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  • 以下是我在公司内部分享的关于分布式日志收集系统的PPT内容,现在与大家分享,希望对于需要使用的人能够起到基本的入门作用或是了解!1.分布式日志收集系统:背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式...

    欢迎大家相互交流,共同提高技术。

    以下是我在公司内部分享的关于分布式日志收集系统的PPT内容,现在与大家分享,希望对于需要使用的人能够起到基本的入门作用或是了解!

    1.分布式日志收集系统:背景介绍

    许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征:

    (1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦;

    (2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统;

    (3) 具有高可扩展性。即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展。

    2.分布式日志收集系统:Facebook Scribe主要内容

    (1)Scribe简介及系统架构

    (2)Scribe技术架构

    (3)Scribe部署结构

    (4)Scribe主要功能和使用方案

    (5)Scribe的具体应用实例

    (6)Scribe的扩展

    (7)Scribe研究体会

    3.Scribe简介

    Scribe是facebook开源的日志收集系统,在facebook内部已经得到大量的应用。 Scribe是基于一个使用非阻断C++服务器的thrift服务的实现。它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储系统 (可以是NFS,分布式文件系统等)上,以便于进行集中统计分析处理。它为日志的“分布式收集,统一处理”提供了一个可扩展的,高容错的方案。

    4.Scribe的系统架构

    如上图所示:Scribe从各种数据源上收集数据,放到一个共享队列上,然后push到后端的中央存储系统上。当中央存储系统出现故障时,scribe可以暂时把日志写到本地文件中,待中央存储系统恢复性能后,scribe把本地日志续传到中央存储系统上。

    5.Scribe的技术架构

    如上图所示:Scribe服务器底层数据通信框架是Thrift,Thrift也是Facebook开源的,并得到了广泛的使用。也用到了C++的准标准库boost,主要使用共享指针和文件相关的功能。Thrift也用到了libevent开发库和socket编程技术。

    6.Scribe部署结构

    7.Scribe的主要功能

    1.支持多种存储类型:7种并且可扩展

    2.日志自动切分功能:按文件大小和时间切分

    3.灵活的客户端:

    (1)支持多种常用语言(Thrift提供支持);

    (2)可与应用系统集成;可以作实现独立客户端

    4.支持日志分类功能(Facebook有上百种日志分类)

    5.其他功能

    (1)连接池

    (2)灵活的日志缓存大小

    (3)多线程功能(消息队列)

    (4)scribe服务器之间可以转发日志

    6.以上功能都是可以通过配置文件来灵活配置

    8.Scribe使用方案

    (1)和产生日志文件的应用系统集成

    scribe能够和各种应用系统很好的集成是因为它提供几乎所有的开发语言的开发包

    (2)应用系统在本地产生日志文件,使用一个独立运行的客户端程序同样,独立的客户端也可以采用各种语言开发,我们采用的是python来开发客户端

    9.Scribe的具体应用实例

    1.Facebook肯定大量的使用,主要用于处理Facebook级别日志,一旦有新的日志分类生成,Scribe将自动处理。(Facebook有上百个日志分类)。

    2. Twitter:一款分布式实时统计系统Rainbird使用了scribe

    3.我的公司:

    (1)*****

    (2)*****

    (3)*****

    (4)*****

    (5)*****

    (6)*****

    4.其他

    10.Scribe的扩展:存在的问题

    虽然scribe系统是如此的优秀,但是也存在着一些不足和问题,针对存在的问题我们对scribe进行扩展。我们发现scribe存在的主要问题如下:

    1、单点故障问题

    有三个地方存在单点故障:

    (1)中心服务器

    (2)本地服务器

    (3)收集日志的客户端程序

    2、日志丢失问题

    当日志文件发生切分的时候可能导致日志丢失

    3、历史日志收集问题

    4、scribe服务器挂了没有及时通知

    11.Scribe的扩展:问题解决方案

    针对上面我们提出的问题,主要提供如下相应的解决方案:

    1.中心服务器单点故障

    可以部署多个中心服务器,然后本地服务器通过配置文件可以自动在这些服务器之间进行切换

    2.其余的问题我们都是通过自己写的python客户端解决的

    python客户端我们是基于一个开源的项目进行二次开发的,因为开源的python客户端功能很简单,只是跟踪一个日志文件并把日志文件的数据读取导入到scribe本地服务器

    12.Scribe的扩展:python客户端

    我们开发的python客户端主要实现了如下功能:

    1、解决本地scribe服务器的单点故障

    我们可以通过配置多个本地scribe服务器(通过配置文件配置,相当的灵活),python脚本会根据配置的这些服务器自动切换(当一个scribe挂掉之后自动切换,如果挂掉本地scribe服务器重新启动以后又会自动切换回去。

    2、解决日志丢失的问题

    开源的python客户端是按照固定的时间间隔扫描日志文件是否有变化,如果在这个时间段内发生日志切换会导致日志丢失。我们同样是采用这个方式去检测日志文件,不过我们在发生日志切分的时候会再次去检测被切分走得日志文件是否已经收集完毕。

    3、解决历史日志收集

    如果在我们运行python客户端以前已经产生了日志,这部分的日志收集也是我们新增的一个功能

    4、解决自身的单点故障问题

    不排除我们的python客户端也会挂掉的时候,当我们下次启动怎样保证我们收集的日志不重复不丢失是需要解决的问题。我们的解决方案就是对已经收集的日志文件的各种信息做序列化(主要是已经收集日志文件的位置)

    5、收集日志文件怎样保证按照日志生成的顺序收集

    日志的生成顺序就是跟他们文件的建立时间是相关的,通过这一点我们可以实现。

    6、及时通知机制

    为了及时的通知到scrib服务器挂掉的信息到相关人员,我们开发了邮件通知机制,就是当某一个本地scribe服务器挂掉以后会触发邮件发送

    13.Scribe研究体会

    怎样从我们工作的内容深入学习?

    1.每个人在公司负责开发的内容都是很有限的,怎样从我们开发的内容入手深入研究和学习更多的知识?

    2.Scribe研究的例子!

    14.总结:以上内容有一些是来至互联网,在加入了自己的一些理解,希望对需要的人有所帮助!

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  • 1.分布式日志收集系统:背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征:(1) 构建应用系统和分析...

    1.分布式日志收集系统:背景介绍

    许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征:

    (1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦;

    (2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统;

    (3) 具有高可扩展性。即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展。

    2.分布式日志收集系统:Facebook Scribe主要内容

    (1)Scribe简介及系统架构

    (2)Scribe技术架构

    (3)Scribe部署结构

    (4)Scribe主要功能和使用方案

    (5)Scribe的具体应用实例

    (6)Scribe的扩展

    (7)Scribe研究体会

    3.Scribe简介

    Scribe是facebook开源的日志收集系统,在facebook内部已经得到大量的应用。 Scribe是基于一个使用非阻断C++服务器的thrift服务的实现。它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储系统 (可以是NFS,分布式文件系统等)上,以便于进行集中统计分析处理。它为日志的“分布式收集,统一处理”提供了一个可扩展的,高容错的方案。

    4.Scribe的系统架构

    如上图所示:Scribe从各种数据源上收集数据,放到一个共享队列上,然后push到后端的中央存储系统上。当中央存储系统出现故障时,scribe可以暂时把日志写到本地文件中,待中央存储系统恢复性能后,scribe把本地日志续传到中央存储系统上。

    5.Scribe的技术架构

    如上图所示:Scribe服务器底层数据通信框架是Thrift,Thrift也是Facebook开源的,并得到了广泛的使用。也用到了C++的准标准库boost,主要使用共享指针和文件相关的功能。Thrift也用到了libevent开发库和socket编程技术。

    6.Scribe部署结构

    7.Scribe的主要功能

    1.支持多种存储类型:7种并且可扩展

    2.日志自动切分功能:按文件大小和时间切分

    3.灵活的客户端:

    (1)支持多种常用语言(Thrift提供支持);

    (2)可与应用系统集成;可以作实现独立客户端

    4.支持日志分类功能(Facebook有上百种日志分类)

    5.其他功能

    (1)连接池

    (2)灵活的日志缓存大小

    (3)多线程功能(消息队列)

    (4)scribe服务器之间可以转发日志

    6.以上功能都是可以通过配置文件来灵活配置

    8.Scribe使用方案

    (1)和产生日志文件的应用系统集成

    scribe能够和各种应用系统很好的集成是因为它提供几乎所有的开发语言的开发包

    (2)应用系统在本地产生日志文件,使用一个独立运行的客户端程序同样,独立的客户端也可以采用各种语言开发,我们采用的是Python来开发客户端

    9.Scribe的具体应用实例

    1.Facebook肯定大量的使用,主要用于处理Facebook级别日志,一旦有新的日志分类生成,Scribe将自动处理。(Facebook有上百个日志分类)。

    2. Twitter:一款分布式实时统计系统Rainbird使用了scribe

    10.Scribe的扩展:存在的问题

    虽然scribe系统是如此的优秀,但是也存在着一些不足和问题,针对存在的问题我们对scribe进行扩展。我们发现scribe存在的主要问题如下:

    1、单点故障问题

    有三个地方存在单点故障:

    (1)中心服务器

    (2)本地服务器

    (3)收集日志的客户端程序

    2、日志丢失问题

    当日志文件发生切分的时候可能导致日志丢失

    3、历史日志收集问题

    4、scribe服务器挂了没有及时通知

    11.Scribe的扩展:问题解决方案

    针对上面我们提出的问题,主要提供如下相应的解决方案:

    1.中心服务器单点故障

    可以部署多个中心服务器,然后本地服务器通过配置文件可以自动在这些服务器之间进行切换

    2.其余的问题我们都是通过自己写的python客户端解决的

    python客户端我们是基于一个开源的项目进行二次开发的,因为开源的python客户端功能很简单,只是跟踪一个日志文件并把日志文件的数据读取导入到scribe本地服务器

    12.Scribe的扩展:python客户端

    我们开发的python客户端主要实现了如下功能:

    1、解决本地scribe服务器的单点故障

    我们可以通过配置多个本地scribe服务器(通过配置文件配置,相当的灵活),python脚本会根据配置的这些服务器自动切换(当一个scribe挂掉之后自动切换,如果挂掉本地scribe服务器重新启动以后又会自动切换回去。

    2、解决日志丢失的问题

    开源的python客户端是按照固定的时间间隔扫描日志文件是否有变化,如果在这个时间段内发生日志切换会导致日志丢失。我们同样是采用这个方式去检测日志文件,不过我们在发生日志切分的时候会再次去检测被切分走得日志文件是否已经收集完毕。

    3、解决历史日志收集

    如果在我们运行python客户端以前已经产生了日志,这部分的日志收集也是我们新增的一个功能

    4、解决自身的单点故障问题

    不排除我们的python客户端也会挂掉的时候,当我们下次启动怎样保证我们收集的日志不重复不丢失是需要解决的问题。我们的解决方案就是对已经收集的日志文件的各种信息做序列化(主要是已经收集日志文件的位置)

    5、收集日志文件怎样保证按照日志生成的顺序收集

    日志的生成顺序就是跟他们文件的建立时间是相关的,通过这一点我们可以实现。

    6、及时通知机制

    为了及时的通知到scrib服务器挂掉的信息到相关人员,我们开发了邮件通知机制,就是当某一个本地scribe服务器挂掉以后会触发邮件发送

    13.Scribe研究体会

    怎样从我们工作的内容深入学习?

    1.每个人在公司负责开发的内容都是很有限的,怎样从我们开发的内容入手深入研究和学习更多的知识?

    2.Scribe研究的例子!

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  • 前言系统一大,就会拆分成多个独立的进程,比如web+wcf/web api等,也就...分布式日志收集系统就登场了。今天介绍一款全开源日志收集、展示系统 - logstash(基于java)+kibana(基于JRuby, logstash已自带)+ElasticSe...

    前言

    系统一大,就会拆分成多个独立的进程,比如web+wcf/web api等,也就成了分布式系统。

    要看一个请求怎么从头到尾走的,就有些困难了,要是进行DEBUG、跟踪,就更加麻烦了,困难程度要视进程多少而定,越多越复杂。

    分布式日志收集系统就登场了。

    今天介绍一款

    全开源日志收集、展示系统 - logstash(基于java)+kibana(基于JRuby, logstash已自带)+ElasticSearch+RabbitMQ

    架构图如下

    2d87ba48fab6a8b45345938f22f1fae0.png

    这张图是拷贝来的

    里面虽然是Redis,但是没关系,换成RabbitMQ照样行

    这个Broker Redis/RabbitMQ去掉实际上也行,只是去掉会会造成高峰时刻拖垮ElasticSearch,此处出现的目的是消峰

    Shipper Logstash图中有3个,意思是可以有多个,可以分布在不同Server上,无论是windows还是linux系统都可以

    看完上面三点,实际上已经对这个架构的扩展性很放心了,平心而论,确实很flex,具体可看http://logstash.net/docs/1.4.2/

    安装方法

    略,baidu一下一堆一堆的,注意的地方就一个:Kibana已经在logstash最新版中自带了,不用再去单独下载kibana代码,直接运行logstash web即可

    正文

    本文采用的logstash input类型为file的输入,既通过检测文本文件的方式进行日志采集(logstash支持很多input,文本文件只是其中一种,具体请看上面的文档url)

    我们假设目前日志文件log.txt中存在一行日志记录,比如:

    [192.168.1.1][2014-10-22 23:59:00][ERROR][Page1.Page_Load]Null Exception, bal...bal...

    此时logstash shipper会根据它的配置文件找到这个log.txt, 然后检测到有一个新行出现了,内容是上面这些,然后它会:

    正则匹配

    192.168.1.1==>ServerIP

    2014-10-22 23:59:00==>EventTime

    ERROR==>LogLevel

    Page1.Page_Load==>Method

    Null Exception, bal...bal...==>MessageBody

    哈哈,当然上述匹配法则是需要在配置文件中配置的

    发送到后续节点

    本篇中,是发送到RabbitMQ节点

    哈哈,当然也是需要配置文件中配置好的

    RabbitMQ实际上是起到了缓冲消峰的作用

    那么RabbitMQ的消息是要给到谁呢?它是logstash indexer,logstash indexer实际上很简单,只是接收MQ中的消息,然后发送到再后端的ES倒排序引擎

    然后就到了最后一个Kibana Web查询控制台,开发人员最终是通过这个Kibana查询界面来查询logstash收集来的日志的,下面来说说Kibana

    Kibana的数据来源:

    ElasticSearch:支持分布式扩展的倒排序搜索引擎,内核基于Lucene

    Kibana的查询界面自定义:

    可以灵活变换显示的列

    可以鼠标圈时间范围(根据时间段来查看日志列表)

    可以自动刷新日志列表

    可以自定义所监控日志的版本(如:生产系统、UAT系统、开发DEMO)

    可以查看某段时间段内某字段的饼图等统计图

    可以灵活排序

    可以定义列的显示前后位置

    可以定义列是否显示

    上一张图看看样子吧

    8417041fe56b6be1a08d4e3e1f1d08c8.png

    整个收集系统的搭建,除了logstash这一套组件的搭建外,还需要关注的地方是日志文件保存的格式,就是上面包含有中括号的那种一行一行的记录是以什么格式保存,因为这个格式会对应logstash参数的解析,而logstash参数的名称会映射到kibana的查询界面中。

    在程序这边,需要关注的是用统一的日志记录函数来记录,这样文本文件内容的格式就保证了,整个闭环就形成了。

    具体的配置方式,大家可以加入一些logstash的qq群,或者看本文开头提供的文档链接。

    DONE.

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  • ELK分布式日志收集系统的搭建

    万次阅读 2020-03-30 14:44:48
    ELK分布式日志收集系统的搭建 filebeat+logstash+elasticsearch+kibana搭建一个分布式的日志收集系统

    ELK分布式日志收集系统的搭建

    filebeat+logstash+elasticsearch+kibana搭建一个分布式的日志收集系统

    1.linux下filebeat下载安装

    • deb:安装
     curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.6.1-amd64.deb
    
    sudo dpkg -i filebeat-7.6.1-amd64.deb
    
    • 启动filebeat
     sudo service filebeat start
    
    • filebeat配置文件在/etc/filebeat/filebeat.yml中
    #=========================== Filebeat inputs =============================
    
    filebeat.inputs:
    - type: log
      enabled: true
      paths:
        - /var/log/folio/okapi/okapi.log
      tag: ["okapi"]
      fields:
        index: 'filebeat-7.6-okapi'
    - type: log
      enabled: true
      paths:
        - /var/lib/okapi/mod-circulation/info.log
      tag: ["circulation"]
      fields:
        index: 'filebeat-7.6-circulation'
    
      multiline.pattern: '^[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}'
      multiline.negate: true
      multiline.match: after
    #============================= Filebeat modules ===============================
    
    filebeat.config.modules: 
      path: ${path.config}/modules.d/*.yml
      reload.enabled: false
    
    #==================== Elasticsearch template setting ==========================
    
    setup.template.settings:
      index.number_of_shards: 1
    
    #============================== Kibana =====================================
    
    setup.kibana:
    
    #----------------------------- Logstash output --------------------------------
    output.logstash:
      hosts: ["172.168.13.208:5044"]
    
    #================================ Processors=====================================
    
    processors:
      - add_host_metadata: ~
      - add_cloud_metadata: ~
      - add_docker_metadata: ~
      - add_kubernetes_metadata: ~
    
    
    

    3.linux下logstash下载安装

    wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
    
    sudo apt-get install apt-transport-https
    
    echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list
    
    sudo apt-get update && sudo apt-get install logstash
    
    • logstash启动
     sudo systemctl start logstash.service
    
    • logstash配置文件在/etc/logstash目录下conf.d 中以config为结尾的配置文件
    
    input {
    
      beats {
               port => 5044
            }
    }
    filter {
      grok {
        match => { "message" => "(?<timestamp>%{TIMESTAMP_ISO8601})" }
      }
    }
    
    output {
    
      if [fields][index] == "filebeat-7.6-okapi" {
        elasticsearch {
          hosts => ["172.168.13.208:9200"]
          ## index 默认值是"logstash-%{+YYYY.MM.dd}",不允许包含大写字母
          index => "filebeat-okapi"
          }
       }else if [fields][index] == "filebeat-7.6-circulation" {
        elasticsearch {
          hosts => ["172.168.13.208:9200"]
          index => "filebeat-circulation"
          }
        }
    }
    
    

    3.linux下elasticsearch下载安装

     wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
    
    sudo apt-get install apt-transport-https
    
    echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list
    
    sudo apt-get update && sudo apt-get install elasticsearch
    
    • 要将Elasticsearch配置为在系统启动时自动启动,请运行以下命令:
    sudo /bin/systemctl daemon-reload
    sudo /bin/systemctl enable elasticsearch.service
    
    • Elasticsearch启动停止
    sudo systemctl start elasticsearch.service
    sudo systemctl stop elasticsearch.service
    
    • elasticsearch配置文件在/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
    
    # ------------------------------------ Node ------------------------------------
    
    node.name: master
    
    # ----------------------------------- Paths ------------------------------------
    
    path.data: /var/lib/elasticsearch
    
    path.logs: /var/log/elasticsearch
    
    # ---------------------------------- Network -----------------------------------
    
    network.host: 0.0.0.0
    
    # --------------------------------- Discovery ----------------------------------
    
    cluster.initial_master_nodes: ["master"]
    
    # ---------------------------------- Various -----------------------------------
    
    http.cors.enabled: true
    http.cors.allow-origin: "*"
    
    

    3.linux下kibana下载安装

    wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
    
    sudo apt-get install apt-transport-https
    
    echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list
    
    sudo apt-get update && sudo apt-get install kibana
    
    • 要将Kibana配置为在系统启动时自动启动,请运行以下命令:
    sudo /bin/systemctl daemon-reload
    
    sudo /bin/systemctl enable kibana.service
    
    • Kibana启动停止
    sudo systemctl start kibana.service
    
    sudo systemctl stop kibana.service
    
    • logstash配置文件在/etc/kibana/kibana.yml
    
    server.basePath: "/kibana"
    #i18n.locale: "en"
    i18n.locale: "zh-CN"
    server.port: 5601
    server.host: "0.0.0.0"
    elasticsearch.hosts: ["http://127.0.0.1:9200/"]
    kibana.index: ".kibana"
    
    
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  • 分布式日志收集- ELK

    2019-08-12 16:11:06
    为什么要进行分布式日志收集? 由于我们项目是微服务项目,日志输出在各个服务器上,当出现问题的时候,需要查看多个服务器上的日志定位问题,使用Filebeat + Logstash + Elasticsearch +Kibana,就是将各个服务器...
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  • 分布式日志收集(ELK+Kafka)

    千次阅读 2019-10-10 18:13:39
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空空如也

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