ELK日志系统搭建-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenwang3000/article/details/100122833

本文详细介绍ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)日志系统的搭建过程，涵盖日志收集、传输、存储及分析，适用于分布式系统的问题定位与性能监控。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

日志平台

在这里插入图片描述

一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。

一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点：

收集－能够采集多种来源的日志数据
传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统
存储－如何存储日志数据
分析－可以支持 UI 分析
警告－能够提供错误报告，监控机制

ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。

在这里插入图片描述

ELK

ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana ,
它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。

Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。
Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。
Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。
Filebeat隶属于Beats。目前Beats包含四种工具：

Packetbeat（搜集网络流量数据）
Topbeat（搜集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据）
Filebeat（搜集文件数据）
Winlogbeat（搜集 Windows 事件日志数据）

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。

1.基础配置：

kafka集群配置参考： https://blog.youkuaiyun.com/wenwang3000/article/details/100121756
es集群参考：https://blog.youkuaiyun.com/wenwang3000/article/details/99820920
zk集群参考：https://blog.youkuaiyun.com/wenwang3000/article/details/100120308
kibana参考：https://blog.youkuaiyun.com/wenwang3000/article/details/100089770

启动所有集群服务
2.server通过log4j把日志输入到kafka
关键配置：

 Kafka: #输出到Kafka
      name: KAFKA
      topic: log-test
      ThresholdFilter:
        level: info
        onMatch: ACCEPT
        onMismatch: DENY
      PatternLayout:
        pattern: "[${APP_NAME_LOG}] || [%marker] || %d{yyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} || [%-5p] || %class{36}.%M:%L || [%t] || [%X{ip}] || %msg%xEx%n"
      Property:
        - name: bootstrap.servers
          value: localhost:9091,localhost:9092,localhost:9093
        - name: timeout.ms
          value: 3000

3.logstash从kafka读取日志到es 在 \config 目录下新建 kafka-logstash-es.conf

input {
	 kafka {
		 bootstrap_servers => "localhost:9091,localhost:9092,localhost:9093"
		 topics => "log-test"   #设置写入kafka的topic
		 consumer_threads => 2    #消费的线程数 默认1
	
	}
    }
output{
   elasticsearch{
      hosts => ["127.0.0.1:9201","127.0.0.1:9202","127.0.0.1:9203"]
    }

}

4.指定配置文件启动logstash

D:
CD D:\ToolsDev\elk\logstash-6.5.4\bin
logstash -f ..\config\kafka-logstash-es.conf

5.启动 spring-boot-kafka-send 服务，调用接口http://localhost:8701/dev/log
在这里插入图片描述
日志已经保存到es
6.在kibana中分析日志

FELK

上面的架构是项目直连kafka，存在在一定的性能问题（不过因为部署简单，一般的系统足够用了，推荐使用）如果对性能有更高的要求，有另外一种改进版本：
在这里插入图片描述

ELK分布式日志平台搭建

日志平台

ELK

FELK