ELK 企业级日志分析系统 ELFK

news2024/9/24 17:39:49

目录

一、概述

二、组件介绍

2.1、ElasticSearch

2.2、Kiabana

2.3、Logstash

2.4、可以添加的其它组件：Filebeat

2.5、缓存/消息队列（redis、kafka、RabbitMQ等）

2.6、Fluentd

三、ELK工作原理

四、实例演示

1.ELK之 部署"E"  Elasticsearch

2. ELK之 部署"L"  Logstash（在 Apache 节点上操作）

3. ELK之部署"K"  Kibana服务

4. ELFK之部署"F"  Filebeat

一、概述

ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案，将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具配合使用， 完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。

使用ELK日志文件系统的原因：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，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。
往往单台机器的日志我们使用grep、awk等工具就能基本实现简单分析，但是当日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用 grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。
一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。

完整日志系统基本特征

收集：能够采集多种来源的日志数据
传输：能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统
存储：存储日志数据
分析：支持 UI 分析
警告：能够提供错误报告，监控机制

二、组件介绍

2.1、ElasticSearch

ElasticSearch：是基于Lucene（一个全文检索引擎的架构）开发的分布式存储检索引擎，用来存储各类日志。
Elasticsearch 是用 Java 开发的，可通过 RESTful Web 接口，让用户可以通过浏览器与 Elasticsearch 通信。
Elasticsearch是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大容量的日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。

数据存储的方式类似于redis的cluster集群，对数据进行了分片，并且每个片都会有相应的副本

核心特点：

1、接近实时（NRT）：搜索速度非常的快，轻微的延迟

2、集群（cluster）：集群有一个唯一标志的名字，默认Elasticasearch，将一个或多个节点组织在一起，组成一个cluster的集群，每个节点基于集群名字加入到集群中，且在集群中使用自己的名字来身份标识。

3、节点（node）：每一个节点就是一台单台服务器

4、索引（index）：一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母），并且当我们要多对应这个索引中的文档进行索引、更新、删除的时候，都要使用到这个名字。

6、类型（type）：在一个索引中，你可以定义一个或多种类型。比如：当我们存储一个购物平台的数据时，可以定义一个用户数据类型，产品数据类型等

7、文档（document）：一个文档是一个可被索引的基础信息单元

分片与副本：

分片：为了解决索引存储的数据可能超过单个节点的硬件限制，ES提供了将索引分成多个分片的功能，当在创建索引时，可以定义想要的分片数量，每一个分片就是一个全功能独立的索引。

分片的优点：1、水平分割扩展，增大了存储量。 2、分布式跨越分片操作，提高性能和吞吐量

副本：为了健壮性，高可用性，可以故障切换。es将分片复制一份或多份放在不同的节点主机上，称为分片副本

副本的优点：1、高可用，以应对分片或者节点故障，出于这个原因，分片副本要在不同的节点上。 2、加强性能，增强吞吐量，搜索可以并行在所有副本上执行


总结：对logstash过滤的数据进行索引和存储

2.2、Kiabana

Kiabana：Kibana 通常与 Elasticsearch 一起部署，Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard，Kibana 提供图形化的 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据，可以用来汇总、分析和搜索重要数据。

主要特点：

1、Elasticsearch无缝之集成

2、整合数据

3、接口灵活，分享容易

4、配置简单

5、可视化多数据源

6、简单数据导出

7、让更多团队成员收益

总结：将elasticsearch服务中存储的数据以可视化的方式展示给用户

2.3、Logstash

Logstash：作为数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置,一般会发送给 Elasticsearch。
Logstash 由 Ruby 语言编写，运行在 Java 虚拟机（JVM）上，是一款强大的数据处理工具， 可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。Logstash 具有强大的插件功能，常用于日志处理。

由三个组件组成：  input（数据采集）  filter（数据过滤）  output(数据输出)

主要组件：

Shipper(日志收集)：负责监控本地日志文件的变化，及时把日志文件的最新内容收集起来。通常远程代理端（agent）只需要运行这个组件即可
Indexer(日志存储)：负责接收日志并写入到本地文件
Broker(日志Hub)：负责连接多个Shipper和多个Indexer
Search and Storage：允许对事件进行搜索和存储
Web Interface：基于Web的展示界面

总结：对集中的日志数据进行采集，并且格式化数据后，输出给elasticsearch中

2.4、可以添加的其它组件：Filebeat

Filebeat：轻量级的开源日志文件数据搜集器。通常在需要采集数据的客户端安装 Filebeat，并指定目录与日志格式，Filebeat 就能快速收集数据，并发送给 logstash 进或是直接发给 Elasticsearch 存储，性能上相比运行于 JVM 上的 logstash 优势明显，是对它的替代。常应用于 EFLK 架构当中。行解析。

filebeat的工作原理：

Filebeat可以保持每个文件的状态，并且频繁的把文件状态从注册表里更新到磁盘，这里所说的文件状态是用来记录上一次Harvaster读取文件时，读取到的位置，以保证能把全部的日志都读取出来，然后发给output。

如果在某一时刻，作为output的Elasticsearch或则Logstash变成了不可用，Filebeat将会把最后的文件读取位置保存下来，直到output重新可用的时候，快速地恢复文件数据的读取。

在Filebeat运行过程中，每个Prospector的状态信息都会保存在内存里，如果Filebeat出现了重启，完成重启之后，会从注册表文件里恢复重启之间的状态信息，让Filebeat继续从之间已知的位置开始进行读取数据。

filebeat和logstash的区别：

因为logstash是jvm跑的，资源消耗比较大，启动一个logstash就需要消耗500M左右的内存（这就是为什么logstash启动特别慢的原因）。
而filebeat只需要10M左右的内存资源。
常用的ELK日志采集方案中，大部分的做法就是将所有节点的日志内容通过filebeat发送到logstash，lostash根据配置文件进行过滤，然后将过滤之后的文件传输到elasticsearch中，最后通过kibana展示。

Filebeat结合logstash带来的好处：

（1）通过 Logstash 具有基于磁盘的自适应缓冲系统，该系统将吸收传入的吞吐量，从而减轻 Elasticsearch 持续写入数据的压力。

（2）从其他数据源（例如数据库，S3对象存储或消息传递队列）中提取

（3）将数据发送到多个目的地，例如S3，HDFS（Hadoop分布式文件系统）或写入文件

（4）使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道

2.5、缓存/消息队列（redis、kafka、RabbitMQ等）

可以对高并发日志数据进行流量削峰和缓冲，这样的缓冲可以一定程度的保护数据不丢失，还可以对整个架构进行应用解耦。

2.6、Fluentd

是一个流行的开源数据收集器。由于 logstash 太重量级的缺点，Logstash 性能低、资源消耗比较多等问题，随后就有 Fluentd 的出现。相比较 logstash，Fluentd 更易用、资源消耗更少、性能更高，在数据处理上更高效可靠，受到企业欢迎，成为 logstash 的一种替代方案，常应用于 EFK 架构当中。在 Kubernetes 集群中也常使用 EFK 作为日志数据收集的方案。
在 Kubernetes 集群中一般是通过 DaemonSet 来运行 Fluentd，以便它在每个 Kubernetes 工作节点上都可以运行一个 Pod。 它通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据，然后将数据传递到 Elasticsearch 集群，在该集群中对其进行索引和存储。

三、ELK工作原理

（1）在所有需要收集日志的服务器上部署Logstash；或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上，在日志服务器上部署 Logstash。
（2）Logstash 收集日志，将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中。
（3）Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储。
（4）Kibana 从 ES 群集中查询数据生成图表，并进行前端数据的展示。

总结：logstash作为日志搜集器，从数据源采集数据，并对数据进行过滤，格式化处理，然后交由Elasticsearch存储，kibana对日志进行可视化处理。

input ：数据采集
output ：数据输出
filter ：数据过滤

四、实例演示

ip地址服务
node1 (mysql2)192.168.11.22elasticsearch
node2 (mysql3)192.168.11.23elasticsearch elasticsearch-head kibana
mysql3 (客户端)192.168.11.24apache logstash
192.168.11.10 (客户端)192.168.11.12filebeat

代码演示：

Node1节点（2C/4G）：node1/192.168.10.13					Elasticsearch  Kibana
Node2节点（2C/4G）：node2/192.168.10.14					Elasticsearch
Apache节点：apache/192.168.10.15						Logstash  Apache



systemctl stop firewalld
setenforce 0
------------------- ELK Elasticsearch 集群部署（在Node1、Node2节点上操作） ----------------------------------
1．环境准备
#更改主机名、配置域名解析、查看Java环境
Node1节点：hostnamectl set-hostname node1
Node2节点：hostnamectl set-hostname node2

vim /etc/hosts
192.168.10.13 node1 
192.168.10.14 node2   


注：版本问题
java -version										#如果没有安装，yum -y install java
openjdk version "1.8.0_131"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-b12)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b12, mixed mode)

建议使用jdk

2．部署 Elasticsearch 软件
（1）安装elasticsearch—rpm包
#上传elasticsearch-5.5.0.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm 

（2）加载系统服务
systemctl daemon-reload    
systemctl enable elasticsearch.service

（3）修改elasticsearch主配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--17--取消注释，指定集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
--23--取消注释，指定节点名字：Node1节点为node1，Node2节点为node2
node.name: node1
--33--取消注释，指定数据存放路径
path.data: /data/elk_data
--37--取消注释，指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch/
--43--取消注释，改为在启动的时候不锁定内存
bootstrap.memory_lock: false
--55--取消注释，设置监听地址，0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
--59--取消注释，ES 服务的默认监听端口为9200
http.port: 9200
--68--取消注释，集群发现通过单播实现，指定要发现的节点 node1、node2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"]

grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

（4）创建数据存放路径并授权
mkdir -p /data/elk_data
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/

（5）启动elasticsearch是否成功开启
systemctl start elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200

（6）查看节点信息
浏览器访问  http://192.168.10.13:9200  、 http://192.168.10.14:9200 查看节点 Node1、Node2 的信息。

浏览器访问 http://192.168.10.13:9200/_cluster/health?pretty  、 http://192.168.10.14:9200/_cluster/health?pretty查看群集的健康情况，可以看到 status 值为 green（绿色）， 表示节点健康运行。

浏览器访问 http://192.168.10.13:9200/_cluster/state?pretty  检查群集状态信息。

#使用上述方式查看群集的状态对用户并不友好，可以通过安装 Elasticsearch-head 插件，可以更方便地管理群集。


3．安装 Elasticsearch-head 插件
Elasticsearch 在 5.0 版本后，Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装，需要使用npm工具（NodeJS的包管理工具）安装。
安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。
node：是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。
phantomjs：是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI，可以理解为一个隐形的浏览器，任何基于 webkit 浏览器做的事情，它都可以做到。

（1）编译安装 node
#上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
yum install gcc gcc-c++ make -y

cd /opt
tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz

cd node-v8.2.1/
./configure
make && make install

（2）安装 phantomjs（前端的框架）
#上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到
cd /opt
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
cp phantomjs /usr/local/bin

（3）安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具
#上传软件包 elasticsearch-head.tar.gz 到/opt
cd /opt
tar zxvf elasticsearch-head.tar.gz -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm install

（4）修改 Elasticsearch 主配置文件
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
--末尾添加以下内容--
http.cors.enabled: true				#开启跨域访问支持，默认为 false
http.cors.allow-origin: "*"			#指定跨域访问允许的域名地址为所有

systemctl restart elasticsearch

（5）启动 elasticsearch-head 服务
#必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务，进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件，否则可能启动失败。
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start &

> elasticsearch-head@0.0.0 start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt server

Running "connect:server" (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100

#elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100

（6）通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息
通过浏览器访问 http://192.168.10.13:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色，代表群集很健康。

（7）插入索引
#通过命令插入一个测试索引，索引为 index-demo，类型为 test。

//输出结果如下：curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo1/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'



{
"_index" : "index-demo",
"_type" : "test",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 2,
"failed" : 0
},
"created" : true
}

浏览器访问 http://192.168.10.13:9100/ 查看索引信息，可以看见索引默认被分片5个，并且有一个副本。
点击“数据浏览”，会发现在node1上创建的索引为 index-demo，类型为 test 的相关信息。


---------------------- ELK Logstash 部署（在 Apache 节点上操作） ----------------------------------------
Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。在本案例中，Logstash 部署在 Apache 服务器上，用于收集 Apache 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch。

1．更改主机名
hostnamectl set-hostname apache

2．安装Apahce服务（httpd）
yum -y install httpd
systemctl start httpd

3．安装Java环境
yum -y install java
java -version

4．安装logstash
#上传软件包 logstash-5.5.1.rpm 到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm                           
systemctl start logstash.service                      
systemctl enable logstash.service

ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/

5．测试 Logstash
Logstash 命令常用选项：
-f：通过这个选项可以指定 Logstash 的配置文件，根据配置文件配置 Logstash 的输入和输出流。
-e：从命令行中获取，输入、输出后面跟着字符串，该字符串可以被当作 Logstash 的配置（如果是空，则默认使用 stdin 作为输入，stdout 作为输出）。
-t：测试配置文件是否正确，然后退出。

定义输入和输出流：
#输入采用标准输入，输出采用标准输出（类似管道）
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'
......
www.baidu.com										#键入内容（标准输入）
2020-12-22T03:58:47.799Z node1 www.baidu.com		#输出结果（标准输出）
www.sina.com.cn										#键入内容（标准输入）
2017-12-22T03:59:02.908Z node1 www.sina.com.cn		#输出结果（标准输出）

//执行 ctrl+c 退出

#使用 rubydebug 输出详细格式显示，codec 为一种编解码器
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'
......
www.baidu.com										#键入内容（标准输入）
{
    "@timestamp" => 2020-12-22T02:15:39.136Z,		#输出结果（处理后的结果）
      "@version" => "1",
          "host" => "apache",
       "message" => "www.baidu.com"
}

#使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.10.13:9200"] } }'
			 输入				输出			对接
......
www.baidu.com										#键入内容（标准输入）
www.sina.com.cn										#键入内容（标准输入）
www.google.com										#键入内容（标准输入）

//结果不在标准输出显示，而是发送至 Elasticsearch 中，可浏览器访问 http://192.168.10.13:9100/ 查看索引信息和数据浏览。

6．定义 logstash配置文件
Logstash 配置文件基本由三部分组成：input、output 以及 filter（可选，根据需要选择使用）。
input：表示从数据源采集数据，常见的数据源如Kafka、日志文件等
filter：表示数据处理层，包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等，支持正则表达式
output：表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。

#格式如下：
input {...}
filter {...}
output {...}

#在每个部分中，也可以指定多个访问方式。例如，若要指定两个日志来源文件，则格式如下：
input {
	file { path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"}
	file { path =>"/var/log/httpd/access.log" type =>"apache"}
}

#修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，并将其输出到 elasticsearch 中。
chmod +r /var/log/messages					#让 Logstash 可以读取日志

vim /etc/logstash/conf.d/system.conf
input {
    file{
        path =>"/var/log/messages"						#指定要收集的日志的位置
        type =>"system"									#自定义日志类型标识
        start_position =>"beginning"					#表示从开始处收集
    }
}
output {
    elasticsearch {										#输出到 elasticsearch
        hosts => ["192.168.10.13:9200"]					#指定 elasticsearch 服务器的地址和端口
        index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}"					#指定输出到 elasticsearch 的索引格式
    }
}

systemctl restart logstash 

浏览器访问 http://192.168.10.13:9100/ 查看索引信息


---------------------- ELK Kiabana 部署（在 Node1 节点上操作） ----------------------------------------
1．安装 Kiabana
#上传软件包 kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpm

2．设置 Kibana 的主配置文件
vim /etc/kibana/kibana.yml
--2--取消注释，Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601
--7--取消注释，设置 Kiabana 的监听地址，0.0.0.0代表所有地址
server.host: "0.0.0.0"
--21--取消注释，设置和 Elasticsearch 建立连接的地址和端口
elasticsearch.url: "http://192.168.10.13:9200" 
--30--取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"

3．启动 Kibana 服务
systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service

netstat -natp | grep 5601

4．验证 Kibana
浏览器访问 http://192.168.10.13:5601
第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引：
Index name or pattern
//输入：system-*			#在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system”

单击 “create” 按钮创建，单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
数据展示可以分类显示，在“Available Fields”中的“host”，然后单击 “add”按钮，可以看到按照“host”筛选后的结果

5．将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示
vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf
input {
    file{
        path => "/etc/httpd/logs/access_log"
        type => "access"
        start_position => "beginning"
    }
    file{
        path => "/etc/httpd/logs/error_log"
        type => "error"
        start_position => "beginning"
    }
}
output {
    if [type] == "access" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.10.13:9200"]
            index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
	if [type] == "error" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.10.13:9200"]
            index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
}

cd /etc/logstash/conf.d/
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf

浏览器访问 http://192.168.10.13:9100 查看索引是否创建

浏览器访问 http://192.168.10.13:5601 登录 Kibana，单击“Create Index Pattern”按钮添加索引， 在索引名中输入之前配置的 Output 前缀 apache_access-*，并单击“Create”按钮。在用相同的方法添加 apache_error-*索引。
选择“Discover”选项卡，在中间下拉列表中选择刚添加的 apache_access-* 、apache_error-* 索引， 可以查看相应的图表及日志信息。

1.ELK之 部署"E"  Elasticsearch

两台node服务器同步操作：

 此处不是同步操作，在此处注意修改node.name行的时候，node1和node2不一样，要修改！！！

 

浏览器访问，查看节点信息,（这是elasticsearch原本的视图界面，很简陋，不方便）

 

安装Elasticsearch-head 插件

Elasticsearch 在 5.0 版本后，Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装，需要使用npm工具（NodeJS的包管理工具）安装。
安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。
node：是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。
phantomjs：是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI，可以理解为一个隐形的浏览器，任何基于 webkit 浏览器做的事情，它都可以做到。

1、编译安装 node

把安装elasticsearch-head所需要的前置插件的安装包上传到opt目录下

安装 phantomjs（前端的框架） 

（3）安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具

 （4）修改 Elasticsearch 主配置文件

（5）启动 elasticsearch-head 服务 

必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务，进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件，否则可能启动失败。

（6）通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息 

（7）插入索引

通过命令插入一个测试索引，索引为 index-demo，类型为 test

输出结果如下：curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo1/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'

2. ELK之 部署"L"  Logstash（在 Apache 节点上操作）

Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。在本案例中，Logstash 部署在 Apache 服务器上，用于收集 Apache 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch。

使用 rubydebug 输出详细格式显示，codec 为一种编解码器

 修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，并将其输出到 elasticsearch 中。

 访问192.168.11.23:9100查看Elasticsearch存储的日志索引信息

3. ELK之部署"K"  Kibana服务

 ​​​​

 

 

 

 

4. ELFK之部署"F"  Filebeat

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自动创建设备节点udev机制的实现过程 udev是自动创建设备节点，逻辑在用户空间过程：1）首先注册字符设备驱动，得到标识设备的设备号 2）获得设备信息后，先创建一个设备类，向上提交目录…
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微服务如何改变软件开发：实战经验与最佳实践分享

微服务如何改变软件开发：实战经验与最佳实践分享

文章目录 什么是微服务？微服务实战经验1. 定义明确的服务边界2. 使用API网关3. 自动化部署和持续集成4. 监控和日志记录 微服务最佳实践1. 文档和通信2. 弹性设计3. 安全性4. 版本控制5. 监控和警报 微服务的未来 🎉欢迎来到架构设计专栏~微服务如何改变…
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【Redis专题】一线大厂Redis高并发缓存架构实战与性能优化

【Redis专题】一线大厂Redis高并发缓存架构实战与性能优化

目录 前言为什么要用Redis前置知识一、缓存问题1.1 缓存击穿1.2 缓存穿透1.3 缓存雪崩 二、缓存方案2.1 普通缓存2.2 冷热分离2.3 多级缓存2.4 缓存预热 *课程内容一、一个案例引发的思考（电商场景）二、代码优化方案的演进2.1 问题一：纯【读】…
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自动生成bug异常追踪-SRE与开发自动化协同

自动生成bug异常追踪-SRE与开发自动化协同

作者：观测云 数据智能部 产品方案架构师 范莹莹 简介 生产环境 bug 的定义：RUM 应用和 APM 应用的 error_stack 信息被捕捉后成为 bug。 以 APM 新增错误巡检为例，当出现新错误时，在观测云控制台的「事件」模块下生成新的事件报…
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比elk还香的日志平台

比elk还香的日志平台

作者 观测云 产品技术专家 深圳办公室 黄小龙 写在前面的话 日志是开发人员记录系统运行状态的最佳手段，是一个系统的重要组成部分。日志通常不属于系统的核心功能，但却是我们了解系统运行用的最多的功能。对于开发和运维人员来说，好的日志可…
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LeetCode【28. 找出字符串中第一个匹配项的下标】

LeetCode【28. 找出字符串中第一个匹配项的下标】

不要用珍宝装饰自己，而要用健康武装身体 给你两个字符串 haystack 和 needle ，请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串的第一个匹配项的下标（下标从 0 开始）。如果 needle 不是 haystack 的一部分，则返回 -1 。 …
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微软亚洲研究院：给张图片普通人也能轻松完成图片编辑

微软亚洲研究院：给张图片普通人也能轻松完成图片编辑

效果 代码 https://github.com/Fantasy-Studio/Paint-by-Example 问题 之前图像编辑使用语言引导，作者研究使用example作为引导来进行图像编辑，直接融合（复制粘贴）会导致明显的融合伪影 利用生成先验：从预训练的文…
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事务管理AOP

事务管理AOP

事务管理 事务回顾 概念：事务是一组操作的集合，它是一个不可分割的工作单位，这些操作要么同时成功，要么同时失败 操作： 开启事务：一组操作开始前，开启事务－start transaction/be…
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使用SSH通过FinalShell远程连接Ubuntu服务器

使用SSH通过FinalShell远程连接Ubuntu服务器

文章目录 SSH远程连接Ubuntu服务器Ubuntu服务器端安装SSH服务用户创建及sudo权限配置Linux账号管理useradd（adduser）userdelusermod切换用户 FinalShell端 参考文献 Windows系统Ubuntu16.04.6（以上版本通用）虚拟机、服务器 SSH远…
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飞机大战小游戏

飞机大战小游戏

欢迎来到程序小院 飞机大战 玩法： 单机屏幕任意位置开始，点击鼠标左键滑动控制飞机方向，射击打掉飞机，途中遇到精灵吃掉可产生联排发送子弹，后期会有Boss等来战哦^^。开始游戏https://www.ormcc.com/play/gameStart/1…
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Java 并发编程面试题——Fork/Join 框架

Java 并发编程面试题——Fork/Join 框架

目录 1.什么是 Fork/Join 框架？2.什么是工作窃取算法？它有什么作用？有什么优缺点？3.如何设计一个 Fork/Join 框架？4.如何使用 Fork/Join 框架？5.Fork/Join 框架的实现原理是什么？5.1.ForkJoinTa…
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数据结构-leetcode-数组形式的整数加法

数据结构-leetcode-数组形式的整数加法

解题图解： 下面是代码： /*** Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free().*/ int* addToArrayForm(int* num, int numSize, int k, int* returnSize){int k_tem k;int klen0;while(k_tem){//看看k有几位k_tem /10;klen;}i…
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【无公网IP内网穿透】Java支付宝沙箱环境支付，SDK接口远程调试

【无公网IP内网穿透】Java支付宝沙箱环境支付，SDK接口远程调试

目录 1.测试环境 2.本地配置 3. 内网穿透 3.1 下载安装cpolar内网穿透 3.2 创建隧道 4. 测试公网访问 5. 配置固定二级子域名 5.1 保留一个二级子域名 5.2 配置二级子域名 6. 使用固定二级子域名进行访问 1.测试环境 MavenSpring bootJdk 1.8 2.本地配置 获取支付…
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MapModule模块 基于folium的二次封装，让绘图更简洁

MapModule模块 基于folium的二次封装，让绘图更简洁

背景 开源库 GpsAndMap 的 MapModule 模块基于 folium 模块进行了二次封装，引入 GpsModule 模块中的GPS坐标类作为数据基础，集成了10种地图瓦片可以直接添加引用，提供了直观便利的图层管理功能。 引入模块 pip install GpsAndMap 模块结构…
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将整数S按照指定的进制输出为RR的数据类型为字符串numpy.base_repr

将整数S按照指定的进制输出为RR的数据类型为字符串numpy.base_repr

【小白从小学Python、C、Java】 【计算机等考500强证书考研】 【Python-数据分析】 将整数S按照指定的进制输出为R R的数据类型为字符串 numpy.base_repr 下列代码最后一次输出的结果是？ import numpy as np num 10 print("【显示】num：", …
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