HandleErrorAttribute { public static Queue<Exception> listQueue = new Queue<Exception>

问题导读: 1.Flume传输的数据的基本单位是是什么? 2.Event是什么,流向是怎么样的? 3.Source:完成对日志数据的收集,分成什么打入Channel中? 4.Channel的作用是什么? 5.取出Channel中的数据,进行相应的存储文件系统,数据库,或者提交到远程服务器,由谁来完成? 6.Flume支那些数据格式? 7.对于直接读取文件Source,有两种方式,分别是什么? 8.Channel有多种方式有哪些方式? 概述Flume是Cloudera公司的一款高性能.高可能的分布

[TOC] 背景 有一个4台机器的分布式服务,不多不少,上每台机器上查看日志比较麻烦,用Flume,Logstash.ElasticSearch.Kibana等分布式日志管理系统又显得大材小用,所以想到了centos自带的rsyslog. 简介 Rsyslog可以简单的理解为syslog的超集,在老版本的Linux系统中,Red Hat Enterprise Linux 3/4/5默认是使用的syslog作为系统的日志工具,从RHEL 6 开始系统默认使用了Rsyslog. Rsyslog 是负

网上对于java有很多开源的组件可以搭建分布式日志系统,我参考一些组件自己开发一套简单的分布式日志系 全部使用采用.NET进行开发,所用技术:MVC.EF.RabbitMq.MySql.Autofac 整体构架如下: 主要采用的RabbitMq进行处理,下面我主要讲讲.NET下运用RabbitMq 1.RabbitMQ Erlang 的安装,网上很多介绍,我这里就不多少了,请参考https://jingyan.baidu.com/article/a17d5285173ce68098c8f2e5.

架构.分布式.日志队列,标题自己都看着唬人,其实就是一个日志收集的功能,只不过中间加了一个Kafka做消息队列罢了. kafka介绍 Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写.Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素. 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决. 特性 Kafka是一种高吞

写在前面 随着微服务架构的流行,日志也需要由专门的分布式日志组件来完成这个工作,我们项目使用的是 ExceptionLess 这个组件,它是前后端分离的:这篇文章我们就来实践容器化 ExceptionLess 的前端,并为其包含一个 nginx 的宿主,形成一个能够独立运行的.自包含的环境,这样当我们使用k8s集群的时候,就可以使用这个开箱即用的镜像,任意伸缩,滚动更新,按需扩容等等. ExceptionLess UI 是使用Angular开发的一个纯前端 Web UI,首先我们需要安装环境(g

写在前面 从上一篇博客高并发.低延迟之C#玩转CPU高速缓存(附示例)到现在又有几个月没写博客了,啥也不说,变得越来越懒了,懒惰产生了拖延后遗症. 最近一周升级了微服务项目使用的分布式日志组件Exceptionless到最新的版本,随着项目的不断迭代上线,我们总是想要第一时间知晓线上程序是否正常运行,特别是采用微服务架构的项目,不然心里总感觉有一块石头不知道啥时候落地.前期都是人工时不时地查看,其中有一次,异常都报了几个小时了,但是由于当时我正在专注地做另外的事情,直到线上出现服务不可用时才发现

Exceptionless 是一个开源的实时的日志收集框架,它将日志收集变得简单易用并且不需要了解太多的相关技术细节及配置.本篇基于我的上一篇<基于Exceptionless实现分布式日志>,最近在公司内部搭建日志平台,且部署到了基于阿里云的生产环境,因此做个记录,也希望能帮助到希望基于Exceptionless来做日志平台的朋友们. 一.本地部署前置条件 这里主要参考Exceptionless的Self-Hosting Wiki文档,下面是官方推荐的生产环境的前提条件: .NET 4.7 I

Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一.Exceptionless极简介绍 Exceptionless 是一个开源的实时的日志收集框架,它可以应用在基于 ASP.NET,ASP.NET Core,Web API,Web Forms,WPF,Console,ASP.NET MVC 等技术开发的应用程序中,并且提供了REST接口可以应用在 Javascript,Node.js 中.它将日志收集变得简单易用并且不需要了解太多的相关技术细节及配置,对于微服务架构的应用程序来说,

Net Core集成Exceptionless分布式日志功能以及全局异常过滤 相信很多朋友都看过我的上篇关于Exceptionless的简单入门教程[asp.Net Core免费开源分布式异常日志收集框架Exceptionless安装配置以及简单使用图文教程][https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/9193723.html] 上篇文章只是简单的介绍了Exceptionless是什么?能做什么呢?以及怎么进行本地部署和异常提交的简单用法,而这篇文章将带你探讨一下Exc

使用dubbo分布式框架进行微服务的开发,一个大系统往往会被拆分成很多不同的子系统,并且子系统还会部署多台机器,当其中一个系统出问题了,查看日志十分麻烦. 所以需要一个固定的流程ID和机器ip地址等来把所有的日志进行染色处理,当然可以通过调用其他接口时参数进行传递,但是这样子对代码的耦合性太强,对代码有侵入性. 我们可以通过dubbo的filter 结合slf4j的MDC或者log4j2的ThreadContext的进行参数的注入,可以直接在日志文件中配置被注入的参数,这样就对系统和日志id打印