ELK日志收集

目前,各个微服务系统的日志都保存在各自指定的目录中,如果这些微服务部署在不同的服务器上,那么日志文件也是分散在各自的服务器上。分散的日志不利于我们快速通过日志定位问题,我们可以借助ELK来收集各个微服务系统的日志并集中展示。

ELK即Elasticsearch、Logstash和Kibana首字母缩写。Elasticsearch用于存储日志信息,Logstash用于收集日志,Kibana用于图形化展示。

搭建ELK环境

在Windwos上搭建ELK环境较为麻烦,这里我选择在CentOS7 上通过Docker来搭建ELK环境,对Docker基本使用不熟悉的同学可以参考 Docker基础教程

在此之前,我们需要准备一台CentOS 7虚拟机。推荐大家使用Vagrant来创建,创建教程可以参考:使用Vagrant创建CentOS虚拟机。这里分享下我的Vagrantfile配置:

 Vagrant.configure("2") do |config|
   config.vm.box = "centos7"
   config.vm.network "private_network", ip: "192.168.33.10"
   config.vm.hostname = "febs"
   config.vm.provider "virtualbox" do |v|
     v.memory = 6144
     v.cpus = 2
   end
 end

上面配置了虚拟机的IP地址为192.168.33.10,hostname为febs,内存为6*1024MB(6144MB即6GB),cpu核心数为2。

安装docker

在CMD终端使用命令vagrant ssh连接虚拟机后,运行sudo -s切换到root用户,下面的示例都是用root用户完成的。

在Linux中安装Docker可以参考官方文档:CentOS | Docker Docs,主要分为下面这几步:

  1. 卸载旧版本Docker(如果系统之前没安装过Docker,可以跳过):

 yum remove docker \
                   docker-client \
                   docker-client-latest \
                   docker-common \
                   docker-latest \
                   docker-latest-logrotate \
                   docker-logrotate \
                   docker-engine
  1. 安装Docker所需要的包:

 yum install -y yum-utils \
   device-mapper-persistent-data \
   lvm2
  1. 设置稳定的仓库:

 yum-config-manager \
     --add-repo \
     https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
  1. 安装最新版的Docker引擎:

 yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
  1. 启动Docker:

 systemctl start docker

查看是否安装成功:

安装Docker Compose

安装好Docker后,我们接着安装Docker Compose,官方安装教程 Install | Docker Docs,主要步骤为:

  1. 获取Docker Compose的最新稳定版本:

 curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.24.1/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
  1. 对二进制文件授予可执行权限:

 chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
  1. 创建link:

 ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose

查看是否安装成功:

Docker Compose搭建ELK

在搭建ELK之前,我们需要做一些准备工作。

正如官方所说的那样 Virtual memory | Elasticsearch Guide [8.15] | Elastic,Elasticsearch默认使用mmapfs目录来存储索引。操作系统默认的mmap计数太低可能导致内存不足,我们可以使用下面这条命令来增加内存:

 sysctl -w vm.max_map_count=262144

创建Elasticsearch数据挂载路径:

 mkdir -p /febs/elasticsearch/data

对该路径授予777权限:

 chmod 777 /febs/elasticsearch/data

创建Elasticsearch插件挂载路径:

 mkdir -p /febs/elasticsearch/plugins

创建Logstash配置文件存储路径:

 mkdir -p /febs/logstash

在该路径下创建logstash-febs.conf配置文件(没有安装vim的话可以使用yum install vim命令安装):

 vim /febs/logstash/logstash-febs.conf

内容如下所示:

 input {
   tcp {
     mode => "server"
     host => "0.0.0.0"
     port => 4560
     codec => json_lines
   }
 }
 output {
   elasticsearch {
     hosts => "es:9200"
     index => "febs-logstash-%{+YYYY.MM.dd}"
   }
 }

创建ELK Docker Compose文件存储路径:

 mkdir -p /febs/elk

在该目录下创建docker-compose.yml文件:

 vim /febs/elk/docker-compose.yml

内容如下所示:

 version: '3'
 services:
   elasticsearch:
     image: elasticsearch:6.4.1
     container_name: elasticsearch
     environment:
       - "cluster.name=elasticsearch" #集群名称为elasticsearch
       - "discovery.type=single-node" #单节点启动
       - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" #jvm内存分配为512MB
     volumes:
       - /febs/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins
       - /febs/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data
     ports:
       - 9200:9200
   kibana:
     image: kibana:6.4.1
     container_name: kibana
     links:
       - elasticsearch:es #配置elasticsearch域名为es
     depends_on:
       - elasticsearch
     environment:
       - "elasticsearch.hosts=http://es:9200" #因为上面配置了域名,所以这里可以简写为http://es:9200
     ports:
       - 5601:5601
   logstash:
     image: logstash:6.4.1
     container_name: logstash
     volumes:
       - /febs/logstash/logstash-febs.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf
     depends_on:
       - elasticsearch
     links:
       - elasticsearch:es
     ports:
       - 4560:4560

切换到/febs/elk目录下,使用如下命令启动:

 docker-compose up -d

第一次启动的时候,Docker需要拉取ELK镜像,过程可能稍慢,耐心等待即可。成功启动后,观察容器运行情况:

145.png

三个容器都已经启动成功。

Logstash中安装json_lines插件

使用如下命令进入到Logstash容器中:

 docker exec -it logstash /bin/bash

切换到/bin目录,安装json_lines插件,然后退出:

使用浏览器访问http://192.168.33.10:5601便可以看到Kibana管理界面:

修改微服务日志配置

就目前微服务模块来说,我们比较关注febs-auth、febs-gateway、febs-server-system和febs-server-test模块的日志,所以我们分别在febs-auth、febs-gateway和febs-server模块的pom里引入Logstash依赖:

 <dependency>
     <groupId>net.logstash.logback</groupId>
     <artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
     <version>6.1</version>
 </dependency>

然后在febs-auth、febs-gateway、febs-server-system和febs-server-test模块的日志配置文件logback-spring.xml里添加如下配置:

 <!--输出到 logstash的 appender-->
 <appender name="logstash" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
     <destination>192.168.33.10:4560</destination>
     <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"/>
 </appender>
 ​
 ......
 <root level="info">
     ......
     <appender-ref ref="logstash" />
 </root>

192.168.33.10:4560对应我们刚刚搭建的Logstash地址。

演示

依次启动febs-register、febs-gateway、febs-auth、febs-server-system和febs-server-test模块,然后回到Kibana管理界面创建Kinaba Index Patterns:

在Index pattern里输入我们在logstash配置文件logstash-febs.confoutput.index指定的值febs-logstash-*

点击Next Step,在下拉框里选择@timestamp

最后点击Create Index Pattern按钮完成创建。

使用PostMan获取令牌:

然后发送一笔localhost:8301/test/hello?name=夏天请求:

在Kibana里搜索这笔日志:

日志收集成功。

整合ELK后,我们的系统架构图如下所示:

智能网联汽车的安全员高级考试涉及多个方面的专业知识,包括但不限于自动驾驶技术原理、车辆传感器融合、网络安全防护以及法律法规等内容。以下是针对该主题的一些核心知识点解析: ### 关于智能网联车安全员高级考试的核心内容 #### 1. 自动驾驶分级标准 国际自动机工程师学会(SAE International)定义了六个级别的自动驾驶等级,从L0到L5[^1]。其中,L3及以上级别需要安全员具备更高的应急处理能力。 #### 2. 车辆感知系统的组成与功能 智能网联车通常配备多种传感器,如激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波传感器等。这些设备协同工作以实现环境感知、障碍物检测等功能[^2]。 #### 3. 数据通信与网络安全 智能网联车依赖V2X(Vehicle-to-Everything)技术进行数据交换,在此过程中需防范潜在的网络攻击风险,例如中间人攻击或恶意软件入侵[^3]。 #### 4. 法律法规要求 不同国家和地区对于无人驾驶测试及运营有着严格的规定,考生应熟悉当地交通法典中有关自动化驾驶部分的具体条款[^4]。 ```python # 示例代码:模拟简单决策逻辑 def decide_action(sensor_data): if sensor_data['obstacle'] and not sensor_data['emergency']: return 'slow_down' elif sensor_data['pedestrian_crossing']: return 'stop_and_yield' else: return 'continue_driving' example_input = {'obstacle': True, 'emergency': False, 'pedestrian_crossing': False} action = decide_action(example_input) print(f"Action to take: {action}") ``` 需要注意的是,“橙点同学”作为特定平台上的学习资源名称,并不提供官方认证的标准答案集;建议通过正规渠道获取教材并参加培训课程来准备此类资格认证考试。
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