一、 硬件环境选择：
如果有条件，尽可能使用SSD硬盘， 不错的CPU。ES的厉害之处在于ES本身的分布式架构以及lucene的特性。IO的提升，会极大改进ES的速度和性能。 二、系统拓朴设计：
ES集群在架构拓朴时，一般都会采用Hot-Warm的架构模式，即设置3种不同类型的节点：Master节点、Hot 节点和 Warm节点。
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文章仅供学习记录。侵删。2019 年最后一发，谈谈这半年 Electron 应用开发和优化心得。干货也挺多，希望能给你带来一点启发。 下半年可以拿出来说一说的项目，估计就是我们用 Electron 重构了一个桌面端应用。这个应用类似于钉钉或者企业微信，主要功能有即时通信、语音/视频、会议，基本功能和交互体验和 PC 端微信差不多(其实就是模仿)，具体细节就不展开了, 这些对本文不重要。如下图文章大
ELK的安装配置一、ES简介二、ES安装前的准备(elk安装包版本要求一致)三、ELK的安装四、JDK的配置五、ES的配置六、Head-master及node的配置七、使用Head-master对ES进行测试八、kibana安装，配置和实例 一、ES简介ES是一个基是于RESTfulweb接口并且构建在ApacheLucene之上的开源分布式搜索引擎。 特点是：高可用，高扩展，是一种NOSQL的数
文章目录ELK简介特点组件介绍Elastic SearchLogstashKibanaBeatsElastic cloud ELK简介ELK是一个免费开源的日志分析架构技术栈总称，官网地址：https://www.elastic.co/cn/。主要包含三大基础组件，分别是Elastic Search、Logstash、Kibana。 但是实际上ELK不仅仅适用于日志分析，它还可以支持其它任何数据
一、ELK介绍ELKStacks是一个技术栈的组合，分别是Elasticsearch、Logstash、Kibana ELK Stack：1、扩展性：采用高扩展性分布式架构设计，可支持每日TB级数据2、简单易用：通过图形页面可对日志数据各种统计，可视化3、查询效率高：能做到秒级数据采集、处理和搜索 https://www.elastic.co/cn/products/elast
装完elk跑起来之后，我的内心几乎是崩溃的，16G内存16核cpu还经常报错。一、logstash和elasticsearch同时报错logstash出现大量报错，可能是es占用heap太多，没有优化es导致的retrying failed action with response code: 503 {:level=>:warn}too many attempts at sending e
原创
2016-06-30 13:31:43
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开始动手前的说明我搭建这一套环境的时候是基于docker搭建的，用到了docker-compose，所以开始前要先安装好docker 、 docker-compose，并简单的了解docker 、 docker-compose的用法。前言ELK 是什么？ ELK 指：ElasticSearch + Logstash + KibanaELK 用来干什么？ ELK 可以用来收集日志并进行日志分析，实现
ELK也可以应用于应用性能监测和优化，以下是一个ELK应用于应用性能监测和优化的实例：收集和过滤应用日志使用Logstash收集应用程序的日志，包括应用程序的事件日志、异常日志、性能指标日志等使用Logstash进行数据过滤和转换，例如将原始数据进行格式化、分解、合并等操作，以便后续处理和分析存储和索引应用日志使用Elasticsearch进行应用日志的存储和索引，以支持快速的搜索和检索在Elas
0. 写在前面编程时应该关注数据装换用类和对象思考问题:类定义了行为,实例保存着状态.开发者构造类层次结构,为问题建模.OOP的时候,我们考虑的是状态,调用对象的方法和向某个对象传递其他对象.在这些调用中,对象更新自己或者其他对象的状态.类规范了每一个实例可以干什么,它是统治者,控制着实例的数据状态,目标是隐藏数据.面向对象的一个缺点是 你想传入一个功能块(方法,函数),但是一定是要包在一个类
1.什么是ELKELK是三个软件
1.E：elasticsearch java程序 存储，查询日志
2.L: logstash java程序 收集、过滤日志
3.K: kibana java程序 提供web服务，将数据页面化 4.F: filebeat go 收集、过滤日志2.ELK作用1.收集： 收集所有服务器的日志
2.传输： 把日志稳定的传输到ES或者其他地方
3.存储： ES能有效快速
硬件层面：
内存：
大小 ：
可在在bin下面的elasticsearch启动文件中设置ES_HEAP_SIZE=10g来指定大小。
如果你的排序和聚合比较多，那么要注意，他们非常的消耗内存，所以我们要分配足够大的内存，64G机器内存是一个理想的配置，但是32和16G的机器也比较常见。小于8G的机器会很麻烦（你最终会需要很多很多机器），当然
前言最近一年使用 Elasticsearch 完成亿级别日志搜索平台「ELK」，亿级别的分布式跟踪系统。在设计这些系统的过程中，底层都是采用 Elasticsearch 来做数据的存储，并且数据量都超过亿级别，甚至达到百亿级别。所以趁着有空，就花点时间整理一下具体怎么做 Elasticsearch 性能优化，希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助。背景Elasticsearch
一、elk架构简介 首先 logstash 具有日志采集、过滤、筛选等功能，功能完善但同时体量也会比较大，消耗系统资源自然也多。filebeat作为一个轻量级日志采集工具，虽然没有过滤筛选功能，但是仅仅部署在应用服务器作为我们采集日志的工具可以是说最好的选择。但我们有些时候可能又需要logstash的过滤筛选功能，所以我们在采集日志时用filebeat，然后交给logstash过滤筛选。其次，l
ELK性能优化简要说明1. 系统部署说明组件机器配置说明ElasticSearch&Kibana3 * (32 core + 128GB mem + SAS 3.6T*12)EK混部Logstash3 * (40 core + 32GB mem)单独部署，比较耗cpuDS&Kafka5 * (56 core + 256GB mem + 1.8TB*16)DS&Kafka&a
一、背景介绍 近一年内对公司的 ELK 日志系统做过性能优化，也对 SkyWalking 使用的 ES 存储进行过性能优化，在此做一些总结。本篇主要是讲 ES 在 ELK 架构中作为日志存储时的性能优化方案。 ELK 架构作为日志存储方案 ELK日志架构.png 二、现状分析 1. 版本及硬件配置
原创
2021-05-20 23:42:50
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一、背景介绍近一年内对公司的 ELK 日志系统做过性能优化，也对 SkyWalking 使用的 ES 存储进行过性能优化，在此做一些总结。本篇主要是讲 ES 在 ELK 架构中作为日志存储时的性能优化方案。ELK 架构作为日志存储方案二、现状分析1. 版本及硬件配置JDK：JDK1.8_171-b11 (64位)ES集群：由3台16核32G的虚拟机部署 ES 集群，每个节点分配20G堆内存ELK版
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2021-01-20 20:38:47
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ELK 是指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana，是一个流行的开源数据分析和可视化平台。在应用性能监测和优化方面，ELK 可以用于实时监测、分析和优化应用程序的性能。下面是一个使用 ELK 进行应用性能监测和优化的基本项目： 1.构建应用日志收集系统使用 Logstash 构建一个应用日
在掌握内存相关的背景知识后，下一步你肯定想着手开始优化内存的问题了。不过在真正开始做内存优化之前，需要先评估内存对应用性能的影响，我们可以通过崩溃中“异常退出” 和 OOM 的比例进行评估。另一方面，低内存设备更容易出现内存不足引起的异常和卡顿，我们也可以通过查看应用中用户的手机内存在 2GB 以下所占的比例来评估。所以在优化前要先定好自己的目标，这一点非常关键。比如针对 512MB 的设备和针对
1.elk的背景介绍与应用场景 在项目应用运行的过程中，往往会产生大量的日志，我们往往需要根据日志来定位分析我们的服务器项目运行情况与BUG产生位置。一般情况下直接在日志文件中tailf、 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量过大、文本搜索太慢、如何多维度查询。这就需要对服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将
