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  • 2、单个日志文件巨大,无法使用常用的文本工具分析,检索困难;3、日志分布在多台不同的服务器上,业务一旦出现故障,需要一台台查看日志。为什么要做日志分析平台?随着业务量的增长,每天业务服务器将会产生上亿条...

     ELK可以帮我们解决哪些问题,为何而生

    决的痛点:

    1、大量不同种类的日志成为了运维人员的负担,不方便管理;

    2、单个日志文件巨大,无法使用常用的文本工具分析,检索困难;

    3、日志分布在多台不同的服务器上,业务一旦出现故障,需要一台台查看日志。

    为什么要做日志分析平台?

    随着业务量的增长,每天业务服务器将会产生上亿条的日志,单个日志文件达几个GB,这时我们发现用Linux自带工具,cat grep awk 分析越来越力不从心了,而且除了服务器日志,还有程序报错日志,分布在不同的服务器,查阅繁琐。

    2 标准的日志系统包括哪些

    通常一个日志管理系统包括日志采集、日志传输、日志存储、日志搜索、日志分析和日志监控以及报警等模块;

    3 什么是elk

    ELKElasticsearchLogstashKibana这三款开源框架首字母的缩写;

    ELK职能分工

    logstash做日志对接,接受应用系统的log,然后将其写入到elasticsearch中,logstash可以支持Nlog渠道,kafka渠道写进来的、和log目录对接的方式、也可以对reids中的log数据进行监控读取,等等。

    elasticsearch存储日志数据,方便的扩展特效,可以存储足够多的日志数据。

    kibana则是对存放在elasticsearch中的log数据进行:数据展现、报表展现,并且是实时的。

    4 架构设计分析

    方案一

    ab71646747ea6d79d70cfb57de082315.png

    方案一是最简单的一种ELK架构方式缺点:Logstash运行占用CPU和内存较高

    方案二

    a52608f0eaebe8c8d80fec3fa5b21453.png

    官方推荐:将收集端logstash替换为beats,更灵活,消耗资源更少,扩展性更强。同时可配置Logstash Elasticsearch 集群用于支持大集群系统的运维日志数据监控和查询

    为什么要是用filebeat:

    ELK架构中使用Logstash收集、解析日志,但是Logstash对内存、cpuio等资源消耗比较高。相比 LogstashBeats所占系统的CPU和内存几乎可以忽略不计。

    Filebeat工作原理

    Filebeat是使用GO语言开发,工作原理如下:当Filebeat启动时,它会启动一个或者多个prospector监控日志路径或日志文件,每个日志文件会有一个对应的harvesterharvester按行读取日志内容并转发至后台程序。Filebeat维护一个记录文件读取信息的注册文件,记录每个harvester最后读取位置的偏移量

    5 elk实操

    操作系统环境 : CentOS7

    elk版本信息:7.6.1

    说明:真实环境中,这里需要至少6台服务器,

             在这里为了方便,都通过docker容器统一安装在188.129这一台机器上。

    IP角色所属群组
    192.168.188.129业务服务器+filebeat业务服务器集群
    192.168.188.129Logstash 数据转发
    192.168.188.129ES DataNode1 Es 集群其中的一台机器1
    192.168.188.129ES DataNode2Es 集群其中的一台机器2
    192.168.188.129ES DataNode3Es 集群其中的一台机器3
    192.168.188.129kibana 可视化工具,装到任意服务器

    5.1 安装部署Elasticsearch集群,kibana

     docker-compose.yml 文件: 

    76b1afbce892ae087e982a35e1a61672.png

    e7209e5a2c2e5e8288e32933fe6446dd.png

    2b02082abab7fac6049ea832babb0e6e.png

    通过浏览器分别访问 ES集群 和 kibana 如下:

    a9734ebfcbe21b4b44a26031a03b2449.png

    e70b3090d23e8a33fbe7c5da82a69f56.png

    5.2 分别部署和安装 logstash 和 filebeat,且启动:如下图所示:

    31b1d9d912fde5f21cd67b6d3c265922.png

    8c8956593f05cd0f09d42becf68886fd.png

    e1002e75898594087878789b1fdee964.png

    6d9b73299bae5551e7d7cc56915393f5.png

    logstash 主要配置文件:

    be6aa852b4e5d4900534f5bd4a562387.png

    filebeat 主要配置文件:

    3922a0b33feeb1722c6d2cbe71011700.png

    b51c0ae3630fd4e394b232076efab57a.png

    5.3  启动ELK架构进行验证:

         1)查看ES集群,能看到新生成了一条 来自logstash文件的索引:

    nginx-access-log-2020.12.05

    31b85d9cd089a7bab09a71e88245d472.png

        

    a8c9f42571854ca921072f2c1e522e3f.png

    2)通过kibana 进行查看:

         首先,根据生成的nginx-access-log-2020.12.05创建分析工具:

    548c74a009d9a5fa5b2c7d8a49ba7015.png

       其次:通过kibana查询工具进行分布式日志进行查询和分析如下图:

    523007a91d6a02470ab1f3a0331301dd.png

    自此,一个基础的ELK架构搭建完毕。

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  • 需要对相关进程进行进一行分析时,经常都是手忙脚乱的,一时间不知道从哪个地方下手,怎么的分析问题,解决问题,最后形成解决的问题的方法论,这一点一直都不没深入的思考,下面从常用的三个调试工具入手。...

    背景

    有时t候数据库遇到性能问题,无法从从告警日志直接找到答案,需要对相关进程进行进一行分析时,经常都是手忙脚乱的,一时间不知道从哪个地方下手,怎么的分析问题,解决问题,最后形成解决的问题的方法论,这一点一直都不没深入的思考,下面从常用的调试工具入手。

    工具介绍

    pstack/gstack

    pstack是gdb的一部分,如果系统没有pstack命令,使用yum搜索安装gdb即可
    /usr/bin/pstack -> gstack
    pstack是gstack软连接,使用方式为命令加应用程序的PID

    strace

    strace是一个可用于诊断、调试和教学的Linux用户空间跟踪器。我们用它来监控用户空间进程和内核的交互,比如系统调用、信号传递、进程状态变更等

    使用案例

    pstack/gstack
    pstack pid
    strace
    跟踪某个进程的执行情况
    [root@lineqi ~]# strace -o text.txt -tt -T -p1623
    [root@lineqi ~]# cat text.txt
    13:44:38.681272 restart_syscall(<… resuming interrupted poll …>) = 1 <6.347176>
    13:44:45.029437 accept(21, {sa_family=AF_LOCAL, NULL}, [2]) = 4 <0.000034>
    13:44:45.029747 futex(0x2112c24, FUTEX_WAKE_OP_PRIVATE, 1, 1, 0x2112c20, {FUTEX_OP_SET, 0, FUTEX_OP_CMP_GT, 1}) = 1 <0.000071>
    13:44:45.029910 poll([{fd=20, events=POLLIN}, {fd=21, events=POLLIN}], 2, -1 <detached …>
    说明 tt表示时间戳,-T表示调用所花的时间
    跟踪某个命令的执行情况
    [root@lineqi ~]# strace -o tt.xt -tt mysql -uroot -proot
    在这里插入图片描述

    总结

    1、多动手、多实践、多思考

    参考资料

    https://www.cnblogs.com/machangwei-8/p/10388883.html

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  • 介绍几种常用的监控工具

    万次阅读 2019-06-12 22:24:22
    CAT(Central Application Tracking)是基于Java开发实时应用监控平台,为大众点评网提供了全面监控服务和决策支持。 CAT作为大众点评网基础监控组件,它已经在中间件框架(MVC框架,RPC框架,数据库框架,缓存...

    1、大众点评 Cat 监控平台
    在这里插入图片描述
    CAT(Central Application Tracking)是基于Java开发的实时应用监控平台,为大众点评网提供了全面的监控服务和决策支持。
    CAT作为大众点评网基础监控组件,它已经在中间件框架(MVC框架,RPC框架,数据库框架,缓存框架等)中得到广泛应用,为点评各业务线提供系统的性能指标、健康状况、基础告警等。

    地址:https://tech.meituan.com/2018/11/01/cat-in-depth-java-application-monitoring.html
    https://blog.csdn.net/AlbertFly/article/details/84657124

    整体设计

    监控整体要求就是快速发现故障、快速定位故障以及辅助进行程序性能优化。为了做到这些,我们对监控系统的一些非功能做了如下的要求:

    实时处理:信息的价值会随时间锐减,尤其是事故处理过程中。
    全量数据:最开始的设计目标就是全量采集,全量的好处有很多。
    高可用:所有应用都倒下了,需要监控还站着,并告诉工程师发生了什么,做到故障还原和问题定位。
    故障容忍:CAT本身故障不应该影响业务正常运转,CAT挂了,应用不该受影响,只是监控能力暂时减弱。
    高吞吐:要想还原真相,需要全方位地监控和度量,必须要有超强的处理吞吐能力。
    可扩展:支持分布式、跨IDC部署,横向扩展的监控系统。
    不保证可靠:允许消息丢失,这是一个很重要的trade-off,目前CAT服务端可以做到4个9的可靠性,可靠系统和不可靠性系统的设计差别非常大。
    CAT从开发至今,一直秉承着简单的架构就是最好的架构原则,主要分为三个模块:CAT-client、CAT-consumer、CAT-home。

    Cat-client 提供给业务以及中间层埋点的底层SDK。
    Cat-consumer 用于实时分析从客户端提供的数据。
    Cat-home 作为用户给用户提供展示的控制端。

    在实际开发和部署中,Cat-consumer和Cat-home是部署在一个JVM内部,每个CAT服务端都可以作为consumer也可以作为home,这样既能减少整个层级结构,也可以增加系统稳定性。
    在这里插入图片描述

    消息树

    CAT监控系统将每次URL、Service的请求内部执行情况都封装为一个完整的消息树、消息树可能包括Transaction、Event、Heartbeat、Metric和Trace信息,各个消息树之间,通过 rootMessageId以及parentMessageId串联起来,形成整个调用链条。
    在这里插入图片描述

    客户端设计

    客户端设计是CAT系统设计中最为核心的一个环节,客户端要求是做到API简单、高可靠性能,无论在任何场景下都不能影响客业务性能,监控只是公司核心业务流程一个旁路环节。CAT核心客户端是Java,也支持Net客户端,近期公司内部也在研发其他多语言客户端。以下客户端设计及细节均以Java客户端为模板。

    设计架构

    CAT客户端在收集端数据方面使用ThreadLocal(线程局部变量),是线程本地变量,也可以称之为线程本地存储。其实ThreadLocal的功用非常简单,就是为每一个使用该变量的线程都提供一个变量值的副本,属于Java中一种较为特殊的线程绑定机制,每一个线程都可以独立地改变自己的副本,不会和其它线程的副本冲突。

    在监控场景下,为用户提供服务都是Web容器,比如tomcat或者Jetty,后端的RPC服务端比如Dubbo或者Pigeon,也都是基于线程池来实现的。业务方在处理业务逻辑时基本都是在一个线程内部调用后端服务、数据库、缓存等,将这些数据拿回来再进行业务逻辑封装,最后将结果展示给用户。所以将所有的监控请求作为一个监控上下文存入线程变量就非常合适。
    在这里插入图片描述

    客户端埋点

    日志埋点是监控活动的最重要环节之一,日志质量决定着监控质量和效率。当前CAT的埋点目标是以问题为中心,像程序抛出exception就是典型问题。我个人对问题的定义是:不符合预期的就可以算问题,比如请求未完成、响应时间快了慢了、请求TPS多了少了、时间分布不均匀等等。

    在互联网环境中,最突出的问题场景,突出的理解是:跨越边界的行为。包括但不限于:

    HTTP/REST、RPC/SOA、MQ、Job、Cache、DAL;
    搜索/查询引擎、业务应用、外包系统、遗留系统;
    第三方网关/银行, 合作伙伴/供应商之间;
    各类业务指标,如用户登录、订单数、支付状态、销售额。

    具体操作参考:https://blog.csdn.net/weter_drop/article/details/83349651

    监控指标

    在这里插入图片描述
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    2、服务链路追踪(Spring Cloud Sleuth)

    Sleuth是Spring Cloud的组件之一,它为Spring Cloud实现了一种分布式追踪解决方案,兼容Zipkin,HTrace和其他基于日志的追踪系统,例如 ELK(Elasticsearch 、Logstash、 Kibana)。

    相关术语

    Span ---- 基本的工作单元。无论是发送一个RPC或是向RPC发送一个响应都是一个Span。每一个Span通过一个64位ID来进行唯一标识,并通过另一个64位ID对Span所在的Trace进行唯一标识。

    Span能够启动和停止,他们不断地追踪自身的时间信息,当你创建了一个Span,你必须在未来的某个时刻停止它。

    提示:启动一个Trace的初始化Span被叫作 Root Span ,它的 Span ID 和 Trace Id 相同。

    Trace ---- 由一系列Span 组成的一个树状结构。例如,如果你要执行一个分布式大数据的存储操作,这个Trace也许会由你的PUT请求来形成。

    Annotation:用来及时记录一个事件的存在。通过引入 Brave 库,我们不用再去设置一系列的特别事件,从而让 Zipkin 能够知道客户端和服务器是谁、请求是从哪里开始的、又到哪里结束。出于学习的目的,还是把这些事件在这里列举一下:

    在这里插入图片描述
    cs (Client Sent) - 客户端发起一个请求,这个注释指示了一个Span的开始。

    sr (Server Received) - 服务端接收请求并开始处理它,如果用 sr 时间戳减去 cs 时间戳便能看出有多少网络延迟。

    ss(Server Sent)- 注释请求处理完成(响应已发送给客户端),如果用 ss 时间戳减去sr 时间戳便可得出服务端处理请求耗费的时间。

    cr(Client Received)- 预示了一个 Span的结束,客户端成功地接收到了服务端的响应,如果用 cr 时间戳减去 cs 时间戳便可得出客户端从服务端获得响应所需耗费的整个时间。
    在这里插入图片描述
    颜色相同的注释表示是同一个Span(这里一共有7个Span,编号从 A到G),以下面这个注释为例:

    Trace Id = X
    Span Id = D
    Client Sent
    这个注释表示当前Span的Trace Id 为 X,Span Id 为 D,同时,发生了 Client Sent 事件。

    下图展示了父子关系的Span的调用链路:
    在这里插入图片描述
    具体操作参考:https://blog.csdn.net/pengjunlee/article/details/87797969

    3、分布式跟踪系统Zipkin

    Zipkin分布式跟踪系统;它可以帮助收集时间数据,解决在microservice架构下的延迟问题;它管理这些数据的收集和查找;Zipkin的设计是基于谷歌的Google Dapper论文。
    每个应用程序向Zipkin报告定时数据,Zipkin UI呈现了一个依赖图表来展示多少跟踪请求经过了每个应用程序;如果想解决延迟问题,可以过滤或者排序所有的跟踪请求,并且可以查看每个跟踪请求占总跟踪时间的百分比。
    随着业务越来越复杂,系统也随之进行各种拆分,特别是随着微服务架构和容器技术的兴起,看似简单的一个应用,后台可能有几十个甚至几百个服务在支撑;一个前端的请求可能需要多次的服务调用最后才能完成;当请求变慢或者不可用时,我们无法得知是哪个后台服务引起的,这时就需要解决如何快速定位服务故障点,Zipkin分布式跟踪系统就能很好的解决这样的问题。

    Zipkin架构

    跟踪器(Tracer)位于你的应用程序中,并记录发生的操作的时间和元数据,提供了相应的类库,对用户的使用来说是透明的,收集的跟踪数据称为Span;
    将数据发送到Zipkin的仪器化应用程序中的组件称为Reporter,Reporter通过几种传输方式之一将追踪数据发送到Zipkin收集器(collector),
    然后将跟踪数据进行存储(storage),由API查询存储以向UI提供数据。
    架构图如下:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    参考文档:https://segmentfault.com/a/1190000012342007
    https://www.cnblogs.com/zhongpan/p/7506930.html

    4、pinpoint分布式性能监控工具

    Pinpoint是一款全链路分析工具,提供了无侵入式的调用链监控、方法执行详情查看、应用状态信息监控等功能。基于GoogleDapper论文进行的实现,与另一款开源的全链路分析工具Zipkin类似,但相比Zipkin提供了无侵入式、代码维度的监控等更多的特性。 Pinpoint支持的功能比较丰富,可以支持如下几种功能:

    服务拓扑图:对整个系统中应用的调用关系进行了可视化的展示,单击某个服务节点,可以显示该节点的详细信息,比如当前节点状态、请求数量等
    实时活跃线程图:监控应用内活跃线程的执行情况,对应用的线程执行性能可以有比较直观的了解
    请求响应散点图:以时间维度进行请求计数和响应时间的展示,拖过拖动图表可以选择对应的请求查看执行的详细情况
    请求调用栈查看:对分布式环境中每个请求提供了代码维度的可见性,可以在页面中查看请求针对到代码维度的执行详情,帮助查找请求的瓶颈和故障原因。
    应用状态、机器状态检查:通过这个功能可以查看相关应用程序的其他的一些详细信息,比如CPU使用情况,内存状态、垃圾收集状态,TPS和JVM信息等参数。

    在这里插入图片描述

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    在这里插入图片描述

    架构组成

    Pinpoint 主要由 3 个组件外加 Hbase 数据库组成,三个组件分别为:Agent、Collector 和 Web UI。

    Agent组件:用于收集应用端监控数据,无侵入式,只需要在启动命令中加入部分参数即可
    Collector组件:数据收集模块,接收Agent发送过来的监控数据,并存储到HBase
    WebUI:监控展示模块,展示系统调用关系、调用详情、应用状态等,并支持报警等功能

    参考地址:https://www.cnblogs.com/zz0412/p/9333296.html
    https://blog.csdn.net/kangguang/article/details/77290209

    5、SkyWalking 分布式追踪系统

    SkyWalking ,它是一款优秀的国产 APM 工具,包括了分布式追踪、性能指标分析、应用和服务依赖分析等。

    在这里插入图片描述

    SkyWalking 的核心是数据分析和度量结果的存储平台,通过 HTTP 或 gRPC 方式向 SkyWalking Collecter 提交分析和度量数据,SkyWalking Collecter 对数据进行分析和聚合,存储到 Elasticsearch、H2、MySQL、TiDB 等其一即可,最后我们可以通过 SkyWalking UI 的可视化界面对最终的结果进行查看。Skywalking 支持从多个来源和多种格式收集数据:多种语言的 Skywalking Agent 、Zipkin v1/v2 、Istio 勘测、Envoy 度量等数据格式。
    整体架构看似模块有点多,但在实际上还是比较清晰的,主要就是通过收集各种格式的数据进行存储,然后展示。所以搭建 Skywalking 服务我们需要关注的是 SkyWalking Collecter、SkyWalking UI 和 存储设备,SkyWalking Collecter、SkyWalking UI 官方下载安装包内已包含,最终我们只需考虑存储设备即可。
    参考地址:https://www.jianshu.com/p/2fd56627a3cf

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  • 好久不见~这次带给大家的更新是kali linux里面的一个hashcat工具的使用。 众所周知,kali linux是基于debian的一个黑客非常喜欢使用的操作系统,集成了很多黑客常用的工具。hashcat是上面的一款密码恢复工具,基于...

           好久不见~这次带给大家的更新是kali linux里面的一个hashcat工具的使用。

           众所周知,kali linux是基于debian的一个黑客非常喜欢使用的操作系统,集成了很多黑客常用的工具。hashcat是上面的一款密码恢复工具,基于GPU,因此其破解速度非常快。我自己接触到这款工具也是因为自己很久之前创建的一个word文档密码遗忘了,而市面上现成的恢复工具如Word Password Recovery Master,passfab等收费较高。本着极客精神,决定自己动手试试。

          对于大家来说,需要做的第一件事是搭建一个kali linux环境(当然也可以直接下载hashcat工具不过我没有尝试额)。可以直接安装在便携机上,也可以通过vmware workstation等虚拟机安装。不会安装的可以自行百度有详细教程。kali安装好之后,hashcat作为内置的工具便包含在内了。

          github上有一个开源项目,其中包含一个office2john.py的文件,源码下载下来之后,在我们的windowsPC(需要有python3环境)对应目录上运行python office2john.py test.doc就可以得到一个类似于$oldoffice$1*xxx*xxxx形式的md5值,我们也可以把结果重定向到一个文本文件里保存。这里踩了一个坑就是美元符号$在我们的linux操作系统中是作为特殊字符的,*我不确定是不是。可以采用\将其转义,保险起见我这后面运行命令的时候用r" "包括起来作为一整个字符串。接下来就是解密的过程了。

          解密就是hashcat工具的命令发挥作用的时候了,具体语法可以用help查看。一些命令的示例晚一点再补充。

    hashcat也支持自定义字符集,用户可以根据自己的需要自定义之后再结合命令使用。

          除了这种穷尽密码域的暴力破解,hashcat同样也支持字典破解。我这里是用的kali linux里自带的rockyou.txt作为密码字典,稍后上图。后面加--show可以直接显示出破解结果。

          我组合了6-8位的数字和字母密码,包括跑字典都没有破解开。最后...

           当然是用正确的方法秒破解了,因为中学时我用的是弱密码。但是具体我是怎么根据自己的用户习惯组合的,这里就先卖个关子了...有兴趣的同学可以自行研究一下社会工程学。

            嗯...慎用弱密码。

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  • 是一种强大文本搜索工具它能使用正则表达式它能使用正则表达式搜索文本,并把匹配行数打印出来grep的常用命令一般是 grep+[options]+pattern+filename 常见实例 grep Aug /var/log/messages 在文件 ‘/var/log/...
  • 常用安全工具

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    Hashcat是自称世界上最快密码恢复工具
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空空如也

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