成人插入网,av免费在线播放,美女被操哭网站,黄色操逼视频免费看,天天日天天射一区二区三区,亚洲国产图片,韩国无码视频,亚洲国产精品一区二区久久阿宾

本篇主要講工作中的真實(shí)經(jīng)歷，我們怎么打造億級日志平臺(tái)，同時(shí)手把手教大家建立起這樣一套億級 ELK 系統(tǒng)。日志平臺(tái)具體發(fā)展歷程可以參考上篇「從 ELK 到 EFK 演進(jìn)」

廢話不多說，老司機(jī)們座好了，我們準(zhǔn)備發(fā)車了。

整體架構(gòu)

整體架構(gòu)主要分為 4 個(gè)模塊，分別提供不同的功能

Filebeat：輕量級數(shù)據(jù)收集引擎?；谠?Logstash-fowarder 的源碼改造出來。換句話說：Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder，也會(huì)是 ELK Stack 在 Agent 的第一選擇。

Kafka: 數(shù)據(jù)緩沖隊(duì)列。作為消息隊(duì)列解耦了處理過程，同時(shí)提高了可擴(kuò)展性。具有峰值處理能力，使用消息隊(duì)列能夠使關(guān)鍵組件頂住突發(fā)的訪問壓力，而不會(huì)因?yàn)橥话l(fā)的超負(fù)荷的請求而完全崩潰。

Logstash ：數(shù)據(jù)收集處理引擎。支持動(dòng)態(tài)的從各種數(shù)據(jù)源搜集數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、分析、豐富、統(tǒng)一格式等操作，然后存儲(chǔ)以供后續(xù)使用。

Elasticsearch ：分布式搜索引擎。具有高可伸縮、高可靠、易管理等特點(diǎn)?？梢杂糜谌臋z索、結(jié)構(gòu)化檢索和分析，并能將這三者結(jié)合起來。Elasticsearch 基于 Lucene 開發(fā)，現(xiàn)在使用最廣的開源搜索引擎之一，Wikipedia 、StackOverflow、Github 等都基于它來構(gòu)建自己的搜索引擎。


Filebeat: 6.2.4Kafka: 2.11-1Logstash: 6.2.4Elasticsearch: 6.2.4Kibana: 6.2.4
相應(yīng)的版本最好下載對應(yīng)的插件

具體實(shí)踐

我們就以比較常見的 Nginx 日志來舉例說明下，日志內(nèi)容是 JSON 格式


{"@timestamp":"2017-12-27T16:38:17+08:00","host":"192.168.56.11","clientip":"192.168.56.11","size":26,"responsetime":0.000,"upstreamtime":"-","upstreamhost":"-","http_host":"192.168.56.11","url":"/nginxweb/index.html","domain":"192.168.56.11","xff":"-","referer":"-","status":"200"}{"@timestamp":"2017-12-27T16:38:17+08:00","host":"192.168.56.11","clientip":"192.168.56.11","size":26,"responsetime":0.000,"upstreamtime":"-","upstreamhost":"-","http_host":"192.168.56.11","url":"/nginxweb/index.html","domain":"192.168.56.11","xff":"-","referer":"-","status":"200"}{"@timestamp":"2017-12-27T16:38:17+08:00","host":"192.168.56.11","clientip":"192.168.56.11","size":26,"responsetime":0.000,"upstreamtime":"-","upstreamhost":"-","http_host":"192.168.56.11","url":"/nginxweb/index.html","domain":"192.168.56.11","xff":"-","referer":"-","status":"200"}{"@timestamp":"2017-12-27T16:38:17+08:00","host":"192.168.56.11","clientip":"192.168.56.11","size":26,"responsetime":0.000,"upstreamtime":"-","upstreamhost":"-","http_host":"192.168.56.11","url":"/nginxweb/index.html","domain":"192.168.56.11","xff":"-","referer":"-","status":"200"}{"@timestamp":"2017-12-27T16:38:17+08:00","host":"192.168.56.11","clientip":"192.168.56.11","size":26,"responsetime":0.000,"upstreamtime":"-","upstreamhost":"-","http_host":"192.168.56.11","url":"/nginxweb/index.html","domain":"192.168.56.11","xff":"-","referer":"-","status":"200"}

Filebeat

為什么用 Filebeat ，而不用原來的 Logstash 呢？

原因很簡單，資源消耗比較大。

由于 Logstash 是跑在 JVM 上面，資源消耗比較大，后來作者用 GO 寫了一個(gè)功能較少但是資源消耗也小的輕量級的 Agent 叫 Logstash-forwarder。

后來作者加入 elastic.co 公司， Logstash-forwarder 的開發(fā)工作給公司內(nèi)部 GO 團(tuán)隊(duì)來搞，最后命名為 Filebeat。

Filebeat 需要部署在每臺(tái)應(yīng)用服務(wù)器上，可以通過 Salt 來推送并安裝配置。

下載


$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-6.2.4-darwin-x86_64.tar.gz

解壓


tar -zxvf filebeat-6.2.4-darwin-x86_64.tar.gzmv filebeat-6.2.4-darwin-x86_64 filebeatcd filebeat

修改配置

修改 Filebeat 配置，支持收集本地目錄日志，并輸出日志到 Kafka 集群中

$ vim fileat.ymlfilebeat.prospectors:- input_type: log  paths:    -  /opt/logs/server/nginx.log  json.keys_under_root: true  json.add_error_key: true  json.message_key: log
output.kafka:     hosts: ["192.168.0.1:9092，192.168.0.2:9092，192.168.0.3:9092"]  topic: 'nginx'

Filebeat 6.0 之后一些配置參數(shù)變動(dòng)比較大，比如 document_type 就不支持，需要用 fields 來代替等等。

啟動(dòng)


$ ./filebeat -e -c filebeat.yml

Kafka

生產(chǎn)環(huán)境中 Kafka 集群中節(jié)點(diǎn)數(shù)量建議為（2N + 1 ）個(gè)，這邊就以 3 個(gè)節(jié)點(diǎn)舉例

下載
直接到官網(wǎng)下載 Kafka


$ wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/1.0.0/kafka_2.11-1.0.0.tgz

解壓

tar -zxvf kafka_2.11-1.0.0.tgzmv kafka_2.11-1.0.0 kafkacd kafka

修改 Zookeeper 配置

修改 Zookeeper 配置，搭建 Zookeeper 集群，數(shù)量 ( 2N + 1 ) 個(gè)

ZK 集群建議采用 Kafka 自帶，減少網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的因素干擾

$ vim zookeeper.properties
tickTime=2000dataDir=/opt/zookeeperclientPort=2181maxClientCnxns=50initLimit=10syncLimit=5
server.1=192.168.0.1:2888:3888server.2=192.168.0.2:2888:3888server.3=192.168.0.3:2888:3888

Zookeeper data 目錄下面添加 myid 文件，內(nèi)容為代表 Zooekeeper 節(jié)點(diǎn) id （1，2，3），并保證不重復(fù)。


$ vim /opt/zookeeper/myid1

啟動(dòng) Zookeeper 節(jié)點(diǎn)

分別啟動(dòng) 3 臺(tái) Zookeeper 節(jié)點(diǎn)，保證集群的高可用


$ ./zookeeper-server-start.sh -daemon ./config/zookeeper.properties

修改 Kafka 配置

kafka 集群這邊搭建為 3 臺(tái)，可以逐個(gè)修改 Kafka 配置，需要注意其中 broker.id 分別（1，2，3）


$ vim ./config/server.propertiesbroker.id=1port=9092host.name=192.168.0.1num.replica.fetchers=1log.dirs=/opt/kafka_logsnum.partitions=3zookeeper.connect=192.168.0.1: 192.168.0.2: 192.168.0.3:2181zookeeper.connection.timeout.ms=6000zookeeper.sync.time.ms=2000num.io.threads=8num.network.threads=8queued.max.requests=16fetch.purgatory.purge.interval.requests=100producer.purgatory.purge.interval.requests=100delete.topic.enable=true

啟動(dòng) Kafka 集群

分別啟動(dòng) 3 臺(tái) Kafka 節(jié)點(diǎn)，保證集群的高可用


$ ./bin/kafka-server-start.sh -daemon ./config/server.properties

查看 topic 是否創(chuàng)建成功

$ bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
nginx

監(jiān)控 Kafka Manager

Kafka-manager 是 Yahoo 公司開源的集群管理工具。

可以在 Github 上下載安裝：https://github.com/yahoo/kafka-manager

如果遇到 Kafka 消費(fèi)不及時(shí)的話，可以通過到具體 cluster 頁面上，增加 partition。Kafka 通過 partition 分區(qū)來提高并發(fā)消費(fèi)速度。

Logstash

Logstash 提供三大功能

INPUT 進(jìn)入
FILTER 過濾功能
OUTPUT 出去

如果使用 Filter 功能的話，強(qiáng)烈推薦大家使用 Grok debugger 來預(yù)先解析日志格式。

下載


$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-6.2.4.tar.gz

解壓重命名


$ tar -zxvf logstash-6.2.4.tar.gz$ mv logstash-6.2.4 logstash

修改 Logstash 配置

修改 Logstash 配置，使之提供 indexer 的功能，將數(shù)據(jù)插入到 Elasticsearch 集群中


$ vim nginx.conf
input {  kafka {    type => "kafka"    bootstrap_servers => "192.168.0.1:2181,192.168.0.2:2181,192.168.0.3:2181"    topics => "nginx"    group_id => "logstash"    consumer_threads => 2  }}
output {  elasticsearch {    host => ["192.168.0.1","192.168.0.2"，"192.168.0.3"]    port => "9300"    index => "nginx-%{+YYYY.MM.dd}"  }}

啟動(dòng) Logstash


$ ./bin/logstash -f nginx.conf

Elasticsearch

下載


$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.2.4.tar.gz

解壓

$ tar -zxvf elasticsearch-6.2.4.tar.gz$ mv elasticsearch-6.2.4.tar.gz elasticsearch

修改配置


$ vim config/elasticsearch.yml
cluster.name: esnode.name: es-node1network.host: 192.168.0.1discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.0.1"]discovery.zen.minimum_master_nodes: 1

啟動(dòng)

通過 -d 來后臺(tái)啟動(dòng)


$ ./bin/elasticsearch -d

打開網(wǎng)頁 http://192.168.0.1:9200/, 如果出現(xiàn)下面信息說明配置成功

{    name: "es-node1",    cluster_name: "es",    cluster_uuid: "XvoyA_NYTSSV8pJg0Xb23A",    version: {        number: "6.2.4",        build_hash: "ccec39f",        build_date: "2018-04-12T20:37:28.497551Z",        build_snapshot: false,        lucene_version: "7.2.1",        minimum_wire_compatibility_version: "5.6.0",        minimum_index_compatibility_version: "5.0.0"    },    tagline: "You Know, for Search"}

控制臺(tái)

Cerebro 這個(gè)名字大家可能覺得很陌生，其實(shí)過去它的名字叫 kopf ！因?yàn)?Elasticsearch 5.0 不再支持 site plugin，所以 kopf 作者放棄了原項(xiàng)目，另起爐灶搞了 cerebro，以獨(dú)立的單頁應(yīng)用形式，繼續(xù)支持新版本下 Elasticsearch 的管理工作。

注意點(diǎn)

Master 與 Data 節(jié)點(diǎn)分離，當(dāng) Data 節(jié)點(diǎn)大于 3 個(gè)的時(shí)候，建議責(zé)任分離，減輕壓力
Data Node 內(nèi)存不超過 32G ，建議設(shè)置成 31 G ，具體原因可以看上一篇文章
discovery.zen.minimum_master_nodes 設(shè)置成（ total / 2 + 1 ），避免腦裂情況
最重要的一點(diǎn)，不要將 ES 暴露在公網(wǎng)中，建議都安裝 X-PACK ，來加強(qiáng)其安全性

kibana

下載


$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.2.4-darwin-x86_64.tar.gz

解壓


$ tar -zxvf kibana-6.2.4-darwin-x86_64.tar.gz$ mv kibana-6.2.4-darwin-x86_64.tar.gz kibana

修改配置


$ vim config/kibana.yml
server.port: 5601server.host: "192.168.0.1"elasticsearch.url: "http://192.168.0.1:9200"

啟動(dòng) Kibana


$ nohup ./bin/kibana &

界面展示

創(chuàng)建索引頁面需要到 Management -> Index Patterns 中通過前綴來指定

最終效果展示

總結(jié)

綜上，通過上面部署命令來實(shí)現(xiàn) ELK 的整套組件，包含了日志收集、過濾、索引和可視化的全部流程，基于這套系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)分析日志功能。同時(shí)，通過水平擴(kuò)展 Kafka、Elasticsearch 集群，可以實(shí)現(xiàn)日均億級的日志實(shí)時(shí)處理。

來源：https://blog.51cto.com/13527416/2117141
文章轉(zhuǎn)載：高效運(yùn)維
（版權(quán)歸原作者所有，侵刪）

點(diǎn)擊下方“閱讀原文”查看更多

從ELK 到 EFK 的演進(jìn)：日志平臺(tái)構(gòu)建實(shí)踐