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  • 开源解决方案搭建统一日志平台

    千次阅读 2018-11-15 15:26:25
    最近项目里面需要搭建一个统一日志平台,顺手写下自己理解的日志平台介绍,主要作为自己的一个笔记,这是为了后面做智能运维的基础,智能的基础首先必须有自动化平台 统一日志平台背景   早期在系统规模较小的...

    最近项目里面需要搭建一个统一日志平台,顺手写下自己理解的日志平台介绍,主要作为自己的一个笔记,这是为了后面做智能运维的基础,智能的基础首先必须有自动化平台

    统一日志平台背景

     

    早期在系统规模较小的时期,系统的运维工作主要靠运维人员手工完成,随着业务的急剧膨胀,及服务的多样化,让网络的组建变得越来越复杂,一个系统可能涉及到多个设备,部署多个实例,运维人员手工的去查看定位问题变得困难,效率低效。设备的增加让跨运维小组之间的沟通代价变得很高,各种日志和告警散落在不同的设备上,如果日志的文件设计不合理,可能还会导致打开日志文件耗时高,甚至失败的结果。为了解决这些困难,统一日志平台应运而生。

     

    统一日志平台介绍

    “统一”在这里包含三层涵义:1.统一监控:对各应用系统涉及到的网络、主机、存储、数据库、中间件、负载均衡器、接口交互通过日志数据进行统一监控 2. 统一采集,分析,汇聚和关联展示:采集的日志数据统一进行解析,关联和入库,提供搜索查询功能,支持多维度查询,方便维护人员排查问题3.统一的日志规范:为了实现跨系统的分析和管理,日志的规范是统一日志的重要环节,规范的目的是为了更好的可读性,可分析性,因此,统一的日志规范是统一日志平台的基础。

    统一日志平台提供了以下的监控分析功能:

    1. 性能、稳定性监控:对设备的性能指标进行准实时(5分钟粒度)的采集和展现,运维人员能够直观的了解系统涉及到的各设备和程序的健康状况。

    2. 用户角度的系统的监控:用户通过前端页面访问系统得到的一个响应时间是指用户的访问发送到服务器,服务器响应并返回的时间,通过流量镜像将这些数据包抓取后进行分析,可以计算出系统页面的响应时间,页面的访问量,出错率等指标,从用户角度监控系统的运行状况。

    3. 卡单业务统计分析:对全业务的接口交互进行汇总、分析,可以根据关联字段查询详细的业务接口交互时间,实现业务端到端分析。这部分设计还能有效避免系统之间的纠纷,用统一的数据反应接口交互真实情况。

    4. 审计日志查询分析 :数据库,操作系统,业务系统的审计日志的采集,汇聚为审计人员提供了数据来源。

     

    统一日志平台的技术架构

     

    本平台的技术架构选型为ELK(Elasticsearch,Lostash,Kibana)结合zabbix的解决方案,这个方案的优点是实现向下兼容,覆盖多种采集方式和协议。

    1. 网络设备(交换机、路由器、防火墙)的性能指标及物理机、虚拟机的性能指标和告警都是基于snmp、tcp协议进行采集,其中网络设备只需要做一定的配置,无需部署代理便能采集到,而主机则通过部署主机的代理程序zabbix-agent的方式实现;虚拟机和共享存储的性能指标通过调用虚拟化层的API获取;一体机的存储和性能指标通过脚本定时采集;网络设备和主机的日志都是基于syslog采集;文本类的日志(中间件、数据库、nginx、应用层)采集是轻量级的日志采集器Beats。

     

    1. 数据解析

    数据解析采用logstash将汇聚的数据按照一定的规则和协议进行解析,通过ip、端口等信息与CMDB进行关联,把关联后的信息写入ES集群中。

    1. 数据安全

    免费的ELK方案中不包含AAA(Authentication, Authorization, Audit,认证、权限控制、审计)的解决方案,而开源的searchguard作为ES的一个插件,通过ESACL控制实现多租户,提供了不同粒度的权限控制,包括索引级indecies、类型types甚至过滤field粒度的权限控制,不同用户访问不同索引,不授权的索引无法查看,分组控制不同user查看各自的业务,同时提供多种HTTP支持方式、认证方式,支持HTTPS,日志平台采用TLS证书方式进行认证,结合Kibana和logstash进行统一的权限控制,确保数据访问的安全性。

    1. 日志的展示

    Kibana是一个针对ES的开源分析和可视化平台,用来搜索、查看交互存储在ES索引中的数据,ES提供了丰富的聚合函数,kibana通过分区图、数据表、折线图、柱状图、饼状图、热度分布图等展示聚合的数据,这些自由排列在一个仪表盘(dashboard)进行监控。

     

    如果需要对数据进行复杂的运算,logstash+ELK的架构无法满足需求,可以通过以下两种方案实现,第一种是通过调用ES的API方式实时的取数据到传统数据库中供应用使用;第二种方案引入kafaka组件,应对峰值数据的高负载,并且在Logstash出现故障时,可直接从Kafka做数据回放,避免回溯至若干上游应用,通过spark实现复杂的离线计算,得到的数据可以写会ES做展现,也可以通过存储到mysql做定制化的展示,随着业务需求的复杂度提供,第二种方案是后续演进的路径。

     

    ES集群的数据共享有两种方式:一种是调用ES的API(TransportClient)的方式;另一种是登录kibana后,点击"Dev Tools"后使用console进行索引数据查询,e.g

    GET /eastcom-middleware-nginx-2018.06.01/_search?pretty

    {

    "query":{"match_all":{}},

    "size":1000

    }

    然后使用elasticdump(插件)导出数据。

    如果只导出统计类的表格,则可以直接在dashboard上查询某段时间的数据后,导出为excel(只针对表格型)

     

     

    统一日志平台使用场景

    场景一:分系统日志展示:把IAAS、PAAS、SAAS及用户体验层的各类日志按照所属的应用系统进行分类,主机数据关联CMDB进行划分应用主机/数据库主机/NGINX主机等分类,通过kibana提供的丰富图标功能和聚合功能把数据做转换后在dashboard页面集中呈现数据,运维人员可以直观的关注系统的整体状况,减少查看不同类数据时来回切换页面的操作。

    管理者视图(能看出一周内的业务变化规律):dashboard上可以配置多个图形化的查询图标,方便管理者看业务的趋势,走向,业务特点。

     

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  • 相信前人的选择是有其理由的,接下来我们来看看秉着“短平快”的互联网精神,构建的这套适合有赞业务系统的统一日志平台。 二、总体设计 废话不多说,直接上总体架构图,如图2-1所示: 图2-1 总体架构图 有赞统一日...

    一、引言

    自有赞成立以来,发展迅猛,业务增长很快,业务系统数量大,每天都会产生大量的系统日志和业务日志(据统计,平均每秒产生日志1.1万条,峰值1.5万条,每天的日志量约9亿条,占用空间2.4T左右)。

    在信息化时代,日志的价值是无穷的。为了对系统进行有效的监控、维护、优化、改进,都离不开对日志的收集和分析,而这些日志散落在各个服务器上,无论对运维同学、还是业务开发同学,抑或是数据部门的同学而言,查阅或分析日志是一大痛点,实时收集分布在不同节点或机器上的日志,供离线或在线查阅及分析来提升工作效率的需求异常迫切,在此背景下,于是有赞统一日志平台就应运而生了。

    在互联网高速发展的今天,有那么多优秀的日志收集系统,诸如Kafka、Flume、Scribe、Chukwa、ELK等。对于如何选型在此不做讨论,而且本人才疏学浅,也未做深入调研和性能分析对比测试,还不够资格讨论。相信前人的选择是有其理由的,接下来我们来看看秉着“短平快”的互联网精神,构建的这套适合有赞业务系统的统一日志平台。

    二、总体设计

    废话不多说,直接上总体架构图,如图2-1所示:

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  • 统一日志平台初探

    2016-08-16 15:57:00
    相信前人的选择是有其理由的,接下来我们来看看秉着“短平快”的互联网精神,构建的这套适合有赞业务系统的统一日志平台。 二、总体设计 废话不多说,直接上总体架构图,如图2-1所示: 图2-1 总体架构图 ...

    一、引言

    自有赞成立以来,发展迅猛,业务增长很快,业务系统数量大,每天都会产生大量的系统日志和业务日志(据统计,平均每秒产生日志1.1万条,峰值1.5万条,每天的日志量约9亿条,占用空间2.4T左右)。

    在信息化时代,日志的价值是无穷的。为了对系统进行有效的监控、维护、优化、改进,都离不开对日志的收集和分析,而这些日志散落在各个服务器上,无论对运维同学、还是业务开发同学,抑或是数据部门的同学而言,查阅或分析日志是一大痛点,实时收集分布在不同节点或机器上的日志,供离线或在线查阅及分析来提升工作效率的需求异常迫切,在此背景下,于是有赞统一日志平台就应运而生了。

    在互联网高速发展的今天,有那么多优秀的日志收集系统,诸如Kafka、Flume、Scribe、Chukwa、ELK等。对于如何选型在此不做讨论,而且本人才疏学浅,也未做深入调研和性能分析对比测试,还不够资格讨论。相信前人的选择是有其理由的,接下来我们来看看秉着“短平快”的互联网精神,构建的这套适合有赞业务系统的统一日志平台。

    二、总体设计

    废话不多说,直接上总体架构图,如图2-1所示:

    图2-1 总体架构图

    有赞统一日志系统,负责收集所有系统日志和业务日志,转化为流式数据,通过flume或logstash上传到日志中心(kafka集群),然后供Track、Storm、Spark及其它系统实时分析处理日志,并将日志持久化存储到HDFS供离线数据分析处理,或写入ElasticSearch提供数据查询,或写入Hawk发起异常报警或提供指标监控查询。

    三、模块分解

    从上面总体架构图中,我们可以看到整个日志平台架构分为四层,从左到右依次是日志接入层、日志中心、日志处理层、日志存储层。

    3.1 日志接入层

    日志接入层主要有两种方式,方式1基于rsyslog和logstash,方式2基于flume-ng。

    3.1.1

    图3-1 日志接入方式1

    对于一些稳定的日志,比如系统日志或框架日志(如nginx访问日志、phpfpm异常日志等),我们添加nginx配置,通过rsyslog写到本地目录local0,然后logstash根据其配置,会将local0中的增量日志上传到日志中心对应的topic中,具体数据流图见图3-1所示:

    3.1.2

    Flume NG是一个分布式,高可用,可靠的系统,它能将不同的海量数据收集,移动并存储到一个数据存储系统中。轻量,配置简单,适用于各种日志收集,并支持Failover和负载均衡。并且它拥有非常丰富的组件。Flume NG采用的是三层架构:Agent层,Collector层和Store层,每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source,Channel和Sink,三者组建了一个Agent。三者的职责如下所示: 
    Source:用来消费(收集)数据源到Channel组件中,简单说就是搜集数据的入口。 
    Channel:中转临时存储,保存所有Source组件信息,其实就是个消息队列,可配置多个Chanel。 
    Sink:从Channel中读取,读取成功后会删除Channel中的信息,简单说就是搜集数据的出口。

    在有赞日志平台中,我们只用了Agent层。具体可以见图3-2:

    图3-2 日志接入方式2

    日志中心的kafka是根据topic存取数据的,所以需要在日志中加入topic字段。为了统一,我们对日志格式做了约定,格式如下:

    <158>yyyy-MM-dd HH:mm:ss host/ip level[pid]: topic=track.**** {"type":"error","tag":"redis connection refused","platform":"java/go/php","level":"info/warn/error","app":"appName","module":"com.youzan.somemodule","detail":"any things you want here"}
    

    对于PHP Server,我们在PHP框架中封装了日志SDK,PHP开发的同学只需调用写日志接口,就可以将日志传到Flume中。同样的,对于Java Server,也封装了日志SDK(基于logback自定义了TrackAppender),并集成在Dubbox框架中,业务开发的同学只需在其工程的logback.xml中添加相应的appender配置,指明应用名和日志topic即可将日志异步传到Flume中。对于其它应用或服务(比如基于Go、Node.JS、Python等),如果需要接入日志平台,只需按照以上日志格式组装日志,并将其上传到Flume即可。

    细心的同学会发现,在图3-2中,我们用了TrackSink,这个是做什么的呢?虽然Flume自带丰富的组件,也包括KafkaSink,但是为什么我们不用呢?考虑到自带的KafkaSink不能按我们需要的topic来分发数据,所以只能自定义实现了Sink来达到写不同topic日志到不同日志中心topic中去的目的。

    另外,Flume是通过Supervisor启动的,并且添加了监控报警,但是为了避免日志写失败,在Flume中,我们使用了Failover策略,假如写日志中心失败,则将日志写到本地,保证日志不丢失。

    3.2 日志中心

    美其名曰日志中心,但实际上只是日志中心缓存,我们只保存最近24小时的日志,需要持久化的日志都会刷入HDFS。至于为什么选用kafka集群来构建日志中心,理由主要如下:

      1、分布式架构,可支持水平扩展。
      2、高吞吐量,在普通的服务器上每秒钟也能处理几十万条消息(远高于我们的峰值1.5万条/秒)。
      3、消息持久化,按topic分区存储,支持可重复消费。
      4、日志系统不需要保证严格的消息准确性。
      5、数据在磁盘上的存取代价为O(1)。
      6、可根据broker配置定期删除过期数据。
    

    3.3 日志处理层和日志存储层

    日志处理层,是我们真正做事的地方;日志存储层,则是我们存放日志分析结果的地方。

    基于日志中心,可做的事情有很多。只要我们对某topic日志感兴趣,那么便可以将该topic日志消费来满足我们的业务需求。我们可以:

    1、将日志聚合,根据业务不同,建立不同的索引,存入ElasticSearch提供查询。
    2、发现异常日志时,发往监控中心,向对应的业务方发起报警,发现和预发问题的实时性提高了。
    3、统计一些访问日志或调用日志等指标信息,发往监控中心来掌握相关调用趋势。
    4、调用链开始做起来了,系统性能瓶颈一目了然了。
    5、用户日志行为可分析了。
    

    这里我们做了不少,但是需要做的还有更多,就不一一例举了。

    四、遇到的问题和要做的事情

    突然接手如此规模的一个基础产品,遇到的问题还是比较多的:

    1、业务日志接入,每一次对接不仅需要开发日志消费模块,解析相应日志,建立相应的索引并写入elasticsearch,还需要开发对应定制的查询页面。由于自己本身对系统不熟悉,另外文档缺失,以及每一次对接的都是“新人”,还时不时可能会遇到各种千奇百怪的问题,需要排查定位并解决问题。这块急需解放,不然一个人真的忙不过来,针对该问题,接下来会抽象出日志消费和elasticsearch读写SDK,供业务接入方自己开发和维护。
    2、对于各个组件(如logstash、flume、kafka、elasticsearch等)都未曾接触过的情况下,短时间接手这么一个新产品,需要学习的东西很多,压力还是很大的,但总算熬过来了。
    3、缺失的开发测试环境,到写此文章时总算搭建起来了。
    4、elasticsearch内存占用高,以及索引的管理与维护,还在优化和考虑中。
    5、需要开发更加人性化且更易扩展和维护的运控平台供使用方查询日志。
    6、日志收集到Flume增加支持UDP协议。
    7、将存储层的HDFS移到日志中心,支持日志同时写入Kafka集群和HDFS集群。
    8、是时候做点日志挖掘的事情了。

    转载于:https://www.cnblogs.com/WeiGe/p/5690834.html

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  • 日志平台-统一日志平台ELK管理

    千次阅读 2021-05-31 13:44:16
    ElasticSearch术语概念 ES的集群管理 Index的管理

     

    ElasticSearch 术语概念


    之前文章说了

    remote cluster

    https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-remote-clusters.html

     

    ILM的管理

    https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/ilm-index-lifecycle.html

    生命周期策略中的滚动更新是需要对索引设置别名的,而且每个索引设置的别名不能一样。但日志平台设置的是每天更新索引,索引是按天区分的,给每个索引设置别名的方式很明显不适合我,没办法自动设置索引,最多使用脚本定时去执行,这样增加了复杂度,必要性不强,真做到这一步,我还不如写脚本定时删除,不用生命周期策略了。

    红色框体内的配置就已经够用了,关闭rollover,开启delete,设置天数

     

    index管理

    https://mp.weixin.qq.com/s/eejvp9yCJxP_Crj8P9jqew
    在生产环境使用 ES 要面对的第一个问题通常是索引容量的规划,不合理的分片数,副本数和分片大小会对索引的性能产生直接的影响;
    Elasticsearch 中的每个索引都由一个或多个分片组成的,每个分片都是一个 Lucene 索引实例,您可以将其视作一个独立的搜索引擎,它能够对 Elasticsearch 集群中的数据子集进行索引并处理相关查询;
    查询和写入的性能与索引的大小是正相关的,所以要保证高性能,一定要限制索引的大小,具体来说是限制分片数量和单个分片的大小;

    方法 1: 使用在索引名称上带上时间的方法管理索引(这个是目前采用的方式

    1 创建索引:索引名上带日期
    2 写入数据:写入数据的时候也要带上日期
    3 查询数据:由于数据分布在多个索引里,查询的时候要在符合条件的所有索引查询,可以使用

     

    .1 使用逗号分割指定多个索引
    .2 使用通配符查询
    .3 使用别名查询

    缺点:
    不是所有数据都适合使用时间分割,对于写入之后还有修改的数据不适合;
    直接使用时间分割也可能存在某段时间数据量集中,导致索引分片超过设计容量的问题,从而影响性能;
    为了解决上述问题还需要配合 rollover 策略使用,索引的维护比较复杂。

    方法 2: 使用 Rollover 管理索引

    Rollover 的原理是使用一个别名指向真正的索引,当指向的索引满足一定条件(文档数或时间或索引大小)更新实际指向的索引。

    1 创建索引并且设置别名:索引名称的格式为 {.*}-d 这种格式的,数字默认是 6 位
    2 通过别名写数据:
    3 执行 rollover 操作:rollover 的 3 个条件是并列关系,任意一个条件满足就会发生 rollover

    缺点:

    必须明确执行了 rollover 指令才会更新 rollover 的别名对应的索引;
    通常可以在写入数据之后 再执行一下 rollover 命令,或者采用配置系统 cron 脚本的方式;
    增加了使用的 rollover 的成本,对于开发者来说不够自动化。

    方法 3: 使用 ILM(Index Lifecycle Management ) 管理索引(这个使用跟graylog一样,就是被抛弃的原因之一,索引的名字目前在系统中是具有意义的)

    ES 定义的一个索引从生到死的过程, Hot -> Warm -> Cold -> Delete 4 个阶段只有 Hot 阶段是必须的,其他 3 个阶段根据业务的需求可选。

    1 建立 Lifecycle 策略
    2 建立索引模版:
    3 创建索引
    4 查看索引配置
    5 写入数据
    6 配置 Lifecycle 自动 Rollover 的时间间隔

    .1 由于 ES 是一个准实时系统,很多操作都不能实时生效;
    .2 Lifecycle 的 rollover 之所以不用每次手动执行 rollover 操作是因为 ES 会隔一段时间判断一次索引是否满足 rollover 的条件;
    .3 ES 检测 ILM 策略的时间默认为 10min。

     

    shard的管理

    https://www.elastic.co/cn/blog/how-many-shards-should-i-have-in-my-elasticsearch-cluster
    避免分片过大,因为这样会对集群从故障中恢复造成不利影响。尽管并没有关于分片大小的固定限值,但是人们通常将 50GB 作为分片上限,而且这一限值在各种用例中都已得到验证。

    按照保留期限进行索引

    尽量使用时序型索引来管理具有数据保留期要求的数据。根据保留期限对数据分组,将它们存储到索引中。通过时序型索引,用户还能随着时间推移轻松调整主分片和副本分片的数量,这是因为用户可针对要生成的下个索引进行这方面的更改。这样便能简化对不断变化的数据量和数据要求的适应过程。

    每个索引和分片都会产生一定的资源开销

    分片过小会导致段过小,进而致使开销增加。您要尽量将分片的平均大小控制在至少几 GB 到几十 GB 之间。对时序型数据用例而言,分片大小通常介于 20GB 至 40GB 之间。
    由于单个分片的开销取决于段数量和段大小,所以通过 forcemerge 操作强制将较小的段合并为较大的段能够减少开销并改善查询性能。理想状况下,应当在索引内再无数据写入时完成此操作。请注意:这是一个极其耗费资源的操作,所以应该在非高峰时段进行
    每个节点上可以存储的分片数量与可用的堆内存大小成正比关系,但是 Elasticsearch 并未强制规定固定限值。这里有一个很好的经验法则:确保对于节点上已配置的每个 GB,将分片数量保持在 20 以下。如果某个节点拥有 30GB 的堆内存,那其最多可有 600 个分片,但是在此限值范围内,您设置的分片数量越少,效果就越好。一般而言,这可以帮助集群保持良好的运行状态。

    分片大小对性能影响

    从查询性能的角度来看,确定最大分片大小的最佳方法是使用具有实际意义的数据和查询进行基准测试。进行基准测试时,务必确保所使用的查询和索引负载能够代表节点在生产环境中需要处理的内容,因为只针对单一查询进行优化可能会得出错误结果。

    尽管查询很多个小分片会加快单个分片的处理速度,但是由于有很多任务需要进入队列并按顺序加以处理,所以与查询较少的大分片相比,这种方法并不一定会加快查询速度。如果有多个并发查询,拥有很多小分片还会降低查询吞吐量。(这句话意思是一味的增加分片并不是一定能够解决问题

    如何管理分片大小

    如果使用时序型索引来存储固定期限内的数据,用户应根据保留期和预计数据量对每个索引覆盖的期限进行调整,从而确保达到目标分片大小。对于拥有较长保留期的数据,尤其如果每日数据量并不能保证用完每日索引,通常可按周索引或按月索引,以便提高分片大小。长期来看,这有助于减少存储在集群中的索引和分片数量。
    如果您拥有不可更改的时序型数据,并且数据量在一段期间内会巨幅变化,可以考虑使用 rollover index API(汇总索引 API)通过动态调整每个索引所覆盖的时间段来实现最佳的目标分片大小。这为用户提供了很大的灵活性,并且在数据量难以预测时,还有助于避免分片过大或过小。(就是一个index下的shard已经满足不了你的当前方案,进行索引的自动rollover
    如果您希望每个索引既要对应至特定时间段,同时还想将索引过程分散到大量节点上,可以考虑使用 Shrink(压缩)API 来在索引内再无数据写入时

     

    kibana的汉化

    这个是比较简单的,中国区的汉化支持在亚洲是比较靠前的,持续的更新中

    # Specifies locale to be used for all localizable strings, dates and number formats.
    # Supported languages are the following: English - en , by default , Chinese - zh-CN .
    i18n.locale: "zh-CN"

    kibana的告警

    这个在基础版本也是简单

    xpack.encryptedSavedObjects.encryptionKey: 'fhjskloppd678ehkdfdlliverpoolfcr'

     

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