Kafka+ELK集成

前言

在《ELK接入微服务工程》章节中实现了通过ELK对微服务日志收集查询管理工作,那么对于大型系统,特别是微服务设计下的分布式系统,我们的日志来源非常之多,如果直接通过logstash收集输出至elasticsearch很有可能会导致elasticsearch奔溃,如何进行有效的流量控制显得很重要,消息队列能够很好的解决此顾虑。Kafka具有很好的分布式扩容能力,且在高并发场景下优势明显,故本章将基于Kafka与ELK整合,部署架构如下:


本章概要
1、准备工作;
2、前置Logstash配置;
3、后置Logstash配置;
4、启动各组件服务验证;

准备工作

本次组件如下:

其中logstash-front与logstash-back对应上面的部署架构图。

前置Logstash配置

切换至D:\ELK\logstash-front-5.3.0\bin目录,修改logstash.conf配置如下:

input {
file {
path => "D:/learnworkspace/springcloud-netfilx-demo/springcloud-eureka-register/log/*.log"
}
stdin { }
}

filter {
}

output {
kafka{
topic_id => "syslog"
bootstrap_servers => "127.0.0.1:9092"
batch_size => 5
compression_type => "snappy"
}
### 集成 KafkaELK 到 Spring Boot 项目 #### 使用 Spring Boot 进行 Kafka集成 为了使 Spring Boot 应用程序能够发送和接收消息,可以利用 `spring-kafka` 依赖项来简化这一过程。通过配置文件中的几行设置以及一些简单的 Java 注解就可以实现基本的消息传递功能[^1]。 ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </dependency> ``` 对于生产者端而言,在应用程序属性文件中定义 Kafka broker 地址和其他必要的参数之后,只需要创建一个带有 `@KafkaListener` 注解的方法即可监听特定主题上的消息;而对于消费者,则可以通过注入 `KafkaTemplate` 来轻松地向指定的主题发布新消息。 #### 将日志数据导入到 ELK 堆栈 为了让 Spring Boot 日志能被收集并处理,通常会采用 Logback 或 Log4j2 等框架作为应用的日志记录器,并配合 Filebeat 工具定期扫描这些日志文件并将它们转发给 Logstash 处理。Logstash 可以解析、过滤和转换接收到的数据流,最终将其存储至 Elasticsearch 中供后续查询分析之用[^2]。 ```json input { beats { port => "5044" } } filter { grok { match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601}@%{JAVACLASS}" } } } output { elasticsearch { hosts => ["http://localhost:9200"] } } ``` 上述配置展示了如何让 Logstash 接收来自 Beats 客户端传输过来的日志条目,并运用 Grok 插件提取其中的时间戳与类名信息以便更好地索引文档结构化字段。最后再把整理好的事件写入本地运行着的 ES 实例里去。 #### 结合使用 Alibaba Cloud 提供的服务 如果考虑部署于云端环境的话,那么借助像阿里云这样的平台所提供的托管解决方案将会大大减轻运维负担。例如官方博客提到过可以在其容器服务之上无缝接入自家的日志管理组件——SLS (Simple Logging Service),从而更高效便捷地完成整个监控体系搭建工作[^3]。
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