分布式实时日志分析解决方案 ELK 部署架构.docx
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1、一、概述E1.K已经成为目前最流行的集中式日志解决方案,它主要是由Beats.1.ogstash.Elasticsearch.Kibana等组件组成,来共同完成实时日志的收集,存储,展示等一站式的解决方案。本文将会介绍E1.K常见的架构以及相关问题解决.I-Filebeat:Filebeat是一款轻量级,占用服务资源非常少的数据收集引擎,它是E1.K家族的新成员,可以代替1.ogstash作为在应用服务器端的日志收集引擎,支持将收集到的数据输出到Kafka,Redis等队列.2 .1.ogstash:数据收集引孥,相较于Filebeat比较蚤量级,但它集成了大量的插件,支持丰富的数据源收集,对
2、收集的数据可以过遮,分析,格式化日志格式.3 .Elasticsearch:分布式数据搜索引擎,基于Apache1.ucene实现,可集群,提供数据的集中式存储,分析,以及强大的数据搜索和聚合功能.4 .Kibana:数据的可视化平台,通过该Web平台可以实时的杳看Elasticsearch中的相关数据,并梃供r丰富的图表统计功能,二.E1.K常见部署架构2.1 1.ogstash作为日志收集器这种架构是比较原始的部署架构,在各应用服务器端分别部署一个1.ogstash组件,作为日志收集器,然后将1.ogstash收集到的数据过速、分析、格式化处理后发送至Elasticsearch存储,最后使
3、用Kibana进行可视化展示,这种架构不足的是:1.ogstash比较耗服务器资源,所以会增加应用服务器端的负载压力。2.2 Filebeat作为日志收集器该架构与第一种架构唯一不同的是:应用端日志收集器换成了Filebeat,Filebeat轻量,占用服务器资源少,所以使用Filebeat作为应用服务器端的日志收集器,一般Filebeat会配合1.ogstash一起使用,这种部署方式也是目前最常用的架2.3 引入缓存队列的部署架构该架构在第二种架构的基础上引入了Kafka消息队列(还可以是其他消息队列将Filebeat收集到的数据发送至Kafka,然后在通过1.ogstasth读取Kafka
4、中的数据,这种架构主要是解决大数据量下的日志收集方案,使用缓存队列主要是解决数据安全与均衡1.ogstash与ElaStiCSearCh负载压力.2.4以上三种架构的总结第一种部署架构由于资源占用问题现已很少使用目前使用最多的是笫二种部署架构.至于第三种部署架构个人觉得没有必要引入消息队列,除非有其他儒求,因为在数据技较大的情况下,Filebeat使用压力敏感协以向1.ogstash或Elasticsearch发送数据.如果1.ogstash正在繁忙地处理数据,它会告知Filebeat诚微读取速度.拥塞解决后,FiIebeal将恢更初始速度并继续发送数据。三、问题及解决方案问题:如何实现日志的
5、多行合并功能?系统应用中的日志一般都是以特定格式进行打印的,属于同一条日志的数据可能分多行进行打印,那么在使用E1.K收集日志的时候就需要将属于同一条日志的多行数据进行合并.解决方案:使用Filebeat或1.ogstash中的multiline多行合并插件来实现在使用multiline多行合并插件的时候需要注意,不同的E1.K部署架构可能multiline的使用方式也不同,如果是本文的第一种部署架构,那么multiline需要在1.ogstash中配置使用,如果是第二种那善架构,那么multiline需要在Filebeat中配置使用,无需再在1.ogstash中配普multiline.1、m
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