第三节 单机版实战操作—spring boot整合 ELK?
第一节 ELK介绍
日志是程序产生的，遵循一定格式（通常包含时间戳）的文本数据。通常由服务器生成，输出到不同的文件中，一般会有系统日志、 应用日志、安全日志。这些日志分散地存储在不同的机器上。通常当系统发生故障时，工程师需要登录到各个服务器上，使用 grep / sed / awk 等 Linux 脚本工具去日志里查找故障原因。在没有日志系统的情况下，首先需要定位处理请求的服务器，如果这台服务器部署了多个实例，则需要去每个应用实例的日志目录下去找日志文件。每个应用实例还会设置日志滚动策略（如：每天生成一个文件），还有日志压缩归档策略等。
这样一系列流程下来，对于排查故障以及及时找到故障原因，造成了比较大的麻烦。因此，把这些日志集中管理，并提供集中检索功能，不仅可以提高诊断的效率，同时对系统情况有个全面的理解，避免事后救火的被动。日志数据在以下几方面具有非常重要的作用：
1.数据查找：通过检索日志信息，定位相应的 bug ，找出解决方案
2.服务诊断：通过对日志信息进行统计、分析，了解服务器的负荷和服务运行状态
3.数据分析：可以做进一步的数据分析，比如根据请求中的课程 id ，找出 TOP10 用户感兴趣课程。
业界通用的日志数据管理解决方案—ELK，?它主要包括 Elasticsearch 、 Logstash 和 Kibana 三个系统。
Logstash?：数据收集处理引擎。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，然后存储以供后续使用。
Kibana?：可视化化平台。它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。
Elasticsearch?：分布式搜索引擎。具有高可伸缩、高可靠、易管理等特点。可以用于全文检索、结构化检索和分析，并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发，现在使用最广的开源搜索引擎之一，Wikipedia 、StackOverflow、Github 等都基于它来构建自己的搜索引擎。
Filebeat?：轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说：Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder，也会是 ELK Stack 在 shipper 端的第一选择。
单机版架构
这种架构下把 Logstash 实例与 Elasticsearch 实例直接相连。Logstash 实例直接通过 Input 插件读取数据源数据(比如 Java 日志， Nginx 日志等)，经过 Filter 插件进行过滤日志，最后通过 Output 插件将数据写入到 ElasticSearch 实例中。
集群版架构
该架构首先由Logstash分布于各个节点上搜集相关日志、数据，并经过分析、过滤后发送给远端服务器上的Elasticsearch进行存储。Elasticsearch将数据以分片的形式压缩存储并提供多种API供用户查询，操作。用户亦可以更直观的通过配置Kibana Web Portal方便的对日志查询，并根据数据生成报表。
优点：搭建简单，易于上手。
缺点：Logstash耗资源较大，运行占用CPU和内存高。另外没有消息队列缓存，存在数据丢失隐患。
消息队列版架构
引入了消息队列机制，位于各个节点上的Logstash Agent先将数据/日志传递给Kafka（或者Redis），并将队列中消息或数据间接传递给Logstash，Logstash过滤、分析后将数据传递给Elasticsearch存储。最后由Kibana将日志和数据呈现给用户。因为引入了Kafka（或者Redis）,所以即使远端Logstash server因故障停止运行，数据将会先被存储下来，从而避免数据丢失。
优点：适合于较大集群的解决方案，引入了消息队列机制，均衡了网络传输，从而降低了网络闭塞尤其是丢失数据的可能性。
缺点：由于Logstash中心节点和Elasticsearch的负荷会比较重，需要配置集群模式，且依然存在Logstash占用系统资源过多的问题。
LogStash-forward版架构
首先，Logstash-forwarder将日志数据搜集并统一发送给主节点上的Logstash，Logstash分析、过滤日志数据后发送至Elasticsearch存储，并由Kibana最终将数据呈现给用户。
这种架构解决了Logstash在各计算机点上占用系统资源较高的问题。经测试得出，相比Logstash，Logstash-forwarder所占用系统CPU和MEM几乎可以忽略不计。另外，Logstash-forwarder和Logstash间的通信是通过SSL加密传输，起到了安全保障。如果是较大集群，可以配置logstash集群和Elasticsearch集群，引入High Available机制，提高数据传输和存储安全。但在此种架构下Logstash-forwarder和Logstash间通信必须由SSL加密传输，这样便有了一定的限制性。
Beats版架构
将Logstash-forwarder替换为Beats。经测试，Beats满负荷状态所耗系统资源和Logstash-forwarder相当，但其扩展性和灵活性有很大提高。Beats platform目前包含有Packagebeat、Topbeat和Filebeat三个产品，均为Apache 2.0 License。同时用户可根据需要进行二次开发。
不管采用上面哪种ELK架构，都包含了其核心组件，即：Logstash、Elasticsearch 和Kibana。当然这三个组件并非不能被替换，只是就性能和功能性而言，这三个组件已经配合的很完美，是密不可分的。各系统运维中究竟该采用哪种架构，可根据现实情况和架构优劣而定。
| 软件 | 版本 | 下载地址 |
| Java | 1.8及以上 | |
| Elasticsearch | 7.5.2 | https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch |
| Elasticsearch-head-master | https://github.com/zt1115798334/elasticsearch-head-master | |
| Logstash | 7.5.2 | https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#logstash |
| kibana | 7.5.2 | https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#kibana |
| filebeat | 7.5.2 | https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#filebeat |
安装参考教程：Elasticsearch7.x（二）——详细的记录一个简易的 Spring boot 2.x 集成 ELK的demo_笑里笑外~的博客-CSDN博客
?启动Elasticsearch服务
- 进入Elasticsearch安装目录，双击bin目录下的elasticsearch.bat
- 显示started则成功启动
- 可在浏览器地址栏输入127.0.0.1:9200查看
启动Elasticsearch-head服务
- 进入Elasticsearch-head文件目录，进入cmd窗口,输入 npm ?start即可启动
- 在浏览器地址栏输入127.0.0.1:9100查看
-
启动logstash服务
- 进入logstash安装目录下的bin目录，新建 logstash.conf,加入以下信息并保存
?
创建springboot项目
- 引入依赖
?
- 修改application.yml文件?
- 新建logback.xml
?
- 生成日志
?
- 查看数据?
?
启动Elasticsearch和Elasticsearch-head服务同上节。
启动Logstash服务
- 进入logstash安装目录下的bin目录，新建 logstash_mysql.conf,加入以下信息并保存?
- 在bin目录下进入cmd窗口，输入 .\logstash -f .\logstash_mysql.conf，即可启动该服务
- 查看数据
?
?
启动Elasticsearch和Elasticsearch-head服务同上节。
启动logstash服务
- 进入logstash安装目录的bin目录，新建 logstash_log.conf,加入以下信息并保存
?
- 在bin目录下进入cmd窗口，输入 .\logstash -f .\logstash_log.conf，即可启动该服务
启动filebeat服务
- 进入fileBeat文件目录，编辑filebeat.yml文件
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- 进入cmd控制，输入filebeat.exe运行该服务
- 查看数据
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